MapForce에서 AI를 활용하여 EDI 매핑을 자동 분석하고 설정하세요

통합 개발자가 다루는 다양한 데이터 형식 중에서, EDI는 매핑 단계에서 가장 많은 어려움을 겪게 만드는 형식입니다. EDI 표준은 수십 년 전에 만들어졌으며, 식별자는 의도적으로 간결하게 설계되었고, 구조는 매우 복잡하게 중첩되어 있습니다. 예를 들어, NAD와 같은 세그먼트나 SG29와 같은 그룹은 실제 비즈니스 의미를 담고 있지만, 이름만으로는 그 의미를 알 수 없습니다. 단 하나의 EDI 필드를 대상 데이터베이스에 연결하기 전에, 그 필드가 무엇을 의미하는지 정확히 알아야 하며, 이는 보통 메시지 사양을 참조해야 합니다.

그 복호화 작업은 EDI(전자 데이터 교환) 통합 과정에서 자동화가 어려운 부분입니다. 어떤 난해한 원본 데이터 요소가 어떤 대상 열에 매핑되는지 파악하는 것은 시간이 오래 걸리고 수동적인 작업이며, 이는 이미 해당 형식에 대한 지식을 가진 사람에게 완전히 의존합니다.

Altova AI가 MapForce에서 가장 큰 도움을 제공하는 부분은 바로 이 부분입니다. Altova AI는 복잡하고 이해하기 어려운 EDI 식별자 뒤에 숨겨진 의미를 파악하고, 올바른 연결을 제안하며, 사용자가 사양을 먼저 번역하지 않고도 하나씩 연결을 확인하고 적용할 수 있도록 돕습니다.

EDI 데이터 매핑

MapForce는 다양한 EDI 표준과 해당 표준의 현재 버전 및 이전 버전을 지원합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다

EDIFACT
ANSI X12 표준
HL7 (헬스 레벨 7)은 의료 정보 교환 표준입니다
HIPAA X12 (HIPAA 표준 기반의 X12 형식)
SAP IDOC (SAP 인터페이스 문서)
IATA PADIS 시스템
TRADACOMS (무역 관련 통신 시스템)
SWIFT (스위프트)
오데트
VDA EDI (VDA 전자 데이터 교환)
FORTRAS

이는 여러분이 다음을 할 수 있다는 의미입니다 지도 생성 및 EDI 변환 지원되는 다른 데이터 형식들, 즉 데이터베이스, XML, JSON, 엑셀, PDF 등 다양한 형식 간의 상호 호환성을 제공합니다.

실제 EDI 데이터 통합 사례

데이터 통합 및 ETL 분야에서 흔히 요구되는 작업인, 즉 EDI 문서를 백엔드 데이터베이스에 매핑하는 것을 살펴보고, Altova AI를 사용하여 그 작동 방식을 알아보겠습니다.

새로운 MapForce 프로젝트를 시작하여 먼저 원본 EDI 주문 파일과 대상 데이터베이스 스키마를 불러옵니다. 데이터베이스는 고객, 주문, 상품 등 여러 테이블로 구성되어 있으며, 이들은 서로 관계를 맺고 있습니다. 이는 정규화된 주문 관리 시스템에서 흔히 볼 수 있는 구조입니다.

AI를 한 번에 전체 데이터 구조에 적용하는 대신, 우리는 테이블별로 매핑 테이블을 구축할 것입니다. 이렇게 하면 AI의 제안이 특정 영역에 집중되고, 검토가 더 용이해집니다.

대상 데이터베이스에서 "고객(Customers)" 테이블을 시작점으로 선택하고, Altova AI에 EDI 소스 내의 특정 위치에서 "어딘가"에 있는 데이터와 "고객(Customers)" 테이블 간의 연결 관계를 찾아달라고 요청합니다.

이 시스템은 원본 데이터의 구조를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 연결 관계를 제안합니다. 제안된 연결 관계는 초록색으로 표시되어 있습니다.

현재로서는 필요한 것보다 더 많은 기능을 제안하고 있습니다. 고객 관련 필드 외에도, "게시물" 및 "게시물 ID"에 대한 연결도 제안합니다. 우리는 의도적으로 먼저 "고객" 테이블에 집중하고 있으므로, 불필요한 연결은 체크 박스를 해제하고, 그런 다음 "적용" 버튼을 클릭하여 고객 관련 연결만 유지합니다.

이것이 인터랙티브한 승인/거절 워크플로우의 가치입니다. 인공지능이 초안을 제공하고, 우리는 그중에서 무엇이 적절한지 결정합니다.

주소 입력란을 모두 작성합니다

핵심 고객 정보 필드를 설정한 후, 이제 주소 정보로 넘어갑니다. Altova AI에 주소 관련 필드 간의 연관성을 찾도록 요청하고, 그 결과로 "주소"와 "도시" 필드에 대한 일치 항목이 반환됩니다.

"스테이트(State)와 스트리트(Street)에 대한 정보도 아직 필요하므로, 해당 정보도 함께 제공해주시면 감사하겠습니다. 또한, 추가 요청 사항에 대해서는 정확한 관련 정보를 모두 찾아드릴 수 있습니다."

다음 사항은 강조할 만합니다. 초기 분석으로 모든 영역을 다루지 못하더라도, 수동 매핑으로 되돌아가지 않습니다. 대신, 아직 분석되지 않은 특정 영역을 AI에 지정하고, 해당 영역에 대한 추가적인 제안을 생성하도록 합니다. 각 요청은 남아있는 작업 범위를 좁혀줍니다.

주문 내 각 항목을 정리하여 목록으로 작성합니다

이제 개별 항목을 처리할 수 있습니다. 대상 데이터베이스에서 Articles 테이블은 Order 테이블 내에서 연결되어 있으므로, 해당 테이블에서 선택한 후 Altova AI에 소스 데이터와의 연결 관계를 찾아달라고 다시 요청합니다.

이 부분은 EDI 매핑 과정에서 가장 어렵게 느껴지는 경우가 많습니다. 왜냐하면 세부 항목 데이터가 복잡하게 중첩된 그룹 내부에 숨겨져 있으며, 종종 이해하기 어려운 필드 이름으로 구성되어 있기 때문입니다. Altova AI는 이러한 문제를 깔끔하게 해결합니다. 이 도구는 세부 항목 정보를 담고 있는 SG29 그룹 내에서 정확한 요소를 찾아 연결을 제안합니다.

이는 특히 EDI(전자 데이터 교환)의 경우 왜 중요한가

위의 예시는 비교적 기본적인 내용이지만, EDI(전자 데이터 교환) 시스템 통합이 대규모로 진행될 때 발생하는 어려움을 잘 보여줍니다

알 수 없는 식별자는 자동으로 해독됩니다. NAD, LIN, 또는 SG29이 무엇을 의미하는지 미리 알 필요가 없습니다. Altova AI는 데이터를 분석하고 연결 관계를 제안합니다.
** 중첩 구조가 처리됩니다.** 세그먼트 그룹 내에 숨겨진 항목들을 수동으로 계층 구조를 탐색하지 않고도 찾아 연결합니다.
** 여러분이 항상 통제권을 유지합니다.** 모든 제안은 개별적으로 검토되며, 각 제안은 승인되거나 거부됩니다 (또는 필요에 따라 한 번에 모두 처리될 수 있습니다). 따라서 초안이 아무리 풍부하더라도, 그 내용이 불투명하게 변질되는 일은 없습니다.
** 반복 작업은 비용이 저렴합니다.** 데이터 처리 과정에서 특정 필드에 오류가 발생하면, 전체 데이터를 수동으로 수정하는 대신 해당 필드에 대해서만 다시 요청하여 수정하는 것이 효율적입니다.
결과는 실제 MapForce 프로젝트 파일입니다. 모든 요소가 표준 그래픽 환경에 표시되며, 즉시 실행하거나, MapForce 서버를 통해 자동화하거나, 다른 매핑 작업과 마찬가지로 수정할 수 있습니다.

EDIFACT, X12, HL7, HIPAA 등 다양한 표준을 지원하는 MapForce는 EDI 데이터를 정기적으로 교환하는 팀에게 특히 유용합니다. 이 도구를 사용하면 가장 복잡하고 시간이 오래 걸리는 작업 단계를 단순화하여, 복잡한 데이터를 해독하는 대신 검토할 수 있는 초안 형태로 제공합니다.

자신의 EDI 매핑에 직접 적용해 보세요

Altova AI는 MapForce 라이선스에 추가하여 구독 형태로 제공되며, 사용을 위해서는 유효한 기술 지원 및 유지 보수 계약(SMP)이 필요합니다. Altova AI의 기능을 가장 빠르게 확인하는 방법은 EDI 파일을 지정하고, 이미 알고 있는 대상 파일을 설정한 후, 일반적으로 수동으로 확인해야 하는 연결 관계가 어떻게 처리되는지 살펴보는 것입니다.

제공된 옵션을 확인하시고, [Altova 온라인 쇼핑몰](https://shop.altova.com/\)에서 구독을 시작하거나, MapForce 내의 Altova AI에 대해 자세히 알아보세요.