--- title: Laat AI uw EDI-mappingen decoderen in MapForce date: 2026-06-11 categories: - ai - data-integration - edi tags: description: Stop met het handmatig volgen van EDI-specificaties. Altova AI in MapForce leest uw EDI-gegevens, vindt de juiste verbindingen en maakt de mapping, terwijl u elke stap controleert. --- Status: #blog Tags: #mapforce #ai #data-mapping #etl #data-integration #edi Categories: [ai](/blog/nl/category/ai.md) | [data-integration](/blog/nl/category/data-integration.md) | [edi](/blog/nl/category/edi.md) # Laat AI uw EDI-mappingen decoderen in MapForce Van alle dataformaten waarmee een integratieontwikkelaar te maken heeft, is EDI degene die het waarschijnlijkst vertraging veroorzaakt tijdens het mappingproces. De standaarden zijn al decennia oud, de identificatoren zijn bewust kort en de structuur is diep genest. Een segment zoals `NAD` of een groep zoals `SG29` heeft een concrete, specifieke betekenis, maar de naam zelf geeft geen indicatie van die betekenis. Voordat u een enkel EDI-veld kunt koppelen aan een doeldatabase, moet u weten wat het vertegenwoordigt, wat meestal betekent dat u de berichtspecificatie moet raadplegen. Dat proces van het decoderen is het onderdeel van de EDI-integratie dat zich het moeilijkst laat automatiseren. Het achterhalen welke cryptische broninformatie overeenkomt met welke doelkolom is een langzaam, handmatig proces dat volledig afhankelijk is van iemand die al bekend is met het format. Dit is precies waar Altova AI in MapForce het meest van waarde is. Het begrijpt de betekenis achter die ondoorzichtige EDI-identificaties, stelt de juiste verbindingen voor en laat u deze één voor één accepteren, zonder dat u eerst de specificatie hoeft te bestuderen. ![Decoratieve afbeelding die data-analyse met behulp van kunstmatige intelligentie weergeeft](/blog/images/ai-data-mapping.png) ## Data-mapping voor elektronische data-uitwisseling MapForce ondersteunt een breed scala aan EDI-standaarden en hun huidige en eerdere versies, waaronder: - EDIFACT - ANSI X12 - HL7 (Health Level 7) is een standaard voor de uitwisseling van medische informatie - HIPAA X12 - SAP IDOC - IATA PADIS - TRADACOMS - SWIFT - ODETTE - VDA EDI (Elektronische Data-uitwisseling volgens de VDA-standaard) - FORTRAS Dit betekent dat u EDI-bestanden kunt [converteren en omzetten](https://www.altova.com/nl/mapforce/edi-mapping) tussen elk van de andere ondersteunde dataformaten, waaronder databases, XML, JSON, Excel, PDF en meer. ## Een praktijkvoorbeeld van data-integratie via EDI Laten we eens kijken naar een veelvoorkomende vereiste in de wereld van data-integratie en ETL: het omzetten van een EDI-document [naar een backend-database](https://www.altova.com/nl/mapforce/database-mapping) en bekijk hoe het werkt [met behulp van Altova AI](https://www.altova.com/nl/mapforce/ai-data-integration). We beginnen met het importeren van het bronbestand met EDI-orders en het doeldatabaseschema in een nieuw MapForce-project. De database bevat verschillende tabellen, zoals klanten, orders, artikelen, enzovoort, die met elkaar verbonden zijn via relaties, wat typisch is voor een genormaliseerd orderbeheerschema. In plaats van de AI direct op het hele schema los te laten, gaan we de mapping tabel voor tabel opbouwen. Dit zorgt ervoor dat de suggesties gerichter zijn en dat ze gemakkelijker te beoordelen zijn. We selecteren de tabel "**Klanten**" in de doeldatabase als startpunt en vragen Altova AI om verbindingen te vinden om de gegevens uit de "_bron_" in de EDI-bestanden te koppelen aan de tabel "Klanten". ![Het maken van een datamapping voor Altova AI](/blog/images/creating-edi-mapping-ai.png) Het analyseert de structuur van de brongegevens en stelt een reeks verbindingen voor, die in het groen worden weergegeven. ![Verbindingen voor data-mapping, voorgesteld door Altova AI](/blog/images/edi-data-mapping%201.png) Het systeem stelt eigenlijk meer voor dan we op dit moment nodig hebben: naast de velden voor klanten, stelt het ook verbindingen voor voor "Artikelen" en "ArtikelID". Omdat we er bewust voor kiezen om ons eerst op de tabel voor klanten te concentreren, negeren we die verbindingen door de vinkjes weg te halen, en klikken vervolgens op **Opslaan** om de verbindingen die relevant zijn voor klanten te behouden. Dit is de waarde van de interactieve workflow met acceptatie- of afwijzingsmogelijkheden: de AI biedt een uitgebreide eerste versie, en wij bepalen wat erin moet blijven. ### Het invullen van de adresvelden Zodra de belangrijkste klantvelden zijn ingevuld, gaan we verder met het adres. We vragen Altova AI om verbanden te leggen tussen de adresvelden, en het systeem geeft overeenkomsten terug voor **Adres** en **Plaats**. ![Het selecteren van gebieden waarop AI toegepast kan worden](/blog/images/ai-mapping-fields.png) We hebben nog steeds verbindingen nodig voor "State" en "Street", dus we vragen u om die ook te verstrekken. Bij de vervolgverzoeken worden de juiste bronnen voor beide termen gevonden. ![Raffinaderijlocaties in kaart gebracht met behulp van AI](/blog/images/refining-ai-data-mapping.png) Het is belangrijk om te benadrukken: als een eerste scan niet alles omvat, ga je niet terug naar handmatige invoer. In plaats daarvan wijs je de AI aan op de specifieke velden die nog niet zijn ingevuld en laat je deze suggesties genereren voor alleen die velden. Elke nieuwe aanvraag verkleint de hoeveelheid werk die nog resteert. ### Het toewijzen van de artikelen binnen de bestelling Nu kunnen we de individuele items behandelen. In de doeldatabase is de tabel "**Artikelen**" gekoppeld aan de tabel "**Bestellingen**", dus we selecteren deze en vragen Altova AI opnieuw om verbindingen te vinden vanuit de bron. Dit is het deel van een EDI-mapping dat vaak het meest problematisch is, omdat de gegevens over individuele items diep verborgen zitten in een geneste segmentgroep, vaak met cryptische veldnamen. Altova AI lost dit probleem op een overzichtelijke manier op: het lokaliseert de juiste elementen binnen **SG29**, de segmentgroep die de details van de individuele items bevat, en stelt de juiste verbindingen voor. ![Altova AI decodeert veldnamen in EDI-bestanden voor ETL-processen](/blog/images/edi-data-integration-ai.png) ## Waarom dit specifiek relevant is voor elektronische data-uitwisseling (EDI) Het bovenstaande voorbeeld is vrij eenvoudig, maar het illustreert het werk dat ervoor zorgt dat EDI-integratie op grote schaal traag verloopt: - **Vreemde identificatiecodes worden voor u ontcijferd.** U hoeft niet van tevoren te weten wat `NAD`, `LIN` of `SG29` betekent. Altova AI analyseert de gegevens en stelt de juiste koppeling voor. - **De geneste structuur wordt verwerkt.** Posten die zich bevinden binnen segmentgroepen worden gevonden en met elkaar verbonden, zonder dat de hiërarchie handmatig hoeft te worden doorlopen. - **U behoudt de controle.** Elk voorstel wordt beoordeeld en individueel geaccepteerd of afgewezen (of allemaal tegelijkertijd, als dat logisch is), zodat een uitgebreide eerste versie nooit een ondoorgrondelijk geheel wordt. - **Iteratie is goedkoop.** Wanneer een automatische verwerking een bepaald veld mist, vraagt u opnieuw specifiek om dat veld in plaats van het handmatig te corrigeren. - **Het resultaat is een volledig MapForce-project.** Alles wordt in de standaard grafische omgeving geplaatst, klaar voor gebruik, automatiseerbaar met MapForce Server, of verder te verfijnen, net als bij elke andere mapping. Voor teams die regelmatig EDI-gegevens uitwisselen via standaarden zoals EDIFACT, X12, HL7 en HIPAA, en andere standaarden die MapForce ondersteunt, verandert dit het langzaamste en meest gespecialiseerde onderdeel van het werk in een concept dat u kunt beoordelen, in plaats van een document dat u moet decoderen. ## Probeer het zelf uit op uw eigen EDI-configuraties Altova AI is beschikbaar als een abonnement dat u kunt toevoegen aan uw MapForce-licentie en vereist een actief Support- en Onderhoudspakket (SMP). De snelste manier om te zien wat het kan, is om het een EDI-bestand te laten analyseren en een doelbestemming te kiezen die u al kent, en te observeren hoe het de verbindingen behandelt die u normaal gesproken handmatig zou moeten volgen. Bekijk de beschikbare opties en start een abonnement via de [Altova Online Shop](https://shop.altova.com/\), of lees meer over [Altova AI in MapForce](https://www.altova.com/nl/mapforce/ai-data-integration).