Pozwól sztucznej inteligencji zdekodować mapowań EDI w programie MapForce
Spośród wszystkich formatów danych, z jakimi pracuje programista integracji, EDI jest tym, który najczęściej spowalnia proces podczas etapu mapowania. Standardy te mają dziesiątki lat, identyfikatory są celowo krótkie, a struktura jest głęboko zagnieżdżona. Segment, taki jak NAD, lub grupa, taka jak SG29, ma konkretne, biznesowe znaczenie, ale sama nazwa nie informuje o tym, jakie to znaczenie. Zanim będzie można połączyć pojedyncze pole EDI z bazą danych docelową, należy znać, co ono reprezentuje, co zazwyczaj oznacza konieczność odniesienia się do specyfikacji wiadomości.
Ta praca związana z dekodowaniem jest elementem integracji EDI, który trudno zautomatyzować. Określenie, który niejasny element źródłowy odpowiada konkretnej kolumnie docelowej, to proces powolny i wymagający ręcznej pracy, który w całości zależy od osoby znającej format danych.
Właśnie tutaj narzędzie Altova AI w programie MapForce okazuje się najbardziej przydatne. Rozumie ono znaczenie tych nieprzejrzystych identyfikatorów EDI, proponuje odpowiednie połączenia i pozwala akceptować je pojedynczo – bez konieczności wcześniejszego tłumaczenia specyfikacji.
Mapowania danych tworzone przez sztuczną inteligencję w MapForce – poznaj Altova AI
Większość czasu spędzanego nad projektem integracji danych nie jest poświęcana na jego uruchomienie, ale na jego definiowanie. Połączenie schematu źródłowego z docelowym oznacza dopasowywanie pól pojedynczo w systemach, które rzadko zgadzają się co do struktury, nazewnictwa lub języka. Źródło nazywa to "cust_nm;", a system docelowy chce "CustomerName". Partner EDI przesyła segmenty "N1" i "PO1", które nic nie znaczą, dopóki nie zostanie wykonane odpowiednie odniesienie do specyfikacji. Jedna strona komunikuje się w języku chińskim, a druga w angielskim.
Dopasowanie pól to tylko połowa pracy – połączenie ich rzadko kiedy oznacza prostą linię. Należy również zdefiniować funkcje przetwarzania danych i filtry, które sprawiają, że wartość z jednego źródła pasuje do celu: łączenie lub dzielenie ciągów znaków, formatowanie dat, konwersja jednostek lub kodów, stosowanie logiki warunkowej oraz filtrowanie rekordów, które w ogóle nie powinny być przetwarzane. Pomnóż to wszystko przez kilkaset pól, a otrzymasz część pracy, która zajmuje najwięcej czasu i wymaga najbardziej specjalistycznej wiedzy.
Warstwa wykonawcza procesu ETL jest od lat rozwiązana tworzenie (treści), autorskie tworzenie W przeciwieństwie do tego, że istnieją narzędzia do analizy danych, które nie potrafią radzić sobie z mapowaniem danych, Altova AI wypełnia tę lukę.
Nowa wersja Altova AI: Inteligentne wsparcie dla programów XMLSpy, MapForce i DatabaseSpy
Wersja 2026 Release 2 oprogramowania Altova jest już dostępna i oferuje znaczące nowe funkcje, w tym wprowadzenie serwera Altova AI Server. Dostępny jako opcjonalna subskrypcja, który można zintegrować bezpośrednio z produktami Altova MissionKit, Altova AI wprowadza inteligentne, kontekstowe wsparcie do programów MapForce, XMLSpy i DatabaseSpy – bezpośrednio w narzędziach, których już używasz.
Uwierzytelnianie biometryczne dla aplikacji w MobileTogether 10.3
Wersja 10.3 platformy Altova MobileTogether, która umożliwia tworzenie aplikacji biznesowych i mobilnych opartych na danych, jest już dostępna. Nowa wersja wprowadza uwierzytelnianie biometryczne dla użytkowników końcowych, nowe funkcje edycji obrazów, ulepszenia bezpieczeństwa dla serwera MobileTogether oraz szereg usprawnień zwiększających produktywność dla programistów aplikacji pracujących w środowisku MobileTogether Designer.
Debugowanie XSLT: Wykrywanie i naprawianie błędów transformacji
Dla każdego, kto pracuje z XML, XSLT jest potężnym i niezbędnym narzędziem – ale jednocześnie znany jest z tego, że jest niezwykle trudny do debugowania. Przetwarzacie duży plik XML i otrzymujecie nieoczekiwany wynik? Możecie spędzić godziny, próbując ustalić, czy problem leży w logice szablonu, wyrażeniach XPath, czy w danych źródłowych. Bez odpowiednich narzędzi do debugowania, rozwój aplikacji XSLT staje się źródłem frustracji. Przyjrzyjmy się, jak właściwe podejście do debugowania może zaoszczędzić Wam ogromną ilość czasu.
Kompletny przewodnik po edycji plików XML
Jeśli pracujesz z danymi, plikami konfiguracyjnymi, usługami internetowymi, raportami finansowymi lub ustrukturyzowanymi treściami, istnieje duża szansa, że zetknąłeś się z formatem XML. Niezależnie od tego, czy tworzysz interfejsy API, zarządzasz danymi przedsiębiorstwa, czy też pracujesz z dokumentami XBRL, XML pozostaje jednym z najpopularniejszych formatów danych w profesjonalnym środowisku informatycznym. Jednak efektywna edycja XML to zupełnie inna sprawa. W tym poradniku przeprowadzimy Cię przez to, czym naprawdę jest edycja XML, dlaczego jest ważna w 2026 roku i jak odpowiednie narzędzia mogą zrewolucjonizować Twój sposób pracy.
Automatyzuj procesy integracji i transformacji danych za pomocą serwera FlowForce
Organizacje, które przetwarzają duże ilości danych, doskonale wiedzą, jak szybko ręczne przetwarzanie staje się wąskim gardłem. Pliki przychodzą w różnych formatach, zasady biznesowe różnią się w zależności od regionu lub klienta, a margines błędu jest minimalny. Potrzebne jest niezawodne środowisko przetwarzania danych, które może automatycznie kierować, przekształcać i obliczać dane, bez udziału człowieka.
Właśnie do tego zostały zaprojektowane serwery Altova FlowForce Server i MapForce Server. W naszym najnowszym filmie instruktażowym przedstawiamy kompleksowy, praktyczny przykład automatyzacji przepływu pracy, od początku do końca.
Porównywanie plików Markdown w erze inteligentnych systemów sztucznej inteligencji: Dlaczego warto używać DiffDog
Markdown, niezauważalnie, stał się jednym z najważniejszych formatów plików w rozwoju oprogramowania. Od plików README i dokumentacji, po konfigurację i zarządzanie projektami, pliki .md są obecne wszędzie. Jednak istnieje nowsze, bardziej fascynujące zastosowanie, które wypromowało Markdown na pierwszy plan: konfiguracja osobowości sztucznej inteligencji.
Nowoczesne platformy, takie jak OpenClaw, czyli framework asystenta AI o otwartym kodem źródłowym, wykorzystują zestaw specjalnych plików w formacie Markdown, o nazwach SOUL.md, IDENTITY.md, MEMORY.md, HEARTBEAT.md i TOOLS.md, do definiowania osobowości, zachowania, pamięci oraz zasad działania agenta AI. Za każdym razem, gdy asystent OpenClaw rozpoczyna nową sesję, odczytuje te pliki Markdown jako część instrukcji systemowych, w zasadzie "definiując siebie". Dzięki temu pliki SOUL.md i inne dokumenty stają się dynamicznymi plikami konfiguracyjnymi, które są dostrajane i udoskonalane z czasem, podobnie jak kod źródłowy.
Tam, gdzie stosuje się iteracyjne udoskonalanie, niezbędne jest niezawodne narzędzie do porównywania i łączenia plików. Właśnie dlatego powstało Altova DiffDog.
Transformacja danych w łańcuchu
Złożone projekty ETL i integracji danych rzadko mieszczą się w pojedynczej transformacji. Programiści często tworzą wieloetapowe potoki danych, w których wynik jednego etapu staje się wejściem dla kolejnego. To podejście ułatwia zarządzanie zależnościami, ponowne wykorzystanie logiki oraz utrzymanie dużych procesów. Podział transformacji na mniejsze, etapowe mapowania również upraszcza testowanie, debugowanie i zapewnia długoterminową skalowalność.
Altova MapForce wspiera to podejście dzięki mechanizmowi kaskadowego mapowania danych, który umożliwia łączenie wielu transformacji w ustrukturyzowany proces przetwarzania. Ten artykuł wyjaśnia, kiedy należy stosować kaskadowe transformacje, jakie problemy rozwiązują one w rzeczywistych systemach przetwarzania danych oraz jak zbudować modułowy, wieloetapowy proces w MapForce.
Automatyczna konwersja formatu EDI na XML
EDI (Electronic Data Interchange) pozostaje fundamentalną technologią wymiany danych w relacjach biznes-biznes, mimo że nowoczesne architektury integracyjne wciąż się rozwijają. Od dziesięcioleci standardy EDI, takie jak X12 i EDIFACT, umożliwiają niezawodną i ustrukturyzowaną komunikację między partnerami handlowymi w różnych branżach, w tym w handlu detalicznym, opiece zdrowotnej, logistyce i finansach. Ich długotrwałość świadczy o ich stabilności, skalowalności i szerokim zastosowaniu – szczególnie w przypadku transakcji o dużym wolumenie i krytycznych dla działalności.
Współczesne systemy przedsiębiorstw coraz częściej opierają się na technologiach takich jak XML, JSON, bazy danych, interfejsy API oraz usługi oparte na chmurze. Chociaż EDI (Electronic Data Interchange) jest doskonały do standaryzowanej wymiany danych, jego zwarte, pozycyjne formaty nie zostały zaprojektowane z myślą o czytelności dla człowieka ani o bezpośrednim wykorzystaniu przez nowoczesne aplikacje. W rezultacie, dane EDI muszą być tłumaczone i przekształcane, aby płynnie integrować się z współczesnymi systemami biznesowymi i procesami.
Altova MapForce rozwiązuje to wyzwanie, oferując potężne, graficzne narzędzie do konwersji danych EDI do innych popularnych formatów. Narzędzie to umożliwia również automatyczną konwersję danych EDI do formatu XML.
Proste narzędzia do edycji plików YAML
Wraz z rosnącą popularnością formatu YAML w plikach konfiguracyjnych i wymianie danych, ma sens, aby programiści poszukiwali specjalistycznych edytorów YAML, które mogą wzbogacić ich codzienne narzędzia pracy.
Chociaż YAML jest prosty, jego ścisłe zasady dotyczące wcięć i formatowania mogą prowadzić do błędów. Inteligentne narzędzia do pracy z YAML oferują funkcje, które przyspieszają proces kodowania, jednocześnie minimalizując te problemy. XMLSpy zawiera łatwy w użyciu edytor YAML oparty na tekście, a także unikalny widok YAML Grid. Widok YAML Grid przedstawia strukturę dokumentu w sposób wizualny, co ułatwia jego zrozumienie i jednocześnie umożliwia dostęp do dodatkowych funkcji, które usprawniają edycję.
Stwórz aplikację obsługującą protokół MQTT
Wraz z przyspieszeniem wdrażania technologii IoT, programiści coraz częściej muszą łączyć dużą liczbę rozproszonych urządzeń w sieciach o niestabilnym połączeniu lub ograniczonym pasie przepustowości. W takich środowiskach, wybór protokołu komunikacyjnego jest kluczowy. MQTT stał się powszechnie stosowanym standardem dla systemów IoT i systemów opartych na zdarzeniach, ze względu na jego niewielki rozmiar, niskie opóźnienia i efektywny model komunikacji oparty na publikacji i subskrypcji.
MQTT jest na tyle elastyczny, że pozwala na realizację projektów automatyzacji, od małych demonstracji koncepcyjnych, po duże, produkcyjne wdrożenia. Umożliwia wymianę danych w czasie rzeczywistym między urządzeniami, jednocześnie minimalizując obciążenie sieci, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla takich zastosowań, jak sieci czujników, automatyzacja przemysłowa i zdalne monitorowanie.
Altova MobileTogether oferuje natywne wsparcie dla tworzenia aplikacji wykorzystujących protokół MQTT na platformy iOS, Android i Windows. Dzięki podejściu opartego na minimalnej ilości kodu i szybkiego tworzenia aplikacji mobilnych (RMAD), programiści mogą szybko zintegrować komunikację MQTT w aplikacjach działających na różnych platformach, zachowując jednocześnie kontrolę nad logiką aplikacji i zarządzaniem danymi.
Sprawdźmy, jak to działa.
Mapowanie danych стало prostsze
Dzięki intuicyjnemu interfejsowi, opartemu na przeciąganiu i upuszczaniu, MapForce zawsze był zaprojektowany tak, aby mapowanie danych i integracja były proste. W najnowszej wersji, dwie nowe funkcje ułatwiają rozpoczęcie pracy nawet dla użytkowników, którzy nie korzystają codziennie z narzędzi do integracji danych lub ETL. Współcześni analitycy danych, zaawansowani użytkownicy Excela oraz osoby z branży, które dobrze znają technologię, często muszą mapować i konwertować dane w ramach swojej codziennej pracy, a teraz mogą wykorzystać możliwości MapForce, aby to zrobić.
Nowy przewodnik krok po kroku wprowadza początkujących w proces tworzenia projektu mapowania, a galeria elementów wizualnych oferuje przejrzysty i uporządkowany sposób wyszukiwania i dodawania elementów potrzebnych do obsługi różnych formatów danych oraz zadań przetwarzania.
Wszystkie te nowości pomagają nowym użytkownikom szybko zapoznać się z platformą i rozpocząć pracę nad swoim pierwszym projektem mapowania danych.
Jak przeglądać i edytować dane w formacie BSON
Wraz ze wzrostem złożoności aplikacji, programiści potrzebują formatów serializacji danych, które są kompaktowe, szybko parsowane i łatwe w użyciu w nowoczesnych systemach baz danych. Jednym z formatów, który zyskuje coraz większą popularność, jest BSON (binarny JSON).
Chociaż BSON jest wydajny i zaprojektowany z myślą o wysokiej wydajności, bezpośrednia edycja surowych danych BSON nie jest praktyczna, ponieważ jest to format binarny i praktycznie nieczytelny dla ludzi. Właśnie dlatego profesjonalny edytor BSON staje się ważny, oferując czytelną dla człowieka, hierarchiczną reprezentację danych, co ułatwia ich przeglądanie, edycję i rozwiązywanie problemów.
Aby sprostać temu zapotrzebowaniu, XMLSpy teraz zawiera kompleksowy edytor formatu BSON, który umożliwia edycję i konwersję dokumentów w formacie BSON w tym samym, znanym środowisku, którego programiści używają do pracy z formatami XML, JSON i YAML.
Wykorzystanie tabel decyzyjnych w celu uproszczenia logiki mapowania danych
Kluczowym elementem każdego projektu mapowania danych jest określenie zasad przetwarzania danych, które służą do przekształcania danych z ich źródła do docelowej struktury. Jednakże, gdy te zasady obejmują wiele warunków i wyjątków, logika może szybko stać się skomplikowana i trudna do utrzymania.
Jeśli powiązania danych w Twoim systemie są utrzymywane za pomocą skomplikowanej sieci warunków, nie jesteście sami. Tabele decyzyjne upraszczają tę złożoność, umożliwiając definiowanie reguł biznesowych w przejrzystym, tabelarycznym formacie, który jest łatwy do odczytania, testowania i utrzymania. Dla zespołów zajmujących się ETL i integracją danych, zapewniają one łatwość utrzymania i spójność, szczególnie gdy są implementowane bezpośrednio w MapForce.
Odszyfrowywanie zeskanowanych plików PDF z wykorzystaniem technologii OCR w programie MapForce
Dla wielu organizacji pliki PDF stanowią zarówno kluczowe źródło danych, jak i poważną przeszkodę w procesach ETL (Extract, Transform, Load) oraz integracji danych. Chociaż nowoczesne pliki PDF, zawierające tekst, który można wybrać, są stosunkowo łatwe do przetworzenia, znacząca część danych krytycznych dla biznesu pozostaje uwięziona w zeskanowanych dokumentach – zdigitalizowanych archiwach papierowych, starych dokumentach i plikach opartych na obrazach, w których tekst istnieje jedynie jako piksele, a nie jako znaki rozpoznawane przez komputery. Wyzwaniem jest przekształcenie ich nieustrukturyzowanej zawartości w dane, które można wykorzystać.
Funkcja OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) w programie MapForce PDF Extractor eliminuje tę lukę, przekształcając zawartość plików PDF opartych na obrazach w ustrukturyzowane dane, które można łatwo wyodrębnić i przetworzyć, a następnie przekształcić do innych formatów.
Nowości w programach Altova, wersja 2026
Wersja 2026 oprogramowania Altova, obejmująca konwersję z formatu BSON do XBRL z wykorzystaniem technologii OCR, wprowadza istotne nowe funkcje i wsparcie dla wielu standardów i technologii branżowych. Dla użytkowników narzędzi deweloperskich, oprogramowania serwerowego i rozwiązań regulacyjnych firmy Altova, ta wersja oferuje szereg nowych narzędzi i funkcjonalności, a także zaktualizowane wsparcie dla nowych wersji baz danych i standardów w całej ofercie produktów.
Spójrzmy na najważniejsze elementy.
Raportowanie zgodne ze standardami US-GAAP w formacie XBRL: wymagania, wyzwania i rozwiązania
W Stanach Zjednoczonych firmy, które składają raporty do Komisji Papierów Wartościowych i Giełd (SEC), muszą sporządzać swoje sprawozdania finansowe zgodnie z ogólnie przyjętymi zasadami rachunkowości, czyli US GAAP. Te zasady stanowią podstawę dla spójnego, transparentnego i porównywalnego raportowania finansowego w przypadku spółek notowanych na giełdzie.
W ciągu ostatniej dekady Komisja Papierów Wartościowych (SEC) dodała kolejny wymóg: raporty finansowe muszą być publikowane nie tylko w formatach czytelnych dla człowieka, takich jak PDF lub HTML, ale również składane w formacie XBRL. Chociaż standaryzacja danych w ten sposób przynosi wiele korzyści, oznaczanie danych finansowych w formacie XBRL może stanowić wyzwanie dla księgowych i analityków, którzy są ekspertami w dziedzinie danych finansowych, a nie języków znaczników.
W obliczu tych wyzwań, firmy często sięgają po specjalistyczne narzędzia, które pozwalają usprawnić proces oznaczania danych zgodnie ze standardem US-GAAP w formacie XBRL. Jednym z takich rozwiązań jest xbrl-tagging.com, który oferuje prosty i intuicyjny sposób dla organizacji do zarządzania złożonością raportowania strukturalnego – a co więcej, jest to usługa bezpłatna.
Narzędzia do raportowania ESEF
Skrót ESEF od dłuższego czasu jest w centrum uwagi specjalistów finansowych w całej Unii Europejskiej i Wielkiej Brytanii, odkąd pod koniec 2019 roku ogłoszono wymogi raportowania wprowadzone przez Europejską Agencję Nadzoru nad Rynkami Finansowymi (ESMA).
ESEF, czyli Europejski Jednolity Elektroniczny Format, to standard raportowania finansowego w formacie cyfrowym, oparty na technologii XBRL. Od początku 2020 roku firmy notowane na giełdach regulowanych w Unii Europejskiej są zobowiązane do sporządzania swoich rocznych sprawozdań zgodnie z zasadami ESEF.
Czym dokładnie jest zgodność z regulacjami ESEF i jakie kroki należy podjąć, aby spełnić wymogi raportowania? Przyjrzyjmy się podstawowym zagadnieniom oraz narzędziom, które ułatwiają ten proces.
Proste rozwiązanie do oznaczania danych w formacie XBRL (i jest bezpłatne!)
W ciągu ostatniej dekady, język eXtensible Business Reporting Language (XBRL) przeszedł ewolucję od specjalistycznego formatu raportowania do fundamentu ujawniania informacji finansowych, a obecnie obowiązują regulacje dotyczące jego stosowania wprowadzone przez SEC, ESMA oraz liczne inne instytucje na całym świecie. Choć ta zmiana zapewnia większą standaryzację, transparentność i porównywalność danych finansowych, wprowadza również istotne wyzwania dla podmiotów składających raporty.
Organizacje muszą poruszać się w skomplikowanych i rozbudowanych systemach klasyfikacji, dostosowywać się do różnorodnych wymogów prawnych i śledzić częste aktualizacje – wszystko to przy jednoczesnym zapewnieniu dokładności danych pochodzących zarówno z ustrukturyzowanych tabel, jak i z opisowych raportów, które są przygotowywane dla odbiorców ludzkich.
Tradycyjne metody, oparte na obszernej ilości kodu, często spowalniają pracę zespołów odpowiedzialnych za raportowanie i zwiększają zależność od zewnętrznych konsultantów. Dlatego firma Altova opracowała całkowicie wizualne podejście do generowania raportów XBRL.
Przedstawiamy rozwiązanie Altova XBRL Tagging – bezpłatne, oparte na chmurze narzędzie do oznaczania istniejących raportów formatem XBRL, które pozwala uniknąć złożoności związanych z podstawową składnią tego formatu.
Narzędzia AI do szybkiego tworzenia aplikacji
Narzędzia wizualne, nie wymagające kodowania, takie jak Altova RecordsManager, zrewolucjonizowały obszar tworzenia aplikacji opartych na danych, czyniąc go szybszym i bardziej dostępnym. Ale wyobraźcie sobie teraz, że możecie opisać swoją wizję bazy danych w jednym zdaniu i mieć ją automatycznie zrealizowaną – obejmującą nie tylko strukturę bazy danych i tabele, ale także formularze i raporty. Dokładnie to robi nowy asystent AI w programie RecordsManager.
Dzięki pojedynczemu poleceniu dla sztucznej inteligencji, użytkownicy o każdym poziomie zaawansowania mogą przekształcić swoje pomysły w działające rozwiązania baz danych, bez konieczności posiadania wiedzy z zakresu programowania lub projektowania baz danych. RecordsManager pozwala pominąć żmudną pracę związaną z projektowaniem baz danych, dzięki czemu można skupić się na bardziej zaawansowanych aspektach projektu.
Sprawdźmy, jak to działa.
Zarządzaj swoimi umowami w chmurze
W dzisiejszym świecie, w którym coraz rzadziej używa się papieru, organizacje, niezależnie od ich wielkości, wciąż borykają się z wyzwaniem efektywnego przechowywania i zarządzania umowami. Tradycyjne, zamknięte szafy z dokumentami ustąpiły miejsca cyfrowemu przechowywaniu, ale współdzielone foldery często stają się nieuporządkowane i nie zapewniają odpowiednich kontroli dostępu oraz zabezpieczeń, które są niezbędne dla firm.
Wiele firm sięga po rozwiązania do zarządzania umowami. My również. Jednak po przeanalizowaniu dostępnych opcji, stwierdziliśmy, że żadna z nich nie oferowała odpowiedniego połączenia prostoty, bezpieczeństwa i elastyczności, które odpowiadałyby naszym potrzebom. Dlatego stworzyliśmy własne rozwiązanie.
Altova ContractManager to bezpieczna, oparta na chmurze aplikacja do zarządzania umowami, która oferuje bogaty zestaw funkcji, jest wysoce konfigurowalna i przystępna cenowo dla firm każdej wielkości. Oto, jak spełnia wszystkie wymagania.
Raportowanie danych dla poszczególnych krajów – proste i efektywne
Organizacja Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (OECD) nakłada obowiązek na duże, międzynarodowe korporacje, aby składały roczne raporty dotyczące działalności w poszczególnych krajach (Country-by-Country Reports) do lokalnych organów podatkowych. Raporty te muszą być składane w określonym formacie XML, zgodnym z oficjalnym schematem OECD, co zapewnia spójność i porównywalność danych w różnych jurysdykcjach.
Mimo że to wymaganie obowiązuje już od prawie dekady, tworzenie zgodnych raportów CbC w formacie XML pozostaje wyzwaniem technologicznym dla działów podatkowych przedsiębiorstw, które w dużej mierze opierają się na programie Excel lub tradycyjnych systemach księgowych. Wraz z zbliżaniem się terminów składania raportów, organizacje stają w obliczu rosnącej presji związanej z koniecznością przekształcania danych finansowych w poprawnie ustrukturyzowany format XML, często bez dostępu do odpowiednich narzędzi lub specjalistycznej wiedzy, które umożliwiłyby to efektywne wykonanie.
Aby wypełnić tę lukę, firma Altova oferuje łatwą w użyciu, opartą na chmurze platformę, która automatycznie generuje prawidłowy, poprawnie sformatowany raport XML CbC na podstawie istniejących danych. Użytkownicy mogą wprowadzać dane ręcznie lub za pomocą szablonu Excel, a aplikacja Altova CbC Reporting App wykonuje resztę. Przyjrzyjmy się, jak to działa.
Jak tworzyć projekty mapowania danych w trybie wsadowym
W dynamicznym świecie nowoczesnego tworzenia aplikacji, interfejsy API pełnią rolę łącznika między systemami, usługami i urządzeniami. Interfejsy REST API, w szczególności, są powszechnie wykorzystywane ze względu na ich prostotę, skalowalność i elastyczność. Jednak wraz ze wzrostem złożoności i skali interfejsów API, efektywne ich zarządzanie staje się wyzwaniem. Właśnie tutaj pojawia się specyfikacja OpenAPI (OAS).
OpenAPI oferuje ustandaryzowany sposób opisywania interfejsów API REST w formacie czytelnym zarówno dla maszyn, jak i dla ludzi. To nie tylko ułatwia współpracę między zespołami programistycznymi, ale także usprawnia cały cykl życia API, od projektowania, przez dokumentację, integrację, aż po testowanie. Dzięki potężnym narzędziom, takim jak Altova XMLSpy i Altova MapForce, praca z OpenAPI staje się szybsza, bardziej intuicyjna i znacznie bardziej efektywna.
Narzędzia OpenAPI dla programistów
W dynamicznym świecie nowoczesnego tworzenia aplikacji, interfejsy API pełnią rolę łącznika między systemami, usługami i urządzeniami. Interfejsy REST API, w szczególności, są powszechnie wykorzystywane ze względu na ich prostotę, skalowalność i elastyczność. Jednak wraz ze wzrostem złożoności i skali interfejsów API, efektywne ich zarządzanie staje się wyzwaniem. Właśnie tutaj pojawia się specyfikacja OpenAPI (OAS).
OpenAPI oferuje ustandaryzowany sposób opisywania interfejsów API REST w formacie czytelnym zarówno dla maszyn, jak i dla ludzi. To nie tylko ułatwia współpracę między zespołami programistycznymi, ale także usprawnia cały cykl życia API, od projektowania, przez dokumentację, integrację, aż po testowanie. Dzięki potężnym narzędziom, takim jak Altova XMLSpy i Altova MapForce, praca z OpenAPI staje się szybsza, bardziej intuicyjna i znacznie bardziej efektywna.
Aktualizacja stanów magazynowych w Shopify za pomocą aplikacji mobilnej
Jedną z zalet korzystania z platformy Shopify jako narzędzia do e-commerce jest to, że oferuje ona zaawansowane funkcje zarządzania zapasami. Jednak utrzymanie dokładnych danych o stanie zapasów w czasie rzeczywistym może być trudne, zwłaszcza dla sprzedawców, którzy polegają na ręcznym wprowadzaniu danych podczas kontroli zapasów lub uzupełnianiu towarów.
Przenośne skanery kodów kreskowych to doskonałe rozwiązanie, które pozwala zwiększyć szybkość i dokładność podczas kontroli zapasów, jednak właściciele sklepów często nie mają prostego sposobu na bezpośrednie połączenie danych ze skanera z systemem Shopify. Bez odpowiedniej integracji, pracownicy nadal mogą być zmuszeni do ręcznego wprowadzania zeskanowanych danych do Shopify, co niweluje część korzyści, jakie skanery kodów kreskowych mają zapewnić.
Przyjrzyjmy się realnemu przykładowi tworzenia aplikacji mobilnej z funkcją skanowania kodów kreskowych, która bezpośrednio integruje się z platformą Shopify, umożliwiając zarządzanie zapasami w czasie rzeczywistym.
Eksportowanie produktów z platformy Shopify do formatu CSV
Shopify to niezwykle popularna platforma e-commerce, szeroko wykorzystywana przez firmy handlowe, zarówno duże, jak i małe. Chociaż Shopify oferuje łatwe w użyciu narzędzia do tworzenia i prowadzenia sklepów internetowych, zarządzanie ogromną ilością danych, takich jak katalogi produktów, informacje o klientach, zapisy zamówień i stan magazynowy, może szybko stać się skomplikowane.
Firmy często muszą integrować dane z platformy Shopify z bazami danych, systemami ERP, systemami CRM, hurtowniami danych lub innymi platformami, aby usprawnić działanie, przeprowadzać bardziej szczegółowe analizy lub wspierać automatyzację procesów.
Właśnie dlatego narzędzie do mapowania danych, które obsługuje platformę Shopify, staje się niezbędne, umożliwiając firmom efektywne i precyzyjne przekształcanie, mapowanie i przesyłanie danych między platformą Shopify a innymi systemami.
Przyjrzyjmy się przykładowi typowej sytuacji – eksportu danych produktów z platformy Shopify do pliku CSV – przy użyciu narzędzi wizualnych w programie MapForce.
Nowe narzędzia dla platformy Shopify, standardu OpenAPI i innych
Wersja 2025, wydanie 2, rozszerza funkcjonalność pracy z formatami YAML, OpenAPI i XBRL, a także wprowadza nowe możliwości integracji danych z platformą Shopify.
Nasze ciągłe zaangażowanie w integrację i udoskonalanie wsparcia dla popularnych technologii oznacza, że programiści mają dostęp do funkcjonalności, której potrzebują, aby nadążać za zmieniającymi się standardami branżowymi – korzystając z narzędzi, które już znają i którym ufają.
Przyjrzyjmy się najważniejszym nowościom w tej aktualizacji.
Czym jest ETL?
ETL (ekstrakcja, transformacja, ładowanie) stanowi podstawę nowoczesnej integracji danych. Chociaż większość specjalistów technicznych rozumie podstawowe zasady, prawdziwym wyzwaniem jest projektowanie efektywnych i skalowalnych procesów ETL, które obsługują złożone transformacje danych, jednocześnie zachowując wydajność i dokładność.
W naszej najnowszej serii filmów wyjaśniamy, jak działa ETL, omawiamy typowe problemy związane z definiowaniem procesów ETL oraz pokazujemy, jak narzędzia graficzne, takie jak Altova MapForce, mogą pomóc. Przedstawimy demonstracje rozwiązań z życia wziętych, takie jak transformacja i ładowanie raportów CSV do bazy danych SQL, a także implementację skalowalnej automatyzacji.
Niezależnie od tego, czy optymalizujecie istniejący proces, czy badacie nowe narzędzia ETL, ta seria obejmuje wszystkie aspekty tego zagadnienia.
Samouczek ETL: Wideo
Procesy ETL obejmują szeroki zakres złożoności, od prostych zadań, takich jak bezpośrednie przekształcenie danych z interfejsu API do bazy danych, po bardzo skomplikowane scenariusze wymagające rozbudowanego filtrowania, transformacji i manipulacji danymi.
Program Altova MapForce może rozwiązać cały zakres zadań związanych z przetwarzaniem danych (ETL). Obejrzyj film, aby dowiedzieć się więcej.
Podstawy ETL: Import danych z plików CSV do bazy danych w programie MapForce
Procesy ETL (Extract, Transform, Load) stają się coraz bardziej niezbędne w nowoczesnych przedsiębiorstwach, ponieważ organizacje otrzymują dane w różnych formatach, które muszą zostać przekształcone i załadowane do baz danych lub systemów biznesowych. Projekty ETL mogą być proste lub bardzo złożone, w zależności od konkretnych wymagań.
Typowym przykładem prostego procesu ETL jest ekstrakcja danych w formacie CSV z plików, mapowanie struktury danych, stosowanie podstawowych transformacji w celu dopasowania do docelowej struktury, usuwanie duplikatów, a następnie ostateczne załadowanie przetworzonych danych do bazy danych SQL.
Niezależnie od tego, czy projekt ETL jest prosty, obejmujący jedynie proste mapowania, czy bardziej złożony, wymagający zaawansowanego przetwarzania danych, programiści potrzebują narzędzi, które poradzą sobie z taką złożoność bez konieczności długotrwałej nauki – ani wysokiej ceny. Właśnie tutaj pojawia się MapForce.
Poznajcie XULE dla XBRL
XBRL (eXtensible Business Reporting Language) to otwarty standard oparty na XML, służący do elektronicznego przesyłania danych biznesowych i finansowych. Chociaż XBRL określa, jakie dane muszą być raportowane i zapewnia ustandaryzowany sposób ich przekazywania, firmy i organy regulacyjne potrzebują sposobu zapewnienia jakości przesyłanych danych. Jednym z podejść jest stosowanie weryfikacji danych na podstawie zdefiniowanych reguł biznesowych, a XULE to jedna z metod, która zyskuje na popularności w 2025 roku.
Jak uruchomić oprogramowanie serwerowe Altova w kontenerze Docker
Docker zrewolucjonizował sposób, w jaki programiści tworzą, dystrybuują i uruchamiają aplikacje, oferując lekkie i przenośne rozwiązanie do konteneryzacji oprogramowania. Kontenery pakują aplikacje wraz ze wszystkimi ich zależnościami, zapewniając ich spójne działanie w różnych środowiskach, niezależnie od tego, czy jest to komputer programisty, serwer testowy, czy środowisko chmurowe. W porównaniu z tradycyjnymi maszynami wirtualnymi, kontenery Docker uruchamiają się szybciej, zużywają mniej zasobów i ułatwiają skalowanie aplikacji. Ta efektywność sprawiła, że Docker stał się narzędziem powszechnie wykorzystywanym w rozwoju i wdrażaniu oprogramowania.
Uruchomienie oprogramowania serwerowego Altova Server w środowisku Docker przynosi korzyści w zakresie przetwarzania danych i automatyzacji zadań na poziomie przedsiębiorstw. Dzięki konteneryzacji narzędzi takich jak FlowForce Server, MapForce Server lub RaptorXML Server, programiści otrzymują wysoce przenośne, skalowalne i wydajne rozwiązanie do zarządzania złożonymi procesami, a także do automatyzacji transformacji danych, walidacji i generowania raportów.
Aby ułatwić rozpoczęcie pracy, firma Altova oferuje projekt open-source, który automatyzuje proces konfiguracji w środowisku Docker.
Wyszukiwanie tekstowe umożliwiające precyzyjne wydobywanie danych z plików PDF
Pliki PDF są wykorzystywane na wielu etapach nowoczesnych procesów biznesowych, często stanowiąc preferowany format dla faktur, raportów, umów prawnych oraz innych ważnych dokumentów. Chociaż pliki PDF są idealne do zachowania integralności treści i określonego układu wizualnego, ich struktura utrudnia automatyczne wyodrębnianie danych. Dla organizacji zajmujących się integracją danych i procesami ETL, dostęp do informacji zawartych w plikach PDF jest niezbędny – i właśnie tutaj wkracza narzędzie MapForce PDF Extractor.
Program MapForce PDF Extractor zawiera szereg narzędzi umożliwiających wizualne definiowanie reguł ekstrakcji danych z plików PDF i przekształcanie ich do innych formatów. Jednym z narzędzi szczególnie przydatnych do precyzyjnego wyodrębniania konkretnych fragmentów jest funkcja wyszukiwania tekstu. Poniżej opis działania tej funkcji, wraz z demonstracją wideo.
Jak wdrożyć mechanizmy kontroli jakości danych XBRL w systemie EBA
Europejskie Organ ds. Bankowości (EBA) wymaga od banków wykorzystywania formatu danych XBRL w swoich raportach. XBRL to ustandaryzowany format, który ułatwia zbieranie, analizowanie i porównywanie danych z różnych instytucji finansowych. Przestrzegając taksonomii XBRL ustanowionej przez EBA, banki przekazują dane, które są spójne i łatwe do weryfikacji, co upraszcza proces raportowania zarówno dla instytucji składających raporty, jak i dla organów regulacyjnych. To usprawnione podejście poprawia dokładność raportowania i pomaga EBA w lepszym nadzorze nad sektorem bankowym w Europie.
Oprócz wymaganych walidacji w taksonomii XBRL Europejskiego Urzędu Nadzoru Finansowego (EBA), EBA rekomenduje zestaw opcjonalnych kontrol jakości danych, które pozwalają podmiotom składającym raporty na dalsze poprawienie dokładności danych i zgodności z wymogami regulacyjnymi. Te dodatkowe walidacje pomagają firmom składającym raporty poprawić dokładność i integralność przekazywanych danych – ale tylko wtedy, gdy są one obsługiwane przez narzędzia XBRL, z których korzystają.
W ramach kompleksowego wsparcia dla formatu XBRL, firma Altova umożliwia przeprowadzanie opcjonalnych kontroli jakości danych XBRL w wielu swoich produktach. Przyjrzyjmy się, jak to działa.
Proste narzędzia do edycji plików YAML
Wraz z rosnącą popularnością formatu YAML w plikach konfiguracyjnych i wymianie danych, ma sens, aby programiści poszukiwali specjalistycznych edytorów YAML, które mogą wzbogacić ich codzienne narzędzia pracy.
Chociaż YAML jest prosty, jego ścisłe zasady dotyczące wcięć i formatowania mogą prowadzić do błędów. Inteligentne edytory YAML oferują funkcje, które przyspieszają proces kodowania, jednocześnie minimalizując te problemy. XMLSpy zawiera inteligentny, tekstowy edytor YAML, a także unikalny widok YAML Grid. Widok YAML Grid przedstawia strukturę dokumentu w sposób wizualny, co ułatwia jego zrozumienie, a jednocześnie udostępnia dodatkowe funkcje, które usprawniają edycję.
Spójrzmy, jak to działa.
Altova wersja 2025 z funkcją YAML Grid i innymi nowościami
Najnowsza wersja produktów firmy Altova wprowadza szereg nowych funkcji i możliwości. Klienci mają teraz dostęp do nowych, wizualnych narzędzi do edycji plików YAML, ulepszonych opcji ekstrakcji danych z plików PDF do konwersji do innych formatów, zaktualizowanego wsparcia dla integracji danych SQL i NoSQL oraz wielu innych.
Niezależnie od tego, czy korzystacie z narzędzi programistycznych Altova, oprogramowania serwerowego, czy wtyczek XBRL do Excela, ta nowa wersja oferuje coś dla każdego. Poniżej przedstawiamy najważniejsze nowości.
Uruchom oprogramowanie serwerowe Altova w chmurze Azure
Platforma serwerowa Altova to kompleksowy zestaw wysokowydajnych programów serwerowych firmy Altova, przeznaczonych do automatyzacji procesów przetwarzania danych i integracji danych. Te rozwiązania serwerowe, działające na różnych platformach, umożliwiają elastyczną instalację zarówno lokalnie, jak i w dowolnej infrastrukturze chmurowej, prywatnej lub publicznej.
Dla klientów korzystających z chmury Microsoft Azure, stworzyliśmy wygodny i bezpłatny szablon maszyny wirtualnej, z preinstalowaną platformą serwerową Altova, co ułatwia jej wdrożenie. Szablon jest dostępny w Azure Marketplace.
Jak tworzyć aplikacje dla czytników kodów kreskowych
Przenośne skanery kodów kreskowych są dziś niezastąpione w wielu branżach, od handlu i logistyki po opiekę zdrowotną, transport i produkcję. Te urządzenia odgrywają kluczową rolę w zbieraniu danych w czasie rzeczywistym, takich jak aktualizacje stanów magazynowych, śledzenie zamówień i informacje o klientach. Jednak równie ważna jest płynna integracja zebranych danych z systemami wewnętrznymi. Aplikacje do skanowania kodów kreskowych mogą wypełnić tę lukę, umożliwiając przesyłanie zeskanowanych informacji do baz danych i systemów biznesowych.
Chociaż integracja danych ze skanerów kodów kreskowych z aplikacjami mobilnymi jest powszechnym wymaganiem, tworzenie takich aplikacji często stanowi wyzwanie. Tradycyjne metody programowania wymagają specjalistycznej wiedzy i mogą być czasochłonne, szczególnie w branżach, w których kluczowe jest szybkie wdrażanie rozwiązań.
Dzięki wsparciu dla podłączania skanerów kodów kreskowych w programie Altova MobileTogether, wszystko się zmienia. Dzięki temu frameworkowi do tworzenia aplikacji o niskim poziomie kodowania, można tworzyć, testować i wdrażać rozwiązania do skanowania kodów kreskowych w znacznie krótszym czasie niż w przypadku tradycyjnych metod programowania.
Nowości w wersji MobileTogether 10.0
Najnowsza wersja Altova MobileTogether wprowadza długo oczekiwaną funkcję umożliwiającą tworzenie aplikacji, które współpracują ze skanerami kodów kreskowych podłączonymi do urządzeń mobilnych. To ulepszenie sprawia, że platforma do szybkiego tworzenia aplikacji staje się jeszcze bardziej przydatna do tworzenia rozwiązań w różnych branżach, które wykorzystują kody kreskowe i kody QR do aktualizacji danych w czasie rzeczywistym.
Wersja 10.0 zawiera również nowy panel inspekcji stylów w emulatorze aplikacji, nowe elementy sterujące, opcje zwiększające elastyczność i wydajność, a także wiele innych ulepszeń.
Oto najważniejsze informacje.
Modułowość w tworzeniu aplikacji
W programowaniu, modularizacja to proces dzielenia funkcjonalności na oddzielne, niezależne moduły. W rozwoju aplikacji, modularizacja jest efektywnym sposobem organizacji komponentów aplikacji i umożliwia współpracę w zespołach programistycznych. Podejście modularne również ułatwia testowanie, debugowanie i utrzymanie aplikacji.
MobileTogether oferuje zarówno klasyczne, jak i unikalne metody modularizacji.
Poznaj funkcję aktualizacji w XQuery
Funkcja aktualizacji XQuery to rozszerzenie języka XQuery, które umożliwia wprowadzanie zmian w dokumencie XML za pomocą tzw. "wyrażeń aktualizacyjnych", które pozwalają na dodawanie, usuwanie, zastępowanie lub zmienianie nazw elementów. To rozszerzenie zapewnia wygodny sposób na inteligentne aktualizacje dokumentów XML, a XMLSpy oferuje unikalną implementację, która jeszcze bardziej ułatwia ten proces. Przyjrzyjmy się, jak to działa.
Mapowanie danych ustrukturyzowanych z wykorzystaniem rozbudowanych funkcji węzłów
Wcześniej informowaliśmy o wsparciu dla funkcji węzłów, które ułatwiają mapowanie danych strukturalnych, eliminując konieczność wielokrotnego kopiowania i wklejania tej samej funkcji w mapowaniu. Powtarzanie tej samej funkcji jest zbędne i utrudnia czytelność oraz modyfikację mapowania danych.
MapForce oferuje również dodatkowe filtry, które można wykorzystać do definiowania funkcji dla poszczególnych węzłów. Te parametry pozwalają programistom przypisywać funkcje i wartości domyślne do konkretnych węzłów, w oparciu o kryteria zdefiniowane przez użytkownika. Na przykład, można zastosować funkcję do węzła w oparciu o metadane węzła, takie jak nazwa węzła, długość węzła, precyzja typu danych węzła, niestandardowe adnotacje węzła i inne.
Przyjrzyjmy się mapowaniu z rozszerzonymi funkcjami węzłów.
Narzędzia do edycji plików YAML
YAML zyskuje na popularności ze względu na połączenie czytelności dla człowieka, prostoty i wszechstronności. Często używany w plikach konfiguracyjnych oraz do serializacji danych, YAML może być wykorzystywany razem z JSON i XML w nowoczesnych systemach. Dlatego też, dla programistów ma sens wybór środowiska programistycznego (IDE), które obsługuje wszystkie trzy standardy.
Nowe narzędzia do obsługi formatu YAML w programie XMLSpy rozszerzają kompleksowe wsparcie dla rozwoju aplikacji wykorzystujących XML i JSON, dając użytkownikom możliwość wyboru najbardziej odpowiedniego formatu serializacji, w zależności od konkretnych zastosowań i preferencji.
Przyjrzyjmy się wsparciu dla formatu YAML w edytorze plików XML i JSON.
Wersja 2024r2 wprowadza obsługę formatu YAML, standardu FORTRAS EDI oraz wiele innych nowości
Najnowsza wersja narzędzi dla programistów oraz oprogramowania serwerowego firmy Altova obejmuje wsparcie dla nowych standardów branżowych, aktualizacje dotyczące obsługi baz danych oraz optymalizacje wydajności.
W każdej nowej wersji produktu staramy się oferować użytkownikom połączenie funkcji, o które prosili programiści, wsparcie dla nowych standardów oraz ulepszenia wydajności. Wersja 2024r2 nie jest wyjątkiem – wprowadza narzędzia do pracy z formatem YAML, standardem FORTRAS EDI oraz pakietami raportów XBRL, a także liczne ulepszenia wydajności i użyteczności w całej linii produktów.
Oto najważniejsze informacje.
