--- title: Pozwól sztucznej inteligencji zdekodować mapowań EDI w programie MapForce date: 2026-06-11 categories: - ai - data-integration - edi tags: description: Przestań ręcznie analizować specyfikacje EDI. Altova AI w programie MapForce odczytuje dane EDI, znajduje odpowiednie połączenia i tworzy mapowania, a Ty możesz przeglądać każdy z nich. --- Status: #blog Tags: #mapforce #ai #data-mapping #etl #data-integration #edi Categories: [ai](/blog/pl/category/ai.md) | [data-integration](/blog/pl/category/data-integration.md) | [edi](/blog/pl/category/edi.md) # 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. ![Obrazek dekoracyjny przedstawiający mapowanie danych wspomagane przez sztuczną inteligencję](/blog/images/ai-data-mapping.png) ## Mapowanie danych EDI MapForce obsługuje szeroką gamę standardów EDI oraz ich aktualne i poprzednie wersje, w tym: - EDIFACT - ANSI X12 - HL7 (Health Level 7) – standard wymiany informacji w ochronie zdrowia - HIPAA w formacie X12 - SAP IDOC (Electronic Data Interchange Document) - Elektroniczny dokument wymiany danych w systemie SAP - IATA PADIS - TRADACOMS (brak możliwości jednoznacznego przetłumaczenia bez kontekstu - sugerowane tłumaczenia: "Spółka TRADACOMS", "Usługi firmy TRADACOMS", "Produkty firmy TRADACOMS" - w zależności od kontekstu) - SWIFT - ODETTE - VDA EDI (standard wymiany danych w przemyśle motoryzacyjnym) - FORTRAS (bez tłumaczenia, ponieważ prawdopodobnie jest to nazwa własna) Oznacza to, że można [mapować i konwertować dane w formacie EDI](https://www.altova.com/pl/mapforce/edi-mapping) między dowolnymi innymi obsługiwanymi formatami danych, w tym bazami danych, XML, JSON, plikami Excel, PDF i innymi. ## Przykład integracji danych EDI w praktyce Przyjrzyjmy się popularnemu wymaganiu w obszarze integracji danych i procesów ETL: mapowaniu dokumentu EDI [na bazę danych backendową](https://www.altova.com/pl/mapforce/database-mapping) i zobaczmy, jak to działa [przy użyciu narzędzia Altova AI](https://www.altova.com/pl/mapforce/ai-data-integration). Zaczynamy od zaimportowania pliku EDI zawierającego zamówienie oraz schematu docelowej bazy danych do nowego projektu MapForce. Baza danych zawiera kilka tabel – np. Klienci, Zamówienia, Artykuły – połączonych relacjami, co jest typowe dla znormalizowanego schematu zarządzania zamówieniami. Zamiast uruchamiać sztuczną inteligencję na całym schemacie jednocześnie, będziemy budować tabele mapowań po kolei. Dzięki temu sugestie będą bardziej precyzyjne, a ich weryfikacja będzie łatwiejsza. Wybieramy **Klienci** Użyj tabeli w docelowej bazie danych jako punktu wyjścia i poproś narzędzie Altova AI o znalezienie powiązań umożliwiających mapowanie danych do tabeli "Klienci" _gdzieś_ w źródle danych EDI. ![Tworzenie mapowania danych dla programu Altova AI](/blog/images/creating-edi-mapping-ai.png) Analizuje strukturę danych źródłowych i proponuje zestaw połączeń, które są oznaczone kolorem zielonym. ![Połączenia mapowania danych, które zostały zasugerowane przez system Altova AI](/blog/images/edi-data-mapping%201.png) W rzeczywistości system proponuje więcej funkcji, niż potrzebujemy w tej chwili: oprócz pól związanych z klientami, sugeruje również połączenia z tabelami "Artykuły" i "ID artykułów". Ponieważ celowo skupiamy się najpierw na tabeli "Klienci", odrzucamy te propozycje, odznaczając odpowiednie pola, a następnie klikamy przycisk **Zatwierdź**, aby zachować połączenia istotne dla klientów. Zaletą interaktywnego procesu pracy, w którym akceptujemy lub odrzucamy propozycje, jest to, że sztuczna inteligencja przedstawia obszerny projekt wstępny, a my decydujemy, co należy zatrzymać. ### Uzupełnianie pól adresu Po zdefiniowaniu podstawowych pól dotyczących klienta, przechodzimy do adresu. Prosimy system Altova AI o znalezienie powiązań dla pól adresu, a on zwraca dopasowania dla pól "**Adres**" i "**Miasto**". ![Wybór obszarów, na których sztuczna inteligencja ma przeprowadzić analizę](/blog/images/ai-mapping-fields.png) Potrzebujemy jeszcze połączeń dla ulic State i Street, dlatego prosimy również o nie. W przypadku kolejnych zapytań, system lokalizuje odpowiednie elementy źródłowe dla obu tych lokalizacji. ![Mapowanie obszarów wydobycia ropy naftowej przy użyciu sztucznej inteligencji](/blog/images/refining-ai-data-mapping.png) Warto podkreślić: jeśli pierwsze przejście nie obejmuje wszystkich danych, nie przechodzimy do ręcznego mapowania. Zamiast tego, wskazujemy sztucznej inteligencji konkretne obszary, które wymagają dalszej analizy, i pozwalamy jej generować dodatkowe sugestie tylko dla tych obszarów. Każde kolejne zapytanie zawęża zakres pozostałej pracy. ### Przypisywanie artykułów do zamówienia Teraz możemy zająć się poszczególnymi elementami danych. W docelowej bazie danych, tabela "**Artykuły**" jest powiązana z tabelą "**Zamówienia**", więc wybieramy ją tam i ponownie prosimy Altova AI o znalezienie powiązań z bazy źródłowej. Ta część mapowania EDI jest zazwyczaj najbardziej problematyczna, ponieważ dane dotyczące poszczególnych pozycji znajdują się głęboko wewnątrz zagnieżdżonej grupy segmentów, często z użyciem niejasnych nazw pól. Altova AI radzi sobie z tym w sposób przejrzysty: lokalizuje odpowiednie elementy wewnątrz **SG29**, czyli grupy segmentów zawierającej szczegółowe dane dotyczące poszczególnych pozycji, i proponuje właściwe połączenia. ![Altova AI dekoduje nazwy pól w dokumentach EDI, co ułatwia proces ETL (ekstrakcja, transformacja, ładowanie danych)](/blog/images/edi-data-integration-ai.png) ## Dlaczego to jest szczególnie ważne w kontekście EDI Powyższy przykład jest dość prosty, ale ilustruje problemy, które powodują, że integracja EDI jest powolna, zwłaszcza w dużych skalach: - **Szyfrowane identyfikatory są dla Ciebie rozszyfrowywane.** Nie musisz wiedzieć z góry, co oznaczają `NAD`, `LIN` lub `SG29`. Algorytm Altova AI analizuje dane i proponuje odpowiednie powiązania. - **Obsługiwana jest struktura zagnieżdżona.** Pozycje znajdujące się wewnątrz grup segmentów są wykrywane i łączone automatycznie, bez konieczności ręcznego przeglądania hierarchii. - **Zachowujesz pełną kontrolę.** Każda propozycja jest analizowana i akceptowana lub odrzucana indywidualnie (lub wszystkie naraz, jeśli ma to sens), dzięki czemu wstępna wersja, nawet bardzo obszerna, nigdy nie staje się nieprzejrzystym "czarnym skrzynkiem". - ** Iteracja jest tania.** Kiedy algorytm nie poprawnie przetwarza określone pole, zamiast ręcznie poprawiać wynik, należy ponownie uruchomić algorytm, aby przetworzył tylko to pole. - **Wynikiem jest kompletny projekt MapForce.** Wszystkie elementy są umieszczane w standardowym środowisku graficznym, gotowe do uruchomienia, automatyzacji za pomocą serwera MapForce lub modyfikacji, podobnie jak w przypadku każdego innego projektu mapowania. Dla zespołów, które regularnie przesyłają dane EDI w standardach EDIFACT, X12, HL7, HIPAA oraz innych standardach obsługiwanych przez MapForce, narzędzie to przekształca najwolniejszą i najbardziej wyspecjalizowaną część pracy w projekt, który można przejrzeć, zamiast w dokument, który trzeba dekodować. ## Wypróbuj to na własnych konfiguracjach wymiany danych elektronicznej (EDI) Altova AI jest dostępny jako opcja subskrypcyjna, którą można dodać do licencji MapForce, i wymaga aktywnego pakietu wsparcia i utrzymania (SMP). Najszybszym sposobem, aby zobaczyć, jak działa, jest skierowanie go do pliku EDI i do wcześniej zdefiniowanego celu, a następnie obserwowanie, jak radzi sobie z połączeniami, które zwykle trzeba by śledzić ręcznie. Zapoznaj się z dostępnymi opcjami i rozpocznij subskrypcję w sklepie internetowym [Altova](https://shop.altova.com/\), lub dowiedz się więcej o [Altova AI w programie MapForce](https://www.altova.com/pl/mapforce/ai-data-integration).