Permitir que a inteligência artificial decodifique os seus mapeamentos EDI no MapForce
De todos os formatos de dados com que um desenvolvedor de integração lida, o EDI é aquele que mais provavelmente irá atrasar o processo na fase de mapeamento. As normas têm décadas de antiguidade, os identificadores são concisos por design e a estrutura é profundamente hierárquica. Um segmento como NAD ou um grupo como SG29 carregam um significado comercial real e específico, mas nada no nome indica qual é esse significado. Antes de poder conectar um único campo EDI a uma base de dados de destino, é necessário saber o que ele representa, o que geralmente implica consultar a especificação da mensagem.
A tarefa de decodificação é a parte da integração EDI que é mais resistente à automatização. Determinar a qual coluna de destino corresponde cada elemento de origem, muitas vezes obscuro, é um processo lento e manual que depende inteiramente de alguém que já conheça o formato.
É exatamente aqui que o Altova AI no MapForce oferece a maior ajuda. Ele compreende o significado por detrás daqueles identificadores EDI complexos, sugere as conexões corretas e permite que as aceite uma a uma, sem que seja necessário traduzir a especificação previamente.
Mapeamentos de dados criados com inteligência artificial no MapForce – Conheça o Altova AI
A maior parte do tempo que se dedica a um projeto de integração de dados não é gasto na sua execução, mas sim na sua definição. Conectar um esquema de origem a um esquema de destino significa comparar campos individualmente entre sistemas que raramente concordam na estrutura, na nomenclatura ou na linguagem. Uma fonte chama-o "cust_nm;", o destino pretende "CustomerName". Um parceiro EDI envia segmentos "N1" e "PO1" que não significam nada até que tenha consultado uma especificação. De um lado, está em chinês, e do outro, em inglês.
E a correspondência dos campos é apenas metade do trabalho – a ligação entre eles raramente é direta. Também é necessário definir as funções de processamento de dados e os filtros que fazem com que um valor de origem se ajuste ao destino: concatenar ou dividir strings, reformatar datas, converter unidades ou códigos, aplicar lógica condicional e filtrar os registos que não devem ser processados. Multiplique tudo isso por centenas de campos e terá a parte do trabalho que leva mais tempo e exige o conhecimento mais especializado.
A camada de execução do ETL já foi resolvida há muitos anos criação de conteúdo A maioria das ferramentas não consegue fazer isso. É essa lacuna que a Altova AI preenche.
Nova versão da Altova AI: Assistência inteligente para o XMLSpy, MapForce e DatabaseSpy
A versão 2026, lançamento 2, do Altova Software já está disponível, com novas funcionalidades significativas, incluindo a introdução do Altova AI Server. Disponível como uma subscrição opcional que se integra diretamente nos produtos Altova MissionKit, o Altova AI oferece assistência inteligente e contextualizada no MapForce, XMLSpy e DatabaseSpy, diretamente nas ferramentas que já utiliza.
Autenticação biométrica para aplicações no MobileTogether 10.3
A versão 10.3 do Altova MobileTogether, a plataforma multiplataforma para a criação de aplicações empresariais e móveis centradas em dados, já está disponível. Esta versão inclui autenticação biométrica para os utilizadores finais, novas funcionalidades de edição de imagens, melhorias de segurança para o servidor MobileTogether e uma série de otimizações de produtividade para os desenvolvedores de aplicações que trabalham no MobileTogether Designer.
Depuração de XSLT: Identificação e correção de erros de transformação
Para quem trabalha com XML, o XSLT é uma ferramenta poderosa e essencial, mas também é notoriamente difícil de depurar. Transformou um ficheiro XML grande e obteve um resultado inesperado? Pode passar horas a tentar descobrir se o problema está na lógica do seu modelo, nas suas expressões XPath ou nos seus dados de origem. Sem as ferramentas de depuração adequadas, o desenvolvimento em XSLT torna-se uma fonte de frustração. Vamos explorar como a abordagem correta para a depuração pode poupar-lhe enormes quantidades de tempo.
O Guia Completo para a Edição de XML
Se trabalha com dados, ficheiros de configuração, serviços web, relatórios financeiros ou conteúdo estruturado, é muito provável que já tenha encontrado o XML. Quer esteja a desenvolver APIs, a gerir dados empresariais ou a processar documentos XBRL, o XML continua a ser um dos formatos de dados mais utilizados no mundo da informática profissional. No entanto, editar XML de forma eficaz é uma questão diferente. Neste guia, vamos explicar o que realmente significa a edição de XML, por que é importante em 2026 e como as ferramentas adequadas podem transformar o seu fluxo de trabalho.
Automatize os fluxos de trabalho de integração e transformação de dados com o servidor FlowForce
As organizações que lidam com grandes volumes de dados recebidos sabem bem o quão rapidamente o processamento manual se torna um obstáculo. Os ficheiros chegam em diferentes formatos, as regras de negócio variam consoante a região ou o cliente, e a margem de erro é mínima. O que é necessário é um sistema de processamento de dados fiável que possa encaminhar, transformar e calcular dados automaticamente, sem intervenção humana.
É exatamente isso que o Altova FlowForce Server e o MapForce Server foram concebidos para fazer. No nosso mais recente tutorial em vídeo, mostramos um cenário completo de automatização de fluxos de trabalho, desde o início até ao fim, com exemplos práticos.
Comparar ficheiros Markdown na era da inteligência artificial avançada: por que usar o DiffDog
O Markdown tornou-se, de forma discreta, um dos formatos de ficheiro mais importantes no desenvolvimento de software. Desde ficheiros README e documentação, até configurações e gestão de projetos, os ficheiros .md estão por todo o lado. No entanto, existe uma utilização mais recente e fascinante que está a impulsionar o Markdown para a vanguarda: a configuração de personalidades para inteligência artificial.
Plataformas de ponta, como o OpenClaw, um framework de assistente de inteligência artificial de código aberto, utilizam uma série de ficheiros Markdown especiais, chamados SOUL.md, IDENTITY.md, MEMORY.md, HEARTBEAT.md e TOOLS.md, para definir a personalidade, o comportamento, a memória e os princípios de funcionamento de um agente de IA. Sempre que um assistente OpenClaw inicia uma nova sessão, ele lê estes ficheiros Markdown como parte do "prompt" do sistema, essencialmente "definindo-se a si próprio". Isso faz com que os ficheiros SOUL.md e os outros documentos sejam ficheiros de configuração dinâmicos, que são ajustados e aperfeiçoados ao longo do tempo, tal como o código fonte.
Sempre que há um processo de refinamento iterativo, é necessário uma ferramenta de comparação e fusão fiável. É aí que o Altova DiffDog entra em jogo.
Transformação de dados encadeada
Projetos complexos de ETL (Extração, Transformação e Carga) e de integração de dados raramente se encaixam numa única transformação. Os programadores frequentemente criam pipelines de dados com várias etapas, onde a saída de uma etapa serve como entrada para a etapa seguinte. Esta abordagem facilita a gestão de dependências, a reutilização de lógica e a manutenção de fluxos de trabalho complexos. Dividir as transformações em mapeamentos menores e sequenciais também simplifica os testes, a depuração e a escalabilidade a longo prazo.
O Altova MapForce suporta esta abordagem através de mapeamento de dados encadeado, permitindo que você conecte múltiplas transformações num fluxo de trabalho de processamento estruturado. Este artigo explica quando utilizar transformações encadeadas, os problemas que estas resolvem em pipelines de dados reais e como construir um fluxo de trabalho modular e em várias etapas no MapForce.
Converter automaticamente EDI para XML
A EDI (Troca Eletrónica de Dados) continua a ser uma tecnologia fundamental para a troca de dados entre empresas, mesmo com a evolução contínua das arquiteturas de integração modernas. Durante décadas, padrões de EDI como o X12 e o EDIFACT têm permitido uma comunicação fiável e estruturada entre parceiros comerciais em diversos setores, incluindo o retalho, a saúde, a logística e as finanças. A sua longevidade é uma prova da sua estabilidade, escalabilidade e ampla adoção, especialmente em transações de grande volume e de importância crítica.
Ao mesmo tempo, os sistemas empresariais atuais dependem cada vez mais de XML, JSON, bases de dados, APIs e serviços baseados na nuvem. Embora o EDI seja excelente para a troca de dados padronizada, os seus formatos compactos e posicionais não foram concebidos para leitura humana ou para utilização direta por aplicações modernas. Como resultado, os dados EDI precisam de ser traduzidos e transformados para se integrarem de forma eficiente com os sistemas e fluxos de trabalho empresariais contemporâneos.
O Altova MapForce resolve este desafio com uma abordagem gráfica e poderosa para a conversão de dados EDI para outros formatos de dados mais comuns. Inclui até mesmo uma conversão automática de EDI para XML.
Ferramentas simples para edição de arquivos YAML
Com o YAML a tornar-se cada vez mais comum em ficheiros de configuração e na troca de dados, faz sentido que os programadores procurem editores YAML especializados para adicionar ao seu conjunto de ferramentas diárias.
Embora o YAML seja simples, a sua dependência rigorosa na indentação e formatação pode torná-lo propenso a erros. Ferramentas YAML avançadas oferecem funcionalidades que podem acelerar a programação, minimizando esses problemas. O XMLSpy inclui um editor YAML baseado em texto, fácil de usar, bem como uma visualização única em formato de grade YAML. A visualização em grade YAML representa a estrutura do documento de forma visual, facilitando a compreensão, ao mesmo tempo que desbloqueia funcionalidades adicionais para uma edição mais eficiente.
Desenvolva uma aplicação compatível com MQTT
À medida que a adoção da Internet das Coisas (IoT) se acelera, os desenvolvedores estão cada vez mais encarregados de conectar um grande número de dispositivos distribuídos através de redes pouco fiáveis ou com largura de banda limitada. Nestes ambientes, a escolha do protocolo de comunicação é fundamental. O MQTT tornou-se um padrão amplamente adotado para a IoT e sistemas orientados a eventos, devido à sua estrutura leve, baixa latência e modelo de mensagens eficiente de publicação/subscrição.
O MQTT é suficientemente flexível para suportar projetos de automação, desde os mais simples, para fins de teste, até implementações em larga escala. Permite a troca de dados em tempo real entre dispositivos, minimizando a sobrecarga da rede, o que o torna adequado para cenários como redes de sensores, automação industrial e monitorização remota.
A Altova MobileTogether oferece suporte nativo para a criação de aplicações que utilizam o protocolo MQTT para iOS, Android e Windows. A sua abordagem de desenvolvimento rápido de aplicações móveis (RMAD), que requer pouco código, permite que os desenvolvedores integrem a comunicação MQTT em aplicações multiplataforma de forma rápida, mantendo, ao mesmo tempo, o controlo sobre a lógica da aplicação e o tratamento de dados.
Vamos ver como funciona.
Mapeamento de dados simplificado
Com a sua abordagem visual e intuitiva, baseada em arrastar e soltar, o MapForce foi sempre concebido para tornar o mapeamento e a integração de dados tarefas simples. Na versão mais recente, duas novas funcionalidades facilitam ainda mais o início de utilização para os utilizadores que não trabalham diariamente com ferramentas de integração de dados ou ETL. Os analistas de dados de hoje, os utilizadores avançados do Excel e os utilizadores empresariais com conhecimentos técnicos, muitas vezes precisam de mapear e converter dados como parte do seu fluxo de trabalho habitual, e agora podem aproveitar o poder do MapForce para realizar estas tarefas.
Um novo barra guia guia para iniciantes sobre como configurar um projeto de mapeamento, e um.. galeria de elementos visuais Fornece uma forma clara e organizada de encontrar e inserir os componentes necessários para diferentes formatos de dados e tarefas de processamento.
Em conjunto, estas melhorias ajudam os novos utilizadores a familiarizarem-se rapidamente e a começarem a criar o seu primeiro projeto de mapeamento de dados.
Como visualizar e editar documentos BSON
À medida que as aplicações se tornam mais complexas, os programadores precisam de formatos de serialização de dados que sejam compactos, rápidos de processar e fáceis de usar em sistemas de bases de dados modernos. Um formato que continua a ganhar popularidade é o BSON (JSON binário).
Embora o BSON seja eficiente e otimizado para o desempenho, a edição direta de dados BSON brutos não é prática, pois se trata de um formato binário e é praticamente ilegível para humanos. É aí que um editor BSON profissional se torna importante, oferecendo uma visão hierárquica e legível, facilitando a inspeção, a edição e a resolução de problemas dos dados.
Para satisfazer esta necessidade, o XMLSpy agora inclui um editor BSON completo para editar e converter documentos BSON, no mesmo ambiente familiar que os programadores utilizam para trabalhar com XML, JSON e YAML.
Utilização de tabelas de decisão para simplificar a lógica de mapeamento de dados
Um aspeto fundamental de qualquer projeto de mapeamento de dados é a definição de regras de processamento de dados para transformar os dados da sua origem para a estrutura de dados de destino. No entanto, quando essas regras envolvem múltiplas condições e exceções, a lógica pode rapidamente tornar-se complexa e difícil de manter.
Se as suas associações de dados estiverem interligadas por uma complexa rede de condições, não está sozinho. As tabelas de decisão simplificam essa complexidade, permitindo-lhe definir regras de negócio num formato tabular claro e fácil de ler, testar e manter. Para as equipas de ETL e integração de dados, elas proporcionam manutenibilidade e consistência, especialmente quando implementadas diretamente no MapForce.
Desbloquear ficheiros PDF digitalizados com suporte OCR no MapForce
Para muitas organizações, os documentos PDF são tanto uma fonte de dados essencial como um obstáculo constante nos processos de ETL (extração, transformação e carregamento) e integração de dados. Embora os documentos PDF modernos, com texto selecionável, sejam relativamente fáceis de processar, uma parte significativa dos dados críticos para o negócio permanece presa em documentos digitalizados – arquivos de papel digitalizados, registos antigos e ficheiros baseados em imagens, onde o texto existe apenas como pixels, e não como caracteres legíveis por máquina. O desafio reside em transformar o conteúdo não estruturado destes documentos em dados utilizáveis.
O suporte para OCR (reconhecimento ótico de caracteres) no MapForce PDF Extractor resolve esta lacuna, transformando o conteúdo de documentos PDF baseados em imagens em dados estruturados e extraíveis, prontos para serem processados e mapeados para outros formatos.
Novidades no Altova Software 2026
A versão 2026 da Altova, que passa do formato BSON para o XBRL, utilizando OCR como intermediário, introduz um importante novo suporte para vários padrões e tecnologias da indústria. Para os clientes das ferramentas de desenvolvimento desktop, do software de servidor e das soluções regulatórias da Altova, esta versão inclui uma combinação de novas ferramentas e funcionalidades, juntamente com um suporte atualizado para novas versões de bases de dados e padrões em toda a linha de produtos.
Vamos analisar os pontos mais importantes.
Relatórios XBRL de acordo com os princípios contabilisticos dos EUA (US-GAAP): Requisitos, desafios e soluções
Nos Estados Unidos, as empresas que apresentam relatórios à Comissão de Valores Mobiliários (SEC) devem preparar as suas demonstrações financeiras de acordo com os Princípios Contabilísticos Geralmente Aceites (GAAP) dos EUA. Estas regras fornecem a base para a elaboração de relatórios financeiros consistentes, transparentes e comparáveis em todas as empresas cotadas.
Nos últimos dez anos, a SEC (Securities and Exchange Commission) adicionou uma camada adicional a este requisito: não só os relatórios financeiros devem ser publicados em formatos legíveis para humanos, como PDF ou HTML, como também devem ser submetidos utilizando o formato XBRL. E, embora a padronização de dados desta forma ofereça inúmeras vantagens, a etiquetagem de dados financeiros para o XBRL pode ser um desafio para contadores e analistas que são especialistas em dados contabilísticos, e não em linguagens de marcação.
Diante destes desafios, as empresas recorrem frequentemente a ferramentas especializadas para simplificar a marcação XBRL de acordo com as normas US-GAAP. Uma dessas soluções é xbrl-tagging.com, que oferece uma forma fácil e visual para as organizações gerirem a complexidade da elaboração de relatórios estruturados – e é gratuita.
Ferramentas ESEF
Desde meados de 2019, o acrónimo ESEF tem estado no centro das atenções dos profissionais de finanças em toda a União Europeia e no Reino Unido, desde que foi anunciado o mandato de reporte da Autoridade Europeia dos Mercados de Valores Mobiliários (ESMA).
O ESEF, que significa Formato Eletrónico Único Europeu, é um padrão de relatórios financeiros digitais baseado no XBRL. Desde o início de 2020, as empresas cotadas nos mercados regulamentados da União Europeia são obrigadas a elaborar os seus relatórios anuais de acordo com as normas do ESEF.
O que exatamente significa estar em conformidade com o ESEF, e o que é necessário para cumprir os requisitos de relatório? Vamos analisar os aspetos básicos e algumas ferramentas que facilitam este processo.
Uma solução simples para a marcação XBRL (e é gratuita!)
Ao longo da última década, a linguagem de relatório empresarial extensível (XBRL) evoluiu de um formato de relatório especializado para se tornar a base da divulgação financeira, com regulamentações agora em vigor por parte da SEC, da ESMA e de inúmeras outras autoridades em todo o mundo. Embora esta mudança proporcione uma maior padronização, transparência e comparabilidade dos dados financeiros, ela também apresenta desafios significativos para as entidades que precisam apresentar informações.
As organizações têm de lidar com taxonomias complexas e extensas, adaptar-se a diferentes requisitos legais e manter-se atualizadas face a atualizações frequentes, tudo isto garantindo a precisão dos dados extraídos tanto de tabelas estruturadas como de informações textuais, que são elaboradas para públicos humanos.
As abordagens tradicionais, que exigem muito código, muitas vezes dificultam o trabalho das equipas de relatórios e aumentam a dependência de consultores externos. É por isso que a Altova desenvolveu uma abordagem totalmente visual para a criação de relatórios XBRL.
Apresentamos a solução Altova XBRL Tagging – uma ferramenta gratuita, baseada na nuvem, para etiquetar relatórios existentes para XBRL, sem expor o utilizador à complexidade da sintaxe subjacente.
Ferramentas de inteligência artificial para a criação rápida de aplicações
Ferramentas visuais, que não exigem programação, como o Altova RecordsManager, revolucionaram o campo da criação de aplicações centradas em dados, tornando-o mais rápido e acessível. Mas imagine agora poder expressar a sua visão para o seu banco de dados Numa única frase, e tendo tudo isso criado automaticamente – incluindo não só a estrutura da base de dados e as tabelas, mas também os formulários e os relatórios. É exatamente isso que o novo Assistente de IA no RecordsManager faz.
Com um único comando de inteligência artificial, Utilizadores de todos os níveis de experiência podem transformar as suas ideias em soluções de bases de dados funcionais, sem necessidade de conhecimentos de programação ou de design de bases de dados. O RecordsManager permite-lhe evitar o trabalho manual de conceção de bases de dados, para que possa concentrar-se mais nos aspetos mais importantes do seu projeto.
Vamos ver como funciona.
Gerencie os seus contratos na nuvem
No mundo atual, cada vez mais livre de papel, organizações de todos os tamanhos ainda enfrentam o desafio de armazenar e gerir contratos de forma eficiente. Os armários de arquivo fechados foram substituídos pelo armazenamento digital, mas as pastas partilhadas muitas vezes tornam-se desorganizadas e carecem dos controlos de acesso e da segurança de que as empresas necessitam.
Muitas empresas recorrem a soluções de gestão de contratos. Nós também o fizemos. Mas, depois de analisar as opções disponíveis, constatámos que nenhuma delas oferecia o equilíbrio ideal entre simplicidade, segurança e flexibilidade que as nossas necessidades exigiam. Por isso, desenvolvemos a nossa própria solução.
O Altova ContractManager é uma aplicação de gestão de contratos segura, baseada na nuvem, com uma vasta gama de funcionalidades, altamente personalizável e acessível a empresas de qualquer dimensão. Eis como cumpre todos os requisitos.
Relatórios país a país, simplificados
A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE) exige que as grandes empresas multinacionais apresentem, anualmente, relatórios "Country-by-Country" (CbC) às autoridades fiscais locais. Estes relatórios devem ser submetidos num formato XML específico, que esteja em conformidade com o esquema oficial da OCDE, garantindo a consistência e a comparabilidade entre diferentes jurisdições.
Embora esta exigência esteja em vigor há quase uma década, a produção de relatórios XML de Country-by-Country (CbC) que cumpram as normas continua a ser um desafio técnico para os departamentos de impostos das empresas que dependem fortemente do Excel ou de sistemas de contabilidade tradicionais. À medida que os prazos se aproximam a cada ano, as organizações enfrentam uma pressão crescente para converter dados financeiros em formato XML devidamente estruturado, muitas vezes sem as ferramentas ou conhecimentos internos necessários para o fazer de forma eficiente.
Para colmatar esta lacuna, a Altova oferece uma solução fácil de usar, baseada na nuvem, que gera automaticamente um relatório XML CbC válido e corretamente formatado, com base nos dados existentes. Os utilizadores podem inserir os dados manualmente ou através de um modelo Excel, e a aplicação Altova CbC Reporting faz o resto. Vamos analisar como funciona.
Como criar projetos de mapeamento de dados em lote
No mundo acelerado do desenvolvimento de aplicações modernas, as APIs são o elemento que conecta sistemas, serviços e dispositivos. As APIs REST, em particular, são amplamente utilizadas devido à sua simplicidade, escalabilidade e flexibilidade. No entanto, à medida que as APIs se tornam mais complexas e abrangentes, a sua gestão eficaz torna-se um desafio. É aí que entra a Especificação OpenAPI (OAS).
A OpenAPI oferece uma forma padronizada de descrever APIs RESTful num formato que pode ser lido tanto por máquinas como por pessoas. Isto não só melhora a colaboração entre as equipas de desenvolvimento, como também otimiza todo o ciclo de vida da API, desde o design até à documentação, integração e testes. E, com ferramentas poderosas como o Altova XMLSpy e o Altova MapForce, trabalhar com a OpenAPI torna-se mais rápido, mais visual e muito mais eficiente.
Ferramentas OpenAPI para desenvolvedores
No mundo acelerado do desenvolvimento de aplicações modernas, as APIs são o elemento que conecta sistemas, serviços e dispositivos. As APIs REST, em particular, são amplamente utilizadas devido à sua simplicidade, escalabilidade e flexibilidade. No entanto, à medida que as APIs se tornam mais complexas e abrangentes, a sua gestão eficaz torna-se um desafio. É aí que entra a Especificação OpenAPI (OAS).
A OpenAPI oferece uma forma padronizada de descrever APIs RESTful num formato que pode ser lido tanto por máquinas como por pessoas. Isto não só melhora a colaboração entre as equipas de desenvolvimento, como também otimiza todo o ciclo de vida da API, desde o design até à documentação, integração e testes. E, com ferramentas poderosas como o Altova XMLSpy e o Altova MapForce, trabalhar com a OpenAPI torna-se mais rápido, mais visual e muito mais eficiente.
Atualização do inventário da Shopify a partir de uma aplicação móvel
Uma das vantagens de usar o Shopify como plataforma de comércio eletrónico é que ele oferece funcionalidades robustas de gestão de stock. No entanto, manter registos de stock precisos em tempo real pode ser um desafio, especialmente para os comerciantes que dependem da introdução manual de dados durante as auditorias de stock ou quando reabastecem os produtos.
Os leitores de código de barras portáteis são uma excelente solução para aumentar a velocidade e a precisão durante as verificações de inventário, mas muitas vezes os proprietários de lojas não dispõem de uma forma eficaz de conectar diretamente os dados do leitor ao sistema Shopify. Sem uma integração adequada, os funcionários podem ainda ter de transferir manualmente os dados digitalizados para o Shopify, o que anula parte das vantagens de eficiência que os leitores de código de barras deveriam proporcionar.
Vamos analisar um cenário real para a criação de uma aplicação móvel com funcionalidade de leitura de códigos de barras, que se integra diretamente com o Shopify para uma gestão de stock em tempo real.
Exportar produtos do Shopify para ficheiro CSV
A Shopify é uma plataforma de comércio eletrónico extremamente popular, utilizada por empresas de retalho de todos os tamanhos. Embora a Shopify ofereça ferramentas fáceis de usar para configurar e gerir uma loja online, a gestão da grande quantidade de dados que ocorrem nos bastidores, como catálogos de produtos, informações dos clientes, registos de encomendas e inventário, pode rapidamente tornar-se complexa.
As empresas frequentemente precisam integrar os dados do Shopify com bases de dados internas, sistemas ERP, sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), data warehouses ou outras plataformas, para otimizar as operações, realizar análises mais aprofundadas ou suportar fluxos de trabalho automatizados.
É aqui que uma ferramenta de mapeamento de dados com suporte para a Shopify se torna essencial, permitindo que as empresas transformem, mapeiem e transfiram dados entre a Shopify e outros sistemas de forma eficiente e precisa.
Vamos analisar um exemplo de um cenário comum: a extração de dados de produtos do Shopify para um ficheiro CSV, utilizando ferramentas visuais no MapForce.
Novas ferramentas para Shopify, OpenAPI e muito mais
Com a versão 2025, lançamento 2, expandimos a funcionalidade para trabalhar com YAML, OpenAPI e XBRL, e também introduzimos novo suporte para a integração de dados do Shopify.
O nosso compromisso contínuo em integrar e melhorar o suporte para tecnologias populares significa que os desenvolvedores têm as funcionalidades de que necessitam para acompanhar as normas do setor em constante evolução, utilizando ferramentas que já conhecem e em que confiam.
Vamos analisar os principais destaques desta versão.
O que é ETL?
A ETL (extração, transformação e carregamento) é a base da integração de dados moderna. Embora a maioria dos profissionais técnicos compreenda os princípios básicos, o verdadeiro desafio reside no desenvolvimento de processos ETL eficientes e escaláveis que gerenciem transformações de dados complexas, mantendo o desempenho e a precisão.
Na nossa mais recente série de vídeos, explicamos detalhadamente.. Como funciona o ETL, Os desafios comuns na definição de fluxos de trabalho ETL, e como ferramentas gráficas como o Altova MapForce podem ajudar. Vamos demonstrar, através de exemplos práticos, cenários reais, como a transformação e carregamento de relatórios CSV para um banco de dados SQL, bem como a implementação de automação escalável.
Quer esteja a otimizar um processo existente ou a pesquisar novas ferramentas de ETL, esta série aborda todos os aspetos relevantes.
Tutorial sobre ETL: Vídeo
Os processos ETL abrangem um vasto leque de complexidade, desde tarefas simples como a correspondência direta de dados de uma API para um banco de dados, até cenários altamente complexos que exigem filtragem, transformação e manipulação extensivas de dados.
O Altova MapForce consegue lidar com toda esta gama de tarefas de ETL. Veja o vídeo para saber mais.
Conceitos básicos de ETL: Importação de ficheiros CSV para uma base de dados no MapForce
Os processos ETL (Extração, Transformação e Carga) são cada vez mais necessários nas empresas modernas, uma vez que as organizações recebem dados em diversos formatos que precisam ser transformados e carregados em bases de dados ou sistemas de gestão. Os projetos ETL variam de simples a altamente complexos, dependendo dos requisitos específicos.
Um exemplo comum de um processo ETL simples envolve a extração de dados CSV a partir de ficheiros de entrada, a estruturação dos dados, a aplicação de transformações básicas para adequá-los ao esquema de destino, a eliminação de registos duplicados e, finalmente, a carregamento dos dados processados numa base de dados SQL.
Seja um projeto ETL simples, com apenas uma correspondência direta, ou mais complexo, com requisitos sofisticados de processamento de dados, os desenvolvedores precisam de ferramentas que consigam lidar com a complexidade sem exigir uma curva de aprendizagem muito acentuada – ou um preço elevado. É aí que o MapForce entra em jogo.
Saiba mais sobre o XULE para XBRL
O XBRL (eXtensible Business Reporting Language) é um padrão aberto, baseado em XML, para a submissão eletrónica de dados empresariais e financeiros. Embora o XBRL especifique quais dados devem ser reportados e forneça uma forma padronizada de o fazer, as empresas e as entidades reguladoras precisam de uma forma de garantir a qualidade dos dados submetidos. Uma abordagem é através da validação de regras de negócio, e o XULE é um método que está a ganhar popularidade em 2025.
Como executar o software Altova Server no Docker
O Docker revolucionou a forma como os desenvolvedores criam, distribuem e executam aplicações, oferecendo uma solução leve e portátil para a criação de contentores de software. Os contentores agrupam as aplicações com todas as suas dependências, garantindo que funcionem de forma consistente em diferentes ambientes, seja na máquina de um desenvolvedor, num servidor de testes ou na nuvem. Em comparação com as máquinas virtuais tradicionais, os contentores Docker iniciam-se mais rapidamente, consomem menos recursos e facilitam a escalabilidade das aplicações. Esta eficiência tornou o Docker uma ferramenta essencial para o desenvolvimento e a implementação de software.
Corrida Software servidor Altova No contexto do Docker, estas vantagens são aplicadas a tarefas de processamento e automatização de dados em empresas. Ao utilizar contêineres para ferramentas como o FlowForce Server, o MapForce Server ou o RaptorXML Server, os desenvolvedores obtêm uma solução altamente portátil, escalável e eficiente para gerir fluxos de trabalho complexos, bem como para automatizar transformações de dados, validações e geração de relatórios.
Para facilitar ainda mais o início, a Altova oferece um projeto de código aberto que automatiza o processo de configuração num ambiente Docker.
Pesquisa por texto para extração precisa de dados em documentos PDF
Os documentos PDF são utilizados em várias etapas dos fluxos de trabalho empresariais modernos, servindo frequentemente como o formato preferencial para faturas, relatórios, contratos legais e outros documentos importantes. Embora os PDFs sejam ideais para preservar a integridade do conteúdo e um determinado layout visual, a sua estrutura dificulta a extração automatizada de dados. Para organizações envolvidas na integração de dados e no processo ETL (Extração, Transformação e Carga), a capacidade de extrair informações contidas em PDFs é fundamental, e é aqui que o MapForce PDF Extractor entra em jogo.
O extrator PDF do MapForce inclui várias ferramentas para definir visualmente regras de extração, permitindo mapear dados PDF para outros formatos. Uma ferramenta particularmente útil para identificar conteúdo específico é a pesquisa de texto. Veja como funciona, incluindo uma demonstração em vídeo.
Como implementar verificações de qualidade de dados XBRL para o EBA
A Autoridade Bancária Europeia (EBA) exige que os bancos utilizem o formato de dados XBRL para as suas declarações. O XBRL é um formato padronizado que facilita a recolha, análise e comparação de dados de diferentes instituições financeiras. Ao aderir à taxonomia XBRL da EBA, os bancos submetem dados que são consistentes e fáceis de validar, o que simplifica o processo de reporte tanto para as instituições que fazem as declarações como para os reguladores. Esta abordagem simplificada melhora a precisão dos relatórios e ajuda a EBA a manter uma melhor supervisão do setor bancário europeu.
Além das validações obrigatórias na taxonomia XBRL da EBA, a EBA recomenda um conjunto de verificações opcionais de qualidade dos dados que permitem às entidades que reportam melhorar ainda mais a precisão dos dados e a conformidade com os requisitos regulamentares. Estas validações adicionais ajudam as empresas que apresentam relatórios a melhorar a precisão e a integridade dos seus dados – mas apenas se estas verificações forem suportadas pelas suas ferramentas de reporte XBRL.
Como parte do seu amplo suporte a XBRL, a Altova permite executar as verificações opcionais de qualidade de dados XBRL da EBA em vários produtos. Vamos ver como funciona.
Ferramentas simples para edição de arquivos YAML
Com o YAML a tornar-se cada vez mais comum em ficheiros de configuração e na troca de dados, faz sentido que os programadores procurem editores YAML especializados para adicionar ao seu conjunto de ferramentas diárias.
Embora o YAML seja simples, a sua dependência rigorosa na indentação e formatação pode torná-lo propenso a erros. Editores YAML inteligentes oferecem funcionalidades que podem acelerar a programação, minimizando esses problemas. O XMLSpy inclui um editor YAML inteligente, baseado em texto, bem como uma visualização única em formato de tabela YAML. A visualização em formato de tabela YAML representa a estrutura do documento de forma visual, facilitando a compreensão e, ao mesmo tempo, desbloqueando funcionalidades adicionais para uma edição mais eficiente.
Vamos analisar como funciona.
Altova Versão 2025, com suporte a YAML Grid e muito mais
A versão mais recente da linha de produtos Altova introduz uma série de novas funcionalidades e melhorias. Os clientes agora têm acesso a novas ferramentas de edição YAML com interface visual, opções aprimoradas para extrair dados de documentos PDF para conversão para outros formatos, suporte atualizado para integração de dados SQL e NoSQL, e muito mais.
Seja a trabalhar com as ferramentas de desenvolvimento da Altova, com os produtos de software para servidores ou com os complementos XBRL para o Excel, esta versão tem algo para todos. Eis os principais destaques.
Execute o software servidor Altova na plataforma Azure
A plataforma de servidor Altova é composta pela gama completa de software de servidor de alto desempenho da Altova, concebida para automatizar processos de tratamento e integração de dados. Estes produtos de software de servidor, compatíveis com diversas plataformas, permitem uma instalação flexível, seja localmente ou em qualquer infraestrutura de nuvem privada ou pública.
Para os clientes que utilizam a plataforma de nuvem Microsoft Azure, criámos uma solução prática e.. Modelo de máquina virtual gratuito Com a plataforma Altova Server já instalada para facilitar a implementação, disponível no Azure Marketplace.
Como criar aplicações para leitores de códigos de barras
Os leitores de código de barras portáteis são ferramentas indispensáveis em muitos setores atualmente, desde o comércio e a logística até a área da saúde, o transporte e a indústria. Estes dispositivos desempenham um papel crucial na recolha de dados em tempo real, como atualizações de inventário, rastreamento de encomendas e informações sobre clientes. No entanto, a integração perfeita dos dados recolhidos nos sistemas internos é tão importante como a própria recolha. As aplicações para leitores de código de barras podem colmatar esta lacuna, permitindo a transferência das informações recolhidas para bases de dados e sistemas empresariais.
Embora a necessidade de integrar dados de leitores de código de barras em aplicações móveis seja uma exigência comum, o desenvolvimento de aplicações de leitura de códigos de barras é frequentemente um desafio. Os métodos de desenvolvimento tradicionais exigem conhecimentos especializados e podem demorar demasiado, especialmente em setores que exigem uma implementação rápida.
O suporte para a ligação a leitores de código de barras no Altova MobileTogether muda tudo isso. Com esta plataforma de desenvolvimento de aplicações de baixo código, pode criar, testar e implementar soluções de leitura de código de barras num tempo muito menor em comparação com as abordagens de programação tradicionais.
Novidades na versão 10.0 do MobileTogether
A versão mais recente do Altova MobileTogether introduz o suporte, muito solicitado, para a criação de aplicações que se conectam a leitores de código de barras móveis. Esta funcionalidade torna a plataforma de desenvolvimento de baixo código ainda mais útil para a criação de soluções em diversos setores que utilizam códigos de barras e QR codes para atualizar dados em tempo real.
A versão 10.0 também inclui um novo inspetor de estilos no simulador da aplicação, novos controlos, opções para aumentar a flexibilidade e o desempenho, e muito mais.
Aqui estão os pontos mais importantes.
Modularização para o desenvolvimento de aplicações
Na programação, a modularização é a prática de dividir a funcionalidade em módulos separados e independentes. Na desenvolvimento de aplicações, a modularização é uma forma eficiente de organizar os componentes da aplicação e de facilitar a colaboração dentro das equipas de desenvolvimento. Uma abordagem modular também ajuda a tornar o teste, a depuração e a manutenção da aplicação mais fáceis e diretos.
A MobileTogether oferece algumas abordagens clássicas – e outras mais inovadoras – para a modularização.
Saiba mais sobre a funcionalidade de atualização do XQuery
A funcionalidade de atualização do XQuery é uma extensão da linguagem XQuery que permite realizar alterações num documento XML utilizando "expressões de atualização" que inserem, eliminam, substituem ou renomeiam nós. Esta extensão oferece uma forma prática de realizar atualizações inteligentes em documentos XML, e o XMLSpy possui uma implementação única que torna o processo ainda mais fácil. Vamos ver como funciona.
Mapeamento de dados estruturados com funções de nó aprimoradas
Já mencionámos anteriormente o suporte para funções de nó, que simplifica a associação de dados estruturados, eliminando a necessidade de copiar e colar uma função várias vezes numa associação. A repetição desnecessária da mesma função dificulta a compreensão e a revisão do esquema de associação de dados, tornando-o mais confuso.
O MapForce também inclui filtros adicionais que permitem definir funções para os nós. Estes parâmetros permitem aos desenvolvedores aplicar funções e valores padrão a nós específicos, com base em critérios definidos por eles. Por exemplo, é possível aplicar uma função a um nó com base em metadados do nó, como o nome do nó, o comprimento do nó, a precisão do tipo de dados do nó, anotações personalizadas do nó, e muito mais.
Vamos analisar um esquema com funcionalidades de nó aprimoradas.
Ferramentas de edição de YAML
O YAML está a ganhar popularidade devido à sua combinação de legibilidade, simplicidade e versatilidade. Frequentemente utilizado em ficheiros de configuração e para a serialização de dados, o YAML pode ser usado em conjunto com o JSON e o XML em sistemas modernos. Portanto, faz sentido que os programadores escolham uma IDE que suporte os três padrões.
As novas ferramentas YAML no XMLSpy complementam o amplo suporte para o desenvolvimento de XML e JSON, oferecendo aos utilizadores a flexibilidade de escolher o formato de serialização mais adequado para as suas necessidades e preferências específicas.
Vamos analisar o suporte a YAML no editor de XML e JSON.
A versão 2024r2 introduz suporte para YAML, FORTRAS EDI e outras funcionalidades
A mais recente versão da linha de ferramentas de desenvolvimento para desktop e software de servidor da Altova inclui suporte para novos padrões da indústria, atualizações no suporte a bases de dados e otimizações de desempenho.
Com cada nova versão do produto, o nosso objetivo é oferecer aos clientes uma combinação de funcionalidades solicitadas pelos desenvolvedores, suporte para padrões emergentes e melhorias de desempenho. A versão 2024r2 não é exceção, apresentando ferramentas para trabalhar com YAML, FORTRAS EDI e pacotes de relatórios XBRL, bem como diversas melhorias de desempenho e usabilidade em toda a linha de produtos.
Aqui estão os pontos mais importantes.
