--- title: Permitir que a inteligência artificial decodifique os seus mapeamentos EDI no MapForce date: 2026-06-11 categories: - ai - data-integration - edi tags: description: Deixe de lado o processo manual de análise das especificações EDI. O Altova AI no MapForce lê os seus dados EDI, identifica as conexões corretas e cria o mapeamento, enquanto você revê cada etapa. --- Status: #blog Tags: #mapforce #ai #data-mapping #etl #data-integration #edi Categories: [ai](/blog/pt/category/ai.md) | [data-integration](/blog/pt/category/data-integration.md) | [edi](/blog/pt/category/edi.md) # 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. ![Imagem decorativa que representa a mapeamento de dados assistido por inteligência artificial](/blog/images/ai-data-mapping.png) ## Mapeamento de dados EDI O MapForce suporta uma vasta gama de padrões EDI e as suas versões atuais e anteriores, incluindo: - EDIFACT - ANSI X12 - HL7 (Nível 7 de Saúde) - HIPAA X12 - SAP IDOC - IATA PADIS - TRADACOMS - SWIFT - ODETTE - VDA EDI - FORTRAS Isto significa que pode [converter e mapear dados EDI](https://www.altova.com/pt/mapforce/edi-mapping) entre qualquer um dos outros formatos de dados suportados, que incluem bases de dados, XML, JSON, Excel, PDF e muitos mais. ## Exemplo prático de integração de dados EDI Vamos analisar um requisito comum no mundo da integração de dados e ETL: a mapeamento de um documento EDI [para uma base de dados do lado do servidor](https://www.altova.com/pt/mapforce/database-mapping) e veja como funciona [utilizando o Altova AI](https://www.altova.com/pt/mapforce/ai-data-integration). Começamos por inserir o ficheiro EDI de origem e o esquema da base de dados de destino num novo projeto do MapForce. A base de dados contém várias tabelas – Clientes, Pedidos, Artigos, e assim por diante – que estão interligadas por relações, o que é típico de um esquema normalizado de gestão de encomendas. Em vez de aplicar a inteligência artificial a todo o esquema de uma só vez, vamos construir a tabela de mapeamento tabela por tabela. Isso mantém as sugestões mais focadas e torna mais fácil a sua análise. Selecionamos os **Clientes** Utilize uma tabela na base de dados de destino como ponto de partida e peça à Altova AI para encontrar correspondências para mapear os dados de "Clientes" a partir dessa tabela _algures_ na fonte de dados EDI. ![Criar um mapeamento de dados para o Altova AI](/blog/images/creating-edi-mapping-ai.png) Analisa a estrutura dos dados de origem e propõe um conjunto de conexões, que são apresentadas em verde. ![Conexões de mapeamento de dados sugeridas pela Altova AI](/blog/images/edi-data-mapping%201.png) Na realidade, sugere mais do que o que queremos neste momento: além dos campos relacionados aos clientes, propõe ligações para "Artigos" e "ID do Artigo". Como estamos a focar-nos deliberadamente na tabela de "Clientes" primeiro, rejeitamos essas ligações desmarcando-as, e depois clicamos em **Confirmar** para manter as ligações relevantes para os clientes. Este é o valor do fluxo de trabalho interativo de aceitação ou rejeição: a inteligência artificial oferece uma primeira versão completa, e nós decidimos o que deve ser mantido. ### Preencher os campos de endereço Com os campos principais do cliente já definidos, passamos para o endereço. Pedimos à Altova AI para encontrar correspondências para os campos do endereço, e ela retorna resultados para "**Endereço**" e "**Cidade**". ![Selecionar os campos que a inteligência artificial irá analisar](/blog/images/ai-mapping-fields.png) Ainda precisamos de ligações para as ruas "State" e "Street", por isso, pedimos também essas. Nas solicitações de acompanhamento, o sistema identifica corretamente os elementos de origem para ambas. ![Otimização de áreas mapeadas por inteligência artificial](/blog/images/refining-ai-data-mapping.png) É importante salientar o seguinte: quando uma primeira análise não cobre tudo, não se volta para o mapeamento manual. Em vez disso, direciona-se a inteligência artificial para os campos específicos que ainda precisam ser analisados, permitindo que ela gere mais sugestões apenas para esses campos. Cada solicitação reduz o trabalho restante. ### Mapear os artigos dentro da encomenda Agora podemos tratar os elementos individuais. Na base de dados de destino, a tabela **Artigos** está ligada à tabela **Encomendas**, por isso, selecionamos essa tabela e, novamente, pedimos à Altova AI para encontrar as ligações a partir da fonte. Esta é a parte de um mapeamento EDI que geralmente é a mais complicada, porque os dados de cada item estão profundamente inseridos num grupo de segmentos aninhados, muitas vezes com nomes de campos obscuros. A Altova AI resolve isso de forma eficiente: localiza os elementos corretos dentro de **SG29**, o grupo de segmentos que contém os detalhes de cada item, e sugere as conexões adequadas. ![A Altova AI decifra os nomes dos campos EDI para processos de ETL](/blog/images/edi-data-integration-ai.png) ## Por que isto é importante, especificamente, no contexto da EDI O exemplo acima é bastante simples, mas ilustra o tipo de trabalho que torna a integração EDI lenta quando aplicada em grande escala: - **Os identificadores enigmáticos são decifrados para si.** Não é necessário saber de antemão o que `NAD`, `LIN` ou `SG29` representam. A Altova AI analisa os dados e sugere a correspondência. - **A estrutura aninhada é processada.** Os itens de linha que estão incluídos em grupos de segmentos são encontrados e conectados automaticamente, sem a necessidade de percorrer manualmente a hierarquia. - **Você mantém o controlo.** Cada sugestão é analisada e aceite ou recusada individualmente (ou todas de uma vez, quando for apropriado), para que um primeiro rascunho bem elaborado nunca se transforme numa "caixa preta". - **A iteração é económica.** Quando um processo automatizado não cobre um determinado campo, é mais eficiente solicitar novamente apenas esse campo, em vez de o preencher manualmente. - **O resultado é um projeto MapForce completo.** Tudo é disponibilizado no ambiente gráfico padrão, pronto a ser executado, automatizado com o MapForce Server, ou refinado como qualquer outro projeto de mapeamento. Para as equipas que transferem regularmente dados EDI nos formatos EDIFACT, X12, HL7, HIPAA e nos restantes formatos suportados pelo MapForce, isto transforma a parte mais lenta e especializada do trabalho num rascunho que é analisado, em vez de um documento que precisa de ser decifrado. ## Experimente com as suas próprias configurações de mapeamento EDI O Altova AI está disponível como uma subscrição que se adiciona à sua licença MapForce e requer um pacote de suporte e manutenção (SMP) ativo. A forma mais rápida de perceber o que ele faz é apontá-lo para um ficheiro EDI e um destino que já conheça, e observar como ele lida com as ligações que normalmente teria de verificar manualmente. Analise as opções e comece uma subscrição na [Loja Online da Altova](https://shop.altova.com/\), ou saiba mais sobre a [Inteligência Artificial da Altova no MapForce](https://www.altova.com/pt/mapforce/ai-data-integration).