AI 데이터 매핑

AI를 활용한 데이터 통합

Altova MapForce를 위한 AI 기능

수년에 걸쳐 데이터 통합은 점점 더 복잡해졌습니다. 현대 기업들은 클라우드와 온프레미스 시스템, SaaS 플랫폼, 데이터베이스, API, 그리고 EDI 파트너 간에 데이터를 이동시키는데, 각 시스템은 고유한 구조, 명명 규칙, 그리고 의미 체계를 가지고 있습니다. 오늘날의 ETL 및 데이터 통합 도구들은 이러한 데이터 흐름의 실행을 효과적으로 처리하지만, 이러한 흐름을 정의하는 작업, 즉 서로 다른 스키마, 언어, 그리고 약어를 사용하는 시스템 간의 수백 또는 수천 개의 필드를 연결하는 작업은 여전히 수동으로 이루어지는 경우가 많습니다. 이는 모든 통합 프로젝트에서 가장 많은 시간을 소요하는 부분이며, 전문적인 지식이 필요한 부분일 가능성이 높습니다.

Altova AI는 이러한 방식을 바꿉니다. 이 기술은 인공지능을 MapForce에 직접 통합하여 데이터 매핑 구축의 복잡한 작업을 처리하므로, 개발자와 분석가는 실제 비즈니스에 중요한 논리에 집중할 수 있습니다.

아래 영상에서 작동 방식을 확인해 보세요.

MapForce에서 Altova AI 활용하기

AI를 활용한 데이터 매핑

MapForce에서는 Altova AI를 사용하여 소스 및 대상 구조에서 연결을 생성할 수 있습니다. Altova AI는 실제 데이터를 분석하여 필드 연결을 생성하고, 변환 함수를 제안하며, 정의된 데이터 흐름과 처리 단계를 포함하는 실행 가능한 프로젝트를 표준 MapForce 그래픽 환경에서 생성합니다.

이 과정은 상호작용적입니다. 제안된 연결 항목을 하나씩 검토하고, 각 항목을 개별적으로 수락하거나 거부할 수 있으며, 또는 모든 변경 사항을 한 번에 적용할 수도 있습니다.

시작하려면 원본 데이터와 대상 데이터를 지정하기만 하면 됩니다. 아래 스크린샷에서 Altova AI는 데이터 필드를 매핑하고, 초록색으로 표시된 데이터 처리 기능을 제안하여 몇 분 안에 수동 작업 없이 데이터 통합 프로젝트를 구축할 수 있습니다.

MapForce에서 인공지능을 활용한 데이터 매핑

제안 사항 위에 마우스를 올려놓으면 각 제안을 개별적으로 수락하거나 거부할 수 있으며, 모든 제안을 한 번에 처리할 수도 있습니다. 추가적인 제안이 필요하시면, 관심 있는 노드를 클릭하여 더 많은 매핑 제안을 생성할 수 있습니다.

아래에 제시된 매핑에서, Altova AI는 EDI 필드 간의 연결을 생성하는 데 필요한 소스 노드를 정확하게 식별했습니다. EDI 필드는 그 의미가 매우 모호하기로 유명합니다. 사용자는 Altova AI의 제안을 수락하고, 추가적인 연결을 생성하기 위해 다른 필드를 선택할 수 있습니다.

AI를 활용하여 EDIFACT 데이터 필드를 매핑하는 방법

Altova AI를 활용한 데이터 통합 및 ETL의 장점

Altova AI는 데이터 통합 프로젝트의 구축 속도를 높이고, 설계 방식을 개선하며, 더 많은 사용자가 접근할 수 있도록 지원합니다. 주요 장점은 다음과 같습니다

  • 속도/시간 절약 — 과거에는 수동으로 각 필드를 일일이 연결해야 했던 작업이 이제는 자동으로 처리됩니다
  • 단순히 자동화된 기능이 아니라, 지능적인 기능입니다. - 이 시스템은 연결을 제안하기 전에 사용자의 실제 데이터 구조를 분석합니다
  • 사용자가 제어권을 유지합니다. 각 연결마다 수락/거절 옵션을 제공하므로, 시스템이 단순히 작동되는 "블랙박스"처럼 느껴지지 않습니다
  • 이 기능은 데이터 변환도 지원합니다. 단순히 필드 간의 연결뿐만 아니라, 필드 간의 논리적인 관계도 처리합니다
  • MapForce 내에서 사용 — 결과는 일반적인 그래픽 환경으로 반환되므로, 다른 매핑 작업과 마찬가지로 편집할 수 있습니다
  • 알 수 없는 필드 이름을 해독합니다 - EDI(전자 데이터 교환)에서 흔히 사용되는 불투명하거나 약어로 표시된 필드를 자동으로 매핑하여, 사용자가 먼저 해당 필드의 의미를 해독할 필요가 없습니다
  • 다양한 언어 간의 연결 (Bridges human languages): 이 시스템은 필드 간의 의미적 일관성을 파악하며, 심지어 레이블이 명확하게 일치하지 않더라도 이를 인식합니다
  • 진입 장벽을 낮춥니다. — 지도 전문가가 아니더라도 사용자는 작동하는 통합 기능을 만들 수 있습니다

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