KI hat in vielen Bereichen der Datenintegration Einzug gehalten, einschließlich Datenmapping. Beim KI-Datenmapping geht es um die intelligente Identifizierung und Zuordnung von Daten von einem Ort zum anderen.

Manchmal kann es wichtig sein, Datenpipelines manuell zu erstellen. Der Prozess kann beim Einrichten benutzerdefinierter Zuordnungen komplexe Transformationen zwischen den Quell- und Zielschemata erfordern.

Dieser manuelle Prozess bietet Flexibilität und hilft, genaue Zuordnungen und Transformationen sicherzustellen – er kann jedoch für nicht-technische Benutzer zeitaufwändig und komplex sein. Die Datenzuordnung durch Code ist noch technischer – sie erfordert Kenntnisse in Python, JSON und anderen Programmiersprachen. No-Code-Tools vereinfachen den Vorgang erheblich, indem sie einen Drag-and-Drop-Ansatz für die Datenzuordnung ermöglichen.

Moderne Tools gehen noch einen Schritt weiter und ermöglichen KI-basiertes Datenmapping. Schauen wir uns an, was das genau ist und wie Teams Daten nahtlos mit KI mappen können.

Was ist AI-Datenmapping und was beinhaltet es?

Beim KI-Datenmapping wird künstliche Intelligenz verwendet, um automatisch Zuordnungen zwischen Quell- und Zielschemata für die Datenbewegung zu erstellen. Außerdem kann maschinelles Lernen verwendet werden, um aus benutzergenerierten Daten zu lernen und genaue Zuordnungsvorschläge zu erstellen.

Dafür gibt es mehrere Möglichkeiten. Bei einigen Tools müssen Sie die Quell- und Zielfelder eingeben und dann vorgefertigte Eingabeaufforderungen für den Zuordnungsvorgang auswählen.

Quelle: filevine

Bei anderer Software müssen Sie eine benutzerdefinierte Eingabeaufforderung eingeben, was mehr Flexibilität bietet. Dadurch werden die Anweisungen an ein LLM gesendet, das dann die erforderlichen Felder zuordnet. Eine einfache Eingabeaufforderung kann wie folgt aussehen:

Ich gebe Ihnen zwei abgegrenzte Listen mit Zeichenfolgen. Sie müssen basierend auf der semantischen Ähnlichkeit eine Zuordnung zwischen ihnen erstellen.
Geben Sie die Ergebnisse als einzelne durch Kommas getrennte Paare aus Name und Wert zurück, wobei die Paare durch eine neue Zeile getrennt sind. Ändern Sie die Namen in den bereitgestellten Listen nicht und ordnen Sie das Feld nicht zu, wenn es in keiner Liste enthalten ist.

Liste 1: {0}

Liste 2: {1}

Wobei {0} und {1} die Feldnamen aus dem Objekt sind

Die ausgewählten Eingabeaufforderungen können so einfach oder so komplex wie möglich sein, abhängig von:

• Quelldatei-Layout.
• Transformationen erforderlich.
• Semantische Unterschiede zwischen den Eingabe- und Ausgabedateien.
• Endgültiges Layout.

Vorteile von AI Data Mapping

Höhere Genauigkeit: KI kann hochpräzise Zuordnungen auf der Grundlage von Gigabyte an Trainingsdaten empfehlen. Sie kann auch menschliche Fehler wie falsche Spaltenzuordnungen effektiv erkennen.

Hochgradig anpassbare Transformationen: KI kann beim Zusammenführen von Spalten, Erstellen verschachtelter Datensätze und sogar beim Berechnen arithmetischer Werte während der Zuordnung helfen.

Zeit- und Kostenersparnis und Skalierbarkeit: Benutzer können Eingabeaufforderungen dateiübergreifend wiederverwenden, um Zeit zu sparen und die Produktivität zu steigern. Diese Wiederverwendbarkeit ermöglicht es ihnen auch, die Datenintegration problemlos zu skalieren. AT-Datenmapping-Tools helfen auch, Kosten zu sparen, da das manuelle Mapping mehrere Personalressourcen erfordern kann. KI hilft, diesen Prozess zu automatisieren.

Geschäftsbenutzerfreundlich: Mithilfe von KI-Datenmapping-Tools ohne Code können auch Laien die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung verkürzen, indem sie den Datenintegrationsprozess optimieren.

Schnelleres Onboarding: Durch die KI-Datenzuordnung wird die Bereitstellungszeit der Pipeline durch Automatisierung der Zuordnung und Integration verkürzt, was wiederum die Onboardingzeit für Kunden verkürzt. Außerdem wird die Onboardingzeit für Partner minimiert.

Erleben Sie AI Data Mapping mit Astera Datenpipeline-Builder

Astera Data Pipeline Builder nutzt KI-gestütztes semantisches Mapping, um den Datenintegrationsprozess zu optimieren. Die AI Automapper-Funktion verwendet semantische Beziehungen, um Felder zwischen unterschiedlichen Schemata automatisch zuzuordnen.

Mithilfe von KI wird der Kontext und die Bedeutung der Felder verstanden, um verwandte Felder wie „Stadt“ und „Land“ zu verknüpfen. Dies kann mit einem einzigen Mausklick erfolgen. Sehen wir uns das folgende Beispiel an:

Innerhalb der ADPB-Benutzeroberfläche können Benutzer eine Quelle in ein Ziel ziehen, um automatisch Zuordnungen zwischen ähnlich benannten Spalten zu erstellen. Spalten mit unterschiedlichen Namen für dieselbe Variable müssen jedoch manuell zugeordnet werden.

Durch Klicken auf eine einzige Schaltfläche können Sie jedoch Verknüpfen Sie Aktionen, um mithilfe von KI Karten zu erstellenkönnen Benutzer automatisch Zuordnungen zwischen semantisch gleichen Feldern wie „ShipCountry“ und „ShipNation“ erstellen.

Jetzt werden die Felder richtig zugeordnet. Diese Funktion hilft beim Zuordnen von Daten, wenn Quell- und Zieldatei ähnlich sind und sich einige Feldnamen geändert haben.

Benutzer können Smart File Source auch zum Umgang mit dynamischen Dateien verwenden. Smart Source ermöglicht es Benutzern, dynamisch extrahierte Dateien in ein standardisiertes Zielformat umzuwandeln und abzubilden. Es unterstützt verschiedene Layouts, die von zwei bis zu Tausenden reichen können. Es unterstützt auch verschiedene Ausgabeformate wie JSON, CSV und Text.

Diese Funktionen ermöglichen es Teams, komplexe Datenpipelines schnell und ohne technische Hilfe aufzubauen und zu verwalten. Das Ergebnis?

• Schnellere Kundeneinführung.
• Verkürzung der Erkenntniszeit.

Lesen Sie die vollständige Fallstudie: https://www.astera.com/type/case-study/a-global-property-and-casualty-insurer/.

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