La IA ha entrado en muchos aspectos de la integración de datos, incluido el mapeo de datos. El mapeo de datos de IA implica la identificación y el mapeo inteligente de datos de un lugar a otro.

A veces, la creación manual de canales de datos puede ser importante. El proceso puede requerir transformaciones complejas entre los esquemas de origen y destino mientras se configuran asignaciones personalizadas.

Este proceso manual brinda flexibilidad y ayuda a garantizar transformaciones y mapeos precisos, pero puede requerir mucho tiempo y ser complejo para usuarios no técnicos. El mapeo de datos a través de código es aún más técnico: requiere conocimientos de Python, JSON y otros lenguajes de codificación. Las herramientas sin código agilizan enormemente el procedimiento al permitir un enfoque de arrastrar y soltar para el mapeo de datos.

Las herramientas modernas van un paso más allá y permiten el mapeo de datos basado en IA. Veamos qué es exactamente y cómo los equipos pueden mapear datos sin problemas con IA.

¿Qué es el mapeo de datos de IA y qué implica?

El mapeo de datos con IA utiliza inteligencia artificial para generar automáticamente mapeos entre los esquemas de origen y destino para el movimiento de datos. También puede utilizar el aprendizaje automático para aprender de los datos creados por el usuario y ofrecer sugerencias de mapeo precisas.

Puede haber varias formas de hacerlo. Algunas herramientas requieren que ingreses los campos de origen y destino y luego selecciones indicaciones predefinidas para el procedimiento de mapeo.

Fuente: filevine

Otros programas requieren que ingreses un mensaje personalizado, lo que brinda más flexibilidad. Esto envía las instrucciones a un LLM que luego procede a asignar los campos requeridos. Un mensaje simple puede verse así:

Te daré dos listas delimitadas de cadenas, debes construir un mapa entre ellas basado en la similitud semántica.
Devuelve los resultados como un par individual de nombre y valor separados por coma y los pares separados por nueva línea y no modifica los nombres en las listas proporcionadas y no asigna el campo si no se proporcionan en ninguna lista.

Lista 1: {0}

Lista 2: {1}

Donde {0}, {1} son los nombres de los campos del objeto

Los mensajes elegidos pueden ser tan simples o tan complejos como sea posible, dependiendo de:

• Diseño del archivo fuente.
• Se requieren transformaciones.
• Diferencias semánticas entre los archivos de entrada y salida.
• Disposición final.

Beneficios del mapeo de datos con IA

Mayor precisión:La IA puede recomendar asignaciones muy precisas basadas en gigabytes de datos de entrenamiento. También puede detectar errores humanos, como la coincidencia incorrecta de columnas, de manera eficaz.

Transformaciones altamente personalizables: La IA puede ayudar a fusionar columnas, crear registros anidados e incluso calcular valores aritméticos durante las asignaciones.

Ahorro de tiempo y costes y escalabilidad: Los usuarios pueden reutilizar las indicaciones en distintos archivos para ahorrar tiempo y mejorar la productividad. Esta reutilización también les permite ampliar la integración de datos fácilmente. Las herramientas de mapeo de datos de AT también ayudan a ahorrar costos, ya que el mapeo manual puede requerir varios recursos humanos. La IA ayuda a automatizar este proceso.

Apto para usuarios empresariales: Las herramientas de mapeo de datos de IA sin código permiten que las personas sin conocimientos técnicos aceleren el tiempo de obtención de información al optimizar el proceso de integración de datos.

Incorporación más rápida: El mapeo de datos de IA reduce el tiempo de implementación del pipeline al automatizar el mapeo y la integración, lo que, a su vez, reduce el tiempo de incorporación del cliente. También minimiza el tiempo de incorporación del socio.

Experimente el mapeo de datos de IA con Astera Generador de canalización de datos

Astera Data Pipeline Builder utiliza mapeo semántico impulsado por IA para optimizar el proceso de integración de datos. La función AI Automapper utiliza relaciones semánticas para mapear automáticamente los campos entre diferentes esquemas.

Utiliza inteligencia artificial para comprender el contexto y el significado de los campos y vincularlos con campos relacionados, como “Ciudad” y “País”. Esto se puede hacer con solo hacer clic en un botón. Veamos el siguiente ejemplo:

Dentro de la interfaz de usuario de ADPB, los usuarios pueden arrastrar una fuente a un destino para crear automáticamente asignaciones entre columnas con nombres similares. Sin embargo, las columnas con nombres diferentes para la misma variable deben asignarse manualmente.

Sin embargo, al hacer clic en un solo botón, Vincular acciones para crear mapas mediante IALos usuarios pueden crear automáticamente mapas entre campos semánticamente iguales, como ShipCountry y ShipNation.

Ahora, los campos están correctamente asignados. Esta función ayuda a asignar datos cuando el archivo de origen y el de destino son similares con algunos cambios en el nombre de los campos.

Los usuarios también pueden utilizar Smart File Source para trabajar con archivos dinámicos. Smart Source permite a los usuarios transformar y asignar archivos dinámicos extraídos a un formato de destino estandarizado. Admite varios diseños que pueden ser desde dos hasta miles. También admite varios formatos de salida, como JSON, csv y texto.

Estas funciones permiten a los equipos crear y mantener canales de datos complejos rápidamente sin necesidad de ayuda técnica. ¿El resultado?

• Incorporación de clientes más rápida.
• Reducción del tiempo necesario para obtener información.

Lea el estudio de caso completo: https://www.astera.com/type/case-study/a-global-property-and-casualty-insurer/.

Pruebe estas funciones con una prueba gratuita de 14 días aquí.