L'IA est entrée dans de nombreux aspects de l'intégration des données, y compris la cartographie des données. La cartographie des données par l'IA implique l'identification et la cartographie intelligentes des données d'un endroit à un autre.

Il peut parfois s'avérer important de créer manuellement des pipelines de données. Le processus peut nécessiter des transformations complexes entre les schémas source et cible lors de la configuration de mappages personnalisés.

Ce processus manuel offre une certaine flexibilité et permet de garantir des mappages et des transformations précis, mais il peut être long et complexe pour les utilisateurs non techniques. Le mappage de données via du code est encore plus technique : il nécessite des connaissances en Python, JSON et d'autres langages de codage. Les outils sans code simplifient considérablement la procédure en permettant une approche par glisser-déposer du mappage de données.

Les outils modernes vont encore plus loin et permettent de cartographier les données à l'aide de l'IA. Voyons de quoi il s'agit exactement et comment les équipes peuvent cartographier les données de manière transparente avec l'IA.

Qu’est-ce que la cartographie des données IA et qu’implique-t-elle ?

La cartographie des données IA utilise l'intelligence artificielle pour générer automatiquement des mappages entre les schémas source et cible pour le déplacement des données. Elle peut également utiliser l'apprentissage automatique pour apprendre des données créées par l'utilisateur afin de proposer des suggestions de mappage précises.

Il existe plusieurs façons de procéder. Certains outils nécessitent de saisir les champs source et destination, puis de sélectionner des invites prédéfinies pour la procédure de mappage.

Source : filevine

D'autres logiciels vous demandent de saisir une invite personnalisée, ce qui offre davantage de flexibilité. Cela envoie les instructions à un LLM qui procède ensuite au mappage des champs obligatoires. Une invite simple peut ressembler à ceci :

Je vais vous donner deux listes délimitées de chaînes, vous devez construire une carte entre elles basée sur la similitude sémantique.
Renvoie les résultats sous forme de nom de paire et de valeur individuels séparés par une virgule et les paires séparées par une nouvelle ligne et ne modifie pas les noms dans les listes fournies et ne mappe pas le champ s'ils ne sont fournis dans aucune liste.

Liste 1 : {0}

Liste 2 : {1}

Où {0}, {1} sont les noms des champs de l'objet

Les invites choisies peuvent être aussi simples ou aussi complexes que possible, selon :

• Disposition du fichier source.
• Transformations nécessaires.
• Différences sémantiques entre les fichiers d'entrée et de sortie.
• Mise en page finale.

Avantages de la cartographie des données par l'IA

Plus grande précision:L'IA peut recommander des mappages extrêmement précis basés sur des gigaoctets de données d'entraînement. Elle peut également détecter efficacement les erreurs humaines telles que la correspondance incorrecte des colonnes.

Transformations hautement personnalisables : L’IA peut aider à fusionner des colonnes, à créer des enregistrements imbriqués et même à calculer des valeurs arithmétiques lors des mappages.

Économies de temps, d'argent et évolutivité : Les utilisateurs peuvent réutiliser les invites dans plusieurs fichiers pour gagner du temps et améliorer leur productivité. Cette réutilisabilité leur permet également d'étendre facilement l'intégration des données. Les outils de mappage de données AT permettent également de réduire les coûts, car le mappage manuel peut nécessiter plusieurs ressources humaines. L'IA permet d'automatiser ce processus.

Convivial pour les utilisateurs professionnels : Les outils de cartographie des données d'IA sans code permettent aux personnes non techniques d'accélérer le délai d'obtention d'informations en rationalisant le processus d'intégration des données.

Intégration plus rapide : La cartographie des données IA réduit le temps de déploiement du pipeline en automatisant la cartographie et l'intégration, ce qui, à son tour, réduit le temps d'intégration des clients. Elle minimise également le temps d'intégration des partenaires.

Découvrez la cartographie des données IA avec Astera Générateur de pipeline de données

Astera Data Pipeline Builder utilise le mappage sémantique basé sur l'IA pour rationaliser le processus d'intégration des données. La fonctionnalité AI Automapper utilise les relations sémantiques pour mapper automatiquement les champs entre différents schémas.

Il utilise l'IA pour comprendre le contexte et la signification des champs afin de relier les champs connexes, tels que « Ville » et « Pays ». Cela peut être fait en un seul clic. Regardons l'exemple suivant :

Dans l'interface utilisateur ADPB, les utilisateurs peuvent faire glisser une source vers une destination pour créer automatiquement des mappages entre des colonnes portant le même nom. Cependant, les colonnes portant des noms différents pour la même variable doivent être mappées manuellement.

Cependant, en cliquant sur un seul bouton, Actions de lien pour créer des cartes à l'aide de l'IA, les utilisateurs peuvent créer automatiquement des cartes entre des champs sémantiquement identiques, tels que ShipCountry et ShipNation.

Les champs sont désormais correctement mappés. Cette fonctionnalité permet de mapper les données lorsque le fichier source et le fichier de destination sont similaires avec quelques modifications de nom de champ.

Les utilisateurs peuvent également utiliser Smart File Source pour gérer des fichiers dynamiques. Smart Source permet aux utilisateurs de transformer et de mapper des fichiers extraits dynamiques vers un format de destination standardisé. Il prend en charge diverses mises en page pouvant aller de deux à des milliers. Il prend également en charge divers formats de sortie, tels que JSON, csv et texte.

Ces fonctionnalités permettent aux équipes de créer et de maintenir rapidement des pipelines de données complexes sans aucune aide technique. Le résultat ?

• Intégration client plus rapide.
• Réduction du temps d’obtention d’informations.

Lire l'étude de cas complète : https://www.astera.com/type/case-study/a-global-property-and-casualty-insurer/.

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