Mapeamento de dados de IA: como ele simplifica a integração de dados

A IA entrou em muitos aspectos da integração de dados, incluindo mapeamento de dados. O mapeamento de dados de IA envolve identificação inteligente e mapeamento de dados de um lugar para outro.

Às vezes, criar pipelines de dados manualmente pode ser importante. O processo pode exigir transformações complexas entre os esquemas de origem e destino ao configurar mapeamentos personalizados.

Este processo manual fornece flexibilidade e ajuda a garantir mapeamentos e transformações precisos – mas pode ser demorado e complexo para usuários não técnicos. O mapeamento de dados por meio de código é ainda mais técnico – exigindo conhecimento de Python, JSON e outras linguagens de codificação. Ferramentas sem código simplificam muito o procedimento ao permitir uma abordagem de arrastar e soltar para mapeamento de dados.

Ferramentas modernas vão um passo além e permitem mapeamento de dados baseado em IA. Vamos ver o que é exatamente e como as equipes podem mapear dados perfeitamente com IA.

O que é mapeamento de dados de IA e o que ele envolve?

O mapeamento de dados de IA usa inteligência artificial para gerar automaticamente mapeamentos entre esquemas de origem e destino para movimentação de dados. Ele também pode usar aprendizado de máquina para aprender com dados criados pelo usuário para sugestões de mapeamento precisas.

Pode haver várias maneiras de fazer isso. Algumas ferramentas exigem que você insira os campos de origem e destino e, em seguida, selecione prompts pré-construídos para o procedimento de mapeamento.

Fonte: filevine

Outros softwares exigem que você insira um prompt personalizado – fornecendo mais flexibilidade. Isso envia as instruções para um LLM que então prossegue para mapear os campos necessários. Um prompt simples pode se parecer com isto:

Vou lhe dar duas listas delimitadas de strings. Você precisa construir um mapa entre elas com base na similaridade semântica.
Retorna os resultados como nome e valor de pares individuais separados por vírgula e os pares separados por nova linha e não modifica os nomes nas listas fornecidas e não mapeia o campo se eles não forem fornecidos em nenhuma lista.

Lista 1: {0}

Lista 2: {1}

Onde {0}, {1} são os nomes dos campos do objeto

Os prompts escolhidos podem ser tão simples ou tão complexos quanto possível, dependendo:

• Layout do arquivo de origem.
• Transformações necessárias.
• Diferenças semânticas entre os arquivos de entrada e saída.
• Layout final.

Benefícios do mapeamento de dados de IA

Maior precisão: A IA pode recomendar mapeamentos altamente precisos com base em gigabytes de dados de treinamento. Ela também pode capturar erros humanos, como correspondência incorreta de colunas, de forma eficaz.

Transformações altamente personalizáveis: A IA pode ajudar a mesclar colunas, criar registros aninhados e até mesmo calcular valores aritméticos durante mapeamentos.

Economia de tempo + custo e escalabilidade: Os usuários podem reutilizar prompts em arquivos para economizar tempo e melhorar a produtividade. Essa reutilização também permite que eles aumentem a integração de dados facilmente. As ferramentas de mapeamento de dados AT também ajudam a economizar custos, pois o mapeamento manual pode exigir vários recursos humanos. A IA ajuda a automatizar esse processo.

Fácil de usar para empresas: Ferramentas de mapeamento de dados de IA sem código permitem que pessoas não técnicas acelerem o tempo de obtenção de insights ao simplificar o processo de integração de dados.

Integração mais rápida: O mapeamento de dados de IA reduz o tempo de implantação do pipeline ao automatizar o mapeamento e a integração, o que, por sua vez, reduz o tempo de integração do cliente. Ele também minimiza o tempo de integração do parceiro.

Experimente o mapeamento de dados de IA com Astera Pipeline de dados

Astera O Data Pipeline utiliza mapeamento semântico com tecnologia de IA para otimizar o processo de integração de dados. O recurso Automapper de IA utiliza relacionamentos semânticos para mapear automaticamente campos entre diferentes esquemas.

Ele usa IA para entender o contexto e o significado dos campos para vincular campos relacionados, como “Cidade” e “País”. Isso pode ser feito com o clique de um único botão. Vejamos o exemplo a seguir:

Dentro da interface do usuário do ADPB, os usuários podem arrastar uma fonte para um destino para criar automaticamente mapas entre colunas com nomes semelhantes. No entanto, colunas com nomes diferentes para a mesma variável devem ser mapeadas manualmente.

No entanto, clicando em um único botão, Ações de link para criar mapas usando IA, os usuários podem criar mapas automaticamente entre campos semanticamente iguais, como ShipCountry e ShipNation.

Agora, os campos estão mapeados corretamente. Esse recurso ajuda a mapear dados quando o arquivo de origem e o de destino são semelhantes com algumas alterações de nome de campo.

Os usuários também podem usar o Smart File Source para lidar com arquivos dinâmicos. O Smart Source permite que os usuários transformem e mapeiem arquivos extraídos dinamicamente para um formato de destino padronizado. Ele atende a vários layouts que podem ser numerados de dois a milhares. Ele também suporta vários formatos de saída, como JSON, csv e texto.

Esses recursos permitem que as equipes criem e mantenham pipelines de dados complexos rapidamente, sem nenhuma ajuda técnica. O resultado?

• Integração mais rápida do cliente.
• Tempo reduzido para obter insights.

Leia o estudo de caso completo: https://www.astera.com/type/case-study/a-global-property-and-casualty-insurer/.

Experimente esses recursos com um teste gratuito de 14 dias aqui.