Altova MapForce ya está preparado para la IA

Dado que muchos sistemas de IA, como GPT-4 de OpenAI, están disponibles a través de API, ya es posible integrar inmediatamente esta funcionalidad en proyectos de transformación de datos en ALTOVA MapForce.

Con herramientas integradas sin código para definir las solicitudes de servicios web en MapForce, es muy fácil configurar llamadas a una API, incluidas: la API de OpenAI, la API de Azure OpenAI, los servicios de IA de AWS, etc., para permitir el procesamiento de datos con tecnología de IA en cualquier proyecto de asignación de datos.

Entre los pasos generales para configurar la funcionalidad de IA en MapForce se incluyen los siguientes:

• Insertar un componente de servicios web en el proyecto de asignación de datos para procesar los datos de origen que se escriben en una estructura de datos de destino
• Configurar los ajustes de llamada de servicios web con:
  • La URL de la API
  • Las credenciales de inicio de sesión de su organización
  • Los esquemas de solicitud y respuesta JSON que corresponden a la llamada a la API (se pueden generar automáticamente mediante MapForce o XMLSpy)
• Continuar configurando el proyecto de asignación según sea necesario

Las siguientes aplicaciones describen implementaciones del mundo real que utilizan IA para clasificar datos durante ETL o procesos de integración de datos.

Análisis de sentimientos basado en IA

La automatización del análisis de sentimientos del lenguaje natural siempre ha sido una espina clavada en el costado de los analistas de datos, ya que las máquinas carecían de la comprensión necesaria de los aspectos menos concretos del habla humana, como el contexto, el sarcasmo, la ambigüedad y la jerga.

Dado que la IA ha superado en gran medida estas limitaciones, puede analizar datos de texto, como reseñas de clientes o publicaciones en redes sociales, para determinar el sentimiento expresado en el texto, ya sea positivo, negativo o neutral. Esta clasificación puede ayudar a las empresas a comprender los comentarios de los clientes, medir la opinión pública y tomar decisiones basadas en datos basados en los resultados del análisis de sentimientos.

El proyecto de mapeo de datos que se muestra a continuación utiliza la IA para analizar los registros entrantes en una base de datos de soporte y determina automáticamente si una entrada es positiva, negativa, constituye un informe de error o debe considerarse como una solicitud de función. A continuación, los resultados se escriben en la base de datos de comentarios del cliente.

Clasificación de imágenes con tecnología de IA

Al igual que la clasificación de texto, la clasificación de imágenes impulsada por IA está a años luz de las tecnologías más antiguas. Por ejemplo, en el comercio electrónico, la IA puede categorizar automáticamente las imágenes de los productos en diferentes clases o identificar objetos específicos dentro de las imágenes. Esta clasificación puede ayudar en la gestión de inventario, la optimización de búsquedas, la organización de contenidos, etc.

En el siguiente ejemplo de mapeo de datos, una base de datos de catálogo de productos se mejora con clasificación de imágenes impulsada por IA para agregar etiquetas descriptivas a los listados de productos. Esto es particularmente útil cuando el nombre del producto es ambiguo (por ejemplo, «Mangosta», que es una bicicleta) o la descripción falta por completo.

La asignación llama a la API de Computer Vision de Microsoft Azure Cognitive Services para analizar las imágenes del producto y devolver una lista de etiquetas que se agregarán a la base de datos. Por ejemplo, al analizar una imagen del producto llamado Sandía Amarilla, que resulta ser un señuelo de pesca, las etiquetas devueltas son «cebo, metalería».

Aplicaciones adicionales para la integración de datos impulsada por IA

Las posibilidades de utilizar la clasificación basada en IA para añadir valor a los datos mapeados son muchas. Además de la clasificación de imágenes y opiniones descrita anteriormente, los desarrolladores pueden utilizar herramientas sin código basadas en IA en MapForce para automatizar:

• Clasificación de documentos (es decir, tipos de documentos legales en un sistema)
• Transcripción y categorización de voces
• Clasificación de archivos de vídeo o audio
• Enriquecimiento de datos con metadatos semánticos
• Traducción automática de columnas de texto a otros idiomas
• Creación de resúmenes a partir de bloques de texto más largos

Mas información en: AI-powered Data Integration | Altova