104: Integración de bajo código mediante IA

Introducción

La asignación de datos es uno de los pasos más importantes del diseño de un flujo de integración. Esta tarea de diseño suele ser la más tediosa, lenta, compleja y propensa a errores, ya que requiere un profundo conocimiento de todos los campos de datos de los sistemas de origen y destino. Construir un mapeo de datos exitoso también requiere análisis de negocio, experiencia en el dominio y conocimientos técnicos sobre los sistemas de origen y destino.

Nuestro objetivo al crear Mapping Assist era simplificar y automatizar la asignación de datos. Y cuando se combina con la amplia lista de conectores preconstruidos y ricos en seguridad, puede acelerar la entrega de valor a la empresa a través de la integración.

ACME Retail ha adquirido otro negocio y necesita sincronizar los contactos entre dos aplicaciones CRM. En esta demo, asistimos a ACME utilizando IA e integración low-code, sincronizando la información de contactos entre los sistemas Salesforce e Insightly CRM. Reconoceremos y haremos coincidir automáticamente los campos con altos niveles de confianza. También recomendaremos y ayudaremos con otros campos en los que la confianza sea menor. Y generaremos una transformación entre los campos cuando los formatos de campo no sean iguales. A medida que continúe utilizando la función Mapping Assist, ésta aprenderá de las coincidencias previamente aceptadas para aumentar los niveles de confianza en futuros esfuerzos de mapeo.

En la demostración, ejecutaremos los siguientes pasos: - Acceder al entorno de Cloud Pak for Integration - Crear e implementar un flujo habilitado para API para asignar los campos de "contacto" entre Salesforce e Insightly CRM - Asignar automáticamente los campos siempre que la confianza de coincidencia sea superior al 80% - Generar una transformación de datos cuando los formatos de campo no coincidan - Ejecutar el flujo para ver los resultados

Empecemos.

1 - Acceder al entorno

1.1 Iniciar sesión en Cloud Pak para la integración

Narración IBM Cloud Pak for Integration es una solución de integración híbrida que proporciona un ciclo de vida automatizado a través de múltiples estilos de integración empresarial. Con IBM Cloud Pak for Integration, las empresas pueden acelerar el desarrollo de la integración, reducir costes y mantener una seguridad, gobernanza y disponibilidad mejoradas. Veamos IBM Cloud Pak for Integration en acción. Para la demostración de hoy, estamos utilizando IBM Cloud Pak for Integration instalado en la nube de IBM. Permítanme iniciar sesión.

Acción 1.1.1 Inicie sesión con el nombre de usuario "integration-admin" (1), la contraseña (2) creada en la preparación de la demostración y haga clic en Iniciar sesión.

1.2 Ver la pantalla de inicio de Cloud Pak for Integration

Narración ¡Bienvenidos a IBM Cloud Pak for Integration! Ahora estamos en la pantalla de inicio que muestra todas las capacidades de Cloud Pak reunidas en un solo lugar. Las capacidades de integración especializadas - para la gestión de API, integración de aplicaciones, mensajería y más - se construyen sobre potentes servicios de automatización.En esta demostración, utilizaremos la función Mapping Assist de App Connect Designer para acelerar la transformación de formatos de datos complejos utilizados por aplicaciones en la nube, como Salesforce e Insightly. Abramos nuestro App Connect Designer.

Acción 1.2.1 Muestre la página de inicio y haga clic en ace-designer-demo.

2 - Crear el flujo

2.1 Crear flujos para una API

Narración Aquí estamos en la herramienta de diseño. Aquí es donde podemos crear todos nuestros flujos de integración API y gestionar nuestra conectividad a nuestros servicios y puntos finales. Como empezamos, no hay nada aquí todavía, así que vamos a construir un poco de lógica de integración. Veamos lo sencillo que es crear nuestro flujo para una API. En primer lugar, tenemos que crear un modelo para nuestro contacto.

Acción 2.1.1 Haga clic en Crear flujos para una API.

Acción 2.1.2 Renombre la API Contacto API (1), nombre el modelo Contacto (2) y haga clic en Crear modelo (3).

2.2 Crear propiedades

Narración Empecemos por definir nuestras propiedades. Habrá un ID, FirstName, LastName, Email, Address, Phone, y Mobile. Como puedes ver, estamos desarrollando nuestra API basada en un modelo. Es completamente model-driven, y acabamos de modelar nuestro objeto 'Contacto'. A continuación, diseñaremos e implementaremos la operación relacionada con este modelo "Contacto".

Acción 2.2.1 En el nombre de la propiedad, introduzca ID y haga clic en Añadir propiedad. Repita los mismos pasos para incluir FirstName, LastName, Email, Address, Phone, y Mobile (1). Haga clic en Operaciones (2).

2.3 Crear operación

Narración En primer lugar, vamos a seleccionar la operación "Crear contacto". Esta operación sincroniza los datos de Salesforce a Insightly CRM. Implementemos nuestro flujo API.

Acción 2.3.1 Haga clic en el desplegable Seleccionar una operación para añadir. seleccione Crear contacto (2).

Acción 2.3.2 Haga clic en Aplicar flujo.

3 - Aplicación del flujo

3.1 Ajustar la respuesta del caudal

Narración Aquí vemos nuestro flujo de demostración inicial, que inicialmente sólo tiene un nodo 'Request' y un nodo 'Response'. Utilizaremos el editor de flujo del diseñador para editar y cambiar nuestro flujo para añadir los pasos adicionales necesarios.Antes de añadir a nuestro flujo, vamos a ajustar la respuesta que se devuelve cuando se llama al flujo. Esta respuesta sirve para cerrar el flujo API y es una construcción requerida. Dado que no hay datos necesarios para la persona que llama al flujo de la API (pero se requiere una respuesta), podemos tener una respuesta muy simple. Añadiremos el ID a la respuesta.

Acción 3.1.1 Haga clic en el nodo Respuesta.

Acción 3.1.2 Introduzca ID en el campo ID (1) y seleccione el objeto ID (2).

3.2 Recuperar contactos

Narración Nuestra API será fácil de crear. La API recuperará los contactos de Salesforce. Para cada contacto que se recupera, vamos a sincronizar los datos a Insightly CRM. Incluyamos nuestro conector preconfigurado de Salesforce y seleccionemos la operación "Recuperar contactos".

Acción 3.2.1 Haga clic en el icono Más (1). Busque el conector de Salesforce (2).

Acción 3.2.2 Desde su conector preconfigurado de Salesforce, seleccione Recuperar contactos.

Acción 3.2.3 Seleccionar Proceso 10 elementos de la colección.

3.3 Declaración "Para cada uno

Narración Ahora, necesitamos añadir una sentencia 'for each' porque necesitamos recuperar todos los contactos de Salesforce. Para cada contacto, necesitamos crear un contacto en el CRM Insightly. Seleccionaremos el objeto "Contactos Salesforce" como el objeto a procesar.

Acción 3.3.1 Haga clic en el icono Más.

Acción 3.3.2 A continuación, abra la pestaña Caja de herramientas (1) y seleccione la sentencia Para cada (2).

Acción 3.3.3 Introduzca Contactos en el campo Seleccione la colección de elementos a procesar (1), y seleccione el objeto Contactos de Salesforce (2).

3.4 Crear contactos

Narración Ahora estamos configurando nuestro flujo para conectar con el CRM Insightly. Nuestra cuenta Insightly está preconfigurada, así que seleccionamos la operación 'Crear Contacto'. La función Mapping Assist comienza a trabajar en segundo plano, generando sugerencias para que rellenemos los campos de destino en Insightly.

Acción 3.4.1 En la ventana Para cada bucle, haga clic en el icono Más.

Acción 3.4.2 En la pestaña Aplicaciones, busque el conector Insightly.

Acción 3.4.3 Seleccione la operación Crear contacto.

4 - Uso de la función Mapping Assist

4.1 Ver sugerencias

Narración En el nodo, puede definir manualmente el mapa entre los campos de Salesforce e Insightly. Sin embargo, esto es difícil porque hay muchos campos, y los productos probablemente tendrán diferentes nombres de campo para los mismos objetos.Con Mapping Assist, no tendrá que escribir todas estas asignaciones. Utilizaremos la IA para simplificar nuestro trabajo. Una vez añadido el nodo "Crear contacto" de Insightly, se generan automáticamente sugerencias de mapeo. Se presentan las mejores coincidencias posibles (sugerencias principales), que pueden insertarse automáticamente en los campos con un solo clic. Estas sugerencias principales tienen una puntuación de confianza del 80% (o superior), y el recuento (20+ sugerencias) identifica el número total de campos que se rellenarán con correspondencias.

Acción 4.1.1 Señale las sugerencias de cartografía de Vista previa [20+ ] de Mapping Assist y haga clic en el botón.El número exacto de sugerencias puede variar.

4.2 Aplicar sugerencias

Narración Al hacer clic en "Vista previa de las sugerencias de asignación", todas las sugerencias con una puntuación de confianza de al menos el 80% se muestran automáticamente en el nodo "Crear contacto" de Insightly. Tenga en cuenta que hay sugerencias tanto para campos sencillos como para campos anidados más complejos. Mapping Assist utiliza un algoritmo de IA preentrenado para proporcionar sugerencias de mapas de datos inteligentes y personalizados. Desde esta interfaz, podemos borrar las sugerencias, o podemos aceptarlas y aplicarlas.

Acción 4.2.1 Muestre la lista de sugerencias (1) y haga clic en Aplicar sugerencias (2).

4.3 Resolver las advertencias

El algoritmo de IA deNarration Mapping Assist a veces encuentra múltiples posibilidades de mapeo de alta confianza. Cuando esto ocurre, tenemos que decidir qué mapeo queremos aceptar.

Acción 4.3.1 Esta situación puede darse o no. Cuando esto ocurre, se muestra un mensaje de advertencia. Debe resolver todos los campos en los que se produzca esta situación. Elimine el nombre del campo que está actualmente asignado al campo con la advertencia.

Acción 4.3.2 Haga clic en el icono de lista de selección situado junto al campo (1) y seleccione la opción de asignación que aparece con la opción "Para cada uno" en la lista que se muestra (2). Repita estos pasos para cada campo que tenga una advertencia.

4.4 Generar una transformación

Narración En algunas situaciones, un mapeo directo puede no ser adecuado, por ejemplo, el formato de datos de la "fuente" no coincide con el formato de datos del campo "destino". En esta situación, puede generar una expresión JSONata para definir cómo deben presentarse los datos de origen en la aplicación de destino. JSONata es un lenguaje declarativo de consulta y transformación de código abierto para datos JSON.Explorémoslo con el campo "Nombre del Asistente". Seleccionemos "Generar transformación". El panel "Generar transformación" se abre con cinco fuentes en blanco y sus correspondientes campos de destino que podemos utilizar para mapear formatos de datos. Tendremos que proporcionar al menos cinco ejemplos de formatos de origen y destino para que Cloud Pak for Integration genere la fórmula de transformación.Utilizando Cloud Pak for Integration y la función Mapping Assist, hemos podido crear fácilmente una sincronización de datos entre dos soluciones CRM sin necesidad de escribir código.

Acción 4.4.1 En el campo Nombre del asistente, haga clic en la asignación Nombre del asistente (1) y seleccione Transformar formato de datos (2).

Acción 4.4.2 En el cuadro de diálogo Generar transformación, introduzca John Lennon como primer nombre de origen e introduzca J. Lennon en ejemplos de 'Nombre de asistente' (destino). Repita los mismos pasos para incluir otros cuatro nombres de asistentes utilizando el mismo formato de transformación (por ejemplo, Paul McCartney, P. McCartney; George Harrison, G. Harrison; Ringo Starr, R. Starr; Pete Best, P. Best) (1). Haga clic en Generar transformación (2), y haga clic en Insertar transformación (3).

Acción 4.4.3 Haga clic en Listo.

5 - Prueba de la sincronización de datos

5.1 Comprobar los contactos de destino

Narración Antes de probar nuestro flujo de sincronización de datos, vamos a comprobar los contactos que tenemos disponibles. Abramos nuestra cuenta precreada de Insightly CRM y veamos los contactos disponibles antes de ejecutar el flujo. Como puede ver, tenemos aproximadamente 20 contactos pre-creados, cada uno con fotos. Después de la prueba de nuestro flujo, deberíamos tener dos o tres nuevos contactos sin fotos.

Acción 5.1.1 Abra su página de inicio de Insightly (1).Abra la vista Contactos (2).

Acción 5.1.2 Observe que hay aproximadamente 20 contactos precreados, cada uno con imágenes.

5.2 Probar la API

Narración Es hora de probar nuestra sincronización de datos. En primer lugar, tenemos que iniciar nuestro flujo. Una vez iniciado el flujo, vamos a probarlo.Genial, nuestra sincronización de datos está funcionando.

Acción 5.2.1 Vuelva a la página App Connect Designer de Cloud Pak for Integration. Inicie el flujo.

Acción 5.2.2 Abra la pestaña Probar (1). Haga clic en POST /Contact (2) y abra la pestaña Probar (3).

Acción 5.2.3 Desplácese hacia abajo para ver el campo del cuerpo y haga clic en Generar (1) para crear un contenido de cuerpo ficticio. Haga clic en Enviar (2), y debería ver una respuesta 201 Creado (3).

5.3 Comprobar la sincronización de datos

Narración Ahora vamos a comprobar nuestros nuevos contactos. Deberíamos tener al menos dos contactos nuevos. Actualicemos la página de 'Contactos', y aquí están nuestros nuevos contactos. Comprobemos el contacto para ver el nuevo formato "Nombre del asistente". Muy bien. Todo funciona como esperábamos.

Acción 5.3.1 Vuelve a la página de contactos de Insightly y actualiza la página.

Acción 5.3.2 Explore los nuevos contactos (sin las etiquetas sample_data).

Acción 5.3.3 Haga clic en uno de los contactos sin foto (1), y muestre el nuevo formato de Nombre de Asistente basado en la función que definimos en el flujo (2).

Resumen

Como mencionamos al principio, el mapeo de datos es difícil, lento y propenso a errores. En esta demo, mostramos cómo Mapping Assist, impulsado por IA, puede aliviar estos problemas.

Hemos mapeado automáticamente todos los campos en los que la confianza de coincidencia era de al menos el 80%. Mapping Assist aprende de sus decisiones sobre las correspondencias seleccionadas y las muestra como sugerencias principales cuando se intenta una correspondencia de origen y destino similar en el futuro, lo que reduce aún más sus esfuerzos de correspondencia.

También generamos una transformación de datos proporcionando ejemplos de datos de origen y destino cuando los campos no tienen el mismo formato. Se utilizó IA para determinar el patrón y generar la transformación.

El uso de Mapping Assist basado en IA redujo el tiempo de desarrollo y eliminó errores, ya que ACME Retail integró con éxito los nuevos contactos de clientes procedentes de la adquisición de su empresa.

Gracias por asistir a esta presentación.