EDI-Nachrichten analysieren mit Azure Functions – ein Deep Dive

I. Einleitung

A. Warum ist es notwendig, EDI-Nachrichten zu analysieren?

Wer sich schon einmal intensiv mit EDI – Electronic Data Interchange – auseinandergesetzt hat, weiß, wie wichtig es ist, EDI-Nachrichten sorgfältig zu analysieren, damit eine effiziente Kommunikation zwischen Geschäftspartnern stattfinden kann. Die genaue Analyse des Nachrichtenformats gewährleistet die Einhaltung von EDI-Standards wie z.B. EDIFACT oder ANSI X12, was besonders in komplexen Geschäftsumgebungen mit vielen Kunden und Lieferanten wichtig ist. 

Doch die Analyse des Nachrichteninhalts geht über die bloße Syntax hinaus: Sie bringt nämlich auch Fehler und Unstimmigkeiten ans Licht. Gerade in Branchen, in denen Datenpräzision eine große Rolle spielen, ist dies unerlässlich. 

Das Aufkommen revolutionärer Technologien, wie Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen, birgt außerdem eine Vielzahl an zukunftsorientierten Möglichkeiten und Chancen, welche die Analyse von EDI-Nachrichten auf ein neues Level heben.

Mit diesen Technologien lassen sich nicht nur frühzeitig Fehler erkennen, sondern auch bestimmte Muster. Aus den analysierten Daten kann daher ein umfangreiches Wissen generiert werden.  Unternehmen, die KI in der EDI-Analyse einsetzen, optimieren nicht nur ihre Geschäftsprozesse, sondern bekommen auch datenbasierte Erkenntnisse.
Die tiefe Analyse von EDI-Nachrichten und das daraus gewonnene Wissen werden somit zu einem strategischen Werkzeug für Unternehmen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern und sich den Herausforderungen einer sich ständig wandelnden Geschäftswelt stellen wollen.

Betriebe, die die Potenziale der KI-Anwendung in der EDI-Nachrichtenanalyse ausschöpfen, positionieren sich daher optimal für eine erfolgreiche und zukunftsgerichtete Unternehmensentwicklung. 

B. Verwendung von Python in Azure Functions für die Webservice-Einrichtung

Die Azure Functions eignen sich als äußerst hilfreiche Tool-Box für die Analyse von EDI-Nachrichten: Sie können z.B. so konfiguriert werden, dass sie automatisch auf eingehende EDI-Nachrichten reagieren. Auch können sie den eingehenden Nachrichtenstrom überwachen und bei Bedarf Aktionen auslösen, wie z.B. das Parsen der Nachrichten, die Extraktion relevanter Informationen oder die Validierung gegen bestimmte Geschäftsregeln und vieles mehr.

Wir wollen uns nun ansehen, wie sich Azure Functions mithilfe von Python für die Erstellung von Webservices nutzen lassen.

Die Verwendung von Python in Azure Functions für die Einrichtung von Webdiensten bringt so einige Vorteile mit sich. Azure Functions, als serverlose Plattform von Microsoft, bietet eine skalierbare und kostengünstige Umgebung für die Ausführung von Code in Reaktion auf Ereignisse. Der entscheidende Benefit der Nutzung von Python liegt in seiner Vielseitigkeit und klaren Syntax. Entwickler können vorhandene Python-Kenntnisse nutzen, um serverlose Funktionen schnell und effizient zu erstellen. 

Die Integration von Python in Azure Functions ermöglicht eine flüssige Verbindung mit verschiedenen Azure-Diensten und APIs, wodurch die Entwicklung von Anwendungen, die auf unterschiedliche Ressourcen und Datenquellen zugreifen, einfacher wird.

Mit Python zu arbeiten erlaubt zudem die Nutzung der umfangreichen Palette von Python-Bibliotheken und -Frameworks. Ein weiterer Vorteil ist die automatische Skalierbarkeit von Azure Functions, um Ressourcen effizient einsetzen und schnell auf Lastspitzen reagieren zu können.

EDI-Nachrichten analysieren mit Python und Azure Functions

Die Integration von Python in Azure Functions ist auch für datenintensive Anwendungen von Vorteil. Durch die Einbindung von Python in Azure-Dienste wie Azure Machine Learning oder Azure Cognitive Services können Entwickler patente Applikationen mit maschinellem Lernen oder KI-Funktionen erstellen. 

Die Verwendung von Python in Azure Functions ermöglicht eine agile und effiziente Entwicklung sowie Bereitstellung von serverlosen Funktionen.

Python überzeugt außerdem mit Benutzerfreundlichkeit und unterstützt, in Kombination mit Azure Functions, dabei, rasch auf geschäftliche Anforderungen zu reagieren. Auch für die Entwicklung innovativer Cloud-Anwendungen erweist sich das Tandem Python – Azure Functions als äußerst hilfreich. 

II. Was ist eine EDI-Nachricht?

A. Elektronische Nachrichten – ein kleiner Exkurs in die Welt des EDI

Mit dem Elektronischen Datenaustausch, oder auch Electronic Data Interchange, kurz EDI genannt, brach bereits vor vielen Jahrzehnten ein neue Ära an: Geschäftliche Information konnte fortan standardisiert und elektronisch kommuniziert werden. Das bedeutet, Nachrichten wie z.B. Auftragsbestätigungen und Rechnungen lassen sich auf effiziente Weise und in digitaler Form versenden und empfangen. Auf Basis von Standards wie z.B. EDIFACT oder XML definiert EDI die Struktur, Syntax und Semantik der Daten, um eine einheitliche Interpretation über verschiedene Systeme hinweg sicherzustellen. 

Der zentrale Vorteil von EDI liegt in der Automatisierung von Geschäftsprozessen. Durch die Integration von Bestellungen in Enterprise Resource Planning (ERP)-Systeme reduziert EDI manuelle Aufgaben und minimiert Fehler, was die Effizienz von Unternehmen erheblich steigert. 

Sicherheit spielt ebenfalls eine signifikante Rolle in Sachen EDI: Dabei wird mit fortschrittlichen Maßnahmen gearbeitet, um die Vertraulichkeit und Integrität sensibler Geschäftsinformationen während des Datenaustauschs zu gewährleisten. 

Weiterhin ist die Wahl des richtigen EDI-Standards entscheidend und hängt von der Branche, den Geschäftsprozessen und spezifischen Anforderungen ab. Unternehmen müssen verstehen, dass die Implementierung von EDI nicht nur die technologischen Aspekte betrifft, sondern auch geschäftliche Prozesse und Partnerschaften beeinflusst.


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B. Die Bedeutung von Datenformaten und EDI-Protokollen

Damit EDI-Nachrichten an ihr Ziel gelangen, müssen sie, je nach Anforderung, in einem bestimmten Datenformat gehalten sein.

Zu den gängigen Formaten oder EDI-Standards gehören z.B. EDIFACT, XML oder JSON, von denen jedes seine spezifischen Vorzüge und Eigenschaften besitzt. Bei XML (Extensible Markup Language) und JSON (JavaScript Object Notation) handelt es sich um textbasierte Datenformate, die mit Flexibilität und guter Lesbarkeit punkten. XML ist weit verbreitet und sorgt für eine strukturierte Darstellung von Daten, während JSON aufgrund seiner Einfachheit und Effizienz bei der Datenübertragung in Webanwendungen häufig verwendet wird. 

EDIFACT (Electronic Data Interchange for Administration, Commerce, and Transport) ist ein internationaler Standard für den Austausch strukturierter Daten zwischen Unternehmen. Es verwendet eine textbasierte Syntax und deckt verschiedene Branchen ab, wodurch es besonders für den globalen Datenaustausch geeignet ist. 
Die Auswahl des geeigneten Formats hängt immer von den individuellen Anforderungen und der Branche ab.

 Um Nachrichten elektronisch auf den Weg zu bringen, braucht es aber nicht nur passende Datenformate, sondern auch vernünftige Protokolle: AS2 (Applicability Statement 2) und AS4 (Applicability Statement 4) erweisen sich hier als besonders sichere und zuverlässige Protokolle zur Datenübermittlung via Internet. AS2 bietet eine verschlüsselte Übertragung von Daten und Authentifizierungsmethoden, während AS4 auf Standards wie Web-Services und ebXML basiert und damit für mehr Interoperabilität sorgt. Beide Protokolle sind vor allem in sicherheitskritischen Umgebungen, wie im Finanzsektor, sehr gefragt.

EDI – Elektronischer Datenaustausch

 

C. Nachrichtentypen und -kategorien

Nachrichtentypen und Nachrichtenkategorien beziehen auf verschiedene Aspekte der Strukturierung von EDI-Nachrichten. Die Bedeutung beider liegt, in Bezug auf EDI, in der Standardisierung des Informationsaustauschs zwischen Unternehmen. Diese dienen als strukturierte Formate für verschiedene Geschäftsdokumente.

Die Kategorisierung schafft eine geordnete Organisation und vereinfacht die Verarbeitung, Überwachung und Analyse von Geschäftsdaten.

  • Nachrichtentypen definieren den Inhalt und das Format einer EDI-Nachricht. Sie geben an, welche Arten von Informationen in einer bestimmten Nachricht enthalten sind und wie diese Informationen strukturiert sind. Beispiele für Nachrichtentypen sind “Purchase Order” (Bestellung), “Invoice” (Rechnung), “Advance Shipping Notice” (Lieferschein) usw. Jeder Nachrichtentyp hat eine spezifische Nachrichtenstruktur, die von den beteiligten Parteien vereinbart wird.
  • Nachrichtenkategorien gruppieren Nachrichtentypen nach ihrem Zweck oder ihrer Funktion. Sie helfen dabei, verschiedene Arten von Nachrichten zu organisieren und zu klassifizieren. Nachrichtenkategorien können branchenspezifisch sein oder bestimmte Geschäftsprozesse abbilden. Beispiele für Nachrichtenkategorien sind “Procurement” (Beschaffung), “Logistics” (Logistik), “Finance” (Finanzen) usw. Diese Kategorien helfen Unternehmen dabei, EDI-Nachrichten effizient zu verwalten und zu interpretieren, indem sie sie in thematische Gruppen unterteilen.

Zusammengefasst: Bei Nachrichtentypen geht es um den Inhalt und das Format einer EDI-Nachricht, während Nachrichtenkategorien Gruppen von Nachrichtentypen nach ihrem Zweck oder ihrer Funktion klassifizieren. Beide sind wichtig für die effektive Nutzung von EDI in der Geschäftskommunikation.

III. Aufbau der Microsoft Azure Functions

A. Die Einrichtung eines Azure Funtion-Projekts

Azure – so heißt die umfangreiche Cloud-Computing-Plattform von Microsoft und sie bringt eine breite Palette von Diensten zur Erstellung skalierbarer und effizienter Anwendungen mit. Ein solcher Dienst sind die Azure Functions, die serverlose Funktionen bereitstellen, um Code in der Cloud auszuführen. 

Um ein Azure Functions-Projekt einzurichten, ist zunächst die Erstellung oder Anmeldung eines Azure-Kontos erforderlich. Auf der offiziellen Azure-Website kann ein Konto erstellt oder angemeldet werden. 

Nachdem das Azure-Konto bereit ist, erfolgt die Einrichtung der Azure Functions im Azure-Portal. Hierzu öffnet man das Portal, sucht nach der Azure Functions-Ressource, erstellt ein neues Functions-Projekt und gibt die erforderlichen Details wie Abonnement, Ressourcengruppe, Funktionssprache und Funktionsspeicher ein. 

Die Entwicklungsumgebung wird durch die Installation von Visual Studio Code und dem Azure Functions-Erweiterungspaket hergestellt. Ein neues Funktionenprojekt wird in VS Code erstellt, wobei die gewünschte Sprache und der Funktionstyp ausgewählt werden. 

Der eigentliche Funktionscode wird gemäß den Anforderungen in der Entwicklungsumgebung implementiert und lokal getestet.
Schließlich konfiguriert man die Anwendungsvariablen und bei Bedarf lassen sich externe Abhängigkeiten, beispielsweise NuGet-Pakete für C#-Projekte, hinzufügen.

Für das Deployment sollte man sicherstellen, dass das Azure-Konto in der Entwicklungsumgebung angemeldet ist. Die Funktion wird danach entweder direkt aus der Entwicklungsumgebung oder mithilfe von Azure CLI oder anderen Tools in Azure veröffentlicht. 
Abschließend konfiguriert man Logging und Überwachung. Die Nutzung von Azure Application Insights oder anderen Monitoring-Diensten ermöglicht detaillierte Einblicke in die Leistung und das Verhalten der Funktion.

B. Verwendung von Python in Azure Functions

In der Welt der Cloud-Computing-Plattformen überzeugt Microsoft Azure mit seiner Vielseitigkeit und praktischen Funktionen. Da es sich bei Azure Functions um einen serverlosen Dienst handelt, braucht man sich bei Ausführung von Code in der Cloud nicht um die Infrastruktur zu kümmern. Ein besonders praktischer Aspekt von Azure Functions ist außerdem die Unterstützung von Python, einer der wohl beliebtesten Programmiersprachen der Welt.

Ein effizientes Duo: Python und Azure Functions
  • Einfache Integration: Python lässt sich problemlos in Azure Functions integrieren, was die Entwicklungs- und Bereitsstellungsprozesse deutlich vereinfacht. Die Konfiguration von Servern oder die Verwaltung von Ressourcen erübrigt sich, ebenso erfolgt der Übergang von lokalen Entwicklungsumgebungen zu cloudbasierten Lösungen ohne Aufwand.
  • Vielseitige Anwendungsmöglichkeiten: Von einfachen Skripten bis hin zu komplexen Datenverarbeitungsaufgaben können Entwickler Python verwenden, um Funktionen zu erstellen, die automatisch auf Ereignisse in Azure reagieren. Dies reicht von der Verarbeitung von Datenänderungen in Azure Storage über das Reagieren auf eingehende HTTP-Anforderungen bis hin zur Integration von Ereignissen aus Azure Event Grid.
  • Skalierbarkeit und Leistung: Azure Functions skaliert automatisch, um auf Anforderungen zu reagieren. Daneben kommt Python mit einer breiten Palette von Bibliotheken und Frameworks, welche die Implementierung von leistungsfähigen Funktionen für Aufgaben wie maschinelles Lernen, Datenanalyse und mehr unterstützen.
  • Unterstützung für serverlose Architekturen: Azure Functions macht die Verwaltung von lokalen Servern überflüssig – sie sind schlicht nicht notwendig. Das Resultat sind effizientes und kostengünstiges Coding, da nur für die tatsächlich verbrauchten Ressourcen bezahlt wird, und eine agile Entwicklung sowie die Bereitstellung von Anwendungen.
  • Entwicklerfreundlichkeit: Python ist bekannt für seine klare und lesbare Syntax, was die Entwicklung und Wartung von Code erleichtert. Die Nutzung von Python in Azure Functions fördert eine entwicklerfreundliche Umgebung, um schnell und effizient hochwertige Anwendungen zu erstellen. 

C. Integration von erforderlichen Modulen und Bibliotheken

Bei der Entwicklung von Azure Functions kommt es darauf an, die erforderlichen Module und Bibliotheken zu integrieren. Um diesen Prozess zu optimieren, empfiehlt sich die Verwendung einer requirements.txt-Datei. In dieser Textdatei lassen sich sämtliche Module und Bibliotheken, einschließlich ihrer Versionen, auflisten.

Python Magic und Azure Functions:

Die Kombination aus Magic und Azure-Functions Bibliotheken kann dabei helfen, in einer Azure Function den Dateityp von Dateien über einer HTTP-Anfrage zu erkennen.  

Die Magic-Bibliothek, auch bekannt als Python Magic oder File-Magic, ermöglicht es, den Dateityp (MIME-Typ) von Dateien zu erkennen, ohne sich auf Dateiendungen zu verlassen. Diese Bibliothek wendet verschiedene Mechanismen wie Datei-Signaturen und Magische-Zahlen an, um den Dateityp zu bestimmen. Dies ist besonders nützlich, wenn Dateien ohne erkennbare Erweiterungen verarbeitet werden sollen oder wenn die Integrität von Dateien überprüft werden soll. 

Die Azure-Functions Bibliothek ist speziell für die Entwicklung von Anwendungen in Azure Functions konzipiert. Diese Bibliothek stellt Funktionen und Klassen bereit, die den Umgang mit verschiedenen Azure Functions-Triggern und -Bindungen erleichtern. 

IV. Analyse von EDI-Nachrichten

EDI-Dateien haben in der Regel einen standardisierten Aufbau, um einen flüssigen Austausch von Informationen zu gewährleisten. Der genaue Aufbau kann je nach den spezifischen Standards und Protokollen, die von den beteiligten Parteien vereinbart wurden, variieren. Hier ist jedoch eine allgemeine Beschreibung des typischen Aufbaus einer EDI-Datei: 

  • Header Segment: Steht am Anfang einer EDI-Datei, enthält grundlegende Information über die gesamte Nachricht (z.B. Absender, Empfänger, Nachrichtenart, Zeitpunkt des Versands, etc.)
  • Segments: Die meisten EDI-Dateien bestehen aus einer oder mehreren Segmenten. Ein Segment ist eine Gruppe von Daten, die einen bestimmten Geschäftsbereich oder eine bestimmte Transaktion repräsentieren. Jedes Segment beginnt mit einem Segmentkennzeichen und endet mit einem Trennzeichen.
  • Data Elements: Jedes Segment enthält Data Elements, die spezifische Informationen repräsentieren. Data Elements sind einzelne Datenpunkte innerhalb eines Segments. Diese können numerisch, alphanumerisch oder als Datum formatiert sein.
  • Segment Identifier: Jedes Segment wird durch einen eindeutigen Segment-Identifier identifiziert, der angibt, welche Art von Informationen das Segment enthält. Zum Beispiel kann ein “NAD” (Name and Address) -Segment Informationen über den Namen und die Adresse einer Partei enthalten.
  • Control Segments: Am Ende der EDI-Datei können sich Control-Segmente befinden, die Zusammenfassungen und Prüfsummen enthalten, um die Integrität der gesamten Nachricht sicherzustellen.
  • Footer Segment: Ähnlich wie der Header enthält der Footer-Segment am Ende der EDI-Datei Informationen zur Abschlussmarkierung der Nachricht und möglicherweise auch Statistiken oder Prüfsummen.

Zu beachten ist, dass der genaue Aufbau einer EDI-Datei stark von den spezifischen Standards abhängt, die zwischen den Geschäftspartnern vereinbart wurden. Die gängigen Standards umfassen ANSI X12, EDIFACT, JSON und viele andere, je nach Branche und Anwendungsfall.


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A. Extraktion des Nachrichtentyps

Die Extraktion des Nachrichtentyps aus einer EDI-Datei ist abhängig vom spezifischen Standard, der in der Datei verwendet wird. Allgemeine Schritte für die Extraktion des Nachrichtentyps beinhalten: 

  • Identifikation des Header-Segments: Das Header-Segment in der EDI-Datei wird erkannt, welches normalerweise Informationen über den Nachrichtentyp und andere grundlegende Angaben enthält.
  • Suche nach dem Segment-Identifier: Innerhalb des Header-Segments wird das Segment-Identifier lokalisiert, das den Nachrichtentyp angibt. Dies kann beispielsweise ein spezielles Feld wie “ST01” (Transaction Set Identifier Code) in ANSI X12 sein.
  • Extraktion des Nachrichtentyps: Der Wert des Segment-Identifiers wird extrahiert, um den Nachrichtentyp zu bestimmen. Dieser Wert gibt Auskunft darüber, um welche Art von Transaktion oder Geschäftsnachricht es sich handelt.
  • Nutzung der Standarddokumentation: Die Dokumentation des spezifischen EDI-Standards, der in der Datei verwendet wird, wird konsultiert. Dort sind Informationen darüber enthalten, welche Werte des Segment-Identifiers welchen Nachrichtentypen entsprechen.
  • Programmatische Extraktion: Bei der automatischen Verarbeitung von EDI-Dateien kommt oft ein sogenannter Parser oder eine Software verwendet werden, die den EDI-Standard unterstützt. Viele EDI-Parser können automatisch den Nachrichtentyp extrahieren und die relevanten Informationen zugänglich machen.

B. Die Bestimmung der Nachrichtenkategorie

Die Festlegung der Nachrichtenkategorie in einer EDI-Datei variiert je nach angewendetem Standard und den Vorgaben der Branchenrichtlinien. Der prozess ist ähnlich dem der Extraktion des Nachrichtentyps:

  • Identifikation des Header-Segments: Auch in diesem Fall wird das Header-Segment in der EDI-Datei erkannt, welches Basis-Informationen über die Nachricht enthält.
  • Suche nach einem Feld, das die Nachrichtenkategorie identifiziert: Innerhalb des Header-Segments wird nach einem spezifischen Feld gesucht, das die Nachrichtenkategorie angibt. Dies kann je nach Standard unterschiedlich benannt sein, beispielsweise “BGM” (Begin of Message) in EDIFACT oder “ST01” (Transaction Set Identifier Code) in ANSI X12.
  • Extraktion des Werts des Feldes: Der Wert des Feldes, das die Nachrichtenkategorie angibt, wird extrahiert. Dieser Wert sollte Hinweise darauf geben, um welche Art von Nachricht es sich handelt.
  • Nutzung der Standarddokumentation: Die Dokumentation des spezifischen EDI-Standards und der Branchenrichtlinien sollte beachtet werden, um festzustellen, welche Werte des identifizierten Feldes den verschiedenen Nachrichtenkategorien zugeordnet sind.
  • Programmatische Extraktion: Nutzung eines Parsers oder einer Software, welche bei der Verarbeitung der EDI-Dateien den EDI-Standard und die spezifischen Branchenrichtlinien unterstützen. Damit lassen sich Nachrichtenkategorien automatisiert extrahieren.

C. Identifizierung der Nachrichten-ID

Die Erkennung der Nachrichten-ID in einer EDI-Datei hängt vom angewandten Standard ab. Wieder erfolgt die Vorgehensweise nach ähnlichem Schema wie bei Nachrichtentyp und -Kategorie:

  • Identifikation des Header-Segments: Das Header-Segment in der EDI-Datei enthält grundlegende Informationen über die gesamte Nachricht.
  • Suche nach einem Feld, das die Nachrichten-ID enthält: Innerhalb des Header-Segments wird nach einem spezifischen Feld gesucht, das die Nachrichten-ID angibt. Dies kann je nach Standard unterschiedlich benannt sein, beispielsweise “ST02” (Transaction Set Control Number) in ANSI X12 oder “UNHO2” (Message Reference Number) in EDIFACT.
  • Extraktion des Werts des Feldes: Der Wert des Feldes, das die Nachrichten-ID enthält, wird extrahiert. Dieser Wert sollte die eindeutige Kennung der EDI-Nachricht darstellen.
  • Nutzung der Standarddokumentation: Die Dokumentation des spezifischen EDI-Standards gibt Aufschluss darüber, welches Feld die Nachrichten-ID enthält und wie es genutzt wird.
  • Programmatische Extraktion: Hierbei helfen ebenfalls Parser oder bestimmte Software, um die Nachrichten-ID automatisiert auszulesen.  

V. Implementierung der Funktionalitäten

Damit EDI-Nachrichten effizient verarbeitet werden, sollte das Augenmerk auf Implementierung und Funktionalität liegen. Es braucht die Entwicklung von robusten und flexiblen Lösungen, um Informationen analysieren, extrahieren und identifizieren zu können. Python erweist sich dabei als eine äußerst vorteilhafte Programmiersprache aufgrund ihrer Vielseitigkeit, klaren Syntax und der Verfügbarkeit leistungsfähiger Bibliotheken. Im folgenden Abschnitt werden drei Schlüsselaspekte der Implementierung beleuchtet, die dazu beitragen, die EDI-Verarbeitung in Python effizient und effektiv zu gestalten.

A. Python-Code für die Analyse der Nachrichten 

Python-Code für die Analyse von EDI-Nachrichten zu nutzen, ermöglicht eine präzise und schnelle Verarbeitung. Python bietet mit seiner leicht verständlichen Syntax und mächtigen Datenstrukturen eine ideale Umgebung für die Implementierung von Analysealgorithmen.  

Die Flexibilität von Python ermöglicht es, maßgeschneiderte Analysewerkzeuge zu erstellen, die sich leicht an spezifische Anforderungen und EDI-Standards anpassen lassen. Dies erleichtert nicht nur die Lesbarkeit des Codes, sondern trägt auch dazu bei, Analyseprozesse zu optimieren und an sich ändernde Anforderungen anzupassen.

B. Verwendung von Schlüsselbibliotheken für EDI-Analyse

Die Verwendung von spezialisierten Bibliotheken für die EDI-Analyse macht die Implementierung erheblich einfacher. Und Python bringt eine Vielzahl an Bibliotheken mit, die auf die Verarbeitung von EDI-Dateien ausgelegt sind. Durch die Integration solcher Bibliotheken in den Entwicklungsprozess können Entwickler auf bewährte Funktionen zurückgreifen, die die Analyse, Validierung und Transformation von EDI-Daten effizienter gestalten. Dies führt schließlich zu kürzeren Entwicklungszeiten, reduziertem Wartungsaufwand und einer insgesamt höheren Codequalität.

C. Einbindung von Funktionen zur Extraktion und Identifizierung

Funktionen zur Extraktion und Identifizierung einzubinden, ist wichtig für die genaue Erfassung von relevanten Informationen aus EDI-Nachrichten. Mit Python lassen sich benutzerdefinierte Funktionen erstellen, die auf besondere Anforderungen zugeschnitten sind. Durch die Kombination von eingebauten Python-Funktionen und benutzerdefinierten Extraktionsalgorithmen können Daten präzise und flexibel extrahiert werden. Dies erleichtert die Identifizierung von Nachrichtenmerkmalen und fördert die Wiederverwendbarkeit von Funktionen über verschiedene EDI-Standards hinweg. 

VI. Verwendung von Webservices

Die Bereitstellung eines Webservices markiert einen Schlüsselschritt in der Implementierung von Azure Functions. Dieser Abschnitt widmet sich daher den essenziellen Aspekten, die für eine Bereitstellung erforderlich sind, und behandelt im Detail die Konfiguration der Azure Functions, Sicherheitsüberlegungen sowie wichtige Authentifizierungsaspekte.

A. Konfiguration der Azure Functions für den Webservice

Die präzise Konfiguration von Azure Functions bildet sicherlich die Grundlage für einen effektiven Webservice. In den folgenden Anwendungsbeispielen werden bewährte Praktiken für die Konfiguration von Azure Functions erläutert, einschließlich der Festlegung von Routen, Parametereinstellungen und der Auswahl geeigneter Ausgabeformate. Durch eine detaillierte Anleitung erfahren Entwickler, wie sie Azure Functions optimal konfigurieren können, damit die nahtlose Integration als Webservice gelingt.

B. Sicherheitsüberlegungen und Authentifizierung

Wir beleuchten die Sicherheits- und Authentifizierungsaspekte, auf die es bei der Verwendung von Azure Functions ankommt. Von der Implementierung der Zugriffssteuerungen bis zur Auswahl geeigneter Authentifizierungsmethoden werden bewährte Verfahren vorgestellt, um die Integrität des Webservices zu gewährleisten und unbefugten Zugriff zu verhindern.

C. Testen der Funktionen

Einen erfolgreichen Webservice bekommt man nicht ohne einen gründlichen Testprozess. Dieser Abschnitt widmet sich dem Testen von Azure Functions und deckt verschiedene Aspekte ab, darunter Funktionalität, Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit. Durch praxisnahe Beispiele und effektive Teststrategien erfahren Entwickler, wie sie sicherstellen können, dass ihre Azure Functions als Webservice optimal funktionieren und den Anforderungen gerecht werden. 

VII. Beispiele für Anwendungsfälle

Wir zeigen drei exemplarische Szenarien, die den praktischen Einsatz von EDI-Verarbeitung und -Analyse mithilfe von Python verdeutlichen. Von der Analyse einer AS2-Nachricht bis zur Identifizierung spezifischer Nachrichtentypen und der Extraktion von Schlüsselinformationen aus einer XML-Nachricht bieten diese Beispiele Einblicke in die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit von Python in der EDI-Integration. 

A. Szenario 1: Analyse einer AS2-Nachricht 

Ziel: Überprüfen und Analysieren einer eingehenden AS2-Nachricht auf Gültigkeit, Integrität und Vollständigkeit.
Beteiligte Akteure: AS2-Sender: Die Organisation oder das System, das die AS2-Nachricht sendet. AS2-Empfänger: Die Organisation oder das System, das die AS2-Nachricht empfängt und analysiert.
Vorbedingungen: Der AS2-Empfänger ist ordnungsgemäß konfiguriert und in der Lage, AS2-Nachrichten zu empfangen. Es liegt eine eingehende AS2-Nachricht vor.
Ablauf
  • Empfang der AS2-Nachricht: Die AS2-Nachricht wird vom AS2-Empfänger empfangen. Die Nachricht wird im Eingangspuffer des AS2-Empfängers zwischengespeichert. 
  • Entschlüsselung und Dekompression (falls erforderlich): Die AS2-Nachricht wird entschlüsselt, wenn sie verschlüsselt ist. Falls die Nachricht komprimiert wurde, wird sie dekomprimiert. 
  • Prüfung der Integrität: Die Integrität der AS2-Nachricht wird überprüft, indem der Message Digest (Hash-Wert) verglichen wird. Falls die Prüfung fehlschlägt, wird die Nachricht als fehlerhaft markiert. 
  • Prüfung der Authentizität: Die digitale Signatur der AS2-Nachricht wird überprüft, um die Authentizität des Absenders zu gewährleisten. Bei einer ungültigen Signatur wird die Nachricht als nicht authentisch markiert. 
  • Validierung des AS2-Headers: Die AS2-Header-Informationen, einschließlich der Identifikation von Sender und Empfänger, werden überprüft. Ungültige oder fehlende Header-Informationen führen zu einer Markierung der Nachricht als fehlerhaft. 
  • Verarbeitung der Nutzdaten: Die Nutzdaten der AS2-Nachricht werden je nach Anwendungsfall verarbeitet (z. B. Extraktion von Geschäftsdaten). 
  • Erstellung einer Empfangsbestätigung (MDN): Falls konfiguriert, wird eine Empfangsbestätigung (Message Disposition Notification – MDN) erstellt und an den AS2-Sender zurückgesendet. 
  • Logging und Protokollierung: Alle Schritte der Analyse werden in einem Log dokumentiert, um eine Nachverfolgbarkeit und Fehlerdiagnose zu ermöglichen. 
Nachbedingungen: Die AS2-Nachricht wurde erfolgreich analysiert und die erforderlichen Schritte wurden entsprechend den definierten Regeln und Sicherheitsrichtlinien durchgeführt. Eine Empfangsbestätigung (MDN) wurde gegebenenfalls generiert und versendet.
Alternative Szenarien: Bei einem Fehler in einem der Analyse-Schritte wird die AS2-Nachricht als fehlerhaft markiert, und eine Fehlermeldung wird erzeugt. Falls eine MDN nicht generiert oder versendet werden kann, wird ein entsprechender Hinweis im Log erfasst. Dieser Use Case beschreibt den Prozess der Analyse einer AS2-Nachricht und betont die Sicherheits- und Integritätsaspekte während des Empfangsprozesses.

B. Szenario 2: Identifizierung einer Rechnungsnachricht 

Ziel: Identifizieren und extrahieren von relevanten Informationen aus einer eingehenden Nachricht, um festzustellen, ob es sich um eine Rechnungsnachricht handelt.
 
Beteiligte Akteure: System (Empfänger): Das System, das die eingehende Nachricht analysiert und auf Rechnungsinformationen prüft.
 
Vorbedingungen: Das System ist betriebsbereit und kann Nachrichten empfangen. Es liegt eine eingehende Nachricht vor, die überprüft werden soll.
Ablauf
  • Empfang der Nachricht: Das System empfängt die eingehende Nachricht und speichert sie vorübergehend.
  • Analyse des Nachrichteninhalts: Das System analysiert den Inhalt der Nachricht, insbesondere strukturierte und unstrukturierte Daten. 
  •  Identifikation von Schlüsselbegriffen: Das System identifiziert Schlüsselbegriffe, die auf eine Rechnungsnachricht hinweisen könnten, wie z.B. “Rechnung”, “Betrag”, “Fälligkeitsdatum” usw.
  • Extraktion von Daten: Es werden relevante Daten extrahiert, darunter Absender, Empfänger, Rechnungsdatum, Rechnungsnummer und Betrag.
  • Validierung der Rechnungsinformationen: Das System validiert die extrahierten Informationen, um sicherzustellen, dass sie den erwarteten Rechnungsdaten entsprechen. 
  •  Entscheidung: Anhand der extrahierten und validierten Informationen trifft das System die Entscheidung, ob es sich um eine Rechnungsnachricht handelt oder nicht.
  • Weiterverarbeitung: Bei positiver Identifikation einer Rechnungsnachricht werden die Daten weiterverarbeitet, z.B. für Buchhaltungszwecke oder die Auslösung von Zahlungsprozessen. Bei negativer Identifikation werden die Daten entsprechend markiert oder können optional zur manuellen Überprüfung weitergeleitet werden. 
  •  Protokollierung: Alle Schritte und Entscheidungen werden protokolliert, um eine Nachverfolgbarkeit und Überprüfung zu ermöglichen.  
Nachbedingungen: Das System hat erfolgreich identifiziert, ob es sich um eine Rechnungsnachricht handelt. Die relevanten Informationen wurden extrahiert und validiert. Die Ergebnisse des Prozesses sind in einem Protokoll festgehalten.
Alternative Szenarien: Wenn die Rechnungsinformationen nicht erfolgreich extrahiert oder validiert werden können, wird die Nachricht als nicht identifizierbar markiert. Bei Unsicherheiten kann das System eine Benachrichtigung für manuelle Überprüfung generieren.

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C. Szenario 3: Extraktion von Nachrichten-ID aus einer XML-Nachricht

 Ziel: Extrahieren der Nachrichten-ID aus einer XML-Nachricht zur eindeutigen Identifizierung von Nachrichten.
Beteiligte Akteure: System (Verarbeiter): Das System, das die XML-Nachricht empfängt und die Nachrichten-ID extrahiert.

Vorbedingungen: Das System ist betriebsbereit und kann XML-Nachrichten empfangen. Es liegt eine XML-Nachricht vor, die eine Nachrichten-ID enthält.

Ablauf
  • Empfang der XML-Nachricht: Das System empfängt die XML-Nachricht und speichert sie vorübergehend.
  • Analyse der XML-Struktur: Das System analysiert die Struktur der XML-Nachricht, um das Element zu identifizieren, das die Nachrichten-ID enthält.
  • Extraktion der Nachrichten-ID: Basierend auf der analysierten Struktur extrahiert das System die Nachrichten-ID aus dem entsprechenden XML-Element.
  • Validierung der Nachrichten-ID: Die extrahierte Nachrichten-ID wird auf Validität geprüft, um sicherzustellen, dass sie den erwarteten Format- oder Integritätsanforderungen entspricht. 
  • Weiterverarbeitung: Die extrahierte und validierte Nachrichten-ID kann für weitere Verarbeitungsschritte verwendet werden, beispielsweise um eine spezifische Aktion für die Nachricht auszulösen.
  • Protokollierung: Alle Schritte, einschließlich der extrahierten Nachrichten-ID und etwaiger Validierungsergebnisse, werden protokolliert, um eine Nachverfolgbarkeit zu gewährleisten. 
Nachbedingungen: Die Nachrichten-ID wurde erfolgreich extrahiert und validiert. Die extrahierte Nachrichten-ID steht für weitere Verarbeitungsschritte zur Verfügung. Die Ergebnisse des Prozesses sind in einem Protokoll festgehalten.
Alternative Szenarien: Wenn die Nachrichten-ID nicht erfolgreich extrahiert oder validiert werden kann, wird der Prozess als nicht erfolgreich markiert, und eine Fehlermeldung wird erzeugt. Bei Bedarf kann das System eine Benachrichtigung für manuelle Überprüfung generieren, wenn Unsicherheiten bei der Extraktion auftreten. 

VIII. Fazit

A. Zusammenfassung der Vorteile von Python in Azure Functions für EDI-Analysen 

Die Integration von Python in Azure Functions für die Analyse von Electronic Data Interchange (EDI) hat sich als sehr vorteilhaft erwiesen. Die Flexibilität und Vielseitigkeit von Python, kombiniert mit den leistungsstarken Funktionen von Azure Functions, eröffnen eine breite Palette von Möglichkeiten für die effiziente Verarbeitung von EDI-Nachrichten. Die Vorteile lassen sich wie folgt zusammenfassen: 

  • Leicht verständliche Syntax: Python bietet eine klare und einfache Syntax, die die Entwicklung und Wartung von Code erleichtert. Dies trägt dazu bei, EDI-Analysen übersichtlich und zugänglich zu gestalten.
  • Umfangreiche Bibliotheken: Die reichhaltige Sammlung von Bibliotheken in Python ermöglicht eine schnelle Implementierung von Funktionen für die EDI-Analyse. Die Verwendung von spezialisierten Bibliotheken verbessert die Effizienz und Qualität der Implementierung.
  • Azure Functions für serverlose Architektur: Die serverlose Architektur von Azure Functions sorgt für eine skalierbare und kosteneffiziente EDI-Verarbeitung. Python kann perfekt in diese Umgebung integriert werden, um eine effiziente Ressourcennutzung zu gewährleisten.
  • Schnelle Entwicklung und Anpassung: Python erlaubt eine agile Entwicklung, was besonders wichtig ist, wenn sich EDI-Standards ändern oder neue Anforderungen entstehen. Die schnelle Anpassungsfähigkeit von Python erleichtert die Implementierung von Änderungen.
  • Interoperabilität: Python bietet eine ausgezeichnete Interoperabilität mit anderen Sprachen und Plattformen, was die Integration von EDI-Analysen in bestehende Systeme und Workflows erleichtert. 

B. Ausblick auf mögliche Erweiterungen und Optimierungen

Die fortlaufende Entwicklung von EDI-Standards und Geschäftsanforderungen eröffnet Raum für Erweiterungen und Optimierungen. Ein Ausblick auf mögliche Entwicklungen umfasst: 

  • Erweiterung der Formatunterstützung: Die Integration von weiteren EDI-Formaten und -Standards kann die Anwendbarkeit der Lösung erweitern und den Anforderungen verschiedener Branchen gerecht werden. 
  • Implementierung von Machine Learning: Die Integration von maschinellem Lernen kann dazu beitragen, Muster in EDI-Daten zu erkennen, automatische Entscheidungen zu treffen und die Vorhersagbarkeit von Geschäftsprozessen zu verbessern. 
  • Optimierung der Skalierbarkeit: Durch die Feinabstimmung der Skalierbarkeit von Azure Functions und der Anpassung von Ressourcen können Leistung und Antwortzeiten weiter optimiert werden. 
  • Vertiefte Sicherheitsmaßnahmen: Angesichts steigender Cyber-Bedrohungen ist die Implementierung zusätzlicher Sicherheitsmechanismen und Verschlüsselungstechnologien von hoher Relevanz. 

Die Kombination von Python und Azure Functions bietet in jedem Fall eine solide Grundlage für die EDI-Analyse. Mit einem klaren Blick auf zukünftige Entwicklungen können Organisationen ihre EDI-Verarbeitung weiter optimieren und den sich wandelnden Anforderungen der digitalen Geschäftswelt gerecht werden. 

IX. Quellen

A. Verweis auf verwendete Bibliotheken und Ressourcen 

Van Rossum, G., & Drake, F. L. (2003). Python 2.2.2 documentation. Python Software Foundation. https://www.python.org/doc/  

Microsoft Azure Functions Documentation. (2024). Microsoft. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/ 

Python Standard Library Documentation. (2024). Python Software Foundation. https://docs.python.org/3/library/ 

B. Links zu Azure Functions-Dokumentation und Python-Integration 

Azure Functions Python Developer Guide. (2024). Microsoft. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-reference-python 

Python on Azure | Microsoft Azure. (2024). Microsoft. https://azure.microsoft.com/en-us/develop/python/ 

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