《BW数据抽取》课件 —— 深入了解数据抽取与转换的关键技术

数据抽取深入了解数据BW抽取与转换的关键技术欢迎来到BW数据抽取课程，我们将深入探讨数据抽取和转换的关键技术，并分享最佳实践本课程旨在帮助您掌握BW数据抽取的核心知识，提升您的技能，使您能够高效地进行数据集成和分析课程大纲与学习目标课程大纲学习目标

1.什么是SAP BW数据抽取

2.SAP BW系统架构概述

3.数据

1.了解SAP BW数据抽取的核心概念

2.掌握数据源类型和抽抽取在业务智能中的重要性

4.数据源类型介绍

5.数据抽取取方法

3.熟悉数据抽取工具和配置流程

4.掌握数据转换规方法概述

6.数据抽取工具介绍

7.数据转换规则配置

8.数据则和清洗技术

5.了解数据质量管理和性能优化方法

6.学习筛选技术

9.数据质量管理

10.性能优化技巧

11.安全与备份数据安全和备份策略

7.通过案例研究和趋势分析，掌握最策略

12.案例研究

13.未来发展趋势佳实践什么是数据抽取SAP BW核心定义目标与意义关键技术123SAP BW数据抽取是指从各种数数据抽取的目的是将来自不同系数据抽取涉及数据源连接、数据据源中获取数据并将其加载到统和来源的数据集中到一个统一转换、数据清洗、数据加载等关SAP BW系统中的过程的平台上，以便进行分析和决策键技术系统架构概述SAP BW数据源层数据抽取层数据转换层数据存储层包含各种数据源，如SAP负责从数据源中提取数据负责对抽取的数据进行转将转换后的数据存储到数ECC、非SAP系统、文件等，包括DataSource、换、清洗、验证，包括转据仓库，包括InfoCube、InfoSource、InfoPackage换规则、数据筛选等ODS等等数据抽取在业务智能中的重要性数据一致性数据完整性数据实时性数据可视化确保数据准确性和一致性，收集完整的数据集，避免遗及时获取最新数据，支持实将数据转换为图表和报表，为分析提供可靠基础漏关键信息时分析和决策帮助理解数据趋势数据源类型介绍非系统SAP ECCSAP企业资源计划系统，包含财务包括数据库、文件、Web服务、销售、物料管理等核心数据等，需要使用专门的连接器进行集成文件数据源包括Excel、CSV、XML等格式，需要通过文件接口进行处理作为主要数据源SAP ECC数据模型1SAP ECC系统拥有完善的数据模型，包含丰富的业务数据标准接口2提供标准接口，便于与BW系统进行数据连接和抽取数据质量3ECC系统数据质量相对较高，可以满足BW分析需求非数据源的集成SAP连接器数据转换数据清洗使用专门的连接器连接非SAP系统，将非SAP数据源的数据转换为BW系统对非SAP数据源进行数据清洗，确保如数据库连接器、文件连接器等可识别的格式数据质量文件数据源的处理文件格式文件上传数据抽取支持多种文件格式，将文件上传到BW系统从文件中抽取数据，包括Excel、CSV、，可以使用FTP、并进行数据转换和清XML等HTTP等协议洗数据抽取方法概述增量抽取2只提取发生变化的数据，适合数据量较大或频繁更新的场景全量抽取1每次都提取所有数据，适合数据量较小或需要更新所有数据的场景实时抽取实时获取数据，适合需要实时分析和3决策的场景全量数据抽取策略适用场景优点缺点数据量较小或需要更新所有数据的场简单易行，可以确保数据完整性效率较低，不适合数据量较大或频繁景，例如系统初始化或数据迁移更新的场景增量数据抽取策略数据对比1将当前数据与历史数据进行对比，提取发生变化的数据时间戳2使用时间戳记录数据最后修改时间，提取时间戳更新后的数据日志记录3记录数据变更日志，提取日志中记录的变更数据实时数据抽取策略数据流1建立实时数据流，将数据源数据实时传输到BW系统消息队列2使用消息队列，将数据源数据实时发送到BW系统数据库触发器3使用数据库触发器，在数据源数据发生变化时实时通知BW系统数据抽取工具介绍SAP DataServices SAP BW DataExtractor SAPBODS功能强大，支持多种数据源和目标系统专为SAP BW数据抽取设计，效率高面向业务用户，易于使用，支持数据质量管理数据源配置DataSource

1.创建DataSource根据数据源类型和结构创建DataSource

2.定义字段定义DataSource中包含的字段，并设置字段属性

3.配置抽取逻辑配置数据抽取逻辑，包括抽取条件、筛选规则等信息源设置InfoSource123数据结构数据加载数据转换定义InfoSource的数据结构，包括字段配置InfoSource的数据加载方式，包括定义InfoSource的数据转换规则，包括、数据类型等全量加载、增量加载等字段映射、代码转换等信息包创建InfoPackage数据源选择数据转换数据加载错误处理调度设置数据传输过程设置DTP源系统目标系统转换规则数据加载指定数据源系统，例如指定数据仓库系统，例如定义数据转换规则，包括配置数据加载方式，包括SAP ECC或其他系统SAP BW字段映射、数据清洗等全量加载、增量加载等转换规则配置基础字段映射1将数据源字段映射到BW系统字段数据转换2对数据进行转换，例如将文本数据转换为数值数据数据清洗3对数据进行清洗，例如去除重复数据、处理缺失数据等数据验证4对数据进行验证，确保数据符合预期的质量标准字段映射技术手动映射1手动将数据源字段映射到BW系统字段，适用于字段数量较少的情况自动映射2使用自动映射工具，根据字段名称或数据类型进行映射，适用于字段数量较多的情况规则映射3使用规则引擎，根据自定义规则进行映射，适用于复杂映射场景代码转换规则代码表使用代码表进行代码转换，例如将销售区域代码转换为销售区域名称规则引擎使用规则引擎，根据自定义规则进行代码转换数据字典利用数据字典，根据预定义的代码映射关系进行转换公式转换规则公式编辑器函数库使用公式编辑器，根据自定义使用函数库，调用内置函数进公式对数据进行转换行数据转换变量定义定义变量，存储中间结果，提高公式的复用性例外处理规则错误处理警告处理日志记录定义错误处理规则，定义警告处理规则，记录数据转换过程中处理数据转换过程中处理数据转换过程中的错误和警告信息，出现的错误出现的警告信息方便排查问题数据清洗规则去除重复数据处理缺失数据数据格式转换使用去重算法，去除重复数据，确保根据规则填补缺失数据，例如使用平将数据转换为标准格式，例如将日期数据唯一性均值或众数进行填补数据转换为统一的日期格式数据验证规则数据类型验证1验证数据类型是否符合预期的类型，例如验证日期数据是否为日期格式数据范围验证2验证数据是否在预期的范围内，例如验证销售额是否在合理的范围内数据一致性验证3验证不同数据源中的数据是否一致，例如验证客户名称是否相同数据筛选技术时间筛选2根据时间范围筛选数据，例如只提取2023年1月的销售数据条件筛选1根据条件筛选数据，例如只提取销售额大于1000元的订单数据字段筛选根据字段值筛选数据，例如只提取客3户ID为00001的客户数据数据合并策略数据追加将数据追加到目标数据集中，例如将不同时间段的销售数据追加到同一个数据1集中数据覆盖2将数据覆盖目标数据集，例如将最新数据的覆盖旧数据数据更新3根据主键更新目标数据集中的数据，例如更新客户地址信息增量更新机制增量标志1在数据源数据中添加增量标志，标识发生变化的数据时间戳比较2比较数据源数据的时间戳，提取时间戳更新后的数据数据比较3将数据源数据与目标数据进行比较，提取发生变化的数据数据推送规则设置规则定义定时推送推送通知定义数据推送规则，例如在数据发生变设置数据推送的时间间隔，例如每小时配置数据推送通知，例如在数据推送成化时自动推送数据或每天推送一次数据功或失败时发送通知优先级队列管理优先级设置队列调度资源分配根据数据的重要性设置优先级，例如根据优先级调度数据处理，优先处理根据优先级分配系统资源，例如将更将关键数据设置为高优先级高优先级数据多资源分配给高优先级数据批处理作业调度作业定义1定义批处理作业，例如数据抽取作业、数据转换作业等作业调度2设置作业调度时间，例如每天晚上10点执行数据抽取作业监控管理3监控作业执行情况，例如查看作业执行日志、处理作业错误等并发处理优化多线程处理使用多线程技术，将数据抽取任务分解成多个子任务，并行处理分布式处理将数据抽取任务分配到多个服务器上进行处理，提高效率资源池管理使用资源池管理系统资源，避免资源争用，提高效率性能监控要点系统负载数据传输速度监控系统负载，例如CPU使用监控数据传输速度，例如每秒率、内存使用率等传输的数据量作业执行时间监控作业执行时间，例如数据抽取作业的执行时间系统负载管理优化配置资源分配调度管理优化系统配置，例如调整内存分配、优合理分配系统资源，例如为关键作业分合理调度作业执行时间，避免系统负载化数据库参数等配更多资源过高数据量优化策略数据压缩数据分区数据归档使用数据压缩技术，减少数据存储空将数据分成不同的分区，提高数据访将历史数据归档到其他存储介质，释间问效率放系统资源抽取时间窗口设置时间范围1设置数据抽取的时间范围，例如只提取最近一年的数据时间间隔2设置数据抽取的时间间隔，例如每天晚上10点进行数据抽取时间同步3确保数据源系统和BW系统的时间同步，避免数据丢失错误处理机制错误日志记录数据抽取过程中的错误信息，方便排查问题错误通知在发生错误时，及时通知相关人员，例如发送邮件或短信通知错误重试设置错误重试机制，例如尝试重新执行数据抽取作业日志管理系统日志记录日志分析记录数据抽取过程中的所有操使用日志分析工具，分析日志作，包括成功、失败、警告等信息，排查问题信息日志存储将日志信息存储到数据库或文件系统中，方便长期保存和查询异常情况排查检查配置分析错误日志检查网络连接检查数据抽取配置，分析错误日志，查看检查数据源系统和BW例如数据源配置、转错误原因系统之间的网络连接换规则配置等故障恢复流程数据备份恢复方案测试验证定期备份数据，防止数据丢失制定数据恢复方案，例如从备份中恢定期测试数据恢复方案，确保方案可复数据行数据一致性检查数据校验1对数据进行校验，确保数据一致性，例如检查数据总和是否相等数据对比2将不同数据源的数据进行对比，检查数据是否一致数据验证3使用数据验证工具，验证数据一致性数据质量控制数据验证2验证数据是否符合质量标准，例如数据类型、数据范围等数据清洗1去除数据中的错误、脏数据、重复数据等数据监控监控数据质量，例如监控数据完整性

3、一致性等实时监控技术数据流监控1监控数据流的运行情况，例如数据传输速度、数据延迟等数据质量监控2监控数据的质量指标，例如数据完整性、一致性等系统性能监控3监控系统的性能指标，例如CPU使用率、内存使用率等堆栈表应用数据缓存1使用堆栈表缓存数据，提高数据访问速度数据汇总2使用堆栈表进行数据汇总，简化数据分析数据查询优化3使用堆栈表优化数据查询，提高查询效率变更日志管理记录变更分析变更审计跟踪记录数据变更信息，例如变更时间、变分析数据变更日志，了解数据变化趋势使用数据变更日志进行审计跟踪，确保更内容等数据安全审计跟踪实现操作记录操作者识别时间戳记录所有数据操作，包括数据读取、记录每个操作者的身份信息，例如用记录每个操作的时间戳，方便追溯操数据写入、数据修改等户名、用户组等作历史安全访问控制权限管理1根据用户角色和权限，控制用户对数据的访问权限数据加密2对数据进行加密，防止未授权用户访问数据审计日志3记录所有数据访问操作，进行审计跟踪权限管理体系权限分配2根据角色分配不同的权限，例如读取权限、写入权限、修改权限等角色定义1定义不同的用户角色，例如管理员、数据分析师、数据录入员等权限控制在数据访问时，根据用户权限进行访3问控制数据加密传输加密算法1使用加密算法对数据进行加密，例如AES、RSA等算法加密密钥2使用加密密钥对数据进行加密和解密密钥管理3管理加密密钥，确保密钥安全网络安全配置防火墙1使用防火墙，防止未授权用户访问系统入侵检测2使用入侵检测系统，检测系统入侵行为安全策略3制定网络安全策略，规范网络访问行为备份恢复策略数据备份数据恢复测试验证定期备份数据，例如每天或每周备份一制定数据恢复方案，例如从备份中恢复定期测试数据恢复方案，确保方案可行次数据灾难恢复计划灾难场景恢复措施演练测试定义可能发生的灾难场景，例如自然制定灾难恢复措施，例如数据恢复、定期演练灾难恢复计划，确保计划可灾害、系统故障等系统恢复等行性能优化技巧索引优化1优化数据库索引，提高数据查询速度查询优化2优化数据查询语句，减少查询时间系统调优3调整系统参数，提高系统性能常见问题解决错误日志分析分析错误日志，找到问题根源配置检查检查数据抽取配置，例如数据源配置、转换规则配置等技术支持寻求技术支持，解决问题最佳实践分享数据质量优先性能优化至关重要安全与备份不可忽视确保数据质量，是进行数据分析的优化系统性能，提高数据处理效率保障数据安全，制定备份恢复策略基础案例研究一大规模数据迁移项目背景解决方案效果某企业需要将数十个不同系统中的数使用SAP DataServices工具进行数据成功将数十个系统的数据迁移到SAP据迁移到SAP BW系统迁移，并制定了数据清洗和质量控制BW系统，提高了数据集成效率方案案例研究二实时数据同步项目背景1某企业需要实时获取电商平台的销售数据解决方案2使用实时数据同步技术，将电商平台数据实时同步到SAP BW系统效果3实现了实时数据同步，支持实时数据分析和决策案例研究三性能优化项目背景1某企业发现SAPBW系统数据抽取速度缓慢，影响数据分析效率解决方案2通过优化数据库索引、调整系统参数、使用数据分区等方法，提高了系统性能效果3数据抽取速度明显提升，数据分析效率显著提高未来发展趋势云端集成大数据分析人工智能应用将数据抽取和转换功能迁移到云平台，支持大数据量的抽取和处理，满足大数使用人工智能技术，自动优化数据抽取提高灵活性据分析需求和转换流程云端集成方案云平台优势集成方案未来趋势弹性扩展、按需付费、无需维护使用云平台提供的集成服务，例如云端集成方案将成为主流，为数据抽AWS Glue、Azure DataFactory等取和转换提供更灵活、高效的解决方案。