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SAP BW 参谋靠手 — ETL 数据抽取、转化、加载
数据仓库的一个重要功能就是对不同来源的数据进展归集和处理。不同类型的数据对象可以用来存储这些数据或者实现数据的联合视图。这些对象相对而言是展数据验证口
5) 数据替换:对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。能缺失数据通过子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。
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6) 建立ETL 过程的主外键约束:对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键惟一记录的加载。
为了能更好地实现ETL ，建议用户在实施ETL 过程中应注意以下几点:如果工程时间
允许，可建立专门的数据中转层对运营数据进展转换处理，保证集成与加载的高效性:要保证按统一的数据标准对不同的源系统的数据做转换。ETL 面临的最大挑战是当接收数据时，
其各源数据的异构性和低质量。而ETL 在处理过程中会定义一个关键数据标准，并在此基
础上，制定相应的数据接口标准。
SAP中的ETL
SAP BI 集成了对各种源系统进展数据抽取、数据转换及加载到数据仓库中的各种功能。SAP 提供简单的图形化界面操作，可以通过简单的拖动实现数据源的建立、数据的抽取，可以定义数据转换规那么的规那么，可以定义数据加载的方式、时间等。系统在后台自动生成基于ABAP 语言的程序。同时， SAP BI 在转换规那么定义时也提供了面向专家应用的功能，用户可以直接使用编程来定义数据处理的规那么。
在企业数据仓库的建模流程中"数据获取"流程正是数据仓库建立中的数据抽取局部，也就是E 的局部"数据转换"流程是数据仓库建立中的数据转换局部，也就是T 的局部，这两个局部都属于数据仓库建模的工作，一般都是只需要一次性完成的工作。在企业数据仓库的运行流程中"数据流控制"流程正是数据仓库的数据加载流程，也就是L 的局部。
下面我们来根据上面这张图详细分析一下SAP中的ETL过程。
1. 源系统
图形的最底部是SAP BI 之外的系统， SAP BI 会从这些系统中抽取数据，并对不同来源的数据进展整合。这些为SAPBI 提供数据的系统，称为源系统。它们是SAPBI 数据的来源。在SAPBI 系统中，我们会建立与这些源系统的连接，并通过信息包将数据传送到BI 系统中。
如果源系统是SAP 系统， SAP 提供了SAP NetWeaver 插件。SAP NetWeaver 插件是一个基于ABAP 编程语言的应用组件，它提供了不同SAP 系统的集成功能，使在不同的SAP 系统之间进展主数据和交易数据的交换成为可能。要将这一插件安装到SAP 源系统中，它封装了众多针对于SAP 系统的数据源、数据抽取器及其他与SAP BI 相关的一系列功能。由于SAP插件提供的数据源及数据抽取器包含了相应的取数逻辑。因此，用户不必关心SAP 源系统的数据构造，只要在应用层面选择相应的数据源即可完整地获取SAP 源系统的数据。
2. 数据源与PSA
图形的中上局部是SAP BI。数据源、转换、信息提供者和开放集成器都是SAP BI 内部的对象。来自源系统的数据在进展SAP BI 时，是存储在数据源中的，更准确地说，是存储在数据源对应的PSA 表中。数据源定义了从源