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谷歌云_我的世界手机服务器_年度促销

来源:胜利云 发布时间:2021-04-30 10:17 标签:服务器手机年度世界我的谷歌促销
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谷歌云_我的世界手机服务器_年度促销

您好,

我们一直在讨论这个热门话题—信息管理员最适合使用数据服务或MDG。

这里我提出了我对数据服务和主数据的看法。

注意:我的观点是基于我最近与一位顶级is零售客户的经验和一个非常复杂的解决方案掌握和数十亿的事务数据。

好的–我们跳到原来的主题这里,因为条款和条件都很清楚(否则请再次参阅我上面的注释)

首先我将与数据服务的信息管家一起,然后是主数据的组合。

SAP信息管家+数据服务:

SAP信息管家和SAP数据服务和数据质量确实是不可分割和互补的解决方案。在这篇博文中,我们将从内部和外部两个角度探讨原因。

我们将探讨用例、功能,以及使这两个解决方案成为最好朋友的架构。

典型的用例场景:

作为数据解决方案架构师,我们通常会得到两种主要的场景:

下面让我们关注两种用例场景,淘客猪,数据仓库和数据迁移。

数据仓库解决方案/场景:

对于数据仓库,信息管家将支持您分析源数据,以了解源数据中可用的内容以及该数据的质量。

分析结果(如字、值和模式分布)将帮助您了解映射表的需要,或者在ETL过程中数据的标准化。

此外,高级分析可以帮助您识别引用完整性问题。

例如,信息管理员可以强调CUSTOMER\u DETAIL表包含CUSTOMER和CONTRACT表中不存在的订单ID这一事实。

数据迁移解决方案/场景:

对于数据迁移项目,可以说是作为收购信息管理员将通过数据分析帮助您熟悉新收购的源系统,帮助您了解:

新收购的源系统中的内容是否与公司系统的格式、结构或类型相似?同样,是否需要将映射表或数据标准化用作数据迁移过程的一部分?

您还可以通过运行新的源系统来执行数据评估,淘客文案,方法是对照您在Information Steward中已经建立的数据标准/质量规则。

如果由于质量差而需要对源系统进行清理,data quality Advisor和清理包生成器可以支持您快速轻松地开发所需的数据清理和匹配规则

如果跨系统发现重复的客户或产品记录,可以使用Information Steward的Match Review功能手动审阅这些记录(或其中的一部分记录)。

Information Steward对迁移和仓库场景的结论:

在这两种用例场景中,数据服务将为您提供广泛的数据库、应用程序、遗留系统和文件格式连接,以支持您的数据提取和加载需求。然后,什么是物联网应用技术,基于数据分析和评估的结果,可以使用数据服务转换数据,以标准化来自多个源的数据,以满足公共数据仓库或系统模式的要求。此外,还可以使用数据服务来清理新获取的数据,以满足组织制定的质量标准。当需要消除冗余时,可以执行重复数据消除—将多个相似数据源合并在一起。在数据仓库的情况下,数据服务为您提供了捕获更改的方法,以便定期执行增量加载。

具有相同组合的其他用例场景

一些典型的用例场景,其中信息管理员和数据服务共同提供解决方案,包括ETL/数据仓库、数据质量管理、企业主数据管理、IT/系统维护、商业智能/报告,以及数据迁移。下表包含了一些产品如何满足用例要求的示例。

IS与DS上的用例

我们的第二个主题是数据服务与MDG

此块将显示一些关键的主数据产品是如何集成的:数据服务和数据质量、SAP Information Steward和SAP master Data治理(从现在起称为MDG)。

我们在许多领域使用SAP MDG,包括客户、供应商、财务对象和物料。组件重用真正产生的地方是在材料领域。我们有几种不同的材料类型,从外购部件到内部设计部件。我们利用SAP MDG实现这两个目标,并针对每种新材料类型重新使用和调整了我们的MDG解决方案。这很有帮助,缩短了实施时间(和成本)。

解决的主要用例有:

数据集成和资源调配数据修正验证和改进数据监控和警报

信息政策也通知了许多这些领域。

MDG迁移解决方案

左侧(1。提取区域)是源系统,右侧(3。加载)是主数据中心。进行此操作时,您希望确保只有准确、干净的数据移动到中心。

从业务系统中提取平面文件中的主数据,然后将这些平面文件加载到MDG中,而不做任何更改。使用SAP数据服务将数据加载到MDG中。但是,在加载之前使用信息管理员对数据进行概要分析(此场景,解释如下)

所有这些选项都按原样处理数据,不进行任何清理或转换。

但是,您应该清理、合并并检查治理规则。

要执行此操作,您应该使用整合和数据质量服务。

我的建议是信息管理员检查数据,然后数据服务清理数据。

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