SAP BusinessObjects Data Services(数据服务)是SAP BusinessObjects Enterprise Information Management(EIM)企业信息管理套件的一部分,它不仅仅是一个提取、转换和加载(ETL)工具,而且是一个与许多传统SAP产品集成的数据质量套件。随着SAP BusinessObjects BI 4.0的发布,EIM产品集包含了更多的新特性。 SAP BusinessObjects BI 4.0安全性集成 在4.0版本中,数据服务架构大大改变了SAP BusinessObjects BI 4.0的安全性集成。现在有一……
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SAP BusinessObjects Data Services(数据服务)是SAP BusinessObjects Enterprise Information Management(EIM)企业信息管理套件的一部分,它不仅仅是一个提取、转换和加载(ETL)工具,而且是一个与许多传统SAP产品集成的数据质量套件。随着SAP BusinessObjects BI 4.0的发布,EIM产品集包含了更多的新特性。
SAP BusinessObjects BI 4.0安全性集成
在4.0版本中,数据服务架构大大改变了SAP BusinessObjects BI 4.0的安全性集成。现在有一个平台来为整个BusinessObjects套件管理用户的安全性和组。在4.0版本中,管理员可以通过中央管理控制台(图1)管理用户和存储库。不仅只有一个入口去管理安全性,现在SAP BusinessObjects数据服务还具有对一个更先进的安全模型的访问权限。此模型允许安全组、密码策略和活动目录集成形成单点登录。所有这些增强的功能都允许管理员在更精细的级别和以更大的灵活性对权限进行管理。
图1:可组合的安全模型为数据服务提供更多的组(点击放大)
这种灵活性将给安装和配置过程添加其他复杂度。SAP BusinessObjects BI 4.0现在与数据服务相绑定,所以在安装过程中需要执行其他的步骤。对于没有购买BusinessObjects的客户,SAP BusinessObjects数据服务提供附带的迷你型中央管理服务器。它具有全部的支持SAP BusinessObjects EIM产品所必需的组件,不需要额外的组件来支持 SAP BusinessObjects报表和仪表板服务。
新的 64位Windows版本
虽然数据服务server支持其他64位操作系统已经有一段时间了,但是一直没有发布支持64位Windows的版本。但在4.0版本中,这一情况将有所改变。这些64位系统提供更少的内存限制,所以每个进程2GB的限制将一去不复返。现在用户只可以绑定作业服务器上的内存数量,所以安装Windows企业服务器x64操作系统并安装尽可能多的内存对于作业服务器是非常有益的。这允许更多的内存空间用于昂贵的缓存操作,并给开发人员和ETL架构师带来更多的优化选择。
完全支持ANSI Join
从SAP开发人员的角度来看,这是一个最令人兴奋的增强功能。数据服务3.x及较早版本仅支持使用WHERE子句的联接查询变换。在4.0版本中,变换查询中的FROM子句是全功能的,不仅支持OUTER Join还支持内、外联接的任意组合。这在开发方面是一个巨大的飞跃。在以前的版本,开发人员有时不得不数据流拆分成多个,因为他们不能混合使用联接类型。图2展示了如何在一个查询转换中指定复杂连接。
图2:FROM子句选项卡现在是全功能的,允许混合的内、外联接(点击放大)
增强的验证变换
4.0版本增强了验证变换功能。SAP开发人员总是验证他们的数据和捕获统计和数据以生成元数据报告;但现在验证更加强大,因为它支持单列多规则和跨多列的复杂规则。3.x及较早版本中,验证变换只能处理单列单规则。
非结构化的数据处理
非结构化的数据处理在新的4.0版本中是最重要的变化,对商业用户而言也是最激动人心的。非结构化的数据的增长快于传统的、结构化的数据,它提出了在使用预定义数据模型处理结构化数据时所根本不存在的许多挑战。
非结构化数据必须用元数据进行分类或“打标记”,这是很有用的;SAP BusinessObjects数据服务现在有这种类型的分类,通过使用新的 Entity_Extraction转换。该转换可以从任何文本、HTML或XML内容中提取信息,并生成输出元数据。这个输出元数据以各种不同的方式使用,如作为其他转换的输入来驱动其他ETL过程或作为附加属性存储在数据库表中。这使得结构化信息与非结构化数据链接起来,建立新连接并获得之前不可能获得的洞察力。
非结构化数据的情绪分析使用该新的转换也是可能的(如图3所示)。想象一下分析新闻稿、微博流或 RSS订阅去进行量化,以及用来自任何源任何格式的数据创造有意义的。此外,使用Entity_Extraction变换允许你衡量客户情绪。开发人员可以使用预定义的实体,如公司、人和城市。此转换还支持多种语言。
图3:分析非结构化数据:本例展示了将一个新闻稿数据流拆分为单词
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