SAP BI 学习手册
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SAP BW 顾问靠手—InfoCube 信息立方体学习SAP InfoCube首先要了解什么是星形连接。
下面图示说明了什么是基本的星型链接，具体详细信息请到BW310去查看。
经典星型模式的优势和劣势•优势：–由于只有少量的联合操作（只有数据表和相关维度表之间的联合操作），因此能相当好地执行数据访问。
•劣势：–维度表中存在冗余的条目。
–与事实数据（通过时间维度表含蓄提供时间参考）的历史记录（如何对时间建模）不同，维度（缓慢更改的维度）的历史记录不易于建模。
–繁琐的多语言能力。
–对维度中的一些层次结构类型（例如，不平衡的并行层次结构）进行建模可导致出现异常。
–由于集合和基本事实数据存储在相同表（数据表）中，因此降低了查询性能。
SAP BI 中的多维模型是基于SAP BI 星形结构的，而SAP BI 的星形结构是为了解决传统的星形结构存在的问题研发而成的。
在SAP BI 星形结构中，事实表中的事实指的是关键值，维度属性指的是特性，这与前面介绍的内容是一致的。
维度表通过外键或主键关系连接到中心的事实表。
与传统的星形结构相比特性不是维度表的组件，也就是说，特性值没有存储在维度表中。
维度表中存储的是SID ，这里SID 代表替代ID C 替代性的键值)，这些键值冠以前缀SID ，如"SID 客户"是客户的SID 。
每一个维度表有一个系统自动生成的数值型的关键值，称为维度键值。
主数据信息存储在独立的表中，和信息立方体无关，称为主数据表。
其中，属性、文本和层级是分开存储的。
在SAP BI 中，把事实表及与其连接的维度表称为信息立方体。
一个信息立方体包含一系列的关系型表格，这些表在多维的基础上结合起来。
换句话说，信息立方体包含一个中心的事实表和几个围绕着的维度表。
主数据表通过SID 的方式连接到信息立方体(到事实表的关键指标)。
信息立方体的分类(1) 基本信息立方体具有物理数据存储的，我们称为基本信息立方体。
SAPBW配置及操作手册BW中文图文教程
SAPBW配置及操作手册BW中文图文教程SAP BW配置及操作手册SAP BW配置及操作手册概述业务说明基于SAP ECC6使用RSA30TCT_DS01数据源能够查看对BW数据的读取情况。
为了从EP中链接到SAP系统, 需要配置单点登录, 另外需要用户在ECC中拥有RSRR_WEB的权限基本原理以下是基于文件的BW设置的基本原理, 也能够说是一个基本的操作过程。
1.设置一个源系统, 用于确定数据从哪里来。
2.创立一个Datasource, 用于存放抽取过来的数据。
此时的抽取式经过InfoPackage实现的。
3.创立一个DataStore Object对象, 用于存放处理后的数据。
Datasource和DataStore Object之间经过Transformation( 转换规则) 进行关联, 同时需要创立一个Transfer Process用于数据的抽取处理。
每个DataStore Object是属于一个InfoArea, 也就是说一个Info Area下能够根据需要按照不同的规则更新出不同DataStore Object。
4.在Explorer中创立一个查询, 查询需要的数据, 设计查询时能够设置一个过滤器进行必要的筛选。
TableRSIDOCSA VE相关概念BI( Business Intelligence, 商务智能)SAP BI( SAP Business Information Warehouse)DW( Data Warehouse, 数据仓库)DM ( Data Mining, 数据挖掘)OLTP( Online Transaction Process, 在线事务处理) OLAP( Online Analysis Process, 在线分析处理)逻辑视图概念( BW)信息区域( Info Area)信息对象( InfoObject)概述信息对象组( InfoObject Catalog)特性Characteristic关键值Key figures单位( Unit)时间特性( Time Characteristic)数据对象的属性关键字段Key Field数据字段Data Field导航属性Navigation Attribution索引Indexes特征值ValueETL( Extract Transform Load) 提取转换加载PSA(Persistent Staging Area,连续的分段传输区域)信息提供者Info ProviderODS( Operational Data Store, 运营数据存储) -7.0变为DSO DSO( Data Store Object, 数据存储对象)信息立方体( InfoCube)多信息提供者Multi Provider信息集InfoSet虚拟提供者( Virtual Provider) -未整理信息源InfoSource信息包InfoPackage转换Transformation配置顺序数据传递逻辑所有外部系统都能够看作镜像到SAP BI的数据源( DataSource) , 经过一定的映射关系( Mapping) 与SAP BI系统内部的信息提供者( InfoProvider) 相关联。
SAP BI 学习手册
SAP BW 顾问靠手—处理链从技术上讲，流程链是一系列计划的要在事件的后台等待的流程。
这些流程中有些触发了单独的事件，该事件可以依次启动其他流程。
流程链的每个流程等于计划与事件相关的BI 基础系统中已批准的作业。
流程链—设计流程链包含开始流程、各应用程序流程和收集流程。
开始流程具有以下特殊功能：•在没有前一流程的情况下，只可以计划开始流程•开始流程不可以是其他流程的后续流程•每个流程链只允许有一个开始流程•一个开始流程只可以用于一个流程链中应用程序流程应用程序流程是实际流程，在流程链维护中将实现自动化。
它们代表通常在BI 的操作使用中执行的活动，例如，数据获取业务情景。
收集流程在流程链管理过程中会区别对待收集流程。
它们允许多个链串合并成一个链串。
这样就不需要对实际应用程序流程进行多方计划了。
流程由以下几个方面构成：1。
流程类型流程类型就是流程的种类，例如，执行InfoPackage。
流程类型在其设计（定义）阶段就决定了该流程拥有哪些任务以及在维护过程中它具有哪些属性。
BI 支持下列类别的标准（应用程序）流程类型：•一般服务•加载流程和过帐处理流程•数据目标管理流程•报告代理流程•其他BI 流程此外，客户可以创建客户特定的流程类型。
2。
流程变式流程变式是流程的名称。
在流程链的上下文中，它显示设计时（定义时）设置的特定类型流程的配置。
变式与流程类型一起定义，并且只与流程类型保持一致。
流程变式的维护特定于每个流程类型。
例如，在执行InfoPackage 流程期间，特定InfoPackage 代表流程变式。
用户在计划该流程时就定义流程变式。
流程变式（除开始流程的流程变式之外）可以在不同流程链中重复使用。
3。
流程实例流程实例是流程的特性值。
它包含该流程或后续流程想要交流的最重要的信息。
例如，在执行InfoPackage 流程中，这就是请求的名称。
如果该流程终止，该实例就会传输到流程链管理，并进行保存。
有关该流程的日志存储在流程实例之下。
SAPB1基本操作整理
SAPB1基本操作整理1.登录SAPB1：-打开SAPB1软件，输入正确的用户名和密码。
-单击“登录”按钮，进入系统。
2.导航菜单：-在主屏幕上，您将看到导航菜单，它列出了SAPB1的不同模块和功能。
-单击菜单上的一个模块，可以进入该模块的具体功能页面。
3.基本设置：-通过导航菜单，找到“系统管理”模块。
-在此模块下，您可以设置基本公司信息、用户角色和权限等。
4.主数据管理：-在导航菜单中，点击“主数据管理”模块，您可以管理客户、供应商和物料等主要数据。
-单击“物料”菜单，可以管理库存、价格和采购等物料信息。
5.业务交易：-在导航菜单中，点击“业务交易”模块，您可以执行报价、销售订单、采购订单和发货、收款等业务交易。
-单击“报价”菜单，可以创建和发送产品报价给客户。
-单击“销售订单”菜单，可以创建和管理销售订单。
-单击“采购订单”菜单，可以创建和管理采购订单。
-单击“发货”或“收款”菜单，可以确认产品发货和客户付款。
6.库存管理：-在导航菜单中，点击“库存管理”模块，您可以管理库存和库存操作。
-单击“库存转移”菜单，可以转移库存从一个位置到另一个位置。
-单击“库存报告”菜单，可以查看库存状态和库存变化。
7.财务管理：-在导航菜单中，点击“财务管理”模块，您可以处理财务交易和账户。
-单击“总账”菜单，可以查看和管理公司的总账信息。
-单击“应付账款”或“应收账款”菜单，可以管理与供应商和客户相关的债务和收款。
8.报表和查询：-在导航菜单中，点击“报表和查询”模块，您可以生成各种报表和查询数据。
-单击“销售报表”菜单，可以生成销售报表和销售分析。
-单击“库存查询”菜单，可以查询库存数据和库存变化。
9.系统管理：-在导航菜单中，点击“系统管理”模块，您可以管理用户角色和权限，以及软件设置等。
-单击“设置”菜单，可以更改软件的各项设置。
10.备份和恢复：-在导航菜单中，点击“系统管理”模块，然后选择“备份和恢复”菜单，您可以定期备份和恢复SAPB1的数据。
SAPBI详细资料说明
SAP BI 详细资料说明SAP BO简介BO业务对象(Business Object，BO)是对数据进行检索和处理的组件。
是简单的真实世界的软件抽象。
业务对象通常位于中间层。
业务对象可以在一个应用中自动的加入一个特定的功能来获得增值效应。
使知识重用变为可能。
比如，如果你要开发一个包含多货币处理的应用，你可以选择使用一个已经开发完成的，包含所有多货币处理功能的业务对象来开始你的开发。
使您的开发工作极大的减少。
一、业务对象的必要条件1.由状态和行为组成2.表达了来自业务域的一个人，地点，事物或概念3.可以重用二、业务对象的分类1、实体业务对象:表达了一个人，地点，事物或者概念。
根据业务中的名词从业务域中提取。
如客户，订单，物品。
2、过程业务对象:表达应用程序中业务处理过程或者工作流程任务。
通常依赖于实体业务对象，是业务的动词。
作为应用程序的管理者或者控制者。
3、事件业务对象:表达应用程序中由于系统的一些操作造成或产生的一些事件。
三、业务对象的抽象与整合业务对象的抽象和整合有何联系呢，或许有人会问我这样的一个问题（以前的我也老想着这个问题），就这个问题我个人觉得,如果脱离业务抽象而想象一个架构体系，那么是一个本末倒置的愚蠢的做法，因为只有做了一个业务的抽象才能根本上满足需求本质，这样才能更实际的充分的得到现实业务现象的抽象才能合理有效的模拟实现的IT系统（一个IT 化的过程第一步骤）。
整合IT系统面临一个很大问题如何抽象IT系统的交互问题，这个方面IBM采取了消息通信的抽象；它这样做当然有他的道理（也是比较接近现实场景的），但是我在这里顺便提一下我个人的想法，消息其实只是通信和协调的一个实现而已，但是还没有到本质；本质就是通信的协议的定制。
我自己采取的就是在底层使用一个会话协议抽象（工作的保密关系不能再细说了，但是我的实践告诉我这样做有很高的架构体系扩展上，大家有机会可以试一试）。
所以业务抽象十分重要，只有把握好这一点，你的架构系统将体现更高的架构体系高度。
SAPBW配置及其操作手册
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为了从EP中链接到SAP系统，需要配置单点登录，另外需要用户在ECC中拥有RSRR_WEB 的权限基本原理以下是基于文件的BW设置的基本原理，也可以说是一个基本的操作过程。
1.设置一个源系统，用于确定数据从哪里来。
2.创建一个Datasource，用于存放抽取过来的数据。
此时的抽取式通过InfoPackage实现的。
3.创建一个DataStore Object对象，用于存放处理后的数据。
Datasource和DataStore Object 之间通过Transformation（转换规则）进行关联，同时需要创建一个Transfer Process用于数据的抽取处理。
SAP BW - 快速指南
SAP BW - 快速指南SAP BW - SAP BI概述在本章中，我们将了解SAP BW和SAP BI的基础知识。
多年来它如何演变和改进。
SAP BW和BI简介SAP Business Intelligence（BI）意味着分析和报告来自不同异构数据源的数据。
SAP Business Warehouse（BW）集成来自不同来源的数据，转换和合并数据，执行数据清理以及存储数据。
它还包括数据建模，管理和分期区。
SAP BW中的数据在称为SAP BI管理工作台的集中式工具的帮助下进行管理。
BI平台提供基础架构和功能，包括-∙OLAP处理器∙元数据存储库，∙流程设计师等功能。
Business Explorer（BEx）是一种报表和分析工具，支持BI中的查询，分析和报表功能。
使用BEx，您可以分析历史和当前数据以进行不同程度的分析。
SAP BW被称为开放的标准工具，它允许您从不同系统提取数据，然后将其发送到BI系统。
它还使用不同的报告工具评估数据，您可以将其分发到其他系统。
下图显示了一个开放，广泛和基于标准的商业智能体系结构。
∙BI代表商业智能∙BW代表Business Warehouse1997年，SAP首先引入了一个用于报告，分析和数据仓库的产品，并被命名为商业仓库信息系统（BIW）。
后来，该名称从SAP BIW更改为SAP Business Warehouse（BW）。
SAP 获取业务对象后，产品的名称已更改为SAP BI。
SAP BI中的数据采集SAP BI允许从多个数据源获取可分发到不同BI系统的数据。
SAP Business Intelligence系统可以作为数据传输的目标系统或用于将数据分发到不同BI 目标的源系统。
如上图所示，您可以看到SAP BI源系统以及其他系统-SAP系统（SAP应用程序/ SAP ECC）∙关系数据库（Oracle，SQL Server等）∙平面文件（Excel，记事本）∙多维源系统（Universe使用UDI连接器）∙通过推送将数据传输到BI的Web服务当您转到SAP BI Administration工作台时，会在其中定义源系统。
SAP_BW_BI_培训教程(经典案例)
SAP BW 技术架构
2
SAP BW 模块
1
BW概览 2 BW数据模型 3 4 5 6 BW数据装载 BW业务内容 BW系统管理
BW实施方法论
3
SAP BW – BW核心功能
§ 数据仓库 (SAP BW 管理员工作台)
-
抽取、传输与上载 数据仓库管理 业务模型 在线分析处理 (OLAP) 数据挖掘 预警 元数据仓库 查询设计 报表与分析 可视化 – Web应用设计 协作 数据模型 抽取程序 报表 角色
Sales Dimension
Quantities Revenues Costs Rev./Group
Time Dimension Competition Dimension
15
维度（Dimensions）
§ 维度表（Dimension tables）由相关特性组成； § 维度表由系统生成的主键和特性组成； § 维度表（ dimension tables）的主键是事实表(fact table)的外键(foreign keys)。
数据提供者
¨ AC Nielsen
管理员工作台
¨ ¨
(USA) BAPI Dun & Bradstreet Other projects
7
SAP BW－数据流图
BW服务器 Staging Engine
信息立方体
更新规则
通信结构
信息源
传输规则
传输结构
传输规则
传输规则
传输结构
(复制)
传输结构
数据源
传输结构 抽取源结构 传输结构 抽取源结构 传输结构 抽取源结构
•
BW Master Data 主数据
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SAP BW 顾问靠手—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行归集和处理。
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静态的。
但是，对数据的转换和处理就需要在数据的流转过程中进行定义。
数据从来源系统或者一个数据对象中被读取出来，经过一定的转换和处理，再存储到另一个数据对象中。
这一过程实现了对数据的加工，真正体现了数据仓库的价值，是数据仓库模型中动态的部分。
企业如何通过各种技术手段，把数据转换为信息、知识已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。
数据抽取、转换、加载(Extract ,Transform, Load, ETL) 技术正是解决这一问题的一把利刃。
数据仓库的架构大体可以分为三部分:后台是数据存储和计算引擎:前端是数据展现分析的用户界面:还有一个重要的部分就是ETL 。
ETL 的作用ETL 所完成的工作主要包括3 方面:1) 在数据仓库和业务系统之间搭建起一座桥梁，确保新的业务数据源源不断地进入数据仓库:2) 用户的分析和应用也能反映出最新的业务动态，虽然ETL 在数据仓库架构的三部分中技术含量并不算高，但其涉及到大量的业务逻辑和异构环境，因此在一般的数据仓库项目中ETL 部分往往也是牵扯精力最多的:3) 如果从整体角度来看，ETL 主要作用在于屏蔽了复杂的业务逻辑，从而为各种基于数据仓库的分析和应用提供了统一的数据接口，这也是构建数据仓库最重要的意义所在。
作为BI/DW 的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
数据转化为信息绝不是没有价值的任务。
由于不能很好地提供数据，让用户可以容易地使用数据进行分析，数据仓库经常被放弃。
实际上，如果不对数据进行转换，这些提供的数据是无用的。
因为它既不能被管理，也不能被利用。
这样项目是个极大的风险，因此，明确数据仓库项目的实际目的特别重要:提供决策支持或支持管理的决策。
数据仓库必须以可用信息的形式向目标群提供存储的数据。
如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL 就是建设大厦的过程。
在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL 规则设计和实施则是工作量最大的，约占整个项目的60% -80% ，这是从国内外众多实践中得到的普遍共识。
ETL 的体系结构一个成熟的ETL 体系结构，一般包含以下组件，它也体现了主流ETL 产品框架的主要组成部分。
1) ETL 设计:提供一个图形化的映射环境，让开发者定义从源到目标的映射关系、转换、处理流程。
设计过程的各对象的逻辑定义存储在一个元数据资源库中。
2) 元数据管理:提供一个关于ETL 设计和运行处理等相关定义、管理信息的元数据资料库。
ETL 引擎在运行时和其他应用都可参考此资料库中的元数据。
3) 数据抽取:通过接口提取源数据，例如ODBC、专用数据库接口和平面文件提取器，并参照元数据来决定数据的提取及其提取方式。
4) 数据转换:允许用户将提取的数据，按照业务需要转换为目标数据结构，并实现汇总。
5) 数据加载:加载经转换和汇总的数据到目标数据仓库中，可实现批量加载。
6) 数据传输进程:利用网络协议或文件协议，在源和目标系统之间移动数据，利用内存在ETL 处理的各组件中移动数据。
7) 管理和操作平台:可让管理员基于事件和时间进行调度、运行、监测ETL 作业、管理错误信息、从失败中恢复和调节从源系统的输出。
ETL 过程在很大程度上受企业对源数据的理解程度的影响，也就是说从业务的角度看数据集成非常重要。
基于这样的体系结构，ETL 工具的不同组件各自实现着不同的作用，实现不同的功能。
当系统功能改变时，应用程序只需要进行很少修改就可适应变化，可扩展性强。
ETL 工具的质量控制一个好的ETL 工具，应该能够从技术方面保证对数据质量的自动检验，屏蔽掉烦琐的技术细节，使用户可以把更多的精力花在业务逻辑的设计上面。
在ETL 转换过程中，对数据质量的控制可以从以下6 个方面着手。
1) 空值处理:系统可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。
2) 规范化数据格式:可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。
3) 拆分数据:可以依据业务需求对字段可进行分解。
例如，对电话号码可进行区域码和市话号码的分解。
4) 验证数据正确性:系统在数据加载时可以自动利用查询相关的主数据表或字典表，对新数据进行数据验证口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。
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:如果项目时间允许，可建立专门的数据中转层对运营数据进行转换处理，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ETLSAP BI 集成了对各种源系统进行数据抽取、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则的规则，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 在转换规则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则。
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设中的数据抽取部分，也就是E 的部分"数据转换"流程是数据仓库建设中的数据转换部分，也就是T 的部分，这两个部分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 的部分。
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行整合。
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 系统之间进行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 源系统的数据结构，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图形的中上部分是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行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。
数据源定义了从源系统上传上来的数据的结构。
同时，系统为每一个数据源自动生成结构相同的PSA 表。
PSA 是持续数据加载区(Persistent Staging Area)的缩写。
PSA 表是二维表，由系统自动生成与管理，用于临时存储从源系统传过来的数据，用户可以查看和编辑这些数据。
数据源只是定义了数据的结构，一般而言，数据源的结构大多与源系统的数据结构有简单的一一对应关系。
数据抽取的动作则是由信息包(Info Package) 定义和触发的。
3. 转换与数据传输进程数据源IPSA 表中的数据经过转换到达信息提供者。
转换定义了数据源字段与信息提供者字段之间的对应关系及转换规则，本身并不存储数据。
数据经过转换后存入信息提供者。
同样的，转换本身只是对数据转化规则的定义，数据的批量转换的动作是由数据传输进程(DTP) 定义的，数据传输进程与信息包类似，定义和触发数据传输。
所不同的是，信息包触发的是从源系统到数据源的数据传输，数据传输进程触发的是从数据源到信息提供者的数据传输。
转换和数据传输进程不仅可以实现数据源到提供者的数据传输与转换，还可以实现不同信息提供者之间的数据传输，以及信息提供者到开放集成器的数据传输。
SAP BI 系统中的数据通过开放集成器转换成指定的文件或数据库表，为其他任何类型的系统提供数据。
4. 信息源数据转换是ETL 的核心。
SAP 还提供为复杂的数据转换提供另一个选项一一信息源，一般情况下，转换直接连接数据源(或作为源的信息提供者〉和目标信息提供者，没有必要使用信息源。
如果存在多个不同的数据源，首先要对不同的数据源进行数据转化，然后以统一的数据格式去更新多种信息提供者。
比如，要对不同的数据源进行货币或单位的换算。
此时，可以定义一个信息源作为中间结构，针对不同数据源的数据处理与转化在从数据源到信息源的转换中定义;针对不同的信息提供者的数据转化在从信息源到信息提供者的转换中进行维护，可以减少分别维护转换的工作量，同时使单个转换变得简单，易于维护。
当然，这种情况下也可以定义一个信息提供者作为中间层。
不同的是，信息提供者本身存储数据，占用空间，而且需要两次数据传输;而信息源不存储数据，数据只经过一次数据传输进程就实现从数据源到信息提供者的传输。
SAP BI 的数据抽取完成的是将数据从各种源系统中传送到SAPBI 系统中的过程。
SAP BI提供了全面的解决方案，包括了与各种源系统的连接技术、数据接口的定义和管理，还包括对数据传送过程的规划和监控等。
十你若真见过那些强者打拼的样子，就一定会明白，那些人之所以能达到别人到不了的高度，全是因为他们吃过许多别人吃不了的苦。
这世上从来就没有横空出世的运气，只有不为人知的努力。