Descripción de las transformaciones de SAP Data Services Integrator

Las transformaciones de Data Services Integrator se utilizan para mejorar sus proyectos de integración de datos más allá de la funcionalidad central de las transformaciones de plataforma. En sus proyectos, encontrará datos XML con nodos repetidos, datos de jerarquía o fuentes de datos en los que hay demasiados campos o no hay suficientes campos. Observa que las transformaciones de la plataforma no ofrecen suficiente flexibilidad y, por lo tanto, recurre a las transformaciones específicas del Integrador de servicios de datos para obtener ayuda.

Las transformaciones de Data Services Integrator realizan operaciones clave en conjuntos de datos para manipular su estructura a medida que se pasan de origen a destino.

Además de Table_Comparison, History_Preserve y Key_Generation, puede encontrar las siguientes transformaciones:

Estas transformaciones están disponibles en la rama Integrador de datos de la ficha Transformaciones en la Biblioteca de objetos local:

Describamos los casos de uso de algunos de ellos.

Utilice la transformación Date_Generation para producir los valores clave para un destino de dimensión de tiempo como se muestra en la figura. A partir de esta secuencia generada, rellene otros campos en la dimensión de tiempo (como day_of_week) utilizando funciones en una consulta.

Ejemplo: para crear un destino de dimensión de tiempo con fechas desde el principio del año 1997 hasta el final del año 2000, coloque una transformación Date_Generation, una consulta y un destino en un flujo de datos. Conecte la salida de la transformación Date_Generation a la consulta y la salida de la consulta al destino.

Con la transformación Effective_Date, como se muestra en la figura, se calcula un valor de fin de validez para los datos que contienen una fecha efectiva. La fecha de fin de validez calculada y una fecha de entrada en vigor existente producen un intervalo de fechas que permite que las consultas basadas en fechas efectivas produzcan resultados significativos.

Si bien se utiliza comúnmente para soportar la captura de datos cambiados (CDC) relacional o mainframe, la transformación Map_CDC_Operation admite cualquier flujo de datos siempre que se cumplan sus requisitos de entrada. Las fuentes CDC relacionales incluyen Oracle y SQL Server. Esta transformación suele ser el último objeto antes del destino en un flujo de datos porque produce códigos de operación INPUT, UPDATE y DELETE. Data Services emite un mensaje de advertencia cuando se utilizan otros objetos.

Como se muestra en la figura, la transformación Map_CDC_Operation está utilizando requisitos de entrada (valores para la columna Secuenciación y una columna de operación Fila) para realizar tres funciones

1. Clasifique los datos de entrada en función de los valores en el cuadro de columna Secuenciación y (opcionalmente) en el cuadro de columna Agrupación adicional.
2. Asigne datos de salida basados en valores en el cuadro de columna Operación de fila. Las filas de la tabla de origen se asignan a las operaciones INSERT, UPDATE o DELETE antes de transferirlas al destino.
3. Resuelva las filas faltantes, separadas o múltiples antes y después de las imágenes para ACTUALIZAR.

En las próximas lecciones, analizaremos en profundidad las transformaciones Pivot y Data_Transfer.