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    SAP BusinessObjects BI 4.0功能解讀

    發(fā)布時間:  2012/8/24 10:42:01
    SAP BusinessObjects Data Services(數據服務)是SAP BusinessObjects Enterprise Information Management(EIM)企業(yè)信息管理套件的一部分,它不僅僅是一個提取、轉換和加載(ETL)工具,而且是一個與許多傳統(tǒng)SAP產品集成的數據質量套件。隨著SAP BusinessObjects BI 4.0的發(fā)布,EIM產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,數據服務架構大大改變了SAP BusinessObjects BI 4.0的安全性集成,F(xiàn)在有一個平臺來為整個BusinessObjects套件管理用戶的安全性和組。在4.0版本中,管理員可以通過中央管理控制臺(圖1)管理用戶和存儲庫。不僅只有一個入口去管理安全性,現(xiàn)在SAP BusinessObjects數據服務還具有對一個更先進的安全模型的訪問權限。此模型允許安全組、密碼策略和活動目錄集成形成單點登錄。所有這些增強的功能都允許管理員在更精細的級別和以更大的靈活性對權限進行管理。

     

    解讀SAP BusinessObjects BI 4.0功能

     

    ▲圖1:可組合的安全模型為數據服務提供更多的組

    這種靈活性將給安裝和配置過程添加其他復雜度。SAP BusinessObjects BI 4.0現(xiàn)在與數據服務相綁定,所以在安裝過程中需要執(zhí)行其他的步驟。對于沒有購買BusinessObjects的客戶,SAP BusinessObjects數據服務提供附帶的迷你型中央管理服務器。它具有全部的支持SAP BusinessObjects EIM產品所必需的組件,不需要額外的組件來支持 SAP BusinessObjects報表和儀表板服務。

    新的 64位Windows版本

    雖然數據服務server支持其他64位操作系統(tǒng)已經有一段時間了,但是一直沒有發(fā)布支持64位Windows的版本。但在4.0版本中,這一情況將有所改變。這些64位系統(tǒng)提供更少的內存限制,所以每個進程2GB的限制將一去不復返,F(xiàn)在用戶只可以綁定作業(yè)服務器上的內存數量,所以安裝Windows企業(yè)服務器x64操作系統(tǒng)并安裝盡可能多的內存對于作業(yè)服務器是非常有益的。這允許更多的內存空間用于昂貴的緩存操作,并給開發(fā)人員和ETL架構師帶來更多的優(yōu)化選擇。

    完全支持ANSI Join

    從SAP開發(fā)人員的角度來看,這是一個最令人興奮的增強功能。數據服務3.x及較早版本僅支持使用WHERE子句的聯(lián)接查詢變換。在4.0版本中,變換查詢中的FROM子句是全功能的,不僅支持OUTER Join還支持內、外聯(lián)接的任意組合。這在開發(fā)方面是一個巨大的飛躍。在以前的版本,開發(fā)人員有時不得不數據流拆分成多個,因為他們不能混合使用聯(lián)接類型。圖2展示了如何在一個查詢轉換中指定復雜連接。

     

    解讀SAP BusinessObjects BI 4.0功能

     

    ▲圖2:FROM子句選項卡現(xiàn)在是全功能的,允許混合的內、外聯(lián)接

    增強的驗證變換

    4.0版本增強了驗證變換功能。SAP開發(fā)人員總是驗證他們的數據和捕獲統(tǒng)計和數據以生成元數據報告;但現(xiàn)在驗證更加強大,因為它支持單列多規(guī)則和跨多列的復雜規(guī)則。3.x及較早版本中,驗證變換只能處理單列單規(guī)則。

    非結構化的數據處理

    非結構化的數據處理在新的4.0版本中是最重要的變化,對商業(yè)用戶而言也是最激動人心的。非結構化的數據的增長快于傳統(tǒng)的、結構化的數據,它提出了在使用預定義數據模型處理結構化數據時所根本不存在的許多挑戰(zhàn)。

    非結構化數據必須用元數據進行分類或“打標記”,這是很有用的;SAP BusinessObjects數據服務現(xiàn)在有這種類型的分類,通過使用新的 Entity_Extraction轉換。該轉換可以從任何文本、HTML或XML內容中提取信息,并生成輸出元數據。這個輸出元數據以各種不同的方式使用,如作為其他轉換的輸入來驅動其他ETL過程或作為附加屬性存儲在數據庫表中。這使得結構化信息與非結構化數據鏈接起來,建立新連接并獲得之前不可能獲得的洞察力。

    非結構化數據的情緒分析使用該新的轉換也是可能的(如圖3所示)。想象一下分析新聞稿、微博流或 RSS訂閱去進行量化,以及用來自任何源任何格式的數據創(chuàng)造有意義的。此外,使用Entity_Extraction變換允許你衡量客戶情緒。開發(fā)人員可以使用預定義的實體,如公司、人和城市。此轉換還支持多種語言。


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