BI是一个数据分析的工具，而ERP系统则是一个联机事务处理系统。这两个系统之间会产生交集吗?答案是肯定的。做一个形象的比喻。ERP系统就好像是一个油田，而BI就是一个炼油的工具。BI系统在炼油时，肯定需要原油。这个原油就是ERP系统中的数据。在这篇文章中，笔者就以SAP的ERP系统和BW系统(BI系统的一种)为例，分析一下如果有效的从ERP系统中抽取数据。
当BI系统从ERP系统中抽取数据时，用户主要关心的是三个问题。一是数据抽取是否完全，二是数据抽取是否准确，三是数据抽取是否及时。如果能够确保这三个问题都不成问题了，那么这个数据抽取的解决方案就是成功的。
在实际工作中，一般数据抽取可以分为两个部分。一是初始化抽取。在这个部分中，往往是采取完全抽取的方式。即将ERP中的数据全部抽取到BI中。如果企业ERP运行的时间比较长，这个抽取的过程会比较漫长。如笔者做过一个项目，这个数据的初始化抽取工作就会了2天时间。二是后续的抽取。当***次抽取后，数据会有变化。
对于这些变化的数据，一般不会采取完全覆盖的方式。即不会将已经抽上去的数据清除，然后重新来过。如果这样做的的话，传输的时间会比较长。通常情况下，我们采用的方式增量更新的方式。简单的说，就是只更新上次更新后未更新的数据。
如果采用增量更新的话，那么项目管理员只需要关心捕获、运输和融合三个话题。捕获表示系统如何判断数据是否更新、是否有删除等等;运输表示数据如果传递到BW上去;融合指的是新旧数据如何对接等等。在SAP的解决方案中，对此都有比较详细的处理方式。
二、系统初始数据抽取
在实际项目中，一般都是先有ERP系统，然后再上BI项目。这就好像是炼油。一般都是先有原油，然后再进行提炼。而且BI项目其分析的一般都是3-5年的数据，为此ERP系统中的数据量已经比较多了。
为此***次数据的抽取，所需要花的时间是比较多的。如上图右面的分支所示，就表示在SAP系统中***次如果从系统中抽取数据。为了保障数据抽取的准确性与高效性，SAP专门为BI系统准备了一张SetUp表。这张表是根据BI系统的需要而设计的。通常情况下，SAP中的数据BI系统可能只需要50%即可。所以这张SETUP表是为BI系统量身定制的。数据要比原系统的数据要少。
在数据抽取之前，一般需要先对SetUp表进行清空。以防止该表中原有数据与需要导入的数据出现冲突的清空。清空之后，再将源系统中的数据导入到SetUp表中。通过中间表SetUp，可以过滤到一些BI系统用不到都是数据，以提高数据抽取的效率。将数据抽取到SetUp表之后，再通过工具将数据传输到BI中去。
三、增量更新处理方式
后续的数据，一般都是通过增量更新的方式。如在实际项目中，都会设置一个批处理作业。在晚上下班后，让系统自动将一天之内更新的数据传输到BI中。此时就遇到一个问题，系统如何来判断，哪些数据时更新过的呢?注意，这个地方的数据更新其实包括三方面的内容。分别是数据更新、数据删除和新建数据。
针对这个内容，在SAP系统中其实又提供了两种方式。
一是增量队列式。如上图所示，在SAP中专门有一个ExtractionQueue表。当SAP系统中数据有更新时，系统会将数据写入到SAP基础表的同时写入到这个表中。也就是说，这个表中的数据就是最近所更新的数据。需要注意的是，这个表中的数据一般保存的是最近更新的和最近一次更新的。系统会在记录中做一下标识来判断数据是否已经传输到了BW中去。一般的IO数据抽取，都是采用这种方式。
二是采用时间戳的方式。即系统在数据更新时，会记录数据更新的时间。这个时间往往是精确到秒的。然后系统中另外有一个地方会记录系统上次抽取数据的时间。然后这次数据抽取时，其就会将这两个时间进行比较，然后将晚于这个时间的数据全部抽取上去。通常情况下，财务相关的数据，都会采用这种方式来抽取。
也就是说，系统中可以允许同时存在这两种数据。到底是用甚么样的数据，就要看用户的需要而定。不过一般情况下，物流相关的数据，推荐是用增量队列的方式。而财务相关的数据，则采用时间戳的方式。
这另外需要提醒的是，上图所示的ExtractionQueue与DeltaQueue表其实是同一张表。在表中，会有一个字段来标识其到底是属于哪一张表中的内容。也就是说，上图中所显示的表一般是逻辑表，而不是实体表。另外，系统还会额外的提供两张控制表，来确保整个增量更新作业的准确性。
四、项目的建议
在实际项目中，从ERP抽取数据要比上面所话的图复杂的多。除了要掌握上图的基本理论之外，笔者认为在数据抽取时，还需要关注如下内容。
一是要充分认识到从BI系统中抽取数据的重要性。在实际项目中，虽然有时候也需要从文本数据中获取数据，但是这个比例并不是很高。在笔者遇到的项目中，一般文本类型的数据只有10%左右。大部分的数据都是来源于ERP系统。为此从ERP系统中抽取数据，无论是BI系统设计者、还是企业用户，都是无法避免的一个课题。
二是需要注意，数据抽取等系统本身性能的冲击。如上所示，如果采用增量更新方式的话，系统除了要往基础表中写入数据之外，还需要向另外一张额外的表中写入数据。可见，这会增加服务器的负担。
特别是当数据量比较多时，会还用比较多的系统资源。为此在数据抽取时，要关注对系统本身性能的冲击。一般情况下，都会采取一些措施来避免这种情况。如可以合理安排数据抽取的时间，将其放在用户使用量比较少的时候。像在SAP系统中，其采用的是中间表的方式，来减少数据的传输量。
三是需要注意，对于SAP系统来说，那面这些表，是系统专门为BI系统所准备的。即在系统安装时就已经存在了的。只是系统没有启用而已。当企业用户需要使用BI系统时，需要通过事务代码来激活这些表。否则的话，就无法使用。上图中所显示的表格都是逻辑表，实际表的结果要比这个要复杂的多。不过作为BI的事实顾问来说，只需要掌握这些逻辑表即可。对于其后台的基础表，让SAP的技术人员去了解即可。
四是DeltaQueqe的方式。对于BI系统来说，DeltaQueqe其实提供了三种方式。其中比较常用的就是DeltaQueqe方式(上图所示的方式)和DirectQueqe的方式。其中前者对于性能的冲击比较小，因为有中间表的过滤。而后者对于系统性能的冲击比较大。在后续硬件跟的上的情况下，采用DirectQueqe的方式也未尝不可。不过笔者建议，在现阶段，还是采用DeltaQueqe方式为宜。
通过上面的分析我们可以知道，SAP的从ERP系统中抽取数据的解决方案，相对来说是比较合理科学的。可以解决数据传输过程中捕获、传输、融合等方面的问题。无论是项目管理员还是开发人员，都值得借鉴这种处理方式。
【编辑推荐】
