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Data Federator Designer – Criação de um Projeto (Parte 03)
Pessoal, com esse artigo de hoje falaremos em como fazer um Deploy no Data Federator do nosso projeto, criação de um universo, bem como criar um relatório simples focando o projeto que estamos trabalhando.
1 – Fazendo o Deploy do Projeto no Data Federator
Nesta fase, temos que implantar o modelo de dados para o servidor consultar no Data Federator. O servidor que consulta o Data Federator é o componente que otimiza processos e as consultas em tempo de execução.
Clique em "Deploy" e informe as opções do mesmo. No nosso caso usaremos o nome Post para realizar o Deploy conforme mostrado na figura abaixo.
A mensagem anterior indica que o projeto foi implantado com sucesso e que o banco de dados virtual está pronto para receber instruções SQL.
Podemos agora criar um Universo sobre essa base de dados.
Nesta fase, o servidor consulta do Data Federator se comporta como um banco de dados e estamos prontos para criar a camada de negócios (Universo). A arquitetura da solução segue abaixo.
2 – Criação da Conexão do Universo
Para criarmos a conexão com o universo devemos seguir os seguintes passos ilustrados abaixo.
Informe o nome da conexão e clique em on "JDBC Drivers", clique em Next para continuar o processo.
Informe os parâmetros de conexão como Username, Password, Server, etc.
Nesta fase, temos uma conexão chamada de "DF JDBC" apontando para a nossa base de dados. Vamos criar uma camada de negócios em cima dela.
3 – Criando a Camada de Negócios
Para a criação do Universo vamos fazer uso do Wizard do Universe Designer. Vá em File -> New para criar o universo através do Wizard. Informe o nome do Universo e a conexão com o banco de dados conforme demonstrado.
No passo 2 informe a Classe e os objetos que vão existir no nosso Universo.
Nós não temos nenhuma medida específica para a nossa tabela "Customers" de modo que você pode pular o passo 3 e conclua o assistente.
Importe a tabela para o Universo criado e cria a classe com seus atributos e medidas.
Exporte o universo para o repositório do Servidor e crie um documento do WebI para testar o Universo. A consulta para o relatório bem como o relatório concluído são demonstrados abaixo.
Este último passo completa o nosso projeto ponta a ponta e fecha o fluxo de trabalho a partir das definições de fontes até o relatório WebI.
Espero que este post vá ajudá-lo a obter uma melhor compreensão dos fluxos de trabalho do Data Federator e como ela complementa as nossas tradicionais ferramentas de BI.
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Data Federator Designer – Criação de um Projeto (Parte 02)
No artigo de hoje daremos continuidade ao artigo referente a criação de um projeto no Data Federator Designer. Nessa segunda parte demonstraremos a criação e mapeamento entre as tabelas de origem e destino, criação de um universo baseado nesse projeto e muito mais.
1 – Criação da tabela destino
No nosso exemplo, queremos aproveitar os recursos de modelagem do Data Federator e criar uma regra de mapeamento para fazer o Join entre nossas fontes de dados.
Clique em "Add" e selecione "Add target table from existing table"
Selecione o Schema da tabela de origem (customers) que deseja copiar. Mude o nome da tabela de destino e faça uma verificação na opção "Create default mapping rule", e clique em salvar.
Agora temos uma tabela destino que é uma cópia exata da tabela customers provenientes do CRM.
Vamos modificar o schema desta tabela para adicionar o nome customer's que vem da origem Support.
2 – Atualizando o Schema da tabela de destino (Modelo de Dados)
Clique na tabela de destino "Customers", selecione a posição das colunas onde você quer adicionar as novas colunas. Clique em "Add Columns" e selecione "1 column".
Digite o nome da nova coluna (no nosso caso NOME) e clique em "Save".
3 – Atualizando a Regra de Mapeamento Padrão
Clique no "Default mapping" no treeview para editar a regra de mapeamento. A regra de mapeamento é o mecanismo usado pelo Data Federator para mapear as fontes de informação para a tabela de destino. Você pode ver que a coluna novo nome não tem nenhuma fórmula de mapeamento.
Vamos corrigir este problema, adicionando uma nova fonte e utilizar esta fonte para mapear o nome do cliente.
Clique em "Add table" e selecione a opção "CUSTOMERS_VIEW" tabela que vem da origem.
As duas tabelas (S1: clientes e S2: CUSTOMERS_VIEW) são visíveis no treeview, mas também são representados como uma barra vertical no painel relationships.
A tabela de vermelho é marcada como uma relação entre as duas tabelas que são criadas para indicar ao Data Federator como unir as fontes de de dados origem.
Clique na opção "Add relationship" para definir o relacionamento ou join entre as duas tabelas.
Dê um duplo clique em "CUSTOMEID" a partir de Support, clique em "=", clique duas vezes em "CUSTOMERID" do CRM.
O relacionamento entre as tabelas foi atualizado e estamos prontos para inserir a fórmula de mapeamento para a coluna NOME.
Você pode clicar em "Edit" para usar o assistente ou simplesmente clique em"<Control> + <Space>" para ativar a conclusão do código.
Selecione a coluna de origem que você deseja mapear para a coluna da tabela de destino NOME (CONTACTNAME no nosso caso). Clique em "Save".
No próximo artigo daremos continuidade a esse assunto demonstrando como se faz o Deploy de um projeto no Data Federator, Criação do universo e construção de um relatório simples baseado nas informações mapeadas no universo.
Espero que tenham gostado desse artigo e qualquer dúvida favor postar no blog.
Data Federator Designer – Criação de um Projeto (Parte 01)
No artigo de hoje vamos dar continuidade ao estudo do Data Federator. No último artigo sobre o assunto demos uma visão geral sobre essa ferramenta e seus recursos. Hoje vamos dar um exemplo de como se cria um projeto usando o Data Federator Designer.
1 – Criando um Projeto
Para se criar um projeto devemos logar no Data Federator Designer e clicar em "Add Project" conforme ilustrado abaixo.
Após esse passos devemos informar o nome do Projeto e clicar em "Save".
Agora temos um novo projeto no Data Federator e estamos prontos para definir as nossas fontes de dados.
2 – Criando um datasource
Para criarmos um Datasource devemos clicar na opção "Add" e escolher "Add datasource".
Devemos definir o nome do DataSource e o seu Tipo (no nosso exemplo SQL Server).
Aqui teremos que digitar todos os parâmetros do DataSource.
Depois de informado todos os dados do DataSource deveremos clicar em "Test the connection" para testar se está tudo ok. Se o teste for bem sucedido podemos clicar em "Update all tables…" para importar todas as tabelas que queremos em nosso projeto.
Selecione a tabela de seu interesse, no nosso exemplo a tabela "customers" e clique em "Update".
Se você estiver satisfeito com sua definição da origem, deverá clicar em "CRM" e depois em "Final" para finalizar a conexão da fonte de dados em poder usa-la nos mapeamentos.
Deveremos repetir esse processo para todos os Datasourcers que formos utilizar em nosso projeto.
No nosso exemplo nesta fase, o nosso projeto contém duas fontes (CRM & Support), contendo informações de clientes.
Este projeto já está pronto para ser usado e você pode decidir implantar essa base de dados (Tabelas customers e CUSTOMERS_VIEW).
No entanto, queremos definir também as tabelas de destino e as regras de mapeamento definidas no Data Federator.
No próximo artigo mostraremos como importar as tabelas de destino, fazer o mapeamento entre origem e destino e criar uma conexão no Universo para esse nosso projeto.
Tags: data federator, Data Integrator (BODI)
Data Federator – Introdução
No artigo de hoje falaremos sobre uma importante ferramenta da SAP que é o Data Federator. O objetivo desse artigo é darmos uma pequena introdução a essa ferramenta, discutir alguns conceitos e apresentar a ferramenta e algumas de suas funcionalidades.
1 – O que é o Data Federator
É um aplicativo de integração de informações gerenciais que fornece uma visão integrada e coerente das fontes de dados distribuídas e heterogêneas.
As fontes de dados podem ser distribuídas através da uma rede, geridos por diferentes fontes de dados e administrado por diferentes áreas da organização.
Essa ferramenta difere em sua arquitetura de uma ferramenta de ETL em que os dados que ela gerencia não são replicados em outro sistema, mas otimizado em forma de tabelas virtuais. O banco de dados virtual é uma coleção de tabelas relacionais que são manipuladas com SQL, mas não mantêm dados armazenados.
O Data Federator permite consolidar várias fontes de dados em um conjunto de tabelas. A partir da consolidação das tabelas virtuais as ferramentas de relatórios podem executar consultas em dados que são mais confiáveis. Poderemos por exemplo criar um universo ou uma
consulta acessando diretamente as tabelas virtuais através do Crystal Reports.
2 – Respostas a um problema de negócios
A maioria das organizações mantêm várias fontes de dados que estão espalhadas por diferentes departamentos ou sites. Muitas das vezes as informações aparecem duplicadas dentro de várias fontes de dados, mas é catalogada de tal forma que torna o seu uso muito difícil para se tomar uma decisão estratégia ou executar análises estatísticas.
O diagrama abaixo ilustra a abordagem clássica do Data Federator.
Quando a tarefa de uma organização consiste em consolidar várias fontes de dados diferentes, ela provavelmente vai enfrentar alguns problemas, dentre eles estão:
Simplicidade e Produtividade – A organização deverá desenvolver uma única solução para o problema.
Controle de Qualidade – A organização quer garantir que os dados consolidados estejam corretos e com qualidade.
Desempenho – O acesso aos dados deverá estar otimizado para que se possa ter um tempo de resposta satisfatório.
Manutenção – A solução desenvolvida deverá suportar a adição de novas fontes de dados sem comprometer as fontes de dados já existentes.
Os diagramas a seguir ilustram como o Data Federator atende as necessidades acima. O Data Federator opera entre as fontes de dados e as aplicações. A comunicação entre os dados e o servidor ocorre através de um consulta por meio de "conectores". As aplicações externas consultam os dados do servidor usando SQL.
Internamente, o Data Federator usa tabelas virtuais e mapeamentos para apresentar os dados a partir de sua fonte de dados em um único formulário virtual que é acessível e otimizado para suas aplicações.
O diagrama a seguir mostra o funcionamento interno do Data Federator e como ela pode agregar suas fontes de dados em uma forma utilizável por aplicativos.
3 – Termos Importantes – Conceitos
A seguir alguns dos termos fundamentais quando se trabalha com Data Federator.
Target – Esse é o banco de Dados quando usamos o Data Federator: Consolida dados de várias fontes em um formulário que pode ser usado por aplicações.
Target Table – É a tabela que é definida como tabela de destino.
DataSource – É a representação de uma fonte de dados em seu formato tabular. A fonte de dados é definida no Data Federator Designer.
Connector – Um conector é um arquivo que define as suas fontes de dados em um formato de consulta que o Data Federator entende.
Lookup table – É uma tabela que normalmente mapeia valores de uma coluna para outra.
Mapping – É um conjunto de regras que definem uma correspondência entre um conjunto de tabelas e um datasource.
4 – Interface do Data Federator
A figura abaixo mostra o layout e os elementos de uma janela de dados do Data Federator.
Os principais componentes do Data Federator são:
(A) O breadcrumb, mostrando-lhe a posição atual da Janela.
(B) As abas onde se navega entre os projetos
(C) A barra de ferramentas do projeto, onde se pode importar ou exportar projetos.
(D) A árvore onde se navega entre os componentes do projeto.
(E) Árvore principal onde se define os componentes.
(F) Botão Salvar onde se salva as alterações feitas na janela atual.
(G) Botão Abrir que permite abrir um projeto a partir da janela de configuração do projeto
(H) Botão Reset, que redefine as alterações feitas na janela atual.
5 – Metodologia de Trabalho
Essa parte do artigo apresenta a metodologia para se trabalhar com o Data Federator de forma eficaz.
Ao trabalhar com o Data Federator devemos seguir os seguintes passos:
1 – Adicionar os Targets;
2 – Adicionar os datasources;
3 – Mapear os datasourcers para os Targets;
4 – Verificar os targets em relação às restrições;
5 – Implantar o projeto.
O diagrama a seguir representam os passos de 1 a 3. Esses passos representar a fase de construção no Data Federator
Bom, espero que tenham gostado dessa introdução a essa importante ferramenta da SAP, em breve postaremos mais novidades sobre essa e outras ferramentas.