Filtrage pour valeurs manquantes ou erronées. SAP BusinessObjects Data Services 4.1 Support Package 1

Vous trouverez ci-dessous de brèves informations sur Data Services 4.1 Support Package 1. Ce guide fournit des informations sur le Designer, y compris la connexion au Designer, l'interface utilisateur, les projets, les Jobs, les banques de données, les formats de fichiers, les flux de données, les transformations, les workflows, les données imbriquées, les jobs en temps réel et plus encore.

PDF Télécharger

Document

Mécanismes de récupération

Pour toute table utilisée comme cible, vous pouvez activer l'option d'utilisation d'un fichier de dépassement dans l'onglet Options. Lorsque vous indiquez un fichier de dépassement, donnez un nom de chemin complet pour garantir que le logiciel crée un fichier unique lorsque plusieurs fichiers sont créés dans le même job. Par défaut, le nom du fichier de dépassement est le nom de la table cible.

Lorsque vous sélectionnez l'option de fichier de dépassement, vous sélectionnez les données que le logiciel écrit dans le fichier, concernant les lignes pour lesquelles le chargement a échoué : soit les données de la ligne, soit les commandes SQL requises pour charger la ligne. Si vous sélectionnez des données, vous pouvez utiliser le logiciel pour lire les données à partir du fichier de dépassement, les nettoyer et les charger dans la table cible. Si vous sélectionnez des commandes SQL, vous pouvez les utiliser pour charger la cible manuellement lorsqu'elle est accessible.

Plusieurs raisons peuvent être à l'origine de l'échec d'un chargement, par exemple :

• Capacité de mémoire saturée

• Paramètres de colonne de dépassement

• Valeurs clés doubles

Vous pouvez utiliser les informations de dépassement pour identifier des données non valides dans votre source ou les problèmes du mouvement de données. Toute nouvelle exécution écrasera le fichier de dépassement existant.

Remarque :

Vous ne pouvez pas utiliser des fichiers de dépassement lors d'un chargement dans une structure de transfert BW.

19.4.2 Filtrage pour valeurs manquantes ou erronées

Une valeur manquante ou non valide dans les données source constitue un autre problème de données commun. Les requêtes dans les flux de données vous permettent d'identifier des valeurs manquantes ou non valides dans des données sources. Vous pouvez également décider d'inclure ces données dans la cible ou de les ignorer.

Par exemple, supposez que vous extrayiez des données d'une source et que vous sachiez que certains numéros de téléphone et noms de client manquent. Vous pouvez utiliser un flux de données pour extraire des données de la source, charger ces données dans une cible et filtrer les valeurs nulles dans un fichier pour votre contrôle.

Le flux de données comporte les cinq étapes suivantes :

Il extrait les données de la source.

Il sélectionne le jeu de données à charger dans la source et applique de nouvelles clés. (Cette étape est exécutée à l'aide de la fonction Key_Generation.)

Il charge le jeu de données dans la cible, à l'aide de l'option Chargement par lots pour une meilleure performance.

704 2012-11-22