Formation SAP Business Objects Data Services - Niveau 1.

Programme de formation SAP Business Objects Data Services - Niveau 1.

Introduction à l’intégration de données et aux approches EAI/ETL

– Enjeux de l’intégration : pourquoi centraliser et unifier les données d’entreprise
– Positionnement des solutions EAI et ETL dans un écosystème décisionnel
– Vue d’ensemble de SAP Data Services : rôle de la plateforme et principes de fonctionnement
– Organisation des données : structuration des sources et logique de chargement
– Exemples d’activités pratiques : identification des cas d’usage ETL sur un scénario métier, cartographie des flux de données d’un SI simplifié

Découverte de l’architecture technique

– Les briques fondamentales de la plateforme : Designer, Référentiel, Job Server et Management Console
– Panorama des applications complémentaires et ressources documentaires
– Première prise en main du Designer : navigation dans l’interface et configuration initiale
– Exemples d’activités pratiques : exploration guidée de l’interface Designer, connexion à un référentiel de démonstration

Gestion des métadonnées et connexions aux sources

– Navigation avancée dans l’interface Designer : volets, onglets et raccourcis
– Datastores : création, paramétrage et bonnes pratiques de nommage
– Récupération des métadonnées depuis des bases relationnelles et fichiers plats
– Formats de fichiers pris en charge : définition et configuration des schémas d’import
– Exemples d’activités pratiques : connexion à une base source, import de métadonnées tabulaires, déclaration d’un fichier CSV comme source de données

Construction de flux ETL : objets et hiérarchie

– Modèle objet de Data Services : articulation entre Projets, Jobs, Workflows et Data Flows
– Scénarios d’utilisation courants : chaîne batch, alimentation incrémentale
– Paramétrage des transformations de base et passage de paramètres
– Contrôle qualité : validation d’un job, exécution et lecture des logs
– Exemples d’activités pratiques : création d’un job complet avec extraction, transformation et chargement dans une table cible

Maîtrise des transformations et fonctions intégrées

– Distinction entre transformations (opérations sur les flux) et fonctions (calculs unitaires)
– Transformation conditionnelle Case : aiguillage des données selon des règles métier
– Panorama des transformations disponibles et critères de choix
– Exemples d’activités pratiques : mise en place d’une transformation Case pour catégoriser des enregistrements, application de fonctions de nettoyage sur un jeu de données

Réutilisation des composants et exécution parallèle

– Imbrication de workflows et de dataflows : factoriser la logique de traitement
– Contrôle de l’ordre d’exécution : dépendances et enchaînements
– Partitionnement de tables : stratégies pour accélérer les traitements volumineux
– Réglage du degré de parallélisme : optimiser les performances sans surcharger les ressources
– Exemples d’activités pratiques : conception d’un workflow imbriqué réutilisable, configuration du parallélisme sur un dataflow de chargement

Scripting et paramétrage avancé avec ASL

– Variables globales et locales : portée, déclaration et bonnes pratiques
– Transmission de paramètres entre objets pour dynamiser les traitements
– Introduction au langage ASL : syntaxe de base et cas d’usage courants
– Manipulation de fichiers via script : lecture, écriture et contrôle d’existence
– Exemples d’activités pratiques : paramétrage dynamique d’un chemin de fichier source, écriture d’un script ASL de journalisation des exécutions