关于sap项目中datamigration的一些经验总结

关于sap项目中datamigration的一些经验总结内容摘要：

Object Name 2) Description 3) Master Data or Transaction Data 4) Where ( BPCS、 MFGPRO、 Excel….) 5) Estimated Data volume (Active) 6) Estimated Data volume (Inactive) 7) Others… 3. Data Cleansing – Record Level Record Level 的 Data Cleansing 主要是确定数据的 Selection Criteria。 在数据抽取阶段（ Extraction）， Selection Criteria 是最重要的输入 ， 它明确数据抽取的范围。 比如一些在系统中有删除标记的记录 ， 年数久远无价值的历史记录 ， 可能都不应存在数据选择的范围内。 在 DM 的 Workshop 上，项目成员对技术方法已经进行了讨论，比如在原有数据中找一个字段放置 flag 来区分是否要被抽取，或者建一个自定义的表，来存放需要抽取的数据清单。 而从业务上讲，该如何来确定这个清单。 这里想举一下 ZZZ公司 加拿大项目的例子。 比如物料主数据，需要把 MBI老系统中的加拿大业务需要的物料抽取出来，移植到 ZZZ公司自己的系统中，在 Selection Criteria 的确定上主要是基于业务部门提供的一个物料代码的清单，我们称之为 Golden List，这个清单中主要包含 Marketing 部门提供的 Active 的物料清单， Service 部门提供的不再生产和销售，但仍在服务期中的 Inactive 的物料清单，以及采购部门提供的材料清单。 整个 Golden List 包含的物料都会从老系统中抽取出来。 所以在这个过程中 ， 业务部门的工作就是提交这个 “Golden List”并对这个 List 负责。 4. Data Mapping Data Mapping 应该是 DM 过程中最重要的步骤 ， 这一工作的成果就是提交详细的数据Mapping 规则 ， 通过这些规则 ， 从源系统 （ Source） 抽取出来的数据 ， 才可能被正确的转换到目标系统 （ Target）。 所以 Mapping 的正确性相当重要。 建议可以在 Mapping 文档上放置字段一级的 Bus。