SAP 訂單到收款加速器

用於訂單到收款流程的 SAP 加速器是 Cloud Data Fusion 中 SAP 資料表批次來源功能的實作範例。建立端對端訂單到現金流程和分析時，加速器可協助您入門。其中包含範例 Cloud Data Fusion 管道，您可以設定這些管道來執行下列工作：

  • 連線至 SAP 資料來源。
  • 在 Cloud Data Fusion 中轉換資料。
  • 將資料儲存在 BigQuery 中。
  • 在 Looker 中設定 Analytics。包括資訊主頁和 ML 模型，您可以在其中定義訂單到現金流程的主要成效指標 (KPI)。

本指南說明範例實作方式，以及如何開始設定。

加速器適用於 6.3.0 以上版本的 Cloud Data Fusion 環境。

事前準備

  1. Sign in to your Google Account.

    If you don't already have one, sign up for a new account.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Cloud Data Fusion and BigQuery APIs.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Cloud Data Fusion and BigQuery APIs.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

    8.
  8. 下載 SAP Table Batch Source。
  9. 如要安裝 Looker Block，您必須有權存取 Looker 執行個體，並啟用 Marketplace Labs 功能。您可以申請免費試用，取得執行個體的存取權。

    10. 必要技能

    設定 SAP 訂單到收款加速器需要具備下列技能：

    必要使用者

    如要進行本頁所述的設定，您必須變更 SAP 系統和 Google Cloud。您需要與這些系統的下列使用者合作，才能完成設定：

    使用者類型 說明
    SAP 管理員 SAP 系統管理員，可存取 SAP 服務網站以下載軟體。
    SAP 使用者 有權連線至 SAP 系統的 SAP 使用者。
    GCP 管理員 管理機構的 IAM 存取權，建立及部署服務帳戶，並授予 Cloud Data Fusion、BigQuery 和 Looker 的權限。
    Cloud Data Fusion 使用者 有權在 Cloud Data Fusion 中設計及執行資料管道的使用者。
    BigQuery 資料擁有者 有權建立、查看及修改 BigQuery 資料集的使用者。
    Looker 開發人員 這些使用者可以透過 Marketplace 安裝 Looker Block。 必須具備 develop、manage_model 和 deploy 權限。

    必要 IAM 角色

    在加速器的範例實作中，需要下列 IAM 角色。如果專案依賴其他 Google Cloud 服務，您可能需要其他角色。

    流程總覽

    您可以按照下列步驟，在專案中實作加速器：

    1. 設定 SAP ERP 系統，並安裝提供的 SAP 傳輸。
    2. 設定 Cloud Data Fusion 環境，以使用 SAP Table Batch Source 外掛程式。
    3. 在 BigQuery 中建立資料集。 加速器提供用於暫存、維度和事實資料表的範例資料集。
    4. 設定加速器中的範例 Cloud Data Fusion 管道，整合 SAP 資料。
    5. 從 Cloud Data Fusion Hub 部署與訂單到現金分析程序相關聯的管道。這些管道必須正確設定，才能建立 BigQuery 資料集。
    6. 將 Looker 連結至 BigQuery 專案。
    7. 安裝及部署 Looker Block。

    詳情請參閱使用 SAP Table Batch Source 外掛程式。

    BigQuery 中的範例資料集

    在本加速器的範例實作中，BigQuery 會建立下列資料集。

    資料集名稱 說明
    sap_cdf_staging 包含 SAP 來源系統中，為該業務程序識別的所有資料表。
    sap_cdf_dimension 包含客戶維度和素材資源維度等主要維度實體。
    sap_cdf_fact 包含從管道產生的資料表。

    Cloud Data Fusion 中的範例管道

    您可以在 Cloud Data Fusion Hub 中找到這個加速器的範例管道。

    如要從 Hub 取得範例管道，請按照下列步驟操作：

    1. 前往執行個體：

      1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Cloud Data Fusion 頁面。

      2. 如要在 Cloud Data Fusion Studio 中開啟執行個體，請依序按一下「Instances」和「View instance」。

        前往「Instances」(執行個體)

    2. 按一下「Hub」(中樞)。
    3. 選取「SAP」分頁標籤。
    4. 選取「Pipelines」(管道)。系統會開啟範例管道頁面。
    5. 選取要下載的管道。

    每個管道都包含巨集，您可以設定巨集在環境中執行。

    範例管道分為三種類型：

    • 暫存層管道：這類管道中的暫存資料集會直接對應至 SAP 中的原始來源資料表。範例暫存層管道的名稱會參照 SAP 來源資料表和 BigQuery 目標資料表。舉例來說，名為 KNA1_Customer_Master 的管道是指 SAP 來源資料表 (KNA1) 和 BigQuery 目標資料表 (CustomerMaster)。
    • 維度層管道：這類管道中的維度層資料集是經過精選和精簡的暫存資料集，可建立分析所需的維度和事實。範例管道的名稱會參照目標 BigQuery 資料集中的目標實體。舉例來說，名為 customer_dimension 的管道是指 BigQuery 資料集 sap_cdf_fact 中的 Customer Dimension 實體。
    • 事實層管道：事實層資料集是經過精選和精簡的暫存資料集版本，可建立分析所需的資料。這些範例管道的名稱會參照目標 BigQuery 資料集中的目標實體。舉例來說，名為 sales_order_fact 的管道會將經過整理的資料傳送至對應 BigQuery 資料集 sap_cdf_fact 中的 Sales Order Fact 實體。

    以下各節將摘要說明如何在環境中執行管道。

    設定暫存層管道

    預先發布管道的設定步驟有兩個：

    1. 設定來源 SAP 系統。
    2. 設定目標 BigQuery 資料集和資料表。

    SAP Table Batch Source 外掛程式的參數

    SAP Table Batch Source 外掛程式會讀取 SAP 資料表或檢視表的內容。 加速器提供下列巨集，您可以修改這些巨集，集中控管 SAP 連線。

    巨集名稱 說明 範例
    ${SAP Client} 要使用的 SAP 用戶端 100
    ${SAP Language} SAP 登入語言 EN
    ${SAP Application Server Host} SAP 伺服器名稱或 IP 位址 10.132.0.47
    ${SAP System Number} SAP 系統編號 00
    ${secure(saplogonusername)} SAP 使用者名稱 詳情請參閱「使用安全金鑰」。
    ${secure(saplogonpassword)} SAP 使用者密碼 詳情請參閱「使用安全金鑰」一節。
    ${Number of Rows to Fetch} 用於限制擷取的記錄數量。 100000

    詳情請參閱「設定外掛程式」。

    BigQuery 目標的參數

    加速器為 BigQuery 目標提供下列巨集。

    BigQuery 目標連接器設定

    巨集名稱 說明 範例
    ${ProjectID} 已建立 BigQuery 資料集的專案 ID。 sap_adaptor
    ${Dataset} 目標資料集 sap_cdf_staging

    用於訂單到現金 KPI 的範例管道

    收款程序中的下列主要業務實體，對應於加速器中的範例管道。這些管道會傳送資料，以支援實體的數據分析。

    主要業務實體 對應的範例管道名稱
    Customer 可能是與機構有業務往來的人員或實體。這三個 SAP 來源資料表會擷取與業務相關的客戶詳細資料。這些資料表中的資訊會匯入 sap_cdf_dimension 資料集，並用於 customer_dimension。 KNA1_CustomerMaster
    KNVV_CustomerSales
    KNVP_CustomerPartnerFunction
    Material 是企業與顧客之間交易的商品。這些 SAP 來源資料表的資訊會計入 sap_cdf_dimension 資料集的 material_dimension。 MARA_MaterialMaster
    MARD_MaterialStorageLocation
    訂單到現金流程的訂單管理 子流程 (系統收到顧客訂單時)。 VBAK_SalesDocumentHeader
    VBAP_SalesDocumentItem
    VBEP_SalesDocumentSchedule
    訂單履行和運送子程序。 LIKP_DeliveryHeader
    LIPS_DeliveryItem
    開立應付憑據和客戶付款子程序 (客戶收到應付憑據時)。 VBRK_BillingHeader
    VBRP_BillingLineItem
    應收帳款和報表子程序 (在系統中記錄付款時)。 ACDOCA_UniversalJournalItem

    所有 Cloud Data Fusion 暫存管道

    加速器提供下列 Cloud Data Fusion 暫存管道範例：

    • KNA1_CustomerMaster
    • KNVV_CustomerSales
    • KNVP_CustomerPartnerFunction
    • MARA_MaterialMaster
    • MARD_MaterialStorageLocation
    • VBAK_SalesDocumentHeader
    • VBAP_SalesDocumentItem
    • VBEP_SalesDocumentSchedule
    • LIKP_DeliveryHeader
    • LIPS_DeliveryItem
    • ACDOCA_UniversalJournalItem
    • VBRK_BillingHeader
    • VBRP_BillingLineItem
    • BSEG_AccountDocumentItem
    • BSID_AccDocCustOpenItem
    • BSAD_AccDocCustCloseItem
    • T001_CompanyCodes
    • T006A_UnitOfMeasure
    • T024D_MRPControllers
    • T042ZT_PaymentMethodText
    • T189T_PriceListCategory
    • TCURC_CurrencyCodes
    • TCURT_CurrencyCodesText
    • TCURW_ExchangeRateType
    • TINCT_CustomerIncotermsText
    • TVAKT_SalesDocumentType
    • TVAPT_SalesDocumentItemCategory
    • TVFST_BillingBlockReasonText
    • TVLST_DeliveryBlockText
    • TVTWT_DistributionChannelText
    • MAKT_MaterialDescription
    • T005T_CountryNames
    • T005U_RegionText
    • TVAST_SalesDocBlockReasonText
    • T077X_AccountGroupName
    • T134T_MaterialTypeDescription
    • T023T_MaterialGroupDescription
    • TSPAT_SalesDivisionText
    • TVKOV_DistributionChannel
    • TVTA_SalesArea
    • TVKOT_SalesOrgText
    • TVAUT_SalesDocumentOrderText
    • TVSBT_ShippingConditionText
    • TVAG_SalesDocRejectionReasons
    • TVAGT_SalesDocRejectionReasonDescription

    設定維度層管道

    您可以從來源 SAP 資料表擷取 KPI。如要準備資料以供分析，請整理來源資料表中的資料，使其符合 BigQuery 資料表的結構定義。

    加速器會建立下列四個範例資料表：

    資料表名稱 資料表說明
    customer_dimension 精選顧客名單*，以及相關事實，例如顧客分類、顧客階層和顧客銷售相關資訊。
    material_dimension 精選的物料清單和相關事實，例如 SKU 編號、產品階層和分類。
    sales_order_fact 精選銷售資訊清單，例如訂單類型、訂單狀態顯示、訂購數量和訂單價值。這些欄位通常會經過彙整，以產生訂單管理 KPI，例如未結訂單、已確認訂單、已拒絕訂單和已結帳訂單。
    revenue_fact 詳細會計資訊，由向客戶銷售材料產生。這份事實資料表衍生自會計表格，內含的資訊可透過收益 KPI 提供洞察資料，包括總銷售額、折扣前淨銷售額、折扣後淨銷售額或趨勢。

    *在這個情況下，精選清單來自於套用至所選資料欄清單的業務邏輯。

    加速器會使用 SQL 指令碼建構 BigQuery 資料集的維度層，您可以視專案需求修改這些指令碼。舉例來說，您可以調整這些指令碼，在目標 BigQuery 資料集實體中新增更多資料欄。

    轉換為星狀結構定義：BigQuery 執行器管道名稱

    Cloud Data Fusion 中的下列 BigQuery 執行器管道會將資料載入維度和事實資料表：

    所有維度轉換管道：

    • customer_dimension
    • material_dimension
    • sales_order_fact
    • revenue_fact

    BigQuery 執行器設定

    巨集名稱 範例
    ${ProjectID} sap_adaptor
    ${StagingDatasetName} sap_cdf_staging
    ${TargetDatasetName} sap_cdf_dimension

    將 Looker 連線至 BigQuery 專案

    如要將 Looker 連結至 BigQuery，請參閱 Looker 說明文件中的 BigQuery 連線。

    安裝積木

    您可以在 GitHub 上存取 SAP Looker Block。

    Looker 模塊會安裝預先設定的 LookML 模型，其中包含兩個 Explore 環境和兩個資訊主頁。

    後續步驟