Extracción de datos de planificación de gestión de liberaciones y demanda en Data Lake
Como parte del entorno de la nube de tenencia múltiple (MT), Infor Data Lake proporciona una conexión de datos con todas las tenencias. Esto permite la integración de datos de planificación y demanda de gestión de liberaciones con Data Lake. Los datos extraídos de gestión de liberaciones incluyen planificaciones individuales y planificaciones combinadas. Las actualizaciones de planificaciones, en combinación con las revisiones de demanda, se integran con Data Lake. Los datos de planificación y demanda se sincronizan con el catálogo de datos en Data Lake en cada repetición de una actualización de planificación. Los campos clave vinculan los datos de demanda con la planificación correspondiente, lo que asegura que los datos de planificación y demanda permanezcan sincronizados.
Las planificaciones históricas y las revisiones de demanda existentes no se integran con Data Lake.
La ventaja clave de esta integración consiste en registrar el flujo continuo de actualizaciones de la planificación producido por mensajes EDI, así como revisiones manuales de demandas de planificación. Además, la integración proporciona una canalización de datos casi en tiempo real para la creación de informes operativos sobre datos de entrega de venta, planificación y demanda.
La información se almacena en Data Lake como objetos JSON delimitados por nueva línea (por ejemplo demand.json y plan.json Los metadatos para los objetos de datos de planificación y demanda se definen en el catálogo de datos y los metadatos se definen mediante ION.
Infor Data Fabric proporciona varias herramientas para recuperar los datos en Data Lake:
- Adaptador JDBC
- API
- SQL Compass
Para obtener instrucciones detalladas sobre cómo crear definiciones de esquema del catálogo de datos para planificaciones y demandas de gestión de liberaciones, lea el contenido de KB 2304755 en Infor Customer Portal. Consulte la Guía de usuario de Data Fabric de Infor para obtener información sobre la gestión de datos en Data Lake.