在企業資訊化建設中，資料的高效整合和處理是確保業務順暢執行的關鍵環節。本文將聚焦於一個實際的系統對接整合案例——金蝶雲星空的資料如何無縫對接到吉客雲，實現採購入庫資料的高效傳輸與處理。
本次整合方案名為“金蝶採購入庫對接吉客雲採購入庫”，主要涉及兩個核心平臺：金蝶雲星空作為資料來源平臺，吉客雲作為目標平臺。透過輕易雲資料整合平臺，我們能夠實現從金蝶雲星空獲取採購入庫資料，並將其快速、準確地寫入到吉客雲中。
為了確保整個資料整合過程的高效性和可靠性，我們利用了以下幾個關鍵特性：
高吞吐量的資料寫入能力：在大量採購入庫資料需要快速傳輸時，這一特性顯得尤為重要。我們透過最佳化介面呼叫頻率和批次處理機制，確保大規模資料能夠迅速被寫入到吉客雲中。
集中監控和告警系統：實時跟蹤每個資料整合任務的狀態和效能，透過視覺化介面及時發現並解決潛在問題，保障了整個流程的透明度和穩定性。
自定義資料轉換邏輯：由於金蝶雲星空與吉客雲之間的資料格式存在差異，我們設計了靈活的資料轉換規則，以適應不同業務需求。這不僅提高了資料傳輸的一致性，還減少了人工干預的必要性。
分頁和限流處理：針對金蝶雲星空API（executeBillQuery）的分頁限制，我們採用了智慧分頁策略，有效避免了因單次請求量過大而導致的介面超時或失敗問題。同時，透過限流機制控制請求頻率，防止因過載而影響系統效能。
異常處理與錯誤重試機制：在實際操作過程中，不可避免會遇到各種異常情況。我們設計了一套完善的錯誤重試機制，當出現網路波動或介面響應異常時，系統能夠自動進行重試，確保每條記錄都能成功傳輸。
透過這些技術手段，我們不僅實現了金蝶採購入庫與吉客雲採購入庫之間的資料無縫對接，還提升了整體業務流程的效率和可靠性。在後續章節中，將詳細介紹具體實施步驟及相關技術細節。 用友與CRM系統介面開發配置
泛微OA與ERP系統介面開發配置
呼叫金蝶雲星空介面executeBillQuery獲取並加工資料
在輕易雲資料整合平臺中，呼叫金蝶雲星空介面executeBillQuery是實現採購入庫對接吉客雲採購入庫的關鍵步驟。此過程不僅涉及到從源系統獲取資料，還需要對資料進行清洗和初步加工，以確保後續的資料轉換與寫入能夠順利進行。
介面呼叫配置
首先，我們需要配置後設資料以便正確呼叫executeBillQuery介面。以下是主要的配置項：
API: executeBillQuery
Method: POST
FormId: STK_InStock (業務物件表單ID)
FieldKeys: 需查詢的欄位key集合
FilterString: 過濾條件，用於篩選特定的資料
Pagination: 分頁引數，確保大批次資料的高效處理
這些配置項確保了我們能夠準確地請求到所需的資料，並且透過分頁機制來處理大量資料，避免一次性請求導致的效能問題。
資料請求與清洗
在實際操作中，我們會根據業務需求設定具體的過濾條件。例如，可以透過設定FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FStockId.FNumber='01DS' and FSupplierId.FNumber = '20001080'來篩選出特定時間段內、特定倉庫和供應商的採購入庫單據。
{
"FormId": "STK_InStock",
"FieldKeys": ["FBillNo", "FInStockEntry_FEntryId", ...],
"FilterString": "FApproveDate>='{{LAST_SYNC_TIME|dateTime}}' and FStockId.FNumber='01DS' and FSupplierId.FNumber = '20001080'",
"Limit": 2000,
"StartRow": 0
}
上述JSON片段展示了一個典型的請求體，其中包含了必要的欄位和過濾條件。在實際應用中，這些欄位會被動態生成，以適應不同的業務場景。
資料清洗與初步加工
獲取到原始資料後，需要對其進行清洗和初步加工。這一步驟包括但不限於：
格式轉換：將金蝶雲星空返回的資料格式轉換為吉客雲所需的資料格式。
欄位對映：根據後設資料中的定義，將源系統中的欄位對映到目標系統中的相應欄位。
異常處理：檢測並處理可能存在的資料異常，例如缺失值或不符合預期的資料型別。
例如，對於日期型別欄位，可以使用自定義邏輯將其統一轉換為標準日期格式：
def convert_date_format(date_str):
# 假設輸入日期格式為 YYYY-MM-DD HH:mm:ss
return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').strftime('%Y-%m-%d')
這種方式確保了所有日期型別的資料都能被一致地處理，從而避免因格式不統一導致的問題。
分頁與限流管理
由於金蝶雲星空介面有分頁限制，我們需要實現分頁邏輯來逐頁獲取資料。每次請求時，透過調整StartRow引數來控制起始行索引，並結合Limit引數來限定每次返回的資料量。
{
"FormId": "STK_InStock",
"FieldKeys": ["FBillNo", ...],
"FilterString": "...",
"Limit": 1000,
"StartRow": current_start_row
}
在迴圈過程中，不斷增加current_start_row值，直到沒有更多資料返回為止。這種方式有效地解決了大批次資料請求的問題，同時也避免了因一次性請求過多資料而導致的效能瓶頸。
實時監控與日誌記錄
為了確保整個過程透明可控，輕易雲平臺提供了實時監控和日誌記錄功能。透過這些功能，可以隨時檢視當前任務的執行狀態、效能指標以及可能出現的問題。例如，當某個請求失敗時，可以透過日誌快速定位問題並進行重試或修正。
綜上所述，透過合理配置後設資料、實施有效的資料清洗與加工策略，以及利用分頁和限流機制，我們可以高效地從金蝶雲星空獲取採購入庫單據，併為後續整合吉客雲做好準備。這一系列操作不僅提升了整體效率，也保證了資料的一致性和可靠性。 系統整合平臺API介面配置
金蝶與CRM系統介面開發配置
金蝶採購入庫對接吉客雲採購入庫的ETL轉換過程
在資料整合平臺的生命週期中，將已經整合的源平臺資料進行ETL轉換，並轉為目標平臺吉客雲API介面所能夠接收的格式，是關鍵的一步。以下將詳細解析如何利用輕易雲資料整合平臺完成這一過程。
資料轉換與寫入目標平臺
輕易雲資料整合平臺提供了強大的ETL（Extract, Transform, Load）功能，可以高效地將金蝶採購入庫的資料轉換為吉客雲API所需的格式，並最終寫入吉客雲。這裡，我們主要關注如何配置和使用後設資料來實現這一過程。
後設資料配置解析
我們使用的後設資料配置如下：
{
"api": "erp.stock.createandstockin",
"method": "POST",
"idCheck": true,
"operation": {
"method": "merge",
"field": "FBillNo",
"bodyName": "details",
"bodySum": ["FRemainInStockQty"],
"header": ["FID", "FBillNo", "FDocumentStatus", "FStockId_FNumber", "FDate"],
"body": ["FMaterialId_FNumber", "FRemainInStockQty", "FLot_FNumber", "FProduceDate", "FExpiryDate", "FMaterialId_FExpPeriod"]
},
...
}
上述配置檔案定義瞭如何從金蝶系統中提取並轉換資料，以適應吉客雲API介面的要求。具體步驟如下：
提取和清洗源資料：首先，從金蝶系統中提取採購入庫的資料，包括單據編號、庫存ID、日期等資訊。清洗過程中確保這些欄位符合預期格式和內容。
轉換資料結構：根據吉客雲API的要求，將提取的資料進行結構化轉換。例如，將金蝶系統中的庫存ID (FStockId_FNumber) 轉換為吉客雲所需的 inWarehouseCode，並且將單據編號 (FBillNo) 對映為 relDataId。
處理批次資訊：對於需要批次管理的物料，必須將批次號 (FLot_FNumber)、生產日期 (FProduceDate)、到期日期 (FExpiryDate) 等資訊進行詳細轉換，並巢狀到 batchList 中。這一步驟確保了批次資訊能夠正確傳遞到吉客雲。
自定義邏輯處理：針對某些特定欄位，如保質期 (shelfLife) 和保質期單位 (shelfLiftUnit)，需要根據業務邏輯進行自定義處理。例如，使用 _function case '{{details.FMaterialId_FExpPeriod}}' when '0' then '' else {{details.FMaterialId_FExpPeriod}} end 語句來處理保質期欄位。
組裝請求體：所有欄位經過轉換後，按照吉客雲API的要求組裝成最終的請求體。確保每個欄位都準確無誤地對映到對應的位置，並且陣列結構如 stockInDetailViews 和 batchList 正確巢狀。
實現技術細節
以下是幾個關鍵技術點：
高吞吐量支援：輕易雲平臺支援高吞吐量的資料寫入能力，使得大量採購入庫資料能夠快速被整合到吉客雲中，大幅提升了處理效率。
實時監控與異常處理：透過集中監控和告警系統，實時跟蹤每一個資料整合任務的狀態和效能。一旦發現異常情況，立即觸發告警並進行錯誤重試機制，確保資料不丟失、不重複。
分頁與限流處理：在呼叫金蝶介面時，需要特別注意分頁和限流問題。透過合理設定分頁引數和限流策略，確保在大批次資料處理時系統穩定執行，不會因超負荷而崩潰。
自定義對映與邏輯處理：透過靈活配置後設資料，可以實現複雜的資料對映和自定義邏輯處理。例如，在保質期單位欄位中，透過 _findCollection find FExpUnit from ... where FNumber={{details.FMaterialId_FNumber}} 查詢相關資訊，實現動態對映。
總結
透過上述步驟，我們可以高效地將金蝶採購入庫的資料轉換為吉客雲API所需格式，併成功寫入目標平臺。這一過程中，充分利用輕易雲資料整合平臺提供的強大ETL功能、實時監控與異常處理機制，以及靈活的自定義邏輯，實現了無縫的資料對接與高效的資料管理。