Data Hub sobre SAP Business One: arquitectura FULL/DELTA con Airflow

El problema

SAP Business One almacena la operación completa: pedidos, facturas, stock, proveedores, clientes. Pero el motor analítico de SAP B1 es limitado. Los reportes nativos no escalan y Crystal Reports muestra su edad cuando tienes volúmenes reales.

La solución más robusta es extraer los datos de SAP hacia un Data Warehouse propio donde puedas construir modelos analíticos sin restricciones.

Arquitectura del Data Hub

La arquitectura que usamos tiene tres capas:

1. **Capa de extracción**: Queries directas a la base de datos SAP B1 (SQL Server o HANA)

2. **Capa de transformación**: Python con pandas para limpieza y modelado

3. **Capa de destino**: PostgreSQL como Data Warehouse

Cargas FULL vs DELTA

Una carga FULL extrae todos los datos de una tabla desde cero. Es simple pero costosa en tiempo.

Una carga DELTA solo extrae los registros modificados desde la última ejecución. Mucho más eficiente, pero requiere gestionar el estado.

Para SAP B1, la columna `UpdateDate` es tu mejor aliada para las cargas DELTA.

Orquestación con Apache Airflow

Airflow nos permite definir los pipelines como código Python, programar su ejecución y monitorizar el estado. Cada tabla tiene su propio DAG con su frecuencia óptima.

Conclusión

Un Data Hub bien diseñado transforma SAP B1 en una fuente de datos analíticos de primer orden. Los dashboards en Power BI o cualquier herramienta BI se conectan al Data Warehouse, no directamente a SAP, lo que protege la performance del ERP.