切换到SAP S/4HANA对于客户来说是一个广泛的项目，需要及时规划和准备。它提供了巨大的机会，但也存在一些风险，应该尽可能地评估、识别和消除这些风险。数据保存在SAP HANA内存数据库中的SAP S/4HANA中，即所有数据都存储在有价值的主内存（RAM）中，因此可以非常快速地访问。然而，这也意味着我们只需要最新的、重要的、最重要的、正确的数据。应避免将过时、不完整或多余的重复数据迁移到SAP S/4HANA。然而，SAP S/4HANA无法从糟糕和不可靠的数据中提供准确和有针对性的评估。另一方面，高质量的数据为快速和战略性的业务决策提供了良好的基础，因此是当今动态业务决策的重要基础。与此同时，数据量增长越来越快。而2010年IDC（国际数据公司）调查后，全球范围内存储的数据量首次达到100万泽塔字节（=100万）。PB或10亿。TB）已经超过，已经上升到2018年的33 ZB以上。借助大数据技术，saps/4HANA转换项目提供了一个很好的理由和时间来解决数据质量问题，如果还没有这样做的话，还可以在公司范围内引入一个"在过去的五十年里，现代成功公司的业务流程和管理发生了根本性的变化。虽然生产和分销过程在前几年是长期的，大数据难学吗，客户和供应商的关系几十年来没有改变，但现代公司更加灵活，决策速度更快，市场模式的变化也比以前快得多。信息和数据的价值有了巨大的增长，尤其是由于电子数据处理的迅速发展。今天我们谈论的是经济中的"数字黄金"或"新石油"。事实上，敏捷业务决策的当前和正确数据的价值是很难估计的。成功的敏捷公司已经认识到这一点，并引入了公司范围内的数据质量管理，即所谓的Corporate Data Quality Management（CDQM）–许多即将进入SAP S/4HANA的公司通常还没有引入CDQM，并且对其数据质量不确定，甚至意识到错误。现在并不是所有的数据都对战略业务决策同等重要或相关。因此，在第一步中，根据不同业务数据对短期或战略性业务决策的价值来衡量它们的重要性并确定它们的优先级是有意义的。CDQM平等地对待企业的所有数据，这无疑会带来很高的数据质量，营销数据分析，但只能以合理的价格提供这是不合理的。一方面，CDQM必须有针对性，但另一方面，它的实施在经济上也是合理的。正如成本过高（与效益的比例不合理）导致过度控制一样，CDQM领域也有可能需要的措施。CDQM项目的第一步应该是记录数据质量的实际状态。然而，这首先涉及到确定如何衡量和评估DQ（数据政策、数据治理），以及确定对相关数据的正确关注，即必须根据数据的相关性对数据进行优先排序，并且必须对数据进行定义，哪些数据结构属于CDQM项目，哪些属于CDQM项目，如果有的话。这还包括基本数据结构、单个数据库及其在企业网络中的位置。确定公司数据流和新数据的出现方向，并在数据处理的所有步骤中制定具有约束力的质量标准。公司内的数据库和业务流程中的主要数据流。定义：确定DQ策略和要实现的DQ标准。这包括过程的详细描述和必要的词汇表，以便公司对DQ计划有一个统一的理解。数据质量。分析：从数据生成到数据的进一步处理，再到报告中数据的使用和商业决策，对主要的DQ问题进行审查和评估。这一步对于获得更好的数据质量至关重要，应仔细分析。清理：根据分析结果，定义了提高数据质量的有效方法，并为可能的大规模更新提供了正确的工具等。此外，还必须确保新数据（无论通过何种途径进入系统）与新的DQ策略相对应。‘监控：此后必须根据DQ策略定期对数据质量进行持续监控和评估。CDQM是一个永久性的任务，什么是数据中台，而不是一次性的项目。不受控制的数据往往会浪费数据质量，因此严格的监控至关重要。在SAP S/4HANA项目中，CDQM可以作为准备阶段（甚至更早）的一部分进行规划。如果公司没有建立CDQM或类似的体系，调查实际比赛状态和DQ政策的初步努力将需要大量的准备工作，因此应与其他项目工作的相应领导一起规划。实施阶段（暂定）已完成。然后将数据迁移到处于实施阶段的状态，并传输到saps/4HANA系统。最后，企业大数据，良好数据的好处可以立即感受到，并且不会与准备阶段的其他任务发生冲突。SAP在SAP EIM（企业信息管理）的框架下提供了一系列不同的工具和解决方案，这些工具和解决方案提供了CDQM框架内的大部分工作。这些工具得到了一些高级合作伙伴解决方案的补充，这些解决方案可以进一步支持或提高此类项目的各个方面的效率。下面的图片给出了一个概述："最重要的工具在这里："对于一个成功的CDQM，不是所有的解决方案都必须全部使用。然而，一些解决方案有助于初始的DQ项目。当跨越国界的大型团体必须协调和清理来自不同数据源的大量数据时。例如，在这里，Syniti的ADM等工具是完全适用的，世界人工智能，SAP Information Steward由以前的合作伙伴组成，SAP Information Steward是SAP Information Steward的成员。SAP Information Steward是SAP Information Steward的成员。业务对象，如Data Insight、元数据管理和Cleaning Package Builder。借助SAP Information Steward，一个功能强大的应用程序可用于实施公司范围的数据分析、管理元数据和持续检查数据质量。SAP Information Steward能够分析来自不同异构数据源和目标的数据结构和内容，并使用数据质量记分牌监控数据质量的发展。下图概述了SAP Information Steward的核心功能：*Data Insight组件可以生成记分牌来描述当前数据质量，该记分牌可用于描述当前数据质量。通过进一步的数据处理，连续监视允许数据清理过程和DQ策略的符合性："这允许详细的规则来监视每个数据结构的数据质量和DQ准则的符合性。因此，新闻部和信息技术部都有一个工具，促进提高数据质量的动机，并允许对可能存在的弱点进行准确分析。