在开始实施S/4HANA之前，相关的涉众以及项目团队将考虑他们可能面临的许多挑战。在设计新的业务流程或IT环境时，数据质量通常不在首要考虑之列。

然而，事实是，数据质量不能被认为是理所当然的，商业大数据分析，它是一个经常被低估的因素，有很大的可能威胁到成功的实施。

当数据质量不符合预期时，即使是最好的S/4HANA配置也会变得一文不值，用户无法依赖它。

因此，需要做什么才能保证数据质量不会变成噩梦？首先，来自遗留系统（SAP或非SAP）的数据需要清理、映射，然后迁移或转换为与S/4HANA数据模型兼容的格式。然后，一旦数据加载到S/4HANA，北京大数据公司，就需要源和目标之间进行一定程度的协调，以提供数据质量并为业务用户建立信任，大数据有什么用，与数据质量相关的最关键的成功因素可以总结如下：

S/4HANA数据质量

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数据在源系统（在源系统中）和迁移/转换到S/4HANA之前应始终进行清理，以避免典型的"垃圾输入-垃圾输出"现象。这是迄今为止确保数据质量的最简单和最便宜的方法，而不是在数据迁移工具中实现庞大而昂贵的清理逻辑。

数据应在S/4HANA中正确地从源数据模型映射到目标数据模型。这听起来像是一个简单的字段映射练习，但这里我们发现了未来数据质量问题的一个共同来源。这个过程不仅仅是纯粹的"技术"练习，而且往往不仅仅是一个简单的1:1字段映射。相反，需要一定级别的派生逻辑，因此业务用户应始终参与其中，以确保准确性和一致性。

应使用SAP（如Migration Cockpit、Object Modeler）或第三方供应商（如Syniti或WinShuttle）提供的标准工具将数据迁移/转换为S/4HANA。对于具有一定复杂性的大量数据，绝对不建议在Excel中尝试手动方法或使用"DIY"工具和界面。主要原因是迁移数据的验证应始终基于SAP内部逻辑（例如，使用标准BAPI）。

应在源系统和目标系统之间协调数据，以确保满足相应的业务期望。这听起来很简单，但应该为业务用户提供适当的工具（如对账报告）来验证其迁移的数据。同样，可以利用基于SAP的工具（例如使用S/4HANA报告或HANA功能）或第三方工具（例如Syniti或WinShuttle）。

没有人会不同意数据质量在每个ERP或S/4HANA实施中起着关键作用。然而，当涉及到确保数据质量或分配足够资源的实际措施时，云服务器服务商，现实情况就不同了。因此，强烈建议在所有实现领域（如业务流程）或跨功能主题（如测试）中集成数据质量。如果这样做的话，物联，它不仅会在实施过程中获得高额回报，特别是在上线后的长期回报。

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