据清洗工具:如何通过数据质量标准保障S/4HANA 平稳 可预测的转型

组织如何确保高质量数据，以实现平稳、可预测的S/4HANA系统迁移？西门子能源携手埃森哲与SNP，通过部署创新的“数据清洗方案”（Data Washing Machine）方案——这项由埃森哲研发的解决方案能显著提升数据质量并优化迁移流程，从而保障系统升级的高效与可靠。

重新定义大规模迁移中的数据质量

在SNP，我们致力于帮助企业实现向SAP S/4HANA及RISE with SAP平台的无缝、可预测迁移。近期，我们与埃森哲在西门子能源的转型项目—“数据清洗机”中展开了合作。这一创新举措超越了传统的数据迁移范畴，从源头就聚焦于确保高标准的数据质量。通过整合先进工具与方法论，西门子能源成功克服了常见的数据挑战，为迁移项目树立了全新标杆。本文将深入探讨该项目如何重塑大规模系统迁移的实践，并为客户交付持久可靠的价值成果。

项目主要信息：

■ 项目类型：数据质量提升和迁移增强，实现业务敏捷性；

■ 项目范围：10多个源系统，数百万业务伙伴数据；

■ 合作伙伴：西门子能源、SNP 和埃森哲之间的合作；

■ 成果体现：数据质量从首次迁移测试前的62%提高到95%，价值实现周期显著缩短。

当前挑战：迁移测试中突发的数据质量问题

传统数据迁移往往如同穿越雷区。首次迁移测试常暴露出数据质量缺陷——重复记录、格式混乱、信息残缺等问题层出不穷。团队不得不边迁移边补救，既拖累进度，又危及最终S/4HANA系统的质量基准。

西门子能源在规划将千万级数据从10多个源系统迁移至全球统一S/4HANA平台时，就预见了这一挑战。其核心诉求包括：在整合异构应用系统的同时，嵌入强大的主数据治理(MDG)框架，并确保数据完整性。这种企业级转型涉及ERP/非ERP系统、SAP/非SAP平台的多种数据迁移、合并、标准化与去重等复杂需求。

破局方案：数据质量的前瞻性治理

埃森哲智能数据质量(IDQ)方法论开创了数据治理新范式——将数据质量管控前置到项目全生命周期起点，而非被动应对迁移过程中的数据缺陷。这绝非一次性清洗，而是确保数据准确性、一致性与可用性的持续性业务流程。

为满足西门子能源的特殊需求，埃森哲与SNP联合部署”数据清洗方案”，实现IDQ工具与CrystalBridge平台的无缝集成：

■ 埃森哲IDQ（Intelligent Data Quality）解决方案：是一款基于云的SaaS工具，旨在提供持续的数据分析、清洗与监控能力，全程保障数据安全。

■ SNP CrystalBridge平台：可处理基于表结构和对象数据的双向负载，特别适合复杂数据对象的高效迁移。这种端到端方案完美适配S/4HANA迁移、系统拆分与合并、数据标准化等多样化转型场景。

数据清洗方案（Data Wash Machine）的工作原理

选择性数据提取：SNP CrystalBridge从各种源系统选择性地提取数百万个活跃的业务合作伙伴数据，确保仅捕获相关且需要的数据。

数据分析：使用IDQ对数据进行分析—应用逻辑来识别记录中的规则，帮助查明差异。这些规则建议数据清理操作并识别需要修复的情况。

源系统清理：直接在源系统中实施清理操作，确保在源头上解决数据不准确之处。

黄金记录创建：清理后，将创建一个“黄金记录”，作为数据的权威、高质量版本。

高质量数据加载：SNP CrystalBridge执行最终迁移，将经过验证的高质量数据加载到S/4HANA实例中。

项目成果：高质量数据加速价值实现和转型成功

在几个周期中，在3周的冲刺中应用了700多条规则，每条规则都针对特定的数据集。这些迭代将数据准确性从62%提高到95%，为第一次迁移测试提供更清晰、更可靠的数据，并为更平稳的整体过渡奠定了基础。这种执行可以在短短几个小时内快速准确地实现！借助SNP CrystalBridge，我们可以在一小时内提取数百万个业务合作伙伴对象。

该项目的独特之处在于埃森哲IDQ和SNP CrystalBridge之间的无缝集成。它们共同创建了一个强大的系统，数据清理、治理和迁移可以协调进行。这些工具协同工作，确保每个阶段的准确性和效率。

树立数据迁移新标杆

埃森哲与SNP为西门子能源打造的这项合作，正在重新定义数据迁移的行业标准。通过从项目初始阶段就聚焦数据质量，并将智能数据治理深度融入迁移流程，企业能够实现向S/4HANA平稳、可预测的过渡。”数据清洗方案”的创新价值不仅在于数据迁移本身，更在于确保迁移的是经过深度治理、精准可靠且可直接投入业务使用的优质数据。

在SNP，我们很荣幸能参与这一突破性项目，并期待将同类解决方案推广给更多追求卓越数据质量、致力于成功实现S/4HANA迁移的企业客户。这一实践成果证明：当数据治理与迁移技术完美结合时，企业数字化转型将获得质的飞跃。