1.1.3 数据仓库的治理挑战

20 世纪 80 年代，随着数据随机存储技术和数据库技术的使用，人们可以方便地存储和访问计算机系统中的数据，数据管理的概念随之产生。2015 年，DAMA 在 DMBOK2.0知识领域将数据管理扩展为11个管理职能，分别是数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全、数据集成与互操作性、文件和内容、参考数据和主数据、数据仓库、商务智能、元数据、数据质量。

在大数据时代，数据治理（数据资产管理）不仅要做到对数据资产“管得住”和“用得好”，还要满足数据对象的变化（数据量增大，数据来源增多）、处理架构更新换代（云存储和混合式架构等）、组织职能升级变迁（专门的“数据管理部门”）、管理手段自动智能（需要平台式的自动化管理）等高段位要求，这些无疑对当前数据仓库（大数据平台）的实施建设提出了非常高的标准和要求。

结合以上内容，基于大数据时代数据的特点、数据的应用方式和数据治理等多方面的变化，结合企业数字化转型的核心目标，当前数据仓库（大数据平台）的建设，要从架构、效率、业务价值、技术特性、数据治理等方面进行综合考量、科学实施，才能为企业打造一个功能相对完备、兼具高扩展性和高维护性的数据基础平台。传统的SAP BW平台显然是无法实现这些目标的，这也是SAP BW/4HANA诞生的基础。