决定企业如何开展业务的两个因素是 - 不断涌入的数据和云服务的扩散。公司需要具有可操作性的有洞察力的信息，从而更好地利用市场机会，确保客户以时间的方式享受快乐。

转换云中存在的大量数据需要强大的计算能力和将其转换为信息资产的最高识别能力。目前可用的数据量以及处理非结构化数据的复杂性包括所有可用数据的大部分是一项艰巨的任务。但是现在的客户无论是B2B还是B2C，都需要即时的结果。因此，现在是企业改革其信息管理和商业智能方法的时候，以便通过新时代业务驱动因素 - 大数据和云计算的紧急情况简化业务。

改进的云数据管理解决方案

全球IT研究和咨询公司将企业信息管理（EIM）描述为一种整合学科，用于在组织和技术边界上构建，描述和管理信息资产，以提高效率，提高透明度并实现业务洞察。

运行应用程序

EIM可以有时会压倒一切，因为它包括一整套服务来检查数据的真实性，将非结构化和半结构化数据转换为完全结构化的数据，数据的正确集成，随时管理其质量，报告和制定策略最好利用它在一个企业的景观，等等。

企业需要提供涵盖完整EIM生命周期的端到端数据管理服务的解决方案。涉及的不同阶段 需要特别考虑构建，设计和实现高效数据池。制定数据架构的正确基础是赢得的一半。您需要正确的信息架构来制定利用数据并利用其竞争优势的游戏计划。

基于以下信息架构：

设计动态数据模型

专注于可重用的数据

轻松部署元数据

提取，变换，加载

您的企业数据可能驻留在各种公共和私有云配置的多个位置。成功挖掘所有数据本身是艰苦的工作。找到开采的各种类型的数据之间的关系可能是艰巨的。尽管如此，整合所有信息是所有EIM策略的基础。

您的信息数据库需要一种科学的处理方法。在特定数据集上首先为零，然后从该数据库提取正确的信息，以获得所需的内容。第二步涉及使用一组预定义的规则来转换数据，以清理数据并将其转换成急需的形式和功能。最后一步是将转换后的数据加载到一个集成的数据库中，每当需要采取一些行动或者需要得出见解时，它将被引用。

推动企业前进的分析

业务分析是一个热门领域，公司头目是向这个方向投入大量资金。分析从根本上涉及使用统计方法来探索大量数据以获取业务收益。世界各地的数据驱动型组织都通过在云中的数据部署高级分析工具来获益。

应用于云端

企业从业务分析中获得的收益取决于以下三个因素：

访问的数据质量

熟练的数据分析师的可用性

存在数据驱动型文化

企业数据分析师的工作是梳理云数据，并提出可靠的知识库，以利用未来的商业机会。所使用的统计方法和技术与处理数据的人员的领域熟练程度至关重要。

本文由重庆网站建设公司润雪科技原创，文章地址：/news/id/1251.html