企业数据是如何“养成”的？

如今，数据仍在以爆炸式的速度增长，成为企业数字化转型的核心驱动力，并成为商业模式创新的重要基础。然而，据统计，只有20%的数据被挖掘和利用，其余80%的绝大多数数据无法发布或完全应用，因为它们无法被访问、信任或分析。

为了挖掘数据的价值，企业必须首先收集数据。一般来说，企业通常需要将数据从不同的系统复制或迁移到中央数据存储(如数据仓库和数据湖)进行管理和分析，最终实现业务。出于历史记录、归档或监督的目的，这是企业必须采用的方法。

另一方面，对于一些具有更高安全级别的数据，作为对现有方法的补充，企业也可以通过数据虚拟化从源跨多个系统分析和查询数据。这不仅可以降低成本，避免移动和复制造成的延迟，还可以简化分析步骤并确保其准确性。

然而，并不是每个数据都对企业有价值。在分析数据之前，必须以统一的方式组织和管理所有数据，包括数据清理、集成、编目和治理，以便确认和优化数据价值。例如，转换和组织结构化和非结构化数据，处理不合规和不可信的数据，等等。在这个过程中，企业需要一个统一的治理和集成平台来了解数据是否正确和可用，并确保数据的安全性。

目前，数据分析工具不断升级。借助人工智能工具和平台，不仅可以随时随地访问数据，还可以为数据挖掘和统计分析对数据集进行训练和建模。此外，根据人工智能分析结果的跟踪，人工智能还可以根据不断变化的业务条件进行调整和管理，最终实现预测分析和规范分析，为企业业务授权做好充分准备。

当然，数据来自商业，并最终回归商业。可信的数据分析结果，通过与不同系统数据的集成和与特定业务场景的集成，将为企业提高运营效率、节约成本、实现业务洞察、改善客户体验和创新业务模式提供智能和自动化的方法，并为企业决策提供参考和建议。

中国大数据产业发展前景广阔。物联网将成为主要驱动力。从全球大数据市场的未来发展趋势来看，真正的大数据问题以及为什么只有机器学习才能解决韩国大数据带来的创伤。从大数据时代技术的产业价值和功能价值来看，如何避免陷入“算法崇拜”？

可以看出，人工智能祝福的数据价值将从分散到聚合，从离线到在线，从静态到流动完全释放出来。