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资料内容如下：

通过大数据应用，为企业提供了业务运营监控和决策智能化，优化了企业整体的信息生态系统。同时通过大数据应用与业务运作的融合，实现了企业业务模式的优化甚至是整体商业模式的变革创新。

企业应怎样实现大数据应用

大数据在给企业带来价值的同时，也带来前所未有的挑战。作为一项系统工程，需要从战略、管理、业务、技术等多方面形成合力，才能发挥出大数据的最大效用。

战略层面

• 大数据已成为和实物、人力同等重要的资产；
• 作为一种资产，企业需要明确大数据的战略定位，从战略层面重视和推动大数据的应用。

管理层面

• 大数据是一种新的发展模式，其发展必然引起管理的变革，需求企业高层、业务部门与IT部门的紧密配合；
• 大数据实现需要与业务模式、IT管控机制、IT系统进行有效整合，同时还需建立针对大数据本身的管理机制。

业务层面

• 业务发展是大数据应用的驱动力，如何实现大数据应用与业务的融合，如何找准切入点是关键所在；
• 业务部门对大数据应用的关注和需求是大数据价值实现的必要动力。

技术层面

• 大数据基础平台是实现大数据应用的基础支持，需要全新的IT架构，对企业的技术能力提出了更高要求；
• 企业目前已有数据孤岛现象严重、数据缺乏统一标准、数据质量不高、数据安全问题凸显，这些问题都制约了大数据应用的实现，这些都需要从技术与管理层面进行改善；
• 大数据价值密度低，大数据应用面临投资风险，因此需要选择合适的切入点，以保证投资收益。

数据治理：

规划数据管理的范围与工作路线，对决策支持、风险识别等数据分析方面进行实际应用，同时加强宣传培训、评估数据工作的绩效，指导数据工作持续的改进；通过数据管理和数据应用的组织模式、职责和岗位角色能明确承担数据在各生命周期的管理和服务责任；以数据制度为手段，能有效控制和规范数据管理活动的执行。

建立企业完整数据管理体系，提升数据管理专业能力；打通数据管理中业务和信息化建设间的协作，实现全面的数据管理能力；构建专业化的数据管理系统与工具和专业化的人才梯队提升数据管理效率和效益；探索数据应用的服务模式，提升数据应用专业能力，有效的支持运营管控和执行的统计分析和运营分析，有效支持高层决策的绩效评估和预测分析；为业务创新提供趋势洞察和商业模拟。

数据治理是数据管理和数据应用的高阶规划和控制，良好的数据管理能更好的实现数据的应用，数据应用能反馈促进数据管理能力的提升。数据治理机制是数据治理工作的保障，数据的一切活动均需要在数据的指引下实施开展，并设立数据管理组织进行相关工作的决策、管理与执行，同时制度的制定、流程的明确是数据活动顺利开展的必要条件。

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