⑴ 企業如何基於信息化發展大數據
若想基於信息化發展或構建大數據分析平台，首先要具備良好的信息化基礎去支撐，之後根據企業業務發展，按照IT建設的階段一步步進行，具體內容如下：
1.具備可以支撐數據分析的應用系統。我們都知道企業在發展過程中會產生一定的數據量，而這些數據的來源則是企業內部的信息化系統，首先需要具備可以支撐衫殲分析的應用；
2.實現企業內部數據治理。首先梳理企業的數據標准、服務標准，並完成數據清洗。通過制定企業的數據規范、服務規范，讓各個業務系統擁有統一的標准。之後制定企業統一的數據管理標准，包括數據源的錄入規范，數據審批的管理模式，與各個業務系統間數據傳輸屬性等，讓數據有據可循、有法可依，為決策支持和數據倉庫提供准確的數據源，以供決策分析；
3.構建數據分析平台，搭建數據倉庫。實現相關有效業務數據的採集、存儲、計算分析、配置展現等，這個時候可以以內部數據為主，少量外部數據輔助，使耐旦企業將實體的多項重要屬性定義為多個維度進行深入分析，並進行不同維度的比較分析，為企業當前狀況與未來發展做出或畝沖較為完整、合理、准確的分析和預測。
4.全面構建大數據分析平台。在數據治理與內部為主的數據分析平台建設基礎上，擴大數據分析范圍，數據包括各種外部系統、機器設備、資料庫的數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過對內外部海量數據的採集、存儲、計算、配置、展現等一系列手段，內部實現財務資金、客戶行為、設備運行、竟企情報等分析或監控等，外部提供產業/行業、政府、銀行、國計民生、社交等數據支撐，為企業戰略、規劃、政策、目標等大政方針制定、監督和執行提供支持。
企業基於信息化發展大數據，一定是一個長期的過程，不可急於求成。需要隨著企業的業務發展，當下信息化的進程做為支撐，每一次建設的過程中都要對企業的業務、數據不斷梳理、不斷完善，為大數據平台奠定堅實的基礎，這樣才能讓企業的大數據建設有效落地，並與外界接軌。
⑵ 大數據時代，怎麼做好信息化規劃
一、明確企業的長期與短期戰略規劃。只有知道企業往哪走，如何走，才可專以為信息化屬建設指明一條道路。須知，企業信息化建設，只是輔助企業達成戰略目標的一個有力手段；
二、梳理與明晰企業組織架構和工作流程，在此基礎上找出流程加速的關鍵節點，並審計企業實際運營中的問題，比較分析企業信息化建設所需要解決的問題及期望達成的效果；
三、明確信息化建設的所需模塊、具體目標及原則，並在此基礎上配置資源；
四、明確信息化建設需要解決的問題，思考通過合作信息化管理工具來實現；
五、組建信息化管理的專業團隊，構建信息化建設相應的管理機制，讓信息化建設真正落到實處；如果企業沒有這樣的人才儲備，可以找中大咨詢這樣的公司來做信息化規劃。
⑶ 大數據環境下，如何進行企業信息化過程中的數據安全管理
目前中國企業大多數是中小型企業，這些企業整體信息化進程不高、意識薄弱，企業信息化建設和信息安全現狀令人擔憂， 主要表現在以下幾個方面：
1. 信息安全管理制度不完善
公司對信息化重視程序不夠，內外部的網路使用管理比較混亂，普遍缺少正確的信息化觀念。很多公司只配備了一個網路管理員的崗位，負責簡單的桌面運維和IT設備維護等工作，更別提建立一套信息安全管理制度了。對於員工的上網行為也極少有效管控，容易造成網路病毒的攻擊，存在安全隱患。
2. 缺乏信息安全意識
信息安全不光是由IT部門來制定實施的，而是源於每一個員工、每一台設備、每一台終端、每一個系統，只有控制到最細小的顆粒度，安全保護才能達到最大化，達到每一層的安全保護。大部分企業管理架構的信息安全保護意識不足，全員沒有進行相關的安全教育和培訓。
3. 太過重視項目建設，忽略安全建設
很多企業經營者認為，只要建設了幾個項目，企業就有了信息化。這也是長期存在企業主大腦中的固有思維，都太過於重視單個信息系統的項目建設，而忽略整體IT戰略的規劃，更沒有信息安全建設一說。
4. 信息系統陳舊落後
過於陳舊的系統設備、過於老化的系統軟體、不及時的補丁更新等都會導致信息安全漏洞，使安全風險加大。安全漏洞防範機制不健全、對於緊急事故處理不及時，還有一個就是企業捨不得投資花錢，最終一旦出了安全事故，會付出比設備和系統本身更昂貴的成本。
因此，為了謀求企業的長遠發展，企業應該在經營層面制定信息安全體系。企業IT部門要建立多層次的安全防護體系，制定和完善相應的信息安全管理策略，要以預防為主、綜合管理、人員防範和技術防範相結合的原則，具體措施建議以下：
1. 構建並完善信息安全管理制度
重視IT部門的建設，將IT部門的定位由服務部門轉為業務部門，對IT部門的崗位職責必須進行統一規劃和分工，分工明確，各司其職。保障管理的效率性，防止多頭控制和執行不力的現象出現，保障權責統一。設定使用許可權，未簽訂允許授權單不得進入計算機信息網路或者使用計算機信息網路資源，將安全信息工作落到實處。
2. 提升全員信息安全意識
建立信息安全培訓教育制度，定期培訓，開展講座。組織全體工作人員認真學習《計算機信息網路國際互聯網安全保護管理辦法》，提高自上而下工作人員的維護網路安全的警惕性和自覺性。一旦發現從事危害計算機信息網路安全的操作活動的，承擔相應的處罰責任，簽訂安全信息保密承諾書。從各部門級出發，針對這些信息隱患制訂安全防範措施。
3. 及時改進安全方案，調整安全策略
隨著信息技術的不斷進步和發展，企業的信息安全策略也要因時而變。面對各種新的未知技術和威脅，不是所有的信息安全問題都可以一次性解決，人們對信息安全問題的認識是隨著技術和應用的發展而逐步提高的，不可能一次就發現所有的安全問題。
綜上，信息安全是相對的，不是絕對的，是一個伴隨著企業信息化應用發展而發展的永恆課題。所以要以戰略的角度來考慮，從信息建設、人員配置、機制流程等方面入手，制定有效的管理策略與措施，加強應對信息安全事件的應急處置能力，維護基礎信息網路、重要信息系統和重要控制系統的安全，保障公司各項生產經營活動安全的順利開展。
⑷ 大數據時代，如何做好企業信息化建設
1、信息化體系要落實並匹配業務戰略。
信息化落實業務戰略往往容易成為一句口號。信息化作為一種投資，必然追求回報，因此信息化戰略規劃必須上升到如何落實企業戰略的高度上來，需要對企業戰略解碼與深度解讀是工作的前提。分析戰略落實的主要舉措、關注點，形成戰略主題集，並對每個主題分析其關鍵成功要素、衡量標准、依賴條件，基本實現路徑的梳理和分析，在此基礎上突出信息化的應用重點，並詳細分析實現的路徑，依賴條件，管理及業務變革要求，最終整合到整體信息化架構中進行通盤考慮
2、信息化建設模式由需求驅動向規劃驅動轉變。
業界仍然普遍存在信息化建設工作的驅動模式由分散的、獨立的業務部門需求進行驅動的建設模式，典型的後果是各個領域各自為戰，局部可能最優，但極難保證整體最優，後期在系統集成、數據整合等方面帶來大量問題，系統架構混亂，維護成本高，集成難度大，系統越做越「沉」，成為企業業務變革、經營管理模式調整不可突破的障礙，成為管理變革和創新的包袱。
「規劃驅動、架構約束」是解決當前信息化工作普遍存在問題的必然選擇。信息化的具體工作不應由獨立需求驅動，而應是在整體規劃的情況下，由規劃驅動，確保整體最優，整體一盤棋，得到良好的整合和統籌。具體到單獨每一個項目或者系統推進時，在技術和實現方案層面通過完整的架構進行規范和約束，按照統一的架構進行子系統實現方案的准備和落實，確保整體架構的一致性、穩定性、靈活性。
3、雲計算、大數據、移動互聯網的應用
新技術的應用是不斷試錯和嘗試的過程，企業信息化部門不僅僅是建設者，同時也是新技術應用的研究者，導入者，對於新技術的應用建議先導入前期的研究規劃的工作，選定應用重點和模式，不斷進行試點推進。
⑸ 大數據下的企業信息化建設
大數據下的企業信息化建設
在各種媒體的連篇累牘的報到和宣傳下，我們的大多數企業對「大數據」一詞想必都不陌生。無論是對於走在社會發展前沿的互聯網、IT產業，亦或是傳統的醫葯、交通行業，大數據必將帶來難以估量的價值。在企業信息化過程中，若掌握對大數據的處理能力，可在今後的信息化發展應用上取得領先地位。面對如今的大數據時代，正在進行信息化改革的工業企業要把握好大數據帶來的機遇，緊跟信息時代的潮流。
1大數據時代
1.1大數據的定義。網路中說，大數據指的是「所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。」由於數據量的龐大，大數據的單位不能用G或T來衡量，起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。大數據是一種海量的、高增長率的以及多樣化的信息資產，它需要新的處理模式來進行數據的處理和應用。
1.2大數據的4V特徵。大數據具有四大特徵：一是數據量巨大。各種智能設備產生了大量的數據，數據量從TB級快速升到PB級別。二是數據類型繁多。如網路日誌、圖片、視頻等。三是價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程，可能有用的數據只有一兩秒。四是處理速度快。因為數據存在時效性，所以大數據要求能夠快速處理。「1秒定律」,這與傳統的數據處理技術有著本質的區別。業界將大數據的特徵歸納為四個「V」,即Volume（容量）、Variety（種類）、Value（價值）、Velocity（實時）。
2大數據時代下工業企業的現狀及存在的問題
2.1 傳統的工業企業的信息化水平不高。改革開放以來我國的工業企業獲得了迅猛的發展，在大數據的時代下我國的信息化系統在傳統企業的應用效率卻得不到較大的提升，傳統的工業企業在節能降耗方面的成效並不顯著。由於信息系統得不到其應有的應用，產品的開發力度也不高，開發新產品的速度和能力也得不到應有的提升。
2.2 工業企業缺乏利用信息化來增強市場應對能力。在國外市場，高新技術企業在利用數據化來增強企業的市場應對能力方面取得了顯著地成果，但是從我國來講，我國的高新技術企業大多數情況下還是處於創業的階段，應對性不強，在通過數據來增強對財務、營銷以及庫存的管理方面仍然存在著較大的問題，在當前的時代條件下如何通過大數據時代下的信息化的發展進步來增強我國工業企業的資金周轉能力以及市場反應性成為了急需解決的問題，因此，我們就需要不斷通過建立起企業的網站來不斷提升工業企業的知名度，以幫助更多的企業在日趨激烈的市場競爭中站穩腳跟，獲得進一步的發展。
2.3大數據時代下傳統產業與當地產業的融合度不高。在當前的大數據時代下，我國的一些企業在實施數據項目時，雖然得到了一定程度的發展，但是並沒有與當地的企業建立起良好的關系，並沒有用高技術新信息來服務於客戶，這樣一來，就出現了傳統產業企業與當地企業脫節的現象，在大數據時代條件下，工業企業更要利用好信息化來不斷推動產業的發展。
2.4 企業信息化建設對政府存在較大的依賴性。由於機構不夠完善，加之部分企業的思想觀念和意識較為落後，使得企業的信息化投入的風險性較大，轉化的成果也很難在短時間內完成，因此企業在技術和人才培訓方面也常常會感到力不從心，這樣一來企業在信息化建設的過程當中對於政府的依賴性仍然較大。
3 明確大數據時代下信息化推動工業企業加強信息化建設的指導思想
3.1 加快我國的國民經濟發展。提升我國社會的信息化水平，以信息化來不斷推動企業的工業化產值，是當前我國進行現代化建設的重點，更是我國利用信息化來促進社會生產力發展的重大戰略措施。在當前來講，我國的企業信息化就是通過現代的信息技術來推動企業信息化的，因此，我們要不斷提高企業深度，不斷加強企業的信息轉化能力，不斷以新的信息、新的技術進步來推動產業的發展進步。從某種意義上來說，企業的信息化能夠在較大的程度上降低企業的生產成本，降低企業的產耗，更好地適應起市場發展的需要。同時也要加快技術進步的腳步，以信息化來帶動產業化，提升企業的經濟效益，帶動企業的創新性發展，這對於我們解決企業生產經營過程當中存在的問題，更好地發揮工業企業的帶動作用起了決定性的作用。在大數據發展的今天，大力推動工業企業的信息化，加快我國國民經濟的發展進步，也是我們更好的適應經濟全球化的客觀需要。
3.2 推動我國工業企業發展進步的戰略思想。我國工業企業實現現代化，不斷增強企業的國際競爭力對於實現以企業為主體，以技術創新為動力，以實現示範企業的發展為新的目標，來大力推廣現代化技術，不斷以信息化來促進工業化，推動企業的優化升級起著重要的作用。
4大數據下的企業信息化建設
4.1 企業信息化過程中的數據安全管理。大數據環境下，信息系統之間是互連的，他們之間會形成一個息息相關的生態圈。大數據的環境會帶來一定的風險，比如：企業自身的商業機密在數據共享時會被泄露；很多敏感數據的所有權和使用權沒有被明確界定；數據量的存儲和安防措施不夠有力等。數據具有共享性，我們在保證數據在大環境下共享的同時，還要注意數據的安全性。我們的信息安全管理工作內容之一就是保證數據在傳遞過程中不會被篡改和泄露。企業在進行信息化建設時，要加強對數據安全問題的控制和管理，以解決大數據時代帶來的新的數據安全性問題，所以大數據時代信息安全管理任重而道遠。
4.2 企業信息化建設中的大數據基礎平台建設。大數據時代的發展需要完善的信息基礎平台，而現有的供電局信息基礎架構還不足以滿足大數據時代的發展需求。我們在進行信息基礎平台的建設和完善時，不僅要增加信息系統的計算能力和數據消化能力，還要重視對數據資源的擴展和融合。業界普遍認為，現今的雲計算技術能夠搭建一個信息基礎設施平台，滿足各類工業企業對數據服務的需要。所以，我們的供電局如果要搭建和完善信息基礎平台，應該利用好雲計算技術，把自身對大數據的存儲和處理能力進一步提高。
4.3 企業信息應用系統逐漸邁入整合化、智能化時代。大數據技術最吸引工業企業的地方不在於它的「大」,而在於數據的「用」--整合、分析、利用等。我們的企業在信息化建設過程中總是會產生大量的數據，這是一種不可避免的現象。而此時，如何將那些海量的數據加以整合和利用是目前企業進一步加強信息化建設遭遇的必須要解決的攔路虎。大數據信息應用系統對如何利用好數據具有不可估量的價值，而在大數據應用系統發揮作用前，企業急需對系統模型和數據規范進行統一和整合。我們的企業在大數據時代的發展和推動下，將信息應用系統推動到智能化的階段。
4.4 加強企業信息化環境建設，為工業企業信息化提供環境保障。建立起企業現代化建設的激勵機制，切實提高企業的信息化水平。進一步加大企業的信息化水平、不斷推動企業管理模式的創新，加強技術合作領域的創新型發展，引進國外先進的經驗和創新發展的實例來促進企業信息化，不斷推動企業整體水平的提高，改造落後的生產管理模式來加強企業的發展進步，使得信息技術能夠真正為工業企業的發展提供力量，為企業信息化創造條件。在大數據時代，工業企業也要充分利用各種形式、各種媒體來加大企業的信息宣傳力度，增強企業的最新信息技術的更新普及，使得企業形成良好的信息化氛圍。另外，企業也可以利用好大數據時代的信息化來建立起網路化的服務平台，使得工業企業的形象以及服務能力得到進一步提升。
5 企業在大數據時代下面對的機遇和挑戰
5.1信息化建設中的缺陷。首先，我們的大多數企業在信息化建設中，都僅僅是對信息技術的簡單應用，而沒有意識到數據將帶給我們的巨大價值。其次，很多大型的國有企業因為受到政策的保護而導致自身危機意識薄弱，在信息化建設中會慢半拍，落後於其他外資或合資企業。還有，許多企業在信息化建設中對大數據技術的重要性認識不夠，在企業管理上缺乏對大數據的應用，導致企業管理高成本、低效率的局面。
5.2 把握住大數據時代帶來的機遇。大數據時代的到來，會給企業帶來革命性的影響。企業通過對大數據的分析和挖掘，可以優化自己的信息管理流程，逐漸變成精細化、數據驅動型的管理。企業傳統的管理和運營模式會被改變，大數據將成為企業的決策中心，並提高企業對市場的反應能力和降低企業管理成本。不同行業、不同規模的企業在大數據發展中受到的影響程度也不同，總的來說，就是大數據技術應用越深，企業吸收的價值也越大。目前來看，企業主要需要做的就是利用大數據技術不斷提升自己的信息化水平，並積極挖掘大數據的應用。
5.3 應對大數據的挑戰措施。大數據時代的到來，為我們的企業帶來機遇的同時，也帶來了一些挑戰。面對這些挑戰我們的企業可以做出以下措施來應對：一是加強領域的合作，各相關技術領域的專家要加強合作與共贏；二是開發高效的數據密集型計算方法，科學家們需要加大研發力度；三是在信息化應用過程中不斷進行調整，遇到具體問題要具體分析。
6 結束語
隨著大數據時代的到來，國際上許多企業在信息化建設中遭遇著各種各樣的機遇和挑戰。在這種情況下，哪個企業能最快地適應和習慣新形式下的數據模式，熟悉和掌握最新最有效率的數據處理方式，那個企業就能在信息化建設中佔得先機，取得主動權。大數據時代是針對國際來說的，所以為了緊跟國際步伐甚至超越某些國家，我國的許多企業開始投入到大數據技術的研究中，以期能夠盡快的建立和完善自身的信息化建設，並提高企業的核心競爭力，為企業的未來發展前景尋找有力的支撐。
⑹ 大數據時代會為企業的信息化帶來什麼
大數據時代會為企業的信息化帶來什麼
大數據時代的到來使得企業的信息化更加完備，那麼"大數據"的到來又為企業信息化建設帶來了怎樣的改變呢？
1、實現對顧客群體的細分
智能設備等信息技術的發展，已經改變了人們的消費方式，以客戶為中心的思想才是當下企業的發展之路。"大數據"可以幫助企業對顧客群體進行細分，實現對內每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動，以提高客戶的成交效率，降低成本。
2、模擬實境
隨著越來越多的產品裝載感測器，汽車以及智能手機的普及使得可收集的數據呈爆炸性增長。而且Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。通過雲計算和"大數據"分析技術可以幫助企業實施的把這些數據連同交易行為等的數據進行儲存和分析。通過"大數據"技術可以將這些數據整合進行深度的挖掘，可以在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。從而發覺新的需求和提高投入的回報率。
3、提高投入回報率
除了上文所提到的通過模擬實境來評估、預測和改善投入的回報率之外，還可以將"大數據"能力強的部門通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把"大數據"和"大數據"能力比較薄弱的部門進行分享，幫助他們利用"大數據"創造商業價值，繼而提高整個管理鏈條和產業兩套的投入回報率。
4、管理客戶關系
客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。 "大數據"可以幫助企業了分析和了解客戶的屬性。
5、實現個性化精準推薦
在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。
以日常的"垃圾簡訊"為例，信息並不都是"垃圾"，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣"垃圾簡訊"就成了有價值的信息。
6、數據搜索
數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著"大數據"時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。
運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據"具備更全面維度"，更具商業價值。典型應用如中國移動的"盤古搜索"。
7、優化企業資源
在企業的管理或生產中，總是會產生許多的信息資源，如果無法對這些資源進行有效的利用，那麼就會造成資源的浪費或者是丟失，增加企業的成本。"大數據"技術的應用可以幫助企業及時的進行數據的集成和分析，見有用的數據進行整合存儲，幫助企業進行機會的調整，最大化利用企業資源，減少損失。
"大數據"技術的應用使得企業對各種信息資源的利用更加完善，對市場動態、客戶信息的把握更加准確，使得企業的信息化建設更進一步發展。
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⑺ 大數據時代企業須打好信息資源整合攻堅戰
大數據時代企業須打好信息資源整合攻堅戰
數據被認為是新時期的基礎生活資料與市場要素，重要程度不亞於物質資產和人力資本。
近年來，企業產生的數據量呈指數級增長，信息資源爆炸式激增，其中非結構化的數據信息達到85%左右，傳統的信息資源管理技術已經無法應對大數據時代的挑戰。
Hadoop等大數據技術和其他大數據工具和設備的出現以及雲計算數據處理與應用模式的廣泛運用，為企業處理日益增長的海量非結構化數據提供了高效、可擴展的低成本解決方案，彌補了傳統關系型資料庫或數據倉庫處理非結構化數據方面的不足，深化和拓展了企業商業智能和知識服務能力，形成了數據驅動的決策機制，提高了決策水平。
因此，大數據時代，企業應轉變信息資源管理工作模式和利用方式，以價值創造為核心，以新一代信息技術深度應用為抓手，加強信息資源整合，精準、快速地提取增值性的有效信息，打響信息資源整合攻堅戰。
信息資源難題
大數據時代，物聯網、雲計算、移動互聯網等新一代信息技術在企業產品研發、客戶關系管理、風險管理、供應鏈管理、決策支持等環節的應用逐步深入，具有「大量（Volume）、多樣（Variety）、快速（Velocity）、價值（Value）」特性的信息被大量創造出來。這些信息資源在統一標准規范、實時精準管控和深層價值挖掘上難度較大，企業面臨信息資源管理的巨大挑戰。
結構復雜多樣，統一標准規范難。大數據時代，信息資源在組織上表現為非線性化，超文本、超媒體信息逐漸成為主要的方式；同一伺服器上的信息資源也可能在數據結構、字元集、處理方式等方面存在差異。大數據這一結構復雜多樣的特性給信息資源統一標准和規范的建立帶來麻煩，使得體量龐大的結構化和非結構化的信息資源處於無序組織狀態。標准化、規范化企業信息資源是未來企業信息化建設的重點和難點之一。
動態性與交互性並存，實時精準管控難。大數據時代，互聯網信息是企業信息資源的重要組成部分，豐富的網路信息資源為企業數據獲取提供了便利，這些資源為企業進行大規模、精準化的消費者行為研究提供了機會，而互聯網信息的動態性是顯而易見的，具有很大的自由度和隨意性。同時，交互性是網路信息傳播的最大特點，互聯網形成了企業與用戶溝通的橋梁，企業和用戶共同參與，使得信息雙向流動。企業對自由靈活的且互動性強的信息資源實時精準控制難度越來越大。
數量龐大且內容多樣，深層價值挖掘難。大數據時代企業信息資源包羅萬象，一方面是與外部的客戶、合作夥伴通過文本信息、社交網路、移動應用等形式進行互動時產生大量的數據；一方面，企業內部生產研發、綜合辦公、視頻監控等日常經營管理活動產生的大量信息。這些信息資源在形式上表現為文本、圖像、音頻、視頻等，是多媒體、多語種、多類型信息的混合體。
研究表明，中國捕獲和產生的數字信息量有望在2012年至2020年間增至8.5ZB，實現22倍的增長，或保持50%的年復合增長率。企業在PB級甚至EB級的數據中尋找相關信息無異於大海撈針，利用信息驅動決策的成本和復雜性與日俱增。
不對稱發展
傳統粗放式信息資源管理的整合度不高。企業信息資源長期處於粗放式管理狀態。企業對內部產生和外部反饋的大量數據信息僅僅是存儲下來，缺少信息的甄別、分類、整合和加工，很少利用信息進行管理決策，信息資源的利用率非常低。大多數企業缺乏有效的方法、手段和機制對信息資源進行管理，無法及時有效的對信息資源進行提取、集成和分析，整合度非常低。
信息資源管理缺乏對大數據的深度認知。就企業而言，信息資源管理的核心目標就是確保信息資源的有效利用，做到正確決策。企業只有深度認知大數據特徵以及大數據給企業信息資源管理帶來的難點，才能有序組織和管理結構復雜、大量、實時且潛在價值高的數據信息，才能及時、准確地挖掘分析出海量數據信息的潛在價值，才能確保信息資源的有效利用。然而，多數企業在信息資源管理過程中，對大數據的認知還只留於表面，導致信息資源的有效利用率偏低。
信息資源管理缺乏數據治理體系化建設。數據治理尚屬比較新興的、發展中的概念，隨著「大（大數據）雲（雲計算）平（平台）移（移動互聯網）」等新一代信息技術的飛速發展，對企業數據質量的要求越來越高，企業亟需數據治理（Data Governance）來輸出規則的可信度高的數據。
然而，目前國內大多數企業在數據治理方面還處於初級階段，只是做了簡單的數據質量檢查、數據歸檔、數據安全等分散性的數據處理工作，沒有形成數據治理方法論，數據作為企業核心資產來運作的理念尚未形成，完整的數據治理體系建設缺失。
整合資源
統一信息資源模式，強化數據標准建設。大數據時代，企業信息資源整合的關鍵是依託企業主數據管理（MDM，Master Data Management），強化數據標准化建設，實現信息資源模式的統一。企業主數據管理就是將企業的多個業務系統中整合最核心的、最需要共享的數據（主數據），集中進行數據的清洗和豐富，並且以服務的方式把統一的、完整的、准確的、具有權威性的主數據分發給企業內需要使用這些數據的應用。
總結多年企業信息化規劃經驗，結合大數據時代企業信息資源管理的要求，提出了識別、診斷、規劃、實施、維護5個階段實現企業主數據管理的方法論。
推進結構化和非結構化數據的融合發展。大數據時代，實現企業海量復雜數據信息的科學有效管理是保障大數據技術能夠充分挖掘企業信息資源的潛在價值的前提。紙質信息與數字化的視頻、音頻、郵件、圖片等非結構化數據在企業信息資源中的比重的逐步攀升，蘊含了豐富的潛在價值。這些非結構化數據的構造方法重復率高、冗餘存儲明顯，且不同對象之間可能存在復雜的關系。然而，傳統的面向對象的數據模型無法實現對非結構化數據的組織和管理。
因此，企業需推進結構化和非結構化數據的融合式發展，將超文本、超媒體數據模型和面向對象數據模型進行融合，構建適合結構化和非結構數據統一組織和管理的數據模型。
積極部署大數據應用，驅動信息資源的有效利用。大數據時代，企業信息資源整合的最終目標是利用大數據分析與挖掘技術實現信息資源的高效利用。應用系統是大數據的根基，企業應加大大數據技術的應用部署力度，綜合運用雲計算、分布式計算、數據交換、數據倉庫、數據挖掘以及非結構化的數據處理等多層次的大數據技術搭建大數據平台。
重視數據安全管理，確保大數據生態圈信息安全。大數據時代，信息系統之間互聯是必然的，他們會形成一個息息相關的生態圈。在這一生態圈裡，存儲和管理的大量數據信息是企業市場競爭力的核心，需要對數據安全問題進行控制和管理。因此，企業在信息資源整合過程中應以數據安全管理為前提，需要與上下游企業以及安全管理機構、評測機構等第三方機構開展廣泛合作，從企業管理制度、流程和技術手段等多方面協作確保大數據生態圈的數據信息安全。
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