早在2006年，数学家克莱夫·汉比(Clive Humby)就指出:“数据是新的石油[1],，从而引发了一场似乎没完没了的辩论, 当《云顶集团》在2017年观察到数据已经取代石油成为世界上最有价值的资源时，这个问题应该被认为已经解决了.[2] 但汉比接下来说的话从未有过争议. 他指出，就像石油一样，数据必须经过提炼才能变得有用. 具体地说, 汉比指的是数据“分析”,"尽管他似乎不太可能排除其他形式的精炼它们共同构成了我们现在所知的"企业信息化管理”(EIM).
以下是一些“改进”的总结，它们可以帮助你把数据变成数字时代的“黑金”:
数据统一
数据有多种形式，但大多数都属于结构化数据和非结构化数据的类别. 结构化数据被高度组织成离散的字段，并且很容易被识别, 消化, 搜索, 或者被机器利用. 非组织性数据, 指的是不以机器形式存在的信息, 几乎所有其他的东西(比如:照片, 笔迹, 社交媒体, 邮件内容). 统一当前以多种形式存在的数据对EIM至关重要. 我们在Exela实现这一目标的一种方法是通过认知自动化，包括 战 (机器人过程自动化), 这有助于减少错误并简化流程, 我们邀请你们阅读 这里是关于账单和应收账款的 和 在法律发现的背景下
数据集中
数据筒仓是未在企业范围内集成的独立数据集. 有时是在采用EIM之前遗留的IT系统或预先存在的企业文化的结果, 竖井是有效数据管理的常见障碍, 导致内部不一致, 冗余, 还有其他的低效率. 尽管在某些情况下可能需要对信息进行有限的分割, 为企业启用公共信息源是一个更有用的起点. 例如, “单一事实来源”对于准确有效的财务报告至关重要. 在销售和市场方面, “单一来源”可能意味着你的客户接收一次相同的信息与多次接收相同的信息之间的差异.
联邦搜索
在这些情况下，中心数据集线器是不可能的, 不可取的, 或者不需要, 然而，采用联邦搜索功能以方便信息检索可能是很有意义的. 联邦搜索允许通过单个查询提取不同系统中的信息. 下面是一个示例，说明联邦搜索如何以及为什么可以简化您的公司对KYC(了解您的客户)法规的遵从.
数据分析
分析和建模引擎可以从您的数据集中提取深刻的见解, 使您能够发现模式, 确定相关因素, 并利用预测模型来预测未来的趋势. 想象一下，例如， 一家医院的急诊室，利用病人流量分析来预测一周中的哪些时间, 以及一天中的哪些时间, 需要更多的人手. 或者，如果你的信息被“资产化”，你会收到集成仪表板上的自动触发器，通知你是时候支付设备租赁费用或提交所需的监管披露了.
数据可视化
如果发现的关键信息不能以人们可以理解的方式显示出来，即使是最具洞察力的数据分析也会失去价值. 集成可视化工具是EIM的一个方面，它允许用户轻松地创建直观的图表, 报告, 以及其他比较可视化.
质量控制
不准确的数据有什么价值? 当然是反问句. 一个全面的EIM项目需要 保持数据保真度和可用性的质量控制. 与数据统一和EIM的其他方面一样, 使用认知自动化可以减少错误并简化流程.
最终, 这里有一个残酷的事实在起作用, 这就像数字化转型吗, 实施EIM与其说是一种选择，不如说是一项任务. 就像数字化转型一样, 实现EIM不需要占用您的业务资源, 特别是如果您获得了合适的技术合作伙伴的帮助，该技术合作伙伴在为您所在云顶集团400811的规模的企业“精炼”数据方面经验丰富，并致力于指导您定义和执行整体数据策略的过程.
请继续关注我们EIM系列的后续文章，包括实现EIM的最佳实践.
