數(shù)據(jù)被認為是新時期的基礎生活資料與市場要素，重要程度不亞于物質資產和人力資本。近年來，企業(yè)產生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，信息資源爆炸式激增，其中非結構化的數(shù)據(jù)信息達到85%左右，傳統(tǒng)的信息資源管理技術已經無法應對大數(shù)據(jù)時代的挑戰(zhàn)。Hadoop等大數(shù)據(jù)技術和其他大數(shù)據(jù)工具和設備的出現(xiàn)以及云計算數(shù)據(jù)處理與應用模式的廣泛運用，為企業(yè)處理日益增長的海量非結構化數(shù)據(jù)提供了高效、可擴展的低成本解決方案，彌補了傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫處理非結構化數(shù)據(jù)方面的不足，深化和拓展了企業(yè)商業(yè)智能和知識服務能力，形成了數(shù)據(jù)驅動的決策機制，提高了決策水平。

大數(shù)據(jù)時代到來，企業(yè)發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)并存

（一）大數(shù)據(jù)掀起企業(yè)發(fā)展革新浪潮

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)逐漸變現(xiàn)為獨特的流通貨幣。企業(yè)大數(shù)據(jù)的真正核心應用價值不在于數(shù)據(jù)本身，而是利用數(shù)據(jù)在企業(yè)內部驅動管理模式的轉變、營銷模式的創(chuàng)新和IT系統(tǒng)架構的變革等，通過大數(shù)據(jù)的運用，促使企業(yè)經營業(yè)務的順利開展，為引導企業(yè)戰(zhàn)略決策提供重要的依據(jù)。如：快速消費品行業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析產品潛在購買關聯(lián)；汽車研發(fā)企業(yè)通過分析車輛運行情況等大數(shù)據(jù)來優(yōu)化用戶體驗；金融行業(yè)利用大數(shù)據(jù)評估個人信用風險等等。企業(yè)對于海量數(shù)據(jù)的深度挖掘和運用，將掀起新一波生產率增長和消費者盈余浪潮。

大數(shù)據(jù)驅動企業(yè)管理模式轉變。大數(shù)據(jù)時代推動企業(yè)管理模式轉變主要體現(xiàn)在“數(shù)據(jù)資產化”和“決策智能化”兩個方面。第一，大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)信息逐漸成為企業(yè)重要戰(zhàn)略性資源，擁有的數(shù)據(jù)信息越多，能夠挖掘分析獲取的潛在價值就越豐富，信息化建設投資回報率就越大。因此，企業(yè)信息部門將逐漸由“成本中心”轉變?yōu)椤袄麧欀行摹?。第二，有關數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)數(shù)據(jù)智能化程度提升10%可提高15%的產品和服務質量。大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)可對大量的客戶、業(yè)務、營銷、競爭等多方面數(shù)據(jù)信息進行分析挖掘，提取有用價值信息，進行智能化決策分析，制定更加可靠的戰(zhàn)略。因此，企業(yè)管理將通過決策智能化實現(xiàn)從“業(yè)務驅動”到“數(shù)據(jù)驅動”的轉變。

大數(shù)據(jù)驅動企業(yè)營銷模式創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)營銷模式的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在對消費者的需求預測和對產品的功能性驗證兩方面。企業(yè)在運用云平臺模式的基礎上，構建了暢通的用戶行為和反饋的獲取渠道，再引入Hadoop等輕量級、開源的大數(shù)據(jù)分析工具，通過大數(shù)據(jù)分析，深刻理解消費者的需求，拉近了與消費者的距離。在此基礎上，創(chuàng)新企業(yè)營銷模式，一方面，通過高效分析大量的消費使用信息做出消費需求的預判；一方面，通過用戶行為監(jiān)控，針對用戶行為和需求反饋快速做出產品功能調整，實現(xiàn)產品功能商業(yè)價值存在與否的驗證。

大數(shù)據(jù)驅動企業(yè)IT系統(tǒng)架構變革。IT系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)的根基?，F(xiàn)代企業(yè)IT系統(tǒng)架構模型多以Scale-UP為主，主要建立在IOE（IBM小型機、Oracle數(shù)據(jù)庫、EMC存儲）+Cisco模型基礎上，能夠適應既定模型下一定數(shù)據(jù)量的業(yè)務流程的要求。而大數(shù)據(jù)時代對企業(yè)IT系統(tǒng)的要求將會超越現(xiàn)有廠商架構的技術頂點，IT支出與數(shù)據(jù)信息的增長將呈現(xiàn)線性正相關。據(jù)賽迪顧問統(tǒng)計，各行業(yè)大數(shù)據(jù)IT投資規(guī)模在急速攀升，2012年投資規(guī)模超過4.5億，2013年已達到10億規(guī)模，有望在2016年突破百億規(guī)模。企業(yè)面臨成本、技術和商業(yè)模式的嚴峻挑戰(zhàn)。目前，國產化熱潮來襲，呈現(xiàn)出利用Scale-out架構+開源軟件逐步替代現(xiàn)有系統(tǒng)架構的“去‘IOE’”的信息化建設趨勢。

（二）大數(shù)據(jù)時代企業(yè)信息資源管理的難點

大數(shù)據(jù)時代，物聯(lián)網、云計算、移動互聯(lián)網等新一代信息技術在企業(yè)產品研發(fā)、客戶關系管理、風險管理、供應鏈管理、決策支持等環(huán)節(jié)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(chuàng)造出來。這些信息資源在統(tǒng)一標準規(guī)范、實時精準管控和深層價值挖掘上難度較大，企業(yè)面臨信息資源管理的巨大挑戰(zhàn)。

結構復雜多樣，統(tǒng)一標準規(guī)范難。大數(shù)據(jù)時代，信息資源在組織上表現(xiàn)為非線性化，超文本、超媒體信息逐漸成為主要的方式；同一服務器上的信息資源也可能在數(shù)據(jù)結構、字符集、處理方式等方面存在差異。大數(shù)據(jù)這一結構復雜多樣的特性給信息資源統(tǒng)一標準和規(guī)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于無序組織狀態(tài)。標準化、規(guī)范化企業(yè)信息資源是未來企業(yè)信息化建設的重點和難點之一。

動態(tài)性與交互性并存，實時精準管控難。大數(shù)據(jù)時代，互聯(lián)網信息是企業(yè)信息資源的重要組成部分，豐富的網絡信息資源為企業(yè)數(shù)據(jù)獲取提供了便利，這些資源為企業(yè)進行大規(guī)模、精準化的消費者行為研究提供了機會，而互聯(lián)網信息的動態(tài)性是顯而易見的，具有很大的自由度和隨意性。同時，交互性是網絡信息傳播的最大特點，互聯(lián)網形成了企業(yè)與用戶溝通的橋梁，企業(yè)和用戶共同參與，使得信息雙向流動。企業(yè)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(shù)量龐大且內容多樣，深層價值挖掘難。大數(shù)據(jù)時代企業(yè)信息資源包羅萬象，一方面是與外部的客戶、合作伙伴通過文本信息、社交網路、移動應用等形式進行互動時產生大量的數(shù)據(jù)；一方面，企業(yè)內部生產研發(fā)、綜合辦公、視頻監(jiān)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(xiàn)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(shù)字信息量有望在2012年至2020年間增至8.5ZB，實現(xiàn)22倍的增長，或保持50%的年復合增長率。企業(yè)在PB級甚至EB級的數(shù)據(jù)中尋找相關信息無異于大海撈針，利用信息驅動決策的成本和復雜性與日俱增。

企業(yè)信息資源管理體系與信息技術發(fā)展不對稱

（一）傳統(tǒng)粗放式信息資源管理的整合度不高

企業(yè)信息資源長期處于粗放式管理狀態(tài)。企業(yè)對內部產生和外部反饋的大量數(shù)據(jù)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(shù)企業(yè)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。

（二）信息資源管理缺乏對大數(shù)據(jù)的深度認知

就企業(yè)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(yè)只有深度認知大數(shù)據(jù)特征以及大數(shù)據(jù)給企業(yè)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(shù)據(jù)信息，才能及時、準確地挖掘分析出海量數(shù)據(jù)信息的潛在價值，才能確保信息資源的有效利用。然而，多數(shù)企業(yè)在信息資源管理過程中，對大數(shù)據(jù)的認知還只留于表面，導致信息資源的有效利用率偏低。

（三）信息資源管理缺乏數(shù)據(jù)治理體系化建設

數(shù)據(jù)治理尚屬比較新興的、發(fā)展中的概念，隨著“大（大數(shù)據(jù)）云（云計算）平（平臺）移（移動互聯(lián)網）”等新一代信息技術的飛速發(fā)展，對企業(yè)數(shù)據(jù)質量的要求越來越高，企業(yè)亟需數(shù)據(jù)治理（Data Governance）來輸出規(guī)則的可信度高的數(shù)據(jù)。然而，目前國內大多數(shù)企業(yè)在數(shù)據(jù)治理方面還處于初級階段，只是做了簡單的數(shù)據(jù)質量檢查、數(shù)據(jù)歸檔、數(shù)據(jù)安全等分散性的數(shù)據(jù)處理工作，沒有形成數(shù)據(jù)治理方法論，數(shù)據(jù)作為企業(yè)核心資產來運行的理念尚未形成，完整的數(shù)據(jù)治理體系建設缺失。

大數(shù)據(jù)時代企業(yè)如何進行信息資源整合

（一）統(tǒng)一信息資源模式，強化數(shù)據(jù)標準建設

大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)信息資源整合的關鍵是依托企業(yè)主數(shù)據(jù)管理（MDM，Master Data Management），強化數(shù)據(jù)標準化建設，實現(xiàn)信息資源模式的統(tǒng)一。企業(yè)主數(shù)據(jù)管理就是將企業(yè)的多個業(yè)務系統(tǒng)中整合最核心的、最需要共享的數(shù)據(jù)（主數(shù)據(jù)），集中進行數(shù)據(jù)的清洗和豐富，并且以服務的方式把統(tǒng)一的、完整的、準確的、具有權威性的主數(shù)據(jù)分發(fā)給企業(yè)內需要使用這些數(shù)據(jù)的應用。賽迪經略總結多年企業(yè)信息化規(guī)劃經驗，結合大數(shù)據(jù)時代企業(yè)信息資源管理的要求，提出了識別、診斷、規(guī)劃、實施、維護5個階段實現(xiàn)企業(yè)主數(shù)據(jù)管理的方法論。

（二）推進結構化和非結構化數(shù)據(jù)的融合發(fā)展

大數(shù)據(jù)時代，實現(xiàn)企業(yè)海量復雜數(shù)據(jù)信息的科學有效管理是保障大數(shù)據(jù)技術能夠充分挖掘企業(yè)信息資源的潛在價值的前提。紙質信息與數(shù)字化的視頻、音頻、郵件、圖片等非結構化數(shù)據(jù)在企業(yè)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(shù)據(jù)的構造方法重復率高、冗余存儲明顯，且不同對象之間可能存在復雜的關系。然而，傳統(tǒng)的面向對象的數(shù)據(jù)模型無法實現(xiàn)對非結構化數(shù)據(jù)的組織和管理。因此，企業(yè)需推進結構化和非結構化數(shù)據(jù)的融合式發(fā)展，將超文本、超媒體數(shù)據(jù)模型和面向對象數(shù)據(jù)模型進行融合，構建適合結構化和非結構數(shù)據(jù)統(tǒng)一組織和管理的數(shù)據(jù)模型。

（三）積極部署大數(shù)據(jù)應用，驅動信息資源的有效利用

大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)信息資源整合的最終目標是利用大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術實現(xiàn)信息資源的高效利用。應用系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)的根基，企業(yè)應加大大數(shù)據(jù)技術的應用部署力度，綜合運用云計算、分布式計算、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘以及非結構化的數(shù)據(jù)處理等多層次的大數(shù)據(jù)技術搭建大數(shù)據(jù)平臺。