大数据时代企业如何整合信息

数据被视为新时期的基本信息和市场因素，其重要性不亚于物质资产和人力资本。

近年来，企业产生的数据量呈指数级增长，信息资源爆炸式增长，其中非结构化数据信息约占85%。传统的信息资源管理技术已经无法应对大数据时代的挑战。

Hadoop等大数据技术的出现，以及云计算数据处理和应用模式的广泛应用，为企业处理日益增长的海量非结构化数据提供了高效、可扩展、低成本的解决方案，弥补了传统关系数据库或数据仓库处理非结构化数据的不足，深化和拓展了企业的商业智能和知识服务能力，形成了数据驱动的决策机制，提高了决策水平。

因此，在大数据时代，企业应改变信息资源管理的工作模式和利用模式，以价值创造为核心，以新一代信息技术的深入应用为出发点，加强信息资源整合，准确快速提取增值有效信息，展开信息资源整合的硬仗。

信息资源问题

大数据时代，物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术在企业产品研发、客户关系管理、风险管理、供应链管理、决策支持等方面的应用逐步深化，创造了大量“量、形、速、值”的信息。这些信息资源很难统一标准和规范、实时准确控制和深度价值挖掘。企业面临着信息资源管理的巨大挑战。

结构复杂多样，难以统一标准和规范。在大数据时代，信息资源在组织上是非线性的，超文本和超媒体信息逐渐成为主要方式；同一服务器上的信息资源在数据结构、字符集和处理方法上也可能有所不同。大数据结构复杂多样，给建立统一的信息资源标准和规范带来困难，使得海量的结构化和非结构化信息资源处于无序的组织状态。企业信息资源标准化是未来企业信息化建设的重点和难点之一。

动态性和交互性并存，难以实时精确控制。在大数据时代，互联网信息是企业信息资源的重要组成部分。丰富的网络信息资源为企业获取数据提供了便利，这些资源为企业进行大规模、准确的消费者行为研究提供了机会。然而，网络信息的动态性是显而易见的，具有很大的自由性和随机性。同时，互动性是网络信息传播的最大特点。

互联网是企业和用户沟通的桥梁，企业和用户共同参与，信息双向流动。企业越来越难以实时准确地控制自由、灵活、互动的信息资源。数量巨大，内容多样，很难挖掘深层价值。在大数据时代，企业信息资源包罗万象。一方面，当通过短信、社交网络、移动应用和其他形式与外部客户和合作伙伴进行交互时，它会生成大量数据；一方面，生产研发、综合办公、视频监控等日常经营管理活动产生了大量的信息。这些信息资源以文本、图像、音频、视频等形式存在。它是多媒体、多语言和多类型信息的混合。

研究显示，从2012年到2020年，中国捕获和生成的数字信息量预计将增加到8.5兆字节，增长22倍，或保持50%的复合年增长率。在PB级甚至EB级数据中寻找相关信息无异于大海捞针，利用信息推动决策的成本和复杂性日益增加。

不对称发展

传统的粗放式信息资源管理整合程度不高。长期以来，企业信息资源受到广泛的管理。企业只存储大量内部生成和外部反馈的数据，缺乏信息筛选、分类、整合和处理，很少利用信息进行管理决策，信息资源利用率很低。大多数企业缺乏有效的信息资源管理方法、手段和机制，无法及时有效地提取、整合和分析信息资源，整合程度很低。

信息资源管理缺乏对大数据的深刻理解。对企业而言，信息资源管理的核心目标是确保信息资源的有效利用和做出正确的决策。只有深刻理解大数据的特点以及大数据给企业信息资源管理带来的困难，企业才能有序地组织和管理复杂、海量、高潜在价值的实时数据信息，及时准确地挖掘和分析海量数据信息的潜在价值，确保信息资源的有效利用。然而，在信息资源管理过程中，大部分企业对大数据的认识都比较肤浅，导致信息资源的有效利用率较低。

信息资源管理缺乏系统的数据治理结构。数据治理仍然是一个相对较新的发展概念。随着“大数据、云， 云计算、平台、移动互联网”等新一代信息技术的快速发展，对企业数据质量的要求越来越高，企业迫切需要数据治理来输出具有高可靠性规则的数据。

然而，目前国内大多数企业仍处于数据治理的初级阶段，只做简单的数据质量检查、数据归档、数据安全等分散的数据处理工作，没有形成数据治理的方法论，数据作为企业核心资产运作的思想尚未形成，缺乏完整的数据治理体系建设。

资源整合

统一信息资源模型，加强数据标准建设。在大数据时代，企业信息资源整合的关键是依靠主数据管理，加强数据标准化建设，实现信息资源模型的统一。企业主数据管理是将企业多个业务系统中最核心、最共享的数据(主数据)进行集成，集中清理和丰富数据，并将统一、完整、准确、权威的主数据分发到企业中需要以服务方式使用这些数据的应用程序中。根据多年的企业信息化规划经验和大数据时代企业信息资源管理的要求，提出了从识别、诊断、规划、实施和维护五个阶段实现企业主数据管理的方法。

促进结构化数据和非结构化数据的整合。在大数据时代，实现对企业海量复杂数据信息的科学有效管理是保证大数据技术能够充分挖掘企业信息资源潜在价值的前提。

纸质信息和数字视频、音频、邮件、图片等非结构化数据在企业信息资源中的比重逐渐增加，蕴含着丰富的潜在价值。这些非结构化数据的构造方法重复率高，冗余存储明显，不同对象之间可能存在复杂的关系。然而，传统的面向对象数据模型不能组织和管理非结构化数据。

因此，企业需要促进结构化数据和非结构化数据的集成开发，整合超文本、超媒体数据模型和面向对象数据模型，构建适合结构化和非结构化数据统一组织和管理的数据模型。

积极部署大数据应用程序，推动信息资源的有效利用。在大数据时代，企业信息资源整合的最终目标是利用大数据分析和挖掘技术实现信息资源的高效利用。应用系统是大数据的基础。非结构化企业应加大大数据技术的应用部署，综合运用云计算、分布式计算、数据交换、数据仓库、数据挖掘、数据处理等多层次大数据技术，构建大数据平台

重视数据安全管理，确保大数据生态系统的信息安全。在大数据时代，信息系统之间的互联是不可避免的，它们将形成一个密切相关的生态圈。在这个生态圈里，大量数据信息的存储和管理是企业市场竞争力的核心，有必要对数据安全问题进行控制和管理。因此，在信息资源整合过程中，企业应以数据安全管理为前提，需要与上下游企业、安全管理机构、评估机构等第三方组织广泛合作，从企业管理体系、流程和技术手段等方面确保大数据生态系统的数据和信息安全。