最近幾年，人類在一些科技前沿領域取得了重大的突破，我們看到了許多存在于科幻小說中的內容成為現實：機器人取代了重復勞動者、人工智能擊敗了人類頂級旗手、自動駕駛汽車越來越多……，我們可以把這個時代稱之為“智能時代”或者“大數據時代”。

大數據對企業的影響也很明顯：一方面，無處不在的數據使企業的經營更加多元化、精細化、個性化，為企業節約成本的同時，還可以提高市場占有率，帶來巨大的機遇；另一方面，對于數據的管理、分析、應用與保護也是企業面臨的巨大挑戰。

想要利用數據，首先要管理好數據，沒有好的數據談什么決策都是“耍流氓”，基礎數據不正確，做出的決策必然不正確。數據不會從天而降，適合自己的數據有錢也買不到，需要自己“養數據”。 養數據包括如下幾個部分：1、完善數據結構，先把數據管理起來；2、完善工作流程，提高數據質量；3、建立企業數據入庫意識；4、基于企業管理目標，長遠規劃數據和信息化布局，并按照場景，逐一開展大數據應用。養數據是一個長期艱巨的工作，并且很可能得不到企業管理層重視，也得不到基層員工的積極配合，所以在養數據的同時，一定要同步使用數據，讓數據發揮作用，企業才會有意愿去養數據。

企業級的數據分析通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據不僅包括傳統的企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等來自企業所處行業和競爭對手的數據，還包括來自企業所處的外部環境中的其他各種數據，比如工商、稅務、涉訴、輿情、金融等數據，數據分析平臺可以綜合所有的數據，并建立數據模型，從而進行統一的分析，達到輔助業務決策的目的。模型分析結果可以貫穿戰略、戰術、操作各個層次，且各層次之間不是獨立存在，而是鏈接為一個有機的整體，從而可以發現企業運營過程中產生的一些戰略偏差，從戰略偏差直接鉆取可以找到產生偏差的原因；管理上可以針對問題進行業務調整，從數據分析上可以直接監控到業務調整產生的效果。