在传统模式下，信息技术服务于业务流程，通过信息化建设，业务流程效率可以大幅度提升。传统的纸质办公或者纸质审批耗时耗力，通过电子审批，企业可以实现随时随地进行审批，无须等待，也不需要面签。信息化记录了所有各个节点的数据，能够做到随时可查、可追溯，方便了管理。
数据技术是在信息技术基础上发展起来的，有了信息化沉淀的数据，对这些数据进行深度分析和挖掘，为认知、分析和判断，以及追溯决策效果提供数据基础。但是，数据技术的逻辑和信息化的逻辑具有本质区别。信息化主要从务流程视角看待问题，只要流程中有活动需要记录，就有一个信息化的界面或者数据采集的环节记录数据。数据技术则需要从数据采集、数据管理、数据开发和数据应用的视角思考问题。
以业务流程为中心的信息化建设只需要满足业务流程需要即可，不关心数据之间的关系，只关心流程需求的满足。当业务流程以部门为主导进行时，信息化只需要服务业务部门的流程即可，这样业务流程的边界就成为信息系统的边界。
CRM只服务于客户关系管理，对产品、定价、物流供应支持力度不足，因为CRM是由销售部门主导的，并非由生产或者物流部门主导的；当企业再选择ERP时，以财务管理为主导，而财务部门只关心资金的流动，其中涵盖采购订单、生产订单和销售订单。但是财务部门并不关心这三个订单之间的逻辑关系，只关心这几个流程中的财务信息是否被记录，这样就形成了数孤岛。数据孤岛是传统信息化建设的必然产物，因为没有数据逻辑引领信息化建设。
以数据作为核心的大数据中心平台，则重视数据的“入”、“存”、“管”、出“。
“入”指的是数据采集，即从哪些环节采集数据，需要哪些数据，使用什么系统，采集什么样的数据，从而为数据分析如何助力经营管理决策服务;数据采集的时间和方式、数据记录的内容有什么要求，数据采集的粒度、精确性、及时性，如何保证；同时，信息系统在采集并记录放据之后，以何种方式、频次和格式传输到数据中心平台，在传输过程中是否需要对数据进行加工处理，例如，从设备端采集的数据可能是连续的，是否需要结合数据要求，通过边缘计算转化为结构化的分时段的整合的数据集。又如，温度的采集可能是连续的温度记录，是否转化为平均温度传递给数据中台的数据库，平均温度的记录是按照每秒计算
还是按照每10秒计算，抑或是温度采样数据，也就是在每隔10秒采集一次温度样本数据，将样本数据传递到数据中台，这些都是在“入”的时候需要关心的问题。
“存”指的是数据保存。很多企业的数据都保存在原有信息系统的服务器中，有的数据保存在员工的电脑中，也有的数据记录在纸上留存在档案柜中。这些数据是否集中存储，以什么样的形式存储，是结构化后存储，是直接存储非结构化的，是以扫描件的图片形式存储，还是通过其他形式进行存储。监控录像是以流媒体视频格式存储，还是以高清晰图像的方式通过图片采样的方式存储，存储方式与后期数据分析和挖掘需求直接相关。
“管”指的是数据资产管理。数据对应的标准、规范和质量是数据资产管理的核心内容。企业需要建立什么样的数据标准确保数据前后的可比性和流程前后的可调性，如何规范数据才能确保数据的质量。另外，从安全管理的角度，谁可以看，数据传输是否需要加密，数据保存之前是否需要进行加密处理。谁能够获得授权访问，授权的粒度是到字段级还是数据表级，还是要到数据库级。数据的授权访问是否要跟踪和追溯，是否要记录到底谁在什么时间访问获取了什么数据等等。从安全管理、质量管理、标准管理的视角规范数据的管理，使企业的数据资产在安全有保证、质量有保证、使用有保证的条件下高效管理。
“出”指的是数据的使用。企业使用数据时首先要取出数据，通过查询获得相关数据，提供给需要应用或者使用这些数据的部门。对“出”的管理要从数据服务视角监控数据的使用，让有权限的人使用，在使用过程中要跟踪使用的领域，不能损害数据主体，也要避免违法使用。系统中可能记录了企业的保密数据，这些保密数据需要用一种什么样的方式进行脱敏才可以授权使用。
企业大数据的逻辑已经发生变化，传统企业信息化之后，需要建立数据仓库来集中管理企业的数据资产，这与过去信息化建设的逻辑不同。企业需要关注数资产，需要集中化管理，更需要专业化管理。这对传统企业的信息部门也提了新的要求。
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