如今，數據仍在以爆發的態勢不斷增長，并且充當著企業數字化轉型的核心驅動力，成為商業模式創新的重要基礎。然而，據統計，目前只有20%的數據得到了挖掘和利用，還有剩余80%的絕大多數數據由于不能被訪問、不能被信任、或是不能被分析，價值無法釋放，也無法被充分應用。

為了挖掘數據的價值，企業首先要對數據進行收集。一般而言，企業往往需要將來自不同系統的數據復制或遷移到中央數據存儲器(如數據倉庫和數據湖)進行管理和分析，最終為業務賦能。出于歷史記錄、歸檔或監管等目的，這是企業必須采取的一種手段。

另一方面，對于一些安全級別較高的數據，作為現有方法的補充，企業還可以通過數據虛擬化，跨多個系統從源頭對數據進行分析查詢。這不僅可以降低成本，避免移動和復制造成的延遲，還可以簡化分析步驟并保證其準確性。

但是，并不是每一個數據對于企業而言都具備價值，在對數據進行分析之前，所有數據都必須經過統一組織和管理，包括數據的清洗、集成、編目和治理，從而確認和優化數據價值。比如，對結構化和非結構化數據進行轉換和整理，對不合規、不值得信賴的數據進行處理等等。在這個過程中，企業需要一個統一的治理與集成平臺了解數據是否正確、是否可用，同時保證數據的安全性。

現下，數據分析工具正在不斷升級。借助AI工具和平臺，不僅能夠隨時隨地訪問數據，同時還可以對數據集進行訓練并構建模型，進行數據挖掘和統計分析。除此之外，根據對AI分析結果的跟蹤，還可以隨著不斷變化的業務情況調整和管理AI，最終實現預測性分析和規范性分析，為企業業務賦能做好充分準備。

當然，數據源于業務，最終還要回歸于業務。可信的數據分析結果，經過與不同系統數據之間的整合，以及與具體業務場景的融合，將為企業提高運營效率、節約成本支出、實現業務洞察、提高客戶體驗、創新商業模式提供智能和自動化的方法，并為企業決策提供參考和建議。

可以看到，從離散到聚合，從離線到在線，從靜止到流動，被AI加持的數據，其價值也將被充分釋放。