现在，数据资产成为了企业家最常挂在嘴边的字眼。诸如销售数据、业务数据等企业在生产经营中产生的大量数据经过清洗、提取、分析等操作后，就可以呈现出重要商机和风险警示。但是，企业规模不同、数据应用的成熟度不同，大数据技术的发展更是一日千里。如何利用沉寂在crm、erp、excel等工具里的数据成为了企业亟待解决的问题。
数据提供了有意义和有价值的见解，使人们具备了技术决策能力。以下的5个技巧可帮助企业从谈论关键指标转变为针对战略决策数据采取行动。
1.建立数据库
行政数据储存于oa中，客户和销售数据储存于crm中，生产和财务数据储存于erp中，还有大部分的数据用excel进行管理，这是大部分企业的信息化现状。储存于不同系统当中的信息如果不能进行互联，就无法产生额外的价值。要开始实施数据管理过程，重要的是要在企业内的所有应用程序管理软件中建立统一的数据标准和数据模型，以便跨系统进行数据关联。数据可视化可以显著改善企业内部的决策效率。但是，源数据清理和排列是首要关键步骤，企业应加以重视。
2.统一数据标准
在建立了数据库之后，企业还需建立一个数据标准使现有数据和未来新增数据都能够在同一个标准下统一管理， 避免 “信息系统建设越多，未来数据整合越难” 的困境。适当的数据管理将使企业能够构建其数据模型，并随时增强现有分析。
3.建设数据管理平台
数据管理平台不仅具备数据的储存，还是一套数据组织和管理的解决方案。特别是企业各部门之间数据的共融共通，以及企业数据怎么样进行索引和关联，形成企业内部数据的有效互联互通。数据管理平台还要以业务为导向，不能脱离实际业务而存在。比如零售企业，就应该形成以消费者为中心的索引和画像系统，主要支持精准广告、智能客服等核心业务， 其次才是以商品为中心的索引系统，主要支持物流和仓储优化等业务。
4.了解数据所有权在哪里
一旦开始清理数据的过程，将数据模型的各个部分拼凑在一起，就会自然产生数据所有权的问题。不同部门的数据权限是什么，不同等级的工作人员的数据权限是什么，都需要企业在一开始进行制定，这需要在明确不同部门的数据需求之后再进行定制。
5.建立自己的交付引擎
企业可以引入可视化技术，虽然一开始可能并不确切地知道其作用，但一旦采用，管理人员和员工之间的想法就会蓬勃发展，并且需求将会快速增长。过早释放某些功能可能会导致一些错误的启动。而在将可视化引入企业之前，需要确保已经构建了引擎，建立一个入口，开发优先级机制，并考虑所有安全隐患。
“大数据”这个词已经引起了很多人的关注，但随着大数据的概念发生波动以适应瞬息万变的市场，人们将在未来几年越来越了解大数据。在企业中，数据提供了有意义且有价值的见解，使人们掌握了能够简化效率、跟踪安全数据，并提高客户满意度的技术决策能力。当正确管理和使用数据时，数据可能是拥有洞察力的关键，这种洞察力可让企业提升新的高度或获得更多的利润。