一個企業要想保持長遠的發展，在市場中成為一個強有力的生命個體，必然要註重企業組織之間的協調、合作關係，與環境協同進化，也就是所謂的企業生態系統。而企業信息化或數據化作為管理的重要支撐，是這生態系統中的關鍵一環。 ...
一個企業要想保持長遠的發展，在市場中成為一個強有力的生命個體，必然要註重企業組織之間的協調、合作關係，與環境協同進化，也就是所謂的企業生態系統。而企業信息化或數據化作為管理的重要支撐，是這生態系統中的關鍵一環。
《2015中國大數據應用前沿調研報告》指出，在對於“貴公司認為打造生態系統的重要性在何處”調查時，接近一半的受訪企業選擇了“打通企業內部部門數據，更好的服務業務增長”。對於“貴公司為全面實現大數據戰略首要的關註點”，排名第二的回答是“使用標準化數據處理”。在被問及對大數據平臺最緊迫的需求時，占比最大的回答分別是“可視化交互分析”（41%）和“大量數據的實時計算”（41%）。
這樣的需求並不是沒有緣由。很多受訪企業表示，打通企業內部溝通渠道可以大大提升企業生產和運營效率。尤其是傳統製造業，傳統工廠的生產模式為線性生產模式，從客戶的訂單開始，向後接設計、工藝、加工、質檢、物流和客戶的現場服務，最後到回收環節，形成了完整的產品生命周期。這種模式的缺點在於，各個環節之間信息相對獨立，不能實現信息的實時共用，一旦任務突然變更就會打亂整個生產節奏，使生產出現嚴重的滯後，對管理和生產均造成極大的不便。而一旦打通企業內部數據通道，就消滅了企業內部各個環節之間的距離，實現了信息的無縫鏈接，使企業運營效率大大提升。
不少企業已經開始意識到這樣的問題，尤其是追隨這波大數據的浪潮，很多在信息化方面有建樹的企業已經開始著手企業的數據打通管理。
案例一：泰爾重工——可視化工廠建設
泰爾重工是“傳動機械、冶金裝備、智能製造”的國家火炬計劃高新技術企業。從2008開始著手基礎信息化建設，並有遠見地定下了從可視化工廠、數字化工廠到智能化工廠的目標。
在基礎架構上，泰爾重工從網路、融合通訊，將電話系統與IM終端打通，將伺服器虛擬化，做了超融合虛擬化平臺，包括所有的計算存儲、資源都虛擬化，為未來嘗試Hadoop結構化、分析化的大數據分析打下基礎。
利用OA系統實現工作流程、知識、客戶、資產等管理。並與ERP、MES、一卡通等系統做高度的集成開發。
上線的PLM系統，建立了從客戶需求引出的項目研發、產品設計、和工藝開發，以適應產品的個性化設計，縮短開發周期。
利用MES系統構建完整的生產計劃制定和生產指令發佈體系。通過信息系統的協助，制定合理可行的產品交付計劃，建設生產現場全覆蓋的生產數據採集系統，與生產指令發佈系統無縫連接，將相關指令的執行狀況實施反饋給系統，便於生產指令的有效跟蹤和快速調整。
這些系統與業務緊密結合，利用報表FineReport搭建數據可視平臺，接通各系統入口，打通數據，實現管理可視化，有理有據的決策支持。
案例二：某地產——消費生態群的構建
由於缺乏有力的數據支撐，該公司的產品生產、設計、營銷與繳費者存在脫節，企業的很多行為都是“驚險的一跳”。
對於這個問題，該公司主張通過信息化，不斷地把自身的設計、營銷和消費者打通，致力於打造一個主數據核心平臺。這些主數據包括客戶的供應商，城市、項目、分析、分區、勞動到具體的房源，並且將這些數據抽取出來作為主數據，在OA系統中建立審批流通環節，利用帆軟FineReport與各系統的完美對接，實現數據導入。
打通內部數據還有一個關鍵問題：數據質量和口徑統一。
數據處理是一個複雜的過程，這其中有很多環節，從前期的數據標準、數據集成到數據處理等等，任何一個環節出錯都有可能導致數據質量問題。大多數企業的疑問在於，我們做了很多數據分析和挖掘，這種分析挖掘的結果到底對不對？靠什麼來衡量？有的企業基於數據分析作出了一些營銷的趨勢性結論，但如果數據本身是錯的，企業的大數據計劃要麼會失敗，要麼效果會低於預期。因此，解決數據質量和規範口徑還得從源頭和管理上著手。
源頭控制：對於每個進入系統的數據都要做好嚴格的檢查校驗，如利用FineReport的填報校驗，控制數據標準。這樣的工作需要持續、不斷，效益會歲時間慢慢浮現。
以終為始：上線數據平臺時，對於整個數據的來源過程可進行重新審視，重新去看待整個信息架構的合理性，流程的合理性，強壯性，整個業績體系，組織架構的合理性。
規範流程：規範流程涉及公司內部管理的梳理和整合，流程體系的梳理建設和整個文檔編碼的設計都需要配合整個管理體系的建設。
