数据是客观事物被大脑感知的最初的印象,是客观事物与大脑最浅层次相互作用的结果。数据、信息和知识的定义是利用信息技术对数据进行加工处理,使数据之间建立相互联系,形成回答了某个特定问题的文本,以及被解释具有某些意义的数字、事实、图像等形式的信息。
因此，我们可以认为数字是数据的存在形式，企业数字化转型的本质是利用数据驱动业务管理决策。企业数字化转型的前提是要实现企业信息管理。
企业信息管理是一组业务流程、纪律和实践，用于管理通过组织执行由应用程序管理的业务流程而创建的信息，并将此信息视为企业资产。信息是真正的企业资产，它帮助组织执行其业务战略，并通过一对领先和滞后指标分析绩效。著名分析公司Gartner 将企业信息管理（EIM)定义为"跨组织和技术边界构建、描述和管理信息资产的一个综合学科，以提高效率、提高透明度和实现业务洞察力。
当今的企业处理复杂的业务环境，其中信息需求实时提供，复杂，并且通常是区分竞争对手的唯一方法。鉴于这种背景和企业的全球性质，有效管理信息对于管理企业至关重要。EIM 已发展成为商业智能 （BI） 和企业数据仓库 （EDW） 领域的专业学科，以满足信息处理和交付的复杂需求。EIM 处理结构化和非结构化数据。全球化企业管理结构化数据（例如销售数据、客户数据）以及非结构化数据（例如客户满意度表单、电子邮件、文档、社交网络情绪）。由于企业的全球运营和复杂的业务模式，企业面临的信息量很大，因此，了解大量数据至关重要也就不足为奇了。越来越多的企业投资管理信息资产，以理解数据，并从业务运营中汇编的数据中获得可操作的情报。EIM 的主要驱动力是支持企业的业务战略，并支持其业务目标，如利润、收入、成本优化等。此支持的核心是EIM 策略，该策略详细说明了如何在企业的信息生命周期中集成、治理和管理数据。EIM 的一个关键障碍是缺乏一致的数据定义，以及缺乏跨不同职能和业务部门使用的一致业务规则和行业术语。
企业信息化的范围应该是：
• 商业智能BI
BI处理向业务用户和高级管理层传播企业数据，使他们能够做出战略和运营决策
• 数据集成
数据集成涉及跨应用程序集成企业数据，以构建企业业务绩效的单一整合视图。
• 主数据管理
顾名思义，主数据与关键业务实体（如产品、客户、服务、员工和供应商）打交道。
• 信息治理
处理信息使用和治理管理的另一个关键战略是信息治理策略（以前称为数据治理）。信息治理涉及企业信息使用、消费以及治理流程和有关此信息的政策的关键方面。
• 信息质量
信息质量可确保企业数据资产具有最佳质量，并制定策略，不时监控信息质量
并根据需要提供补救措施。
• 数据体系结构
数据体系结构策略是EIM的关键支柱之一。数据体系结构定义方法数据实体为记录系统、数据集市和运营数据存储建模。
• 企业内容管理
企业内容管理是用于捕获、管理、存储和交付与组织流程相关的文档和内容的策略、方法和工具。
• 信息安全
信息安全策略对于保护包含有关企业业务战略、业务绩效和知识产权的关键信息的企业数据资产。
企业信息管理EIM的关键驱动因素：
• 数据集成和单一版本的真相— 数据集成在多个主题领域（例如客户、产品、地理、员工等），为一致决策提供单一版本的真相。
• 实时业务敏捷性— 跨事务、运营和分析环境提供持续无缝的信息，以支持实时业务敏捷性。
• 增量业务价值— 基于组件的解决方案组件，用于解决以增量方式提供业务价值的业务优先级。
• 业务工作效率提升— 由于数据定义和数据服务更加一致，减少了发现、分析、使用和操作信息的时间。
• 数据治理 — 数据服务，用于管理、移动、清理、分析、转换、访问和丰富信息。
• 元数据管理—元数据管理和语义调节，确保信息资产的一致性、封装性、透明度和完整性
因此，我们可以认为“企业数字蝶变的关键在于业务数据的管理。数据是构成信息的关键要素，而数字反应了数据背后的业务含义。企业必须理解并管理企业的数据资产，通过实施信息化，使数据为企业及客户创造价值。
当前企业面临的数据呈海量的形式进行快速的叠加，这就是所谓大数据，其呈现的特征是：
体积 —今天通过互联网以及从汽车到石油钻井平台等众多机械设备中的传感器生成大量数据。
• 速度— 从传感器、RFID 标签和智能仪表高速传输数据，需要近乎实时地处理数据量。
• 多样性— 今天的数据形式多种多样，例如来自企业应用程序的结构化数据、来自我们博客的半结构化数据、来自文本文档、电子邮件、社交媒体的非结构化数据等。大数据类型多种多样，企业必须制定正确的数字化转型实施步骤及顺序：
