十年之后，全世界的数据量将是今天数据量的10倍以上。根据有关机构预测，到2025年，全球将有60%的数据产生自企业，或与企业的服务有直接的关系。然而，虽然数据量呈爆发式增长，但企业从数据中得到的价值并不那么可观。相反，很多企业可能受到不同来源的巨量的非结构化数据的影响，疏导数据洪流的能力有限，导致企业在数据的滚滚洪流中越陷越深。
如今，无论对普通用户还是企业还说，物联网技术的应用越来越广泛和普及，这一趋势也将进一步加剧。物联网传感器、移动设备和数据服务的扩散，再加上大数据技术和高速网络的发展，大大提高了万物互联的能力和数据体量、速度和多样性。在此趋势下，企业必须提升自身处理和利用数据的能力，将数据转化为业务洞察力，以此支撑业务的发展。
数据预加工
如今商业智能技术和工具发展快速，如果企业数据集混乱、那么企业的商业智能分析效率无疑是很低的，企业想要依靠高效的数据服务和卓越的用户体验来吸引用户，必须利用智能数据，在业务领域获得有效的洞察力。然后将这些洞察力用于确保服务质量和用户体验。
那么，究竟是什么智能数据？智能数据是指具有固有智能、能让分析工具清楚地了解程序性能、机构复杂性和服务依赖性的元数据，它规范、有序、结构化、实时，并且数据血缘关系清晰。智能数据是由物理硬件、虚拟环境和云环境产生的，端到端普遍可见的数据。它在深度和广度上均有一定规模。企业可以基于智能数据完整地了解整个IT基础架构中发生的所有交易以及了解终端用户如何使用基于该架构的所有服务。
通过IT服务基础架构的所有信息都可用于生成智能数据，但这些信息必须妥善处理，才能提炼成智能数据。如果由智能数据从基础数据中提取出来，它就可以被压缩成一个更小的、有意义的元数据，存储起来以便后续及时地分析。与存储大量日志数据等基础数据不同的是，智能数据能够让企业只存储对他们有实际价值的数据，因此，它在存储成本上更具优势。此外，智能数据也能够提升企业的数据分析效率。
时间就是一切
为了释放智能数据的价值，企业必须抓紧时间对目前已掌握的数据进行升级。在这个竞争激烈的时代，企业的业务越来越多地依赖于IT系统的速度和规模，因此，企业应该升级目前的数据，通过引入IoT、云服务和应用程序等手段，规范各个数据来源，并且将目前的数据进行升级，使他们智能化，以便在未来的分析中能够更快速地提炼商业洞察力。
虽然目前很多提供数据服务的企业声称自己提供的数据或服务是“实时”的，但在数据分析之前，他们往往需要花时间清洗和优化数据，这也就意味着即使再快速地分析出结果，那这个结果也可能是不准确的，因为服务商想要做到“实时”，就得省略一些过程。这种情况在企业内部的数据部门和业务部门之间也存在。因此，为了保证数据服务的及时性和质量，及时把从各大数据源收集来的数据转换为智能数据十分必要。只有通过这种方式，数据服务企业才能快人一步地掌握相对较高的数据洞察力。
在如今的数字时代，数据已成为所有企业的命脉。它使公司能够深入了解客户的习惯，以创造最佳用户体验，提高企业运转效率，并且打造数据驱动的商业模式。然而，由于数据通常是非结构化的，并且来自不同的来源，因此，企业必须对繁杂的数据进行预加工，转化成智能数据。通过这种方式，在分秒必争的大数据时代占据优势。
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