为了挖掘数据的价值，企业首先要对数据进行收集。一般而言，企业往往需要将来自不同系统的数据复制或迁移到中央数据存储器(如数据仓库和数据湖)进行管理和分析，最终为业务赋能。出于历史记录、归档或监管等目的，这是企业必须采取的一种手段。
另一方面，对于一些安全级别较高的数据，作为现有方法的补充，企业还可以通过数据虚拟化，跨多个系统从源头对数据进行分析查询。这不仅可以降低成本，避免移动和复制造成的延迟，还可以简化分析步骤并保证其准确性。
但是，并不是每一个数据对于企业而言都具备价值，在对数据进行分析之前，所有数据都必须经过统一组织和管理，包括数据的清洗、集成、编目和治理，从而确认和优化数据价值。比如，对结构化和非结构化数据进行转换和整理，对不合规、不值得信赖的数据进行处理等等。在这个过程中，企业需要一个统一的治理与集成平台了解数据是否正确、是否可用，同时保证数据的安全性。
现下，数据分析工具正在不断升级。借助AI工具和平台，不仅能够随时随地访问数据，同时还可以对数据集进行训练并构建模型，进行数据挖掘和统计分析。除此之外，根据对AI分析结果的跟踪，还可以随着不断变化的业务情况调整和管理AI，最终实现预测性分析和规范性分析，为企业业务赋能做好充分准备。
当然，数据源于业务，最终还要回归于业务。可信的数据分析结果，经过与不同系统数据之间的整合，以及与具体业务场景的融合，将为企业提高运营效率、节约成本支出、实现业务洞察、提高客户体验、创新商业模式提供智能和自动化的方法，并为企业决策提供参考和建议。
可以看到，从离散到聚合，从离线到在线，从静止到流动，被AI加持的数据，其价值也将被充分释放。
