如何实现智能化的数据管理？ (机器智能与大数据库)

在当今数字化时代，数据管理是企业的重要一环，而随着技术的不断发展和应用，越来越多的企业开始尝试智能化的数据管理，以提高数据管理效率和准确性，进一步优化企业发展策略及业务流程等方面。

智能化的数据管理仅仅是数据管理范畴内的一部分，资料整理、数据处理、存储管理、数据分析等都是其中的重要内容。本文将从以下几个方面介绍如何实现智能化的数据管理——数据分类和归档、数据集成、数据标准化、数据的处理与展示、数据的挖掘与应用，以及数据的安全保护。

1.数据分类和归档

对于企业的数据来说，分类、归档是非常必须的，通常情况下，企业需要将其数据分为结构化数据和非结构化数据。对于结构化数据来说，可以通过自动化工具进行分析处理，而非结构化数据则需要人工介入才能对数据进行分析处理。同时，对于已经分好类的数据还需进行归档，这对于数据的精细化、随时查找等方面非常有效。

2.数据集成

企业数据来源多种多样，需要集成处理。但不同系统的数据格式、命名，甚至存放位置不同，这给数据的集成带来了极大的难度。因此，需要借助数据集成工具实现自动化的集成和转化处理，能够让企业数据达到无缝衔接、不间断运行的效果。

3.数据标准化

进行数据标准化的目的是为了提高数据采集、管理、分析与应用的效率，进而提升业务的整体效率。 数据标准化可以避免企业数据的信息孤岛现象，提高数据质量，减少数据冗余，提高数据的可用性。

4.数据的处理与展示

对于企业数据而言，在进行处理的过程中，需要对数据进行整理、清洗和归并，以便进一步的数据分析与应用。在数据处理后，需要将数据进行展示并反馈到企业各个部门。

5.数据的挖掘与应用

数据挖掘与分析是为了探索数据背后隐藏的价值，通过分析数据，从中发现规律和趋势，提供决策支持和战略指导，更好的发挥企业的业务效益，提升企业竞争力。

6.数据的安全保护

在企业进行智能化数据管理的过程中，安全保护措施至关重要。企业数据量大，数据来源多样，因此极易受到黑客攻击， 或员工意外或非意外的泄露，加强数据安全控制系统是必备举措。

从以上几个方面不难看出，实现智能化的数据管理的同时是一个全程的工程，需要对数据本身的管理提出相对应的计划和执行方案，从而构建智能化的企业数据管理系统，并基于该系统进行进一步数据挖掘与分析，为企业提供决策支持和战略指导，具有重要的战略意义。