数据智能赋能企业数字化转型
近年来，随着大数据和人工智能行业的快速发展及其广泛融合应用，如何真正从数据中形成智能从而使数据在实际应用中最大释放数据价值，成为了大数据和人工智能领域的重要研究和实践课题。
在此背景下，数据智能概念由此诞生，并已发展成为学术界和实践界的一个热词。与大数据和人工智能概念相比，数据智能是一个更为年轻的新概念。
百度百科认为数据智能是指基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测等；MBA智库百科认为数据只能是一个跨学科的研究领域，从数据中提炼、挖掘和获取具有揭示性和可操作性的信息，从而为人们在基于数据制定决策或执行任务时提供有效的智能支持；Sisense认为数据智能是使用方为了更好地理解所收集的信息以改进其服务或投资商使用的所有数据分析工具和方法……归纳一下，目前所有关于数据智能的概念的共性认识特征住体现在对数据智能的生成路径、逻辑起点、基本指向、价值生成与释放本质四大方面。
总而言之，所谓数据智能就是指针对某一现实场景从数据中分析提取对管理有用的信息。企业数字化转型的过程中数据智能无疑发挥着相当重要的作用。
大数据系统与平台
企业的数字化转型需要对大规模的数据进行处理与分析，传统的数据库更多的是起到存储的作用，无法满足大数据统计分析类的需求和应用。而搭建大数据平台，以数据作为资源和资产，基于数据平台的融合、清洗、建库、治理能力，为行业应用场景和数据需求提供标准的数据服务，实现内部数据的互联互通，从大量的数据中挖掘出有用的信息，并通过关联规则、分类、聚类、偏差以及预测分析等有效支持行业开展决策，助力企业向好发展。
数据可视化的基本思想是以图像形式呈现数据库中的每个数据，从多维度观察数据，采用可视化分析工具，结合人工智能、三维可视化等技术对各类数据进行采集和分析，对运行监测、产业经济、民生发展、公共安全等多数据进行多维度可视化呈现，提供一系列数据分析支撑，使得企业的科学决策能力和效率得到提高。
数据被誉为数字化时代的生产资料，是最核心的生产要素，数据甚至被认为已经超过石油的价值。企业数字化转型过程中，数据智能可以帮助企业进行市场预测、不断改进与创新管理和业务流程，更加精准地分析和规避风险。数据智能不是简单地呈现数据，而是通过各种信息技术为企业提供自动化的数据目录、全景式的数据地图等更有意义的数据。
