现在，数据成为最核心的生产要求的时代已经到来，它改变的不仅是交易方式，还有构建交易的方式。技术的突飞猛进为其在商业领域里的深度运用提供了扎实的基础，大数据的收集、存储和分析技术，以及深度机器学习技术和人工智能技术等，使得此前欠缺标准的信息日益数字化，将日常经营中沉淀的数据转化成可供管理者参考的有效信息，通过各种应用系统（例如：CRM系统）和数据工具的使用，将日常经营中沉淀的数据转化成可供管理者参考的有效信息，通过各种应用系统和数据工具的使用，实现精准决策，发展出新的管理方式，全面提升公司工作效率和管理能力。进而产生创新的商业模式。通过数据加工实现数据增值，让大数据开口说话，帮管理层作出正确的决策是大数据技术的真正意义所在。


随着大数据和人工智能的充分应用，很多业务决策和运营过程会被数据信息系统（例如：CRM系统）所代替，数据信息部门由支持作用变成引导和推动作用。


传统的IT是搭建系统，围绕业务需要展开工作。传统企业只完成了最基本的通过办公、财务管理等基础系统的建设支持业务效率提升与成本控制。在数据成为生产核心要素的时代，数据建模分析将取代传统企业拍脑袋的决策方式，用数据驱动产品、市场和运营，通过对数据的多维度交叉分析，深度了解用户行为，评估市场营销效果，优化产品体验，提升组织运营效率。


数据信息系统的价值在于通过核心业务系统建设来帮助企业实现管理标准化与流程化、产品信息数据化与标准化，通过BI模型、大数据分析、创新业务平台建设实现业务决策支持与推动创新，数据将成为平台企业最宝贵的资产。


但是，如何积累数据资产、打造数据模型和用数据驱动管理是所有企业面临的挑战，平台企业须搭建完整的数据仓库，深度挖掘数据，争取不放过任何有价值的数据。


构建数据智能主要通过数据采集、数据接入与存储、数据查询与分析以及数据化建模驱动是管理智能化四个流程。


数据主要是通过多方埋点，海量采集，客户端、服务器端以及数据流转过程中数据全面沉淀，并将批量历史数据导入。数据仓库完成后，将分散在各个系统的内部资源共享起来，建立起连接前台和后台数据的中台系统（例如：智云通CRM数据中台），提供整合统一的数据交换能力，打破信息孤岛，实现数据大流通，并形成信息流。最后，数据信息系统在前端可以实现数据的可视化查询以及有效分析，帮助管理层在日常经营中做出及时且正确的决策。此外，在现有大数据库分析基础上完成数据化建模，驱动管理更加智能化。


未来基于人工智能、业务和决策自动化的深度推进，任何一家好公司未来都会是一家数据信息公司。