一、 深入了解企业各部门业务情况，全面掌握已运行信息系统运行情况。
要做好企业的数据规划工作，必须对于企业的业务现状、未来的发展战略、已运行的信息系统进行充分调研与细致分析。对于企业业务现状的分析可以发现公司业务的短板，找到应用信息系统解决短板的方式;对企业未来的战略分析将会得到公司业务发展的方向，进而得到信息系统未来的功能扩展方向;对于已运行信息系统运行分析可以得到目前企业的信息资源状态。
二、 做好企业各部门业务需求分析，细致分析现行信息系统数据结构，梳理企业信息脉络。
开展需求分析是在所有信息系统工作前所必须做的一项基础工作，在深入分析企业业务现状后，必须还要对实际业务人员进行需求调研。调研范围包括企业各阶层人员，以掌握终端用户对于系统功能的实际需求，并将用户的功能需求转变为信息资源需求，进而在数据仓库设计以及未来的功能扩展过程中突出用户的需求。
三、 应用数据仓库技术，根据信息需求分析构建企业主数据库，整合各业务信息。
企业对于信息化建设的功能需求最终要体现在数据结构上，优秀的数据结构不仅能支持现有功能需求还能满足未来功能的扩展。很多情况下，企业在进行数据整合的过程中，其实正是数据结构的统一与梳理的过程。由于现在的大型应用系统均是在数据库的基础上构建的，一旦数据结构发生变化会对系统的稳定运行带来灾难性后果。因此，在设计企业主数据库的过程中，必须要考虑未来的数据扩充，必须要在设计之初就考虑到未来的功能扩展。
四、 梳理历史数据，以历史数据为基础，逐步整合企业业务数据。
对于历史数据梳理与应用往往是现在国内企业信息化建设过程中、数据整合过程所忽视的。实际上信息系统，特别是用于信息资源分析的信息系统需要有一定的数据积累后才能逐步体现出价值，而这段积累的过程往往与企业迫切的需要相悖。另外，在信息系统应用前期也是系统调整的高发期，信息系统自身也需要验证功能的完整性及信息的准确性。因此，在信息系统初始化过程中、正式应用前有必要将以往的历史数据做梳理，将历史数据的标准与现有系统进行统一，并加载到信息分析系统中。这样做的好处是：梳理企业完整的信息流，校验数据整合的完整性;分析信息资源整体脉络，校验数据整合的准确性;形成一段时间的数据储备，保证数据分析的连续性、稳定性。
五、 开发数据模型，探索、透视信息间的奥秘，为企业管理提升提供持续动力。
在拥有了稳定、持续的信息资源后，企业应对信息资源进行有效的分析。根据内部需求、环境变化构建数据模型，以满足企业进一步的信息应用需要。通过数据模型、同比环比分析、对标分析等，找到运营中的问题，及时调整企业的管理、控制重心。
目前，国内企业信息化建设偏重于应用系统的建设，而缺乏对于信息、数据应用的研究。而国内企业的信息管理部门由于缺乏对于企业业务的深入理解，也将自身职责定位于信息系统建设，将信息资源的应用研究划给业务部门。但业务部门缺乏对于信息化、信息系统、信息资源的准确认识。这就形成了目前国内企业信息化建设投入较大、产出有限的现状。
只有信息资源在企业管理过程发挥作用，才能体现出信息化建设应有的价值。为了体现这个目标，企业就必须夯实数据基础、强化信息资源的应用;同时，企业信息管理部门也不应仅仅作为信息系统的建设部门，而应将信息资源的应用研究作为部门的重要职责。
