目前，各大企业对于云计算技术的应用都尤为关注，而基于云的解决方案也为企业提供了巨大的价值，云处理大数据的能力正为企业带来更多的利益，用于供应链的云解决方案中已经很好地说明了这个能力。

　　在这个解决方案中，数据收集和共享的方法一直是革命性的。在以前，企业要处理由数千家供应商组成的供应链，对通过EDI方式访问企业ERP系统的每一个供应商进行验证。而采用EDI方式，需要对每一个供应商与企业之间的API的匹配情况进行反复的测试，一直到实现供应商与企业之间的全部数据传输和安全授权。此时，供应商将被允许进入企业的ERP系统。但这个流程是费力的和重复性的，并且确实耗费IT资源。

　　很少有企业会想到把每一个产品生产商和供应商连接到拥有一个数据库的中心网络中去，但企业在他们的商务流程中看到了这些结果。而今，想要向云网络中增加一个新的供应商的过程只需几个小时便能搞定，而在以前进行EDI认证的时候，需要花费上几个月的时间。通讯中产生的混乱情况在云中比较少，因为每一个参与者都使用同一个云中的数据库。云制造商和供应商网络还能够让许多不同的公司安全地交换标准和大数据。

　　云采取的方法是：为大数据的每一个部分分配一个名称，让每一个人都可以访问;为这个云网络中的每一个交易伙伴提供一个商业规则。这些规则允许每一个合作伙伴把安全许可和权限分配给与其交换信息的其它机构的个人。

　　虽然企业采取了有意义的步骤实施这种云解决方案以处理其内部系统不能解决的外部商务流程问题，但企业现在还应该密切关注云已经完成了什么任务和把这些“吸取的教训”应用到自己内部系统以及如何处理大数据等方面。来看看这些教训都有哪些：

　　对数据采取更“民主的”方法不管大数据还是小数据

　　在云中的中心数据库工作的非常好，因为这个数据库包含与特定业务功能密切相关的大数据和小数据。企业数据集市应该采取同样的方法建造。

　　对大数据安全使用一个业务部门能控制的一种授权方法

　　把安全授权管理移交给最终业务部门能够创造通讯中的灵活性。然而，为了保持企业的安全标准，应该认真考虑这个问题。在这个过程开始的时候，最好请一位外部的安全遵从法规专家提供咨询意见。

　　追求“单一版本”

　　无论你在处理结构化、半结构化还是非结构化数据，你能够把越多的信息整合到整个企业的每一个人都可以使用的一套事实、数字和图表中，你就越有可能避免不同的系统发布的不同的数据引起的混乱。在你建立大数据的“数据集市”的时候，有一个极好的机会标准化向这些集市输入的数据并且开始“正确地做这个事情”。

　　责任编辑：Erin