吉宁博士观点
近年来，伴随信息技术的迅速普及应用，企业的信息化水平已由简单的数据处理阶段进入到了深层次的数据模型、模拟阶段，企业的专家系统也发挥了巨大的作用，能够支持对各种方案进行优选，为企业智能化提供决策支持。但是不可忽视的是：仍有大部分企业的信息管理效益较低，信息系统的作用没有得到充分的发挥，大量的投入所做的事情只是将原来由人完成的工作改由计算机完成。这种情况产生的原因很多，但其主要原因还是有关方面对企业信息管理的应用技术研究普遍没有引起重视。
1数据仓库技术——提供数据处理的集成平台
数据仓库是一个用来支持管理人员决策的面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合。企业建设数据仓库的最终目的是帮助经营经理人对不断变化的环境做出迅捷、准确的判断和找出相应的对策，让企业的经营经理人能够方便地使用数据仓库这一集成的决策支持环境以获取有价值的信息。数据仓库具有如下几个特性：
①大量数据的存储和管理。目前只有关系数据库系统这样的一个产品技术可以实现这个功能。大多数关系数据库系统通过数据分割技术，将一个个大的数据库表分散在多个物理存储设备中，从而增强系统企业信息管理大数据量的扩展能力。
②并行处理。用户在数据仓库系统中进行访问时，其显着特点就是庞大而稀疏，从而导致整个查询和统计都很复杂，访问的频率也很低。系统需要将所有的处理机调动起来，为这一个复杂的查询请求服务，并对这个请求进行并行处理。
③针对决策支持查询的优化。存储于数据仓库中各数据表的数据量通常分布极不均匀，普通查询优化器很难找到的最优的最佳的查询路径。所以，通过在面向决策支持的关系数据库，对查询优化器上做适当的修改，增加多重索引扫描的能力。
2数据挖掘技术——提供有效的数据分析处理能力
当今信息时代的来临，使得企业信息管理需要面对着一堆堆纷繁杂乱的数据，需要企业决策者快速找出有效数据，剔除无效数据。面对海量数据，如何充分发挥现代信息技术的作用，利用数据挖掘技术，对收集的数据库进行有效的数据分析，充分挖掘出有价值的数据，为企业的决策提供依据。可以说，在日新月异的海量数据里迅速提取有价值信息并尽快做出反应，已成为企业的关键所在。借助数据挖掘技术，可以帮助企业：
①掌握销售全局。通过数据库系统内的商品分类信息功能模块，可以让企业信息管理及时了解到商品种类、销售数量、商店地点、价格和日期等参数，掌握企业每天的运营和营收情况，对库存的变化、销售的增长等，从而采取相应的措施。
②对市场趋势进行分析。可利用数据仓库，通过检索数据库中近年来的销售数据，作数据挖掘和分析，可预测出季节性、月销售量，对商品品种和库存的趋势进行分析。
③降低库存成本。利用系统内的数据存储计算系统，从而可以很清晰的知道企业信息管理销售数据和库存数据，再结合两者分析，就能够明确的对各个商品各色货物进行增减，从而保持稳定而又实惠的库存。
3网格技术——提供资源共享的能力
网格作为互联网上的一组新的技术，它通过将分布在不同地理位置的计算资源组成共享的资源集成，从而提供一种高性能计算、管理及服务的资源能力。网格主要是通过提供一种分布式的协同工作环境，企业信息管理能够根据这个协同工作环境，然后针对客户的个性化需求，以一种规范的方式对生产任务的性能参数、约束条件进行描述，动态构建产品制造链，并根据生产能力适当地安排生产计划，并有效地规避了企业信息管理的运营风险。它通常具有如下两个优点：
①能够充分实现企业信息管理间各方的资源的整合，已达到资源集成优势。企业信息管理在网格技术的帮助下，企业成员之间充分共享现有资源。与此同时，整个网格系统中的企业群体将以低成本、快速度的高效率，开发出符合市场需求的产品。
②网格依据协同企业间的动态资源变化自适应性地动态选择作业所需的最小资源集。此外，网格的资源预留机制，也就是说网格会对同一作业的任务实现资源优先预留，这样就意味着在保证资源的持续可用性的同时，也在不断提升资源的利用率。
