公司数据智能化建设是企业数字化转型的核心，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。为了保障数据智能化建设的顺利进行，以下是一些关键措施：
1. 制定明确的数据治理策略：企业需要制定一套完整的数据治理策略，包括数据收集、存储、使用和销毁等方面的规定。这有助于确保数据的质量和安全性，防止数据泄露和滥用。
2. 建立数据安全体系：企业应建立一套完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、审计和监控等措施。这些措施可以保护企业的数据资产免受外部威胁和内部风险的影响。
3. 引入先进的数据管理工具：企业应选择适合自己业务需求的大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Hive等，以提高数据处理的效率和准确性。同时，企业还应关注数据可视化工具的发展，以便更好地展示数据分析结果。
4. 培养数据人才：企业应重视数据人才的培养和发展，通过内部培训、外部招聘等方式，提高员工的数据分析能力和数据素养。此外，企业还应鼓励员工参与数据相关的项目和活动，以增强他们对数据智能化建设的认识和参与度。
5. 加强与合作伙伴的合作：企业应积极寻求与第三方数据服务提供商的合作，利用他们的技术和经验，共同推动数据智能化建设。同时，企业还应关注行业动态，了解最新的数据技术和趋势，以便及时调整自己的数据策略。
6. 持续优化数据流程：企业应定期对数据流程进行评估和优化，发现并解决存在的问题。这有助于提高数据智能化建设的效果，降低成本，提升企业的竞争力。
7. 建立数据智能应用机制：企业应积极探索数据智能在各个业务领域的应用，如市场营销、产品研发、客户服务等。通过实践，企业可以验证数据智能的价值，进一步推动数据智能化建设的发展。
8. 制定数据智能化建设的目标和里程碑：企业应明确数据智能化建设的目标和里程碑，以便更好地规划和推进工作。这有助于企业保持对数据智能化建设的关注度，确保项目的顺利实施。
9. 建立数据智能化建设的监督机制：企业应设立专门的监督机构或人员，负责监督数据智能化建设的进展和效果。这有助于及时发现问题并采取措施，确保项目的成功完成。
10. 注重数据智能化建设的文化氛围：企业应营造一种鼓励创新、勇于尝试的氛围，让员工敢于提出新的想法和建议。同时，企业还应关注员工的工作生活平衡，提高员工的满意度和忠诚度。
总之，公司数据智能化建设是一个系统工程，需要企业从多个方面入手，确保数据的质量和安全性，提高数据处理的效率和准确性，培养数据人才，加强与合作伙伴的合作，持续优化数据流程，探索数据智能应用机制，制定数据智能化建设的目标和里程碑，建立监督机制，以及营造良好的文化氛围。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
