什么是数据孤岛？

数据孤岛是一种数字系统，其中的数据难以被其他服务共享或访问。这种隔离会降低数据的价值，并可能导致数据重复、不准确、手动流程增加以及业务绩效问题。数据孤岛存在于软件应用程序、不同部门以及快速增长的环境中。组织可以通过规划、数据治理结构、基础设施变更以及数据迁移和集成策略来消除数据孤岛。集中式数据管理（无论数据本身位于同一位置还是分散在多个来源）都可使数据脱离孤立状态，以便在整个组织中重复使用。

集中管理数据和打破数据孤岛具有多种业务优势。

易于找到特定数据或文件

集中式数据存储系统可确保员工能够准确知道在哪里查找特定文件或数据集。集中式管理数据系统支持智能搜索，无需在孤立的数据中逐一查找数据存储位置。元数据标记和索引等标记工具还支持在数据仓库中进行精确存储，从而使文件更易于查找。数据仓库是整合多个数据来源的系统。

无需在系统之间手动转移数据

集中式数据系统依赖于有效的提取、转换、加载（ETL）管道和应用程序编程接口（API），以允许数据在公司各系统之间自动流转。有了集中且可靠的数据存储系统，员工无需手动将文件导出或上传至各个独立系统。转向自动化、集中化的数据收集与存储方式，可以节省员工时间并简化数据管理流程。

提高生产力，加快决策速度

当员工能够准确知道在哪里查找所需数据以支持其决策流程时，生产力便会得到提升。集中式数据系统为员工提供了敏捷性，因为用于搜索数据的时间减少了，而用于基于数据采取行动的时间增多了。

报告数据的一致性

当组织打破数据孤岛时，可消除不同系统间的重复数据，每次查询均引用同一份经过同步的数据。这意味着报告中将不再出现数据冲突或数据不是最新的问题。

数据孤岛是组织内技术局限性与运营效率低下共同作用的产物。

遗留系统

遗留系统往往无法集成到公司更广泛的技术栈中，因而会造成数据孤岛。由于缺乏许多现代化工具用于与其他系统共享数据的相同 API，这些遗留系统会将数据积累在孤立的数据孤岛中。

组织可能需要手动将这些数据迁移到集中式数据中心，或部署中间件来连接这些遗留系统。

组织结构

如果各业务部门不主动与其他部门共享数据，组织的内部结构同样会催生数据孤岛。部门之间相互割裂、数据孤岛林立，可能给组织带来重大风险，因为组织需要准确、及时的数据才能做出明智的决策。

组织可以推动建立跨部门的数据治理与共享机制，以增强各部门之间的数据互通性。此外，投资集中式企业数据系统可确保不同部门明确知道应将数据发送至何处。

缺乏数据治理

数据治理框架涵盖适用于内部数据系统的规则，包括数据收集、共享、存储、删除等。通过建立严格的数据治理监管体系，组织中的每个部门、团队和员工都将了解如何处理数据。

这种数据处理方式可确保数据的一致性，有助于维护数据质量并解决存储问题。数据治理也是满足合规性法规的核心环节，因此已成为各组织重点关注的领域。

快速扩展

当组织经历快速数字化转型或业务快速扩展时，可能会为了更快完成任务而忽视其数据策略。如果个人或部门面临完成其他目标的压力，则可能会忽略数据治理规则，从而导致无法正确使用最优数据架构。

当团队在缺乏明确数据规划的情况下扩展过快时，可能会在各团队内部形成数据孤岛。

组织确定其数据孤岛后，可以深入研究数据孤岛产生的更深层原因。从这一角度出发，组织可以采取行动，统一各异系统，引入数据集成工具，并系统性地打破数据孤岛。

以下是打破数据孤岛的几项主要策略。

实施数据治理结构

企业数据治理结构定义了员工在与数据交互时应遵循的正确做法及其相应职责。通过定义与组织内数据管理、访问、共享、存储和跟踪方式相关的角色、义务与规则，您将为数据管理路径注入清晰度。数据治理是管理客户数据以确保合规性的关键。

制定新员工和资深员工都能通读的数据治理文档，也有助于确保每个人都了解并遵循数据管理结构。有了清晰的文档，员工将大大降低将数据存储在错误位置的可能性，从而避免无意中形成数据孤岛。

绘制所有现有的数据架构和数据流

消除组织中数据孤岛的另一种有效方法，是绘制组织当前使用的所有数据系统的全貌。全面了解组织的整体数据全景，有助于识别现有数据孤岛的位置、数据滞留其中的原因，以及如何构建更顺畅的数据流。

对现有数据系统、数据流经的管道以及数据模型各部分的归属进行全面盘点，有助于提升可见性。在更全面地了解这些系统之后，您可以制定计划，以消除各类孤岛或瓶颈。

识别主要的数据瓶颈

组织可以识别数据可访问性或可见性降低所产生的内部瓶颈，从而发现数据孤岛。瓶颈通常与企业使用的底层架构有关，例如 API 限制、使用手动数据传输的环节或部门数据所有权冲突。

绘制现有系统的全貌后，瓶颈将变得更加显而易见，更易于追踪。

开发数据管理系统

组织可以开发更有效的数据系统并引入基础架构，以帮助简化数据的内部使用和存储。例如，公司可以使用数据湖存储大量结构化和非结构化数据。将数据湖与其他现有数据工具连接，可提供一种集中式的对象存储方法，并为商业智能和机器学习使用案例提供便利。

数据仓库架构为依赖严格架构的结构化数据和存储库提供了类似的系统。数据仓库为存储公司数据提供了一个集中位置，有助于减少因系统相互割裂而形成的数据孤岛。

使用数据同步服务还有助于保持事件驱动系统之间的同步。

迁移和集成遗留系统

当组织依赖遗留系统时，就会形成数据孤岛，这意味着从这些系统中迁移并推动组织架构现代化有助于打破数据孤岛。组织可以评估当前系统并追踪所有依赖关系。通过分阶段迁移，企业可以避免遗留系统迁移过程中产生的停机时间。

实施正确的访问权限

访问控制和特权权限系统可对数据访问权限进行精细化管控，明确哪些人员可以访问哪些数据。结合数据标记等可提升可见性的合规措施，有助于确保只有经授权的人员才能访问特定数据文件。基于角色的访问控制系统、基于属性的访问控制以及可审计的数据追踪，均可改善数据隐私，并将安全与合规风险降至最低。

培育数据共享的企业文化

即使已建立统一的数据系统，也只有员工积极使用这些系统，组织才能真正打破数据孤岛。通过自上而下的引领来构建数据共享文化，可以促进更高程度的协作。当每个部门将其生成的任何数据资产和相关数据轻松共享到集中式系统中时，所有人都将从中受益。

培养跨部门的数据共享文化，既能增强团队能力，又能激励员工充分利用现有系统来打破数据孤岛。

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