数据孤岛：它们是什么以及如何打破它们

作者 Danielle Bingham | 2024 年 8 月 14 日

企业依靠稳定的信息流来做出明智的决策并保持竞争优势。理想情况下，数据应该在部门之间自由流动，每个人都知道在哪里可以找到以及如何使用数据。不幸的是，许多组织的情况并非如此。

数据通常会被传送到一个部门，但其他需要这些数据的人除非手动干预，否则无法访问这些数据。更糟糕的是，这些数据最终可能会到达正确的人员手中，但到那时，这些数据通常已经过时了。

这些情况被称为数据孤岛，即组织内（通常为特定部门或团队）访问受限的孤立数据。这阻止了其他人或部门在需要时访问数据。结果导致生产力受阻、决策能力受损和错失机会。

在本文中，我们将描述什么是数据孤岛以及它们如何阻碍组织的业务运营。我们还将为您提供一些如何打破它们的提示。

数据孤岛是组织内由一个部门或团队控制的数据集合，与公司其他部门隔离。当不同部门使用单独的系统、软件或流程来管理数据时，数据孤岛通常会出现，这使得其他人难以访问或整合信息。就像农村农场上随处可见的孤岛一样，每个孤岛都储存着自己的粮食，与其他孤岛分开。对于农民来说，这是一件好事；但对于数据驱动的企业来说，情况就不一样了。数据孤岛可能会在多个方面损害您的业务：

• 效率和生产力下降：当数据孤立时，员工可能会花费不必要的时间来搜索信息或重复努力，因为他们无法访问所需的数据。
• 商业决策受损：由于数据分散且孤立，决策者可能只能看到部分情况，从而导致决策不明智，从而可能损害业务。
• 错失增长和创新的机会：当数据不能在团队之间共享时，整个组织可能会错失推动增长和创新的宝贵见解。
• 运营成本更高：数据孤岛通常会导致流程和系统冗余，从而增加运营成本。例如，不同的部门可能会购买单独的软件或服务来管理同一类型的数据。
• 数据安全风险：孤立数据可能不像集中数据那样受到良好保护或监控，这可能会增加安全风险。当不同部门以孤岛形式管理自己的数据时，安全协议更容易出现漏洞，使数据更容易受到未经授权的访问、泄露或合规性问题的攻击。

数据孤岛通常是组织内各种潜在因素的结果。无论是公司的结构方式、使用的技术，还是文化动态，这些孤岛的形成方式一开始都很难被察觉。了解数据孤岛发生的原因是解决这些问题的第一步：

• 组织结构：在许多公司中，部门或团队独立运作，各自都有自己的目标、工具和流程。这种分离可能导致数据存储在部门系统中，而其他人无法轻易访问。
• 技术限制：不同部门可能使用不兼容的软件或系统，这使得数据共享变得困难。尤其是旧系统可能缺乏与新技术连接所需的集成能力。
• 公司文化：当各部门专注于自己的目标时，他们可能不太愿意与他人共享数据。团队之间缺乏协作或沟通可能会形成一种孤立的心态，数据被保留在部门界限内。
• 缺乏数据治理：如果没有明确的数据管理策略，各部门可能会自行制定数据处理方法。这可能导致实践不一致和数据存储分散，从而使得跨团队共享信息变得更加困难。
• 地理隔离：物理距离也可能导致拥有多个地点或远程团队的组织出现数据孤岛。不同的办公室或团队可能会在本地存储和管理其数据，从而给数据共享和集成带来挑战。

数据孤岛会带来各种挑战，对组织的效率、协作和决策产生负面影响。一些主要障碍包括：

• 数据可见性有限：数据孤岛使整个组织的团队难以全面了解所需的信息。这可能导致分析出现盲点，关键数据因无法访问而被忽视。
• 数据不一致：孤立的数据可能导致不同部门使用相同信息的不同版本。结果可能是混乱、错误，并最终导致基于不完整或相互冲突的数据做出错误决策。
• 资源分配效率低下：当团队无法访问所需的所有数据时，组织最终可能会重复工作或错误分配资源。例如，不同的团队可能会独立收集相同的数据或解决相同的问题，而不知道这项工作已经在其他地方完成了。
• 协作受损：当信息不能自由共享时，数据孤岛会妨碍团队之间的合作。这种数据“囤积”会拖慢项目进度、造成误解，并妨碍各部门有效地合作以实现共同目标。
• 敏捷性降低：快速访问和分析数据的能力对于依赖数据保持竞争力的组织至关重要。数据孤岛会阻碍这一过程，使组织更难响应市场变化、客户需求或新机会。
• 运营成本更高：为不同部门维护单独的系统或流程既不必要又成本高昂。数据孤岛会导致重复工作、工具冗余和效率低下，从而不必要地增加运营成本。
• 错失创新机会：当数据被局限在孤岛中时，创造力和创新能力就会受到抑制。无法访问相关数据的团队可能会错失宝贵的见解，而这些见解可能会激发新想法或推动创新产品和服务的发展。

拆除数据孤岛可改善协作、简化流程并加快整个组织中每个人的决策速度。以下是消除数据孤岛的五种可靠方法：

跨系统集成数据是消除数据孤岛的最有效方法之一。数据集成工具和方法（包括 ETL（提取、转换、加载）流程或 API）将来自不同来源的数据整合到一个集中式系统中，确保组织中的每个人都能访问所需的信息。

将数据整合到数据仓库或数据湖中可创建一个单一的集中式存储库，从而更轻松地跨部门管理、分析和共享数据。数据仓库通常处理结构化数据，而数据湖可以存储结构化和非结构化数据，从而提供更大的灵活性。

强大的数据治理政策可确保数据得到一致管理，并可供所有需要数据的人使用。这包括制定数据质量、安全性和访问权限标准，以及为数据管理建立明确的角色和职责。可靠的治理框架有助于防止数据碎片化，并简化与合适人员的数据共享。

基于云的数据存储为不同地点的人们提供了一个访问相同数据的集中源。无论身在何处，远程工作人员都可以接收最新数据以进行快速分析。云平台通常包含内置集成功能，可与各种应用程序配合使用，从而简化数据访问并简化流程。

消除数据孤岛不仅仅是一个技术过程——员工需要接受新的工作方式。培养一种重视和鼓励数据共享的文化可以建立信任、支持协作并鼓励创新思维。组织可以通过建立跨部门团队、鼓励协作和认可共享见解的价值来促进这种文化。当员工了解共享数据的好处并得到支持时，孤岛就不太可能形成。

CData Connect Cloud 消除了可能拖慢业务运营的数据孤岛。实现整个堆栈的无缝数据集成，让您的团队随时随地实时访问所需的信息。