什么是数据孤岛？
数据孤岛是与组织隔离且公司体系内所有部门都无法访问的信息的集合。虽然数据孤岛给企业造成的问题代价高昂且耗时，但解决起来相对简单。
通过摆脱数据孤岛，您可以在适当的时间访问正确的信息，这有助于为企业做出明智的决策。消除数据孤岛还可以降低信息存储成本和重复信息。
数据孤岛是如何产生的？
出现数据孤岛的常见原因有三种：
组织的工作文化
在大多数组织中，部门和团队往往孤立地工作。这在大型公司中尤其常见。这种孤立可能导致内部竞争，因为团队认为自己与公司是分开的。信息没有共享，就造成了孤岛。
组织的结构
企业需要整合所有部门，以避免信息孤岛。
适用于不同部门的不同技术
在一个组织中，不同部门通常的做法是使用各种各样的应用程序。例如，销售团队可能使用 Salesforce，营销部门使用 HootSuite，媒体团队使用 SproutSocial。这些应用程序每个都包含了大量信息，如果共享这些信息，每个团队都可以从中受益。调查显示，各部门组织最多可以使用 1200 个应用程序。这导致了多种信息来源，可能难以共享。
为什么数据孤岛会成为问题？
由于以下几个原因，数据孤岛可能会给组织带来问题：
没有全面的数据视图
如果数据成为孤岛，组织将无法 全面了解整个企业。发生这种情况时，任何相关的数据连接都会丢失。以营销活动及其产生的利益为例，如果将这些数据与销售团队在同一地理位置的当前销售数据信息相结合，将使营销活动洞见更加明智和有效。但是，有了孤岛，就不可能实现信息共享。
资源浪费
每个团队都有一个客户信息数据库，并使用不同的格式保存此类信息。重复信息的可能性很高。尽管重复程度很高，但各组织最终还是要承担存储两个团队信息的费用。这样的数据孤岛需要花费资金来存储，增加了财务资源的压力。
数据不一致
如果数据是重复的且存储在一起，公司信息流就会出现数据不一致。信息集中的字段（如客户地址）可能以多种格式存储，从而导致不一致。此外，输入地址时可能出现人为错误，存储的数据就会存在许多不一致之处。
数据孤岛如何影响组织
虽然各部门可能单独运作，但在许多层面上还是相互依存的。例如，来自财务部门的数据可以由营销和销售部门进行分析。希望在降低成本的同时获得竞争优势、提高运营效率、开拓新的商机，这促使组织利用数据实现更多目标。为此，访问整个企业的信息是关键。数据孤岛可能会阻碍这种方式的发展。
限制数据视图
由于孤岛阻碍了信息共享，因此每个部门的分析仍然局限于自身的内部。如果数据不能在所有利益相关者之间共享，那么企业中可能普遍存在的任何低效现象都不会暴露出来。因此，所有寻找降低运营成本方法的机会都将丧失。
威胁数据完整性
数据孤岛会导致部门数据不一致。随着时间的推移，每次出现此类情况都会导致不准确和无用的数据。当患者信息存储在医生总结、护理规程、药物摄入量和程序备注等多个孤岛中时，医疗领域通常会出现这种情况。当数据孤岛未连通时，它们往往会不同步并导致大量差异。
浪费资源
多组数据（通常是重复的）会给公司划拨给存储空间的财务资源带来负担。当各个部门下载此信息时，资源质量会受到影响。
阻碍协作工作
公司的工作文化推动了孤岛的形成，这反过来又强化了非协作文化。数据都难以访问，也就没人愿意进行协作。
如何打破数据孤岛
组织消除数据孤岛的最简单方法是将其整合到数据仓库中。
创建脚本
一些公司利用用 SQL 或 Python 编写的脚本编写代码来提取数据并将其移动到中心位置。唯一的缺点是它很耗时，需要大量的专业知识。
本地 ETL 工具
提取、转换、加载 (ETL) 工具可自动执行整个过程，从而消除移动数据的麻烦。这会从源中提取数据，执行必要的转换，然后将数据加载到接收方数据仓库。这些工具通常托管在组织内部。
基于云的 ETL 工具
托管在云端的这些 ETL 工具利用供应商提供的专业知识和基础设施。
大多数组织都认识到，数据孤岛是一项挑战。如果有根深蒂固的数据分离文化，改变员工的思维方式可能很困难。此外，消除孤岛也很困难。有一系列权限和层次结构很难解除。要开始修改此设置，最简单的方法是将数据从不同的系统移动到数据仓库中，该数据仓库充当所有收集的数据的存储库。数据仓库经过优化，便于访问和分析，而不是事务处理。这确保了全面了解公司数据。
避免被不断进入市场的新技术趋势所左右。相反，寻找企业可以利用的高价值机会；分析业务需求，并缩小数据解决方案的范围。从组织的每个部门吸收数据，并投资于用例分析。
做到这一步，公司就可以推动整合进程，逐步为企业数据构建整合平台。
要做到这一切，跨组织支持至关重要。行政领导层也需要全力以赴地支持。随着数据在运营和战略应用程序中的逐步使用，您需要在组织结构中看到的变化就会自然发生。
摆脱数据孤岛的任务并不容易。在数据分析中，大部分工作在于确保数据准备的准确性。同样的原则也适用于孤岛，要更加以数据为导向，组织需要集成数据并将其提供给整个组织。