什么是数据孤岛？

当前，组织从各种来源收集大量数据，许多不同业务部门和分部都维护着自己的数据集。

如果没有适当的集成，这些数据可能会被困在不同的系统中，从基本的电子表格到客户关系管理 (CRM) 平台等专业应用程序。然后，这些孤立的数据存储库会在系统和团队之间制造障碍，从而形成数据孤岛。

根据 IBM Data Differentiator 的调查，82% 的企业报告称数据孤岛扰乱了他们的关键工作流程，68% 的企业数据未经分析。

由于数据孤岛，团队最后处理的通常是过时、零散或不一致的数据。重复的工作流程和冗余的数据存储会导致数据质量下降和运营效率低下。大数据、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 计划都会受到影响。

不过，通过消除数据孤岛并成功整合数据，组织可以降低成本、加快分析速度以及改进决策。

为了打破数据孤岛，企业可构建整体 Data Fabric 架构，使用先进的数据集成和数据管理解决方案将不同的数据存储实时整合在一起。数据虚拟化工具、元数据管理系统、数据湖、湖仓一体和数据仓库都是统一 Data Fabric 架构中的常见组件。

当信息孤立在特定部门、系统或位置时，就会形成数据孤岛，从而阻碍组织充分利用其数据资产。

有几个因素可能导致形成数据孤岛：

• 组织结构
• IT 复杂性
• 企业文化
• 资源限制
• 监管要求
• 业务增长

在许多组织中，不同的团队和业务部门使用各自的工具和工作流来管理数据。营销团队可能会使用高级分析平台，而销售团队则依赖于专门的应用程序，例如 Salesforce 的 CRM 系统。

如果没有适当的数据整合战略，数据就无法在这些不同的系统之间流动，从而成为全面数据分析和数据共享的障碍。

企业通常维护多个计算环境，每个环境都有自己的数据存储方法。

虽然现代整合工具可以帮助统一这些环境，但一些旧版系统（例如过时的数据库、电子表格和自定义应用程序）无法正确地与新技术连接，从而形成数据孤岛。

如果组织不能正确地整合这些系统，它们将面临数据生态系统碎片化以及洞察分析和分析受损的风险。

当各部门将自己的数据视为专有资产而非企业资源时，公司文化可能会强化数据孤岛。团队可能会限制数据访问，认为这可以提供竞争优势。

这种方法通常会导致重复数据、冗余数据存储以及错失跨职能洞察分析的机会。

有限的预算、专业知识和时间常常阻碍组织实施适当的数据集成解决方案。许多组织继续使用互不相连的系统，而不是投资搭建统一的数据平台。

这些资源限制可能会造成拼凑一堆解决方案，变得越来越难以管理，尤其随着数据量不断增长。

《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等数据保护法建立了严格的数据安全和隐私控制措施，塑造了企业管理数据存储和访问的方式。

虽然这些法规没有要求特定的存储空间，但公司经常调整其数据策略以满足合规要求，有时会在此过程中无意间形成数据孤岛。例如，按地区分别存储客户数据可能会导致系统分散，从而限制团队之间的访问和一致性。

业务的快速增长可能会导致数据孤岛。合并和收购经常会将不兼容的数据库系统引入新的 IT 环境，从而造成孤岛。

如果不仔细进行整合规划，这些技术差异可能会造成持续存在的数据孤岛，尤其是在各组织具有不同数据架构且未能实现标准化数据源、格式和标准的情况下。

数据孤岛会对企业成功造成重大障碍，影响从日常运营到战略规划的所有方面。当各部门不能有效地分享信息或维持统一的数据生态系统时，整个组织都会受到影响。

主要挑战包括：

许多组织通过创建统一的 data fabric 架构来解决数据孤岛问题，这是一种数据架构方法，有助于实现各种数据管道和云环境的端到端整合。

要创建 Data Fabric，组织通常关注 3 个关键领域：

• 数据管理现代化
• 数据治理框架
• 组织变革

数据管理使组织能够跨企业系统高效地存储、处理和分析公司数据，从而推动卓越运营。

然而，如果数据管理系统过时或缺乏必要的整合能力，无法跨不同平台连接数据，最终可能会形成数据孤岛。

现代化数据管理可以帮助消除现有的数据孤岛，并通过加强系统连接、优化数据流以及提供对数据系统的洞察分析来防止产生新的数据孤岛。

数据管理现代化的关键要素包括：

• 数据整合工具，可通过提取、转换、加载 (ETL) 或提取、加载、转换 (ELT) 管道自动实现安全的数据转移。

• 有效的数据处理解决方案，例如用于低成本原始数据存储的数据湖、用于高性能查询的数据仓库和用于组合存储和分析的数据湖。

• 基于云的数据架构，支持灵活部署 AI、分析和商业智能 (BI) 解决方案。

• 使用数据复制、流数据管道和事件驱动架构实时同步，以帮助确保系统间的一致性。

作为现代化数据管理的一个示例，考虑金融公司通常如何构建其数据架构以支持安全性和效率。

这些公司通常采用混合和多云架构，这样，就能够在内部或私有云环境中保存敏感的交易数据，同时使用基于云的数据仓库和湖仓一体进行高级分析。

一系列应用程序编程接口（API）和连接器可在这些系统之间实现安全、实时的数据访问和数据共享。

数据治理框架提供了数据收集、所有权、存储、处理和使用的相关政策、标准及程序。这些框架可为组织提供在整个组织内共享数据的正式计划，同时满足合规性和数据安全要求，从而帮助消除数据孤岛。

例如，医疗保健组织通常会实施治理框架，以便在各部门之间安全共享患者数据，同时通过自动控制和审计跟踪来确保 HIPAA 合规性。

数据治理框架的一些关键要素包括：

• 基于角色的访问控制 (RBAC) 保护敏感数据，同时允许与授权用户进行适当共享。

• 标准化的数据质量协议有助于确保一致性。

• 通过明确的数据管理策略来指导信息流。

• 采用自动化合规控制以遵守监管标准。

组织可以通过有意识地努力从孤立的数据所有权模式转变为协作的数据共享文化，在文化层面上消除数据孤岛。

这种转型可以鼓励团队更有效地协同工作，同时减少过度重复、提高数据准确性并降低存储成本。

例如，制造公司通常会组建包括生产、质量控制和供应链分析人员的综合运营团队。这些团队使用统一的数据平台，为所有运营决策建立单一可信信息源。

对于许多组织来说，推动组织变革包括：

• 组建同时具备业务领域知识与技术和分析专业能力的跨职能团队。

• 实施明确的数据治理框架，明确所有权和管理角色。

• 制定跨部门安全数据共享的标准化协议。

• 建立卓越中心以推广数据管理最佳实践并推动创新。

打破数据孤岛有几个主要优点。其中一些最重要的优点包括：

集成的数据系统为整个组织的用户提供了全面的数据视图。利益相关者不再需要处理分散的数据集，而是共享单一可信信息源，从而有效地利用数据资产进行分析、AI 和做出战略决策。

消除数据孤岛可以简化工作流和优化资源，从而大幅提高运营效率。团队可以实时访问相关数据，从而消除在系统之间移动数据并准备数据所需的耗时手动流程。

如果能获得完整的信息，决策者就能做出最明智的选择。例如，与仅限于一个业务部门的部分指标相比，一组合并的业务指标可以更清晰地反映组织绩效。

集成的数据生态系统可以更轻松地实施一致的数据安全控制、执行访问策略以及监控不同部门和业务部门之间的数据风险。组织可以在整个企业中应用一致的安全措施，而无需针对不同的系统实施不同的控制措施。

通过集成的客户数据，组织可以跨所有接触点开发统一的客户视图。团队可以访问完整的客户档案、快速响应需求，并使用 AI 驱动的洞察分析实现个性化交互，从而建立更牢固的客户关系、提供更好的建议以及提高满意度。