目前，我正在体系化更新数据资源管理/数据治理/数据中台系列文章。
01
为什么，数据孤岛
什么是数据孤岛？
根据百度百科，即企业发展到一定阶段，出现多个事业部，每个事业部都有各自数据，事业部之间的数据往往都各自存储，各自定义，会存在多个数据中心，甚至跨海内外的数据中心，每个事数据中心就像一个个孤岛一样无法（或者极其困难）和企业内部的其他数据进行连接互动。
什么原因导致的？
一般来说，企业信息化发展有三个阶段：基于设备的建设，基于项目的建设和基于战略的建设。
通常在第二阶段必然会产生信息孤岛，有这么几个原因：
1、组织架构按照部门单元划分：因为企业的工作是以部门为主的功能型，这样的话每个部门都会有业务数据的产生，有对数据保存和使用的需要，不同部门对数据的定义和使用可能存在比较大的差异，所以各部门之间的数据不能互通。
2、信息部门建设的相对滞后：如果信息部门不能尽快满足业务对数据处理的要求，那业务部门就可能独自开发业务系统，这种情况还是普遍存在。
3、缺少统一的数据战略、标准和文化：如果不能做到信息系统建设的统一，由不同部门，不同公司来建设的话，必须有一个标准能够使得日后的互通比较容易实现。
总结一下就是：企业目前普遍采用以“部门/事业群”为单元的组织架构来管理业务，加上信息化系统建设进度无法跟上业务发展需求，与此同时，企业也缺少了整体的数据战略和标准，很多系统之间缺少互联和协同。
02
如何打破数据孤岛
如何打破数据孤岛是一个老命题了。
数据孤岛会降低生产力、引入不必要的错误、隔离用户并导致数据隐私风险，我们一直在找寻应对的方法。
常见的方案如下：
| 序号 | 方案 | 描述 |
| 1 | 数据集成平台 | 使用ETL工具、ESB（企业服务总线）、数据中台等技术来集成各个系统中的数据，使数据能够统一汇聚到一个平台。 |
| 2 | API接口开放 | 各系统通过标准化的API接口相互通信，允许数据实时共享和访问。 |
| 3 | 数据湖建设 | 建立一个集中的数据湖，存储不同格式、结构的数据，消除部门或系统间的数据分隔。 |
| 4 | 统一数据标准 | 在组织内部建立统一的数据标准，确保不同部门或系统在使用相同的数据定义和模型，从源头上减少数据不兼容的情况。 |
| 5 | 数据治理和主数据管理 | 实施数据治理框架，明确数据所有权，确保跨系统的数据质量一致性；通过主数据管理（MDM）来统一关键数据。 |
| 6 | 数据虚拟化 | 通过数据虚拟化技术，无需实际移动数据，就能实现跨系统的数据访问和整合。 |
| 7 | 数据中台 | 构建数据中台，作为组织内各业务系统的数据枢纽，将不同系统的数据统一管理和服务化输出。 |
这些方案均在不同的行业、不同规模的企业中落地过，均可以对数据孤岛问题产生一些良好的效果，但无法彻底消灭数据孤岛。
数据中台是近些年消灭数据孤岛问题的热门方案，在包含 BAT在内的诸多企业中，都得到广泛应用。
数据中台是"一套可复用、可快速迭代、可支撑前台多样化业务需求的通用技术组件和能力"，它旨在提供标准化的数据服务，实现数据的共享和价值最大化。
这么说可能还比较抽象，可以看看下面的框架图：
图片来源于网络
可以看到，数据中台对接了企业内外部的可用数据源，将数据统一集成到湖仓内，进行统一的清洗、加工处理，并配套质量及安全保障能力，最终通过数据服务的方式，统一为数据应用或业务系统做数据支撑。
相当于数据中台就是企业全部数据的集散地了，按道理，这样应该可以很少的解决数据孤岛的问题呀。
你想过一个企业内有多个数据中台的场景没?
制定统一的数据战略
建立跨部门数据共享机制
统一的数据标准和规范
数据治理与管控机制
建立数据文化与培训体系
数据驱动的决策流程
持续监控与优化
04
小结
数据孤岛与企业可能是长久的共生关系，我们和数据孤岛的战争远没有结束。
好在，我们并非需要完全消灭数据孤岛问题。
换个角度来看，数据孤岛有点像我们人类身体上的“致癌基因”，我并没有直接把它当癌细胞来举例，避免进一步夸大数据孤岛的危害。
伴随企业的发展和运营，一家企业必然会出现数据孤岛，但并不是都会带来毁灭性问题，就像很多的致癌基因并不一定会导致我们患癌一样。
数据中台虽然无法全面消灭数据孤岛，但是，如果企业能够制定统一的数据战略、标准和文化，数据孤岛的问题将在数据中台的支撑下，得到极大的改善。
消灭数据孤岛不是最终目的，我们需要的是将企业需要的数据有机地联动起来，为我们创造更大的业务价值。
只要不是阻碍我们实现业务价值的数据孤岛，就让他孤着又如何，总之，面对数据孤岛问题，建言四字：按需治理。
（正文完）
今天的分享就到这里，希望对你能有多帮助和启发。
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