分类： 大数据
2022-08-02 14:31:52
随着社会数字化程度不断加深，数字经济也成为高速增长的国民经济支柱，其所产生的数据更是呈现爆发式增长的特征，成为众多个人、机构、企业乃至国家的新型资产，变为现代社会的第五大生产元素。
大数据的出现唤醒了人们对数据和数据背后理性逻辑新的认知，并且大数据思维在国家战略层面的养成趋势已经成为共识，但不容乐观的是，“数据孤岛”问题也日益凸显，并且成为其发展桎梏。
简单来说，“数据孤岛”是指在数据及数据集的形成、分析、使用过程中，由于主体能动性、客体技术性以及政策环境、制度建设等不完备形成的不对称、冗余等封闭、半封闭式现象。
企业发展到一定程度，因为数据量的增加，也因为信息化建设的必要性，企业会为不同部门建设相应的业务信息化系统。这些业务信息化系统(ERP、OA、CRM)可以规范业务流程，形成标准化的业务模式，并通过系统数据库自动沉淀业务数据，为企业积累数据资产。毫无疑问，数据价值凸显的当下，能够沉淀业务数据，这当然是一件好事。
但这些不同部门、不同业务信息系统数据库中的数据往往无法互通，只能在各自数据库中储存，无法统一进行利用，没有针对企业整体的全局视角。这样一来，每个部门、每个业务系统的数据都相互分隔，就像海外一座座孤岛，彼此无法连接，无法交流，这就是平时经常听到的数据孤岛。
数据孤岛又可分为物理孤岛和逻辑孤岛
物理孤岛指的是物理意义上的数据孤立，各种不同的数据各自在不同地点存储和维护，这样会出现重复造轮和资源浪费的现象。当需要进行跨业务的数据合作时，往往要进行大量的数据迁移、拷贝，大部分的人力资源都耗费在数据准备阶段。
逻辑孤岛指的是数据逻辑方面的孤立，不同的部门都有自己不同的数据规范和方法，对不同数据的理解也千差万别，就导致最后对定义的定论不能完全相同。每当进行跨业务的数据合作时，会发现沟通成本极高。
历史原因、大数据开放共享意识原因、大数据立法缺位原因、大数据开放共享标准缺乏原因、权力运行体制机制原因、制度激励缺乏原因、大数据人才缺乏原因。
数据孤岛是当前时代，算是企业在数据问题上遇到的一个顽疾，前边提到的数据孤岛其实只是常见的一种，还有很多企业并不是因为业务系统，而是因为职权不明、部门划分模糊、业务流程不规范、数据管理混乱等原因导致的数据孤岛，同样会对企业造成事实上的孤岛问题，影响企业的数据利用成效。
就拿大多数企业最为看重的业务发展来说，各部门因为数据彼此不互通，容易出现一个问题，就是异常业务数据找不到原因，浪费很长时间调研部门员工、业务情况后，忙于进行调整，不仅没有成效反而造成进一步的业务发展受挫。
国家推动大数据的建设，最主要就是为了解决数据孤岛的问题。
对于政府而言，数据孤岛已经成为制约简政放权、放管结合、优化服务改革的重要因素。而大数据建设可以用来改变、打通原先孤立的数据孤岛，建立完整、统一、无缝隙的高效公共服务体系。大数据最高的层次就是用数据来形成智慧，数据智慧驱动运营，其基础在于数据的共享，尤其是底层数据的共享，在数据孤岛情况下，能够带来极大效用的数据分析和数据驱动运营均无从谈起。
对于企业而言，企业的大数据建设，可以通过中台建设在传统业务数据使用模式中，APP、官网、小程序、营销、财税和供应链的数据都是分割开来的，互不相通;而建设数据中台后，可以将前台业务模块与后台的基础服务和基础设施连接起来，收集起来的数据就能互通，达到消除数据孤岛的目的。
此外，利用SovitChart可视化工具制作数据可视化报表，用拖拉拽的方式实现数据可视化，并通过数据可视化分析全面展现企业发展状况，例如销售分析、运营分析、生产分析以及管理人员需要的管理驾驶舱、核心KPI展现等，追踪业务执行效果，根据历史数据报表进行复盘，促进业务健康发展，辅助进行管理决策等，是解决数据孤岛问题的重要工具。
