在一个数字颠覆似乎非常迅速的时代，企业的数字转型需要一个大胆的愿景和拥抱变化的意图。预计到2025年，全球数字化转型市场将达到2.8万亿美元，领导者们正在加快其整个组织向数字化转型的步伐。随着企业在这一过程中调整路线并适应特定的战略，他们需要对数据有充分的了解以推动明智的决策。

数字化转型需要基于数据的决策

对基于数据的决策的必要理解是因为高质量数据是所有数字化计划的核心，从提供宝贵的见解到发现潜在的运营效率策略。这就是企业组织必须小心创建数据孤岛的原因。如今，73.5%的大多数领先企业的决策都是数据驱动的。在几乎每个组织中，都从不同来源收集数据，以分析和做出关键业务决策。虽然这些数据源可能有成千上万甚至数百万个，但是在整个组织中建立数据孤岛是一个自然而然的结果。

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尽管现代数据库和存储库更加强大，但它们很难完全避免数据孤岛，从而阻止他们实现数字化转型计划的真正潜力。

数据孤岛问题和数字化转型的其他障碍

事实上，如今89%的 IT 领导者将数据孤岛视为数字化转型的主要障碍之一。筒仓的形成往往是多种因素综合作用的结果，包括并购、团队脱节、部门间动态、缺乏数据控制等。为了防止跨组织形成数据孤岛，企业必须培养一种数据共享文化，而不是数据拥有文化。消除孤岛始于文化转变，需要从组织层次结构的顶部开始改变观点。企业可以采取多种策略来消除此类数据孤岛并防止它们长期存在。

以下是防止数据孤岛的方法：

营造数据共享环境

企业中的各个团队都将数据公开，因为数据就是知识，知识就是力量。各种垂直行业通常使用与他们自己的部门目标相关的专有术语和流程。每个团队都认为自己与其他团队有些遥远和不同，隔离的工作空间加剧了这种不和谐的精神。所有这些都导致了一种主人翁感，并且不愿意在各个群体之间与其他团队共享数据，这可能会损害组织的更大利益。相反，组织可以培养一种共享文化和促进信息自由流动。在此过程中，他们还必须解决每个群体对数据共享的担忧，并保证维护数据完整性的机制。激励和鼓励各个团队团结起来，培养开放数据共享和数据统一的文化，是采用企业级数据连接的关键。这些举措解决了数据孤岛，激发了积极的文化变革，推动了创新、团队合作和跨学科努力，并促进了领导层之间的更高协作。

培训部门了解数据孤岛的危险

通常，各个部门独立工作，即使在相互支持以服务于共同目标时也是如此。企业需要作为一个整体来优化可用数据集并提高团队精神、生产力和输出质量。虽然企业范围内的信息共享是提高生产力和创造新机会的关键，但数据孤岛对信息的可访问性构成了障碍，削弱了整体运营效率。运营效率低下会使发现隐藏的机会变得困难。因此，培训个部门了解数据孤岛如何危及组织成功对于改变整体数据方法至关重要。必须与团队沟通协作的好处和孤岛的不利影响。促进信息共享、任务处理的透明度和跨职能合作打破了孤岛。领导者必须鼓励团队经理优先解决孤岛问题，并指导整个组织确保转变观点。员工需要了解数据孤岛的基础知识以及可以采取哪些措施来修复它们。他们需要意识到由孤岛引起的数据质量问题。为了弥合知识鸿沟，企业必须传达数据共享和数据完整性的好处，让员工更好地理解这种转变。

评估数据孤岛形成背后的原因

如果数据孤岛的挑战继续存在，它们就会开始有机地发展，再次反思组织的工作文化。企业设置本身使孤岛随着时间的推移而建立。当每个部门收集和积累其数据集时，就会发生这种情况，每个数据集都有自己的指导方针、措施和目标。在各个部门工作的团队培养他们以最适合他们要求的方式完成工作或处理数据的风格。这些做法导致孤岛逐渐积累。在不同的团队中单独工作的文化加剧了孤岛的问题。除此之外，技术和数据管理系统通常因部门而异，跨越电子表格、会计软件或 CRM 等工具。此外，大多数遗留系统无法处理信息共享，因为每个解决方案都以不同的方式存储和分析数据，这自然为筒仓随着时间的推移而扩大铺平了道路。数据需要持续的关注和系统的解决方案来管理和防止不费吹灰之力的孤岛堆积。此外，企业获得的同类最佳技术也可能会产生无意的数据孤岛。需要专业技术的企业必须关注这方面。

建立跨学科团队进行监督

全球各地的企业现在都在集中数据并共享准确的数据版本，以节省时间和降低成本。可以创建企业范围的数据词汇表，以提供有关数据实用程序和存储的全面指导。这些数据定义为跨学科团队提供了有关如何理解数据、创建共享存储和遏制数据孤岛的指导。组织需要升级他们的数字技术，以跟上不断变化的数据性质。

他们需要在内部和外部生态系统中维持和评估数据标准。重要的是要注意，将所有数据放入单个系统默认情况下不会提供所需的结果。因此，企业必须创建跨职能团队来推动数据集成的议程。每一步都应该着眼于整合整个企业的数据，包括各个部门，以避免重新创建一组新的孤岛。整合所有部门的数据纪律并关注数据的内在动态特性至关重要。

为顺利消除孤岛创建路线图

随着云技术的出现，集中数据进行分析变得越来越容易和快捷。基于云的工具将数据收集过程合理化到一个共享池中，因此曾经需要数月和数年才能完成的任务现在需要数天和数小时。消除数据孤岛的路线图需要包括找到一种集中数据的方法。为高效分析而优化的中央数据存储库是寻找数据孤岛解决方案的关键。接下来是正确有效地整合数据，以防止未来的数据孤岛。组织可以使用多种方法合并数据，例如使用编写脚本（包括 SQL、Python 或其他语言）将数据从孤立的数据源传输到数据仓库中。本地提取、转换和加载 (ETL) 工具还可以自动将数据从各种来源移动到数据仓库。

基于云的ETL是一种复杂的、支持云的流程，它更快、更容易。该流程使用云提供商的基础设施，在任何环境中都能胜任工作。ETL工具提供了从不同来源收集数据到一个集中位置进行分析的方法，并消除了孤岛。它们还通过确保每个人都可以获得新数据来解决数据完整性问题。数据集中整合了数据访问，并使用数据治理框架对其进行控制。

互联数据优化数字化转型

数据孤岛会对生产力、洞察力和协作产生不利影响。但是，当数据集中并针对处理和分析进行优化时，它们就不再是麻烦之源了。当一个组织了解拥有单一黄金数据存储库的价值时，它就会从本质上改变文化。如果不首先解决数据孤岛问题，就无法真正在组织中进行数字化转型。解决这个问题需要多层次的努力，包括文化的改变、对短期和长期任务的评估、跨学科小组的创建、对数据的理解以及让这一切无缝运行的计划.虽然这似乎是一项艰巨的任务，但超越收集和评估数据来解决数据孤岛问题对于任何数字化转型之旅的成功都至关重要。当组织迁移到更主动的方法来利用连接数据的价值时，它就开始了。