一、数据孤岛的弊端

部门可能独立运作，但它们在许多层面上相互依存。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。在竞争中获得优势、提高运营效率和开辟新商机同时降低成本的愿望促使组织利用其数据取得更多成就。为此，访问企业范围的信息是关键。数据孤岛可能会阻碍这一进程。

1、限制数据视图

由于孤岛阻碍了信息共享，每个部门的分析都保留在自己内部。如果数据未在所有利益相关者之间共享，则企业中可能普遍存在的任何低效率问题都不会被发现。因此失去了寻找降低运营成本的方法的所有机会。

2、威胁数据完整性

数据孤岛导致部门数据不一致。随着时间的推移，每次发生都会导致不准确和无用的数据。当患者信息存储在多个孤岛中时，例如医生摘要、护理协议、药物摄入量和程序说明，​​这在医疗领域经常出现。当数据孤岛没有连接时，它们往往会不同步并导致广泛的差异。

3、浪费资源

多组数据（通常是重复的）会加重公司分配给存储空间的财务资源负担。当各个部门下载此信息时，资源质量会受到影响。

4、阻碍协同工作

公司的工作文化推动了孤岛的产生，这反过来又强化了非协作文化。难以访问的数据会减少协作工作。

二、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。

1、创建脚本

一些公司使用用 SQL 或Python编写代码来提取数据并将其移动到中央位置。少数的缺点是它很耗时并且需要大量的专业知识。

2、使用本地 ETL 工具

提取、转换、加载 (ETL)工具可以通过自动化整个过程来帮助消除移动数据的麻烦。这从源中提取数据，执行必要的转换，然后将数据加载到接收方数据仓库中。这些工具通常托管在组织的站点上。

3、使用基于云的 ETL 工具

这些 ETL 工具托管在云端，利用了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个挑战。当您拥有根深蒂固的数据分离文化时，改变员工的心态可能会很困难。此外，消除孤岛可能很困难。存在一系列难以理清的权限和层次结构。开始修改它的最简单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到的数据的存储库。数据仓库经过优化以方便访问和分析，而不是用于事务处理。这确保了公司数据的 360 度视图。

避免被不断进入市场的新技术趋势所左右。相反，寻找您的企业可以利用的高价值机会；分析业务需求，缩小数据解决方案范围。从组织的每个部门提取数据，并投资于分析用例。

从这里开始，公司可以朝着整合的目标前进。每一步都应致力于构建企业数据的集成平台。

要做到这一切，跨组织的支持至关重要。行政领导层也需要全力支持。随着数据在运营和战略应用程序中的逐渐使用，您需要在组织设置中看到的变化将自然发生。

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准确地完成数据准备。同样的原则也适用于孤岛——为了更加受数据驱动，组织需要整合数据并使其对整个组织可用。

以上就是关于数据孤岛的弊端和如何打破数据孤岛的全部内容了，希望对你有所帮助。

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