管理數據已成為現代企業的首要任務。由于存在多種客戶交互渠道和大量內部數據，收集這些數據并將其投入使用可能是一項挑戰。如果您不提前計劃，數據最終可能會孤立無援，對您的公司毫無用處。

什么是數據孤島？

數據孤島是一組與您的技術生態系統的其余部分隔絕的數據。它可能是來自第三方工具的數據，只有一個部門可以訪問。或者可能是您在銷售點收集的客戶數據沒有反饋到您的系統中。無論來自何處，數據孤島都會減慢您的分析速度，并導致您對業務數據的整體看法出現差距。讓我們來看看您最終可能會得到孤立數據的主要原因。

是什么導致了數據孤島？

大多數數據孤島都是由于缺乏前瞻性規劃而發生的。沒有人打算創建一個無法使用的數據存儲庫，但隨著部門的發展，他們會實施自己的方法來收集和存儲信息。如果沒有集中的數據計劃，這些孤島就會自行出現。

過時的技術

對于具有遺留系統的成熟企業來說，這通常是一個問題。組織已經轉向用于數據存儲和集成微服務的云系統。SAP API等較舊的系統及其復雜的集成方法可能成為這種現代化的障礙。如果一個部門由于依賴遺留工具和系統而落后，那么就會發生數據孤島。

分離的組織結構

當部門未能傳達其數據策略時，也會出現數據孤島。擁有過度細分的組織結構會使這個問題變得更糟。可以這樣想，如果銷售和客戶服務從不共享客戶詳細信息，將會浪費多少數據？

溝通與公司文化問題

影響數據流經方式的不僅僅是您的業務結構。您的公司文化可以改變您的部門在日常和業務范圍內看待協作的方式。將數據可訪問性和協作作為優先事項。

為什么數據孤島是個問題？

如果您知道現代組織對準確數據的依賴程度，那么您可能已經明白為什么數據孤島是一個問題。為了以防萬一，以下是您應該避免數據孤島的四個主要原因。

1. 減緩協作

如果數據難以訪問，那么就很難共享。如果部門和經理不能分享見解，他們就不能有效協作。隨著信息向上移動到執行級別，這使得全面了解您的業務數據變得越來越困難。

2. 不完整的數據集

分析，尤其是新的大數據技術推動的分析，依賴于完整的數據集才能發揮作用。當您的機器學習管道或分析需要數據時，讓部分業務數據最終處于無法訪問的孤島中將不可避免地導致數據不完整。

3.浪費資源

低效的數據存儲和訪問方法可能是一項巨大的隱性成本。例如，如果多名員工正在創建數據的冗余副本，那么您就是在浪費存儲空間，并且可能會進行不必要的繪制調用。隨著時間的推移，這會像滾雪球一樣增加成本。

4. 有限公司概況

對于決策者來說，360 度全方位了解您的業務至關重要。這是您在部門和項目之間有效分配資源的唯一方法。您擁有的任何數據孤島都會在本概述中造成潛在的盲點。

您如何克服數據孤島？

沒有人想要數據孤島，但它們確實發生了。那么，你如何避免它們呢？這三種方法可以幫助您提前計劃并避免線下數據孤立。

集中數據收集

數據湖等可訪問的云存儲系統使集中式數據管理成為可能，即使對于小型企業也是如此。將現有服務遷移到云端可能是一項挑戰，但數據利用和輕松集成帶來的回報值得冒這個風險。

集成系統

當您投資商業軟件時，集成應該是您優先考慮的事項。無論您的文檔控制系統還是第三方 CRM 平臺，請確保您實施的任何系統都可以與您的數據中心通信。

改善培訓和內部溝通

讓協作和數據共享成為您企業文化的一部分。如果您的部門負責人都了解互連數據系統的必要性，那么數據孤島就更容易避免。

最后的想法：不惜一切代價避免數據孤島

良好的數據管理可以輕松避免數據孤島。您只需要放眼未來，將數據共享和可訪問性放在首位。