在一個數字顛覆似乎非常迅速的時代，企業的數字轉型需要一個大膽的愿景和擁抱變化的意圖。預計到2025年，全球數字化轉型市場將達到2.8萬億美元，領導者們正在加快其整個組織向數字化轉型的步伐。隨著企業在這一過程中調整路線并適應特定的戰略，他們需要對數據有充分的了解以推動明智的決策。

數字化轉型需要基于數據的決策

對基于數據的決策的必要理解是因為高質量數據是所有數字化計劃的核心，從提供寶貴的見解到發現潛在的運營效率策略。這就是企業組織必須小心創建數據孤島的原因。如今，?73.5%的大多數領先企業的決策都是數據驅動的。在幾乎每個組織中，都從不同來源收集數據，以分析和做出關鍵業務決策。雖然這些數據源可能有成千上萬甚至數百萬個，但是在整個組織中建立數據孤島是一個自然而然的結果。

盡管現代數據庫和存儲庫更加強大，但它們很難完全避免數據孤島，從而阻止他們實現數字化轉型計劃的真正潛力。

數據孤島問題和數字化轉型的其他障礙

事實上，如今89%? 的 IT 領導者將數據孤島視為數字化轉型的主要障礙之一。筒倉的形成往往是多種因素綜合作用的結果，包括并購、團隊脫節、部門間動態、缺乏數據控制等。

為了防止跨組織形成數據孤島，企業必須培養一種數據共享文化，而不是數據擁有文化。消除孤島始于文化轉變，需要從組織層次結構的頂部開始改變觀點。企業可以采取多種策略來消除此類數據孤島并防止它們長期存在。

?以下是防止數據孤島的方法：

營造數據共享環境

企業中的各個團隊都將數據公開，因為數據就是知識，知識就是力量。各種垂直行業通常使用與他們自己的部門目標相關的專有術語和流程。每個團隊都認為自己與其他團隊有些遙遠和不同，隔離的工作空間加劇了這種不和諧的精神。

所有這些都導致了一種主人翁感，并且不愿意在各個群體之間與其他團隊共享數據，這可能會損害組織的更大利益。相反，組織可以培養一種共享文化和促進信息自由流動。在此過程中，他們還必須解決每個群體對數據共享的擔憂，并保證維護數據完整性的機制。

激勵和鼓勵各個團隊團結起來，培養開放數據共享和數據統一的文化，是采用企業級數據連接的關鍵。這些舉措解決了數據孤島，激發了積極的文化變革，推動了創新、團隊合作和跨學科努力，并促進了領導層之間的更高協作。

培訓部門了解數據孤島的危險

通常，各個部門獨立工作，即使在相互支持以服務于共同目標時也是如此。企業需要作為一個整體來優化可用數據集并提高團隊精神、生產力和輸出質量。雖然企業范圍內的信息共享是提高生產力和創造新機會的關鍵，但數據孤島對信息的可訪問性構成了障礙，削弱了整體運營效率。

運營效率低下會使發現隱藏的機會變得困難。因此，培訓個部門了解數據孤島如何危及組織成功對于改變整體數據方法至關重要。必須與團隊溝通協作的好處和孤島的不利影響。促進信息共享、任務處理的透明度和跨職能合作打破了孤島。

領導者必須鼓勵團隊經理優先解決孤島問題，并指導整個組織確保轉變觀點。員工需要了解數據孤島的基礎知識以及可以采取哪些措施來修復它們。他們需要意識到由孤島引起的數據質量問題。為了彌合知識鴻溝，企業必須傳達數據共享和數據完整性的好處，讓員工更好地理解這種轉變。

評估數據孤島形成背后的原因

如果數據孤島的挑戰繼續存在，它們就會開始有機地發展，再次反思組織的工作文化。企業設置本身使孤島隨著時間的推移而建立。當每個部門收集和積累其數據集時，就會發生這種情況，每個數據集都有自己的指導方針、措施和目標。

在各個部門工作的團隊培養他們以最適合他們要求的方式完成工作或處理數據的風格。這些做法導致孤島逐漸積累。

在不同的團隊中單獨工作的文化加劇了孤島的問題。除此之外，技術和數據管理系統通常因部門而異，跨越電子表格、會計軟件或 CRM 等工具。此外，大多數遺留系統無法處理信息共享，因為每個解決方案都以不同的方式存儲和分析數據，這自然為筒倉隨著時間的推移而擴大鋪平了道路。

數據需要持續的關注和系統的解決方案來管理和防止不費吹灰之力的孤島堆積。此外，企業獲得的同類最佳技術也可能會產生無意的數據孤島。需要專業技術的企業必須關注這方面。

建立跨學科團隊進行監督

全球各地的企業現在都在集中數據并共享準確的數據版本，以節省時間和降低成本。可以創建企業范圍的數據詞匯表，以提供有關數據實用程序和存儲的全面指導。這些數據定義為跨學科團隊提供了有關如何理解數據、創建共享存儲和遏制數據孤島的指導。

組織需要升級他們的數字技術，以跟上不斷變化的數據性質。

他們需要在內部和外部生態系統中維持和評估數據標準。重要的是要注意，將所有數據放入單個系統默認情況下不會提供所需的結果。因此，企業必須創建跨職能團隊來推動數據集成的議程。

每一步都應該著眼于整合整個企業的數據，包括各個部門，以避免重新創建一組新的孤島。整合所有部門的數據紀律并關注數據的內在動態特性至關重要。

為順利消除孤島創建路線圖

隨著云技術的出現，集中數據進行分析變得越來越容易和快捷。基于云的工具將數據收集過程合理化到一個共享池中，因此曾經需要數月和數年才能完成的任務現在需要數天和數小時。

消除數據孤島的路線圖需要包括找到一種集中數據的方法。為高效分析而優化的中央數據存儲庫是尋找數據孤島解決方案的關鍵。接下來是正確有效地整合數據，以防止未來的數據孤島。

組織可以使用多種方法合并數據，例如使用編寫腳本（包括 SQL、Python 或其他語言）將數據從孤立的數據源傳輸到數據倉庫中。本地提取、轉換和加載 (ETL) 工具還可以自動將數據從各種來源移動到數據倉庫。

基于云的ETL是一種復雜的、支持云的流程，它更快、更容易。該流程使用云提供商的基礎設施，在任何環境中都能勝任工作。ETL工具提供了從不同來源收集數據到一個集中位置進行分析的方法，并消除了孤島。

它們還通過確保每個人都可以獲得新數據來解決數據完整性問題。數據集中整合了數據訪問，并使用數據治理框架對其進行控制。

互聯數據優化數字化轉型

數據孤島會對生產力、洞察力和協作產生不利影響。但是，當數據集中并針對處理和分析進行優化時，它們就不再是麻煩之源了。當一個組織了解擁有單一黃金數據存儲庫的價值時，它就會從本質上改變文化。

如果不首先解決數據孤島問題，就無法真正在組織中進行數字化轉型。解決這個問題需要多層次的努力，包括文化的改變、對短期和長期任務的評估、跨學科小組的創建、對數據的理解以及讓這一切無縫運行的計劃。

雖然這似乎是一項艱巨的任務，但超越收集和評估數據來解決數據孤島問題對于任何數字化轉型之旅的成功都至關重要。當組織遷移到更主動的方法來利用連接數據的價值時，它就開始了。