如何打通企业内部的数据孤岛？

作者：finedatalink

发布时间：2023.9.7

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从事IT的老人们应该能明显感受到，虽然公司这几年引入了不少系统，像PLM、ERP、MES等，分开来看，每个业务部门都有了自己的系统，实现了数据共享。但这种不彻底的信息化建设，非但没有提升数字化水平，反而催生了“信息孤岛”的产生。

一、数据孤岛实例

拿销售部门举例：财务根据自己系统中的数据做了年度销售额汇总，销售部门也做了，但年终发现数据根本对不上，这就非常尴尬了。上面这种场景在80%的企业中都出现过，由于企业内部的数据、系统之间缺乏关联性，比如指标口径不一、数据描述标准不同、系统不兼容等，导致的数据无法共通现象。可能有业务人员会说，“数据孤岛”只是对于企业整体来说有损失，但对各个业务部门来说，“我们一直都是这样做的，问题也都能解决，没有那么严重。”
这样的认知就大错特错了！

二、数据孤岛的问题

数据孤岛带来的问题，绝对不是一个业务部门能够承担和轻松解决的。
1、数据重复。数据孤岛盛行时，企业各个部门都要收集更多数据，大量浪费人力物力。

2、决策错误。数据不完整、不及时，直接影响了决策的准确性和实时性，长久以往直接会被市场竞争抛弃。

3、团队协调差。不同系统数据不通，直接就带来了团队之间沟通时间变长以及关系紧张的局面，长久以往直接会带来公司整体收入大量损失。
4、客户体验差。数据孤岛直接意味着不同部门拿到的数据不同，在向客户传递消息的时候，直接造成用户体验紊乱和信息混杂。用户流失率会提高。

5、不安全。不同系统之间的数据存储方式不同，直接带来了数据泄露的风险。
数据孤岛问题的解决是重要且紧急的，需要IT管理人员贯彻实施，不能因为业务部门安于现状就放任，这样只会加重数据孤岛情况，最后一发不可收拾。

三、数据孤岛的出路

1、能不能把系统连起来?
可以，当需要跨平台-取数的时候，通过各个应用之间互相调用API接口来实现。随着接入的应用数量不断增长，ISV应用需要兼容的API接口数量会爆炸式增长。这也带来了很大的问题：由于数据被ISV掌握，企业需要更换一个应用的迁移成本非常高昂。

2、有没有整合全部数据的平台？

有。大数据决策分析平台就能实现这个功能，缺点就是成本会比开api接口高，不过从长期来说，是能够一劳永逸的。
通过梳理全公司的业务流程和统一不同部门对于相同数据的业务指标口径，打通了各个数据系统之间的数据，业务部门不再需要从不同系统取数，再整合成excel做表了。尤其对于报表格式比较固定的分析来说，只要构建起数据分析模板，后续直接更改数据就能直接使用。

当然，也可以看看国内的FineDatalink数据集成平台，集“实时数据同步”和“离线数据处理”于一体。除了kettle的定时数据处理场景，还能对接多种数据库，基于CDC、logminer、binlog等进行数据的实时同步。

BS端的方式，让你随时随地可以进行数据的处理方便，方便看到各个任务的运行状态，当任务出现问题时，还可以进行统一的消息通知，比如邮件、企业微信等。数据准确的重要保障是，数据处理任务是否正常运行就是至关重要的，以及任务出错时的重启机制。

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