一文深入解读数据孤岛

作者：finedatalink

发布时间：2023.9.7

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当下，数据已成为数字经济的重要生产要素，这意味着，整合更多数据、拥有更强的数据分析和处理能力，以数据资产化、数据服务化、数据知识化驱动业务，将是企业获得核心竞争力的关键。
然而，在构建数据驱动型企业的道路上，数据孤岛已成为释放数据价值的关键障碍，主要表现在数据整合与治理一、组织运营、数字创新等各个层面。

一、“数据孤岛”是什么？

企业发展到一定阶段，必然会跟随时代发展进行信息化建设。而信息化建设的不平衡，催生了“数据孤岛”现象的产生。企业内部通常存在多个事业部，每个事业部都有各自的数据，事业部之间的数据往往都各自存储，各自定义，形成不同的子系统。而子系统之间并未建立有效的数据交换服务，各业务系统数据描述标准不一，造成严重的数据不一致。各个子系统内所存储占有的数据，就像一个个孤岛，难以和企业内部的其他数据进行连接互动。
这样的情况就被称为“数据孤岛”现象。简单来说，就是企业内部的数据间缺乏关联性，彼此无法兼容。组织中一切活动都会产生数据，但这些海量的数据由于组织战略、架构设置、数字化建设等原因，分散存储在组织的各个部门、业务系统、应用之中，彼此无法互联互通、共享，也无法被利用，形成了一个又一个孤立的数据岛屿。

二、“数据孤岛”形成的原因

当下，导致数据孤岛主要有以下三种原因：

1、数据的系统化、应用化、场景化、碎片化；

2、数据管理并不能完全覆盖所有公司信息；

3、数据类型复杂、标准不一，数据交换缺乏信任源、安全难保障等诸多原因造成数据交换难、共享难。

其中第一点是没法避免的，我们希望通过逐步解决第三点，去慢慢覆盖第二点的问题，打破有效数据的孤岛问题。

三、“数据孤岛”实际案例

近年来国内也兴起了低代码解决方案，用户不再需要依赖代码开发，可以通过自主配置的方式，快速搭建整个生产过程中所需要用到的信息化系统。低代码平台不仅可以实现传统企业管理系统的功能，而且搭建周期短、成本低，对于企业来说是相当友好的，因此获得不少企业的青睐。

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。

FineDatalink提供的：

1、统一的数据连接平台，将系统化、应用化的数据打通，给数据流通提供更多灵活性

2、多源异构数据的处理：比如惠科的案例：实时大数据时代，看制造业龙头—惠科如何实现“智造”升级的？

FineDataLink是一款低代码/高时效的数据集成平台，它不仅提供了数据清理和数据分析的功能，还能够将清理后的数据快速应用到其他应用程序中。FineDataLink的功能非常强大，可以轻松地连接多种数据源，包括数据库、文件、云存储等，而且支持大数据量。此外，FineDataLink还支持高级数据处理功能，例如数据转换、数据过滤、数据重构、数据集合等。使用FineDataLink可以显著提高团队协作效率，减少数据连接和输出的繁琐步骤，使整个数据处理流程更加高效和便捷。