目前，我正在体系化更新数据资源管理/数据治理/数据中台系列文章。
今天的文章，我们聊一聊：企业内部的数据孤岛问题并没有因为数据中台而彻底解决。
随着大数据、云计算以及人工智能技术的普遍应用，数据可谓是当下最重要且最具价值的资产，企业通过挖掘与分析数据，可提高其竞争力，预测市场趋势，做出更具针对性的决策。
但，数据孤岛问题成为阻碍企业发展的天堑。
数据孤岛是一个常态持续性问题，像个疯狗，赶走了过段时间又跑过来了，如此往复，让人疲惫不堪。
根据华夏邓白氏、微码邓白氏近期开展的研究，目前有 92% 的中国企业内部存在数据孤岛，其中，36% 的企业该现象相当普遍。
数据中台的目标之一是帮助企业彻底消灭数据孤岛，但显示的情况并没有那么乐观。
01
为什么，数据孤岛
什么是数据孤岛？
根据百度百科，即企业发展到一定阶段，出现多个事业部，每个事业部都有各自数据，事业部之间的数据往往都各自存储，各自定义，会存在多个数据中心，甚至跨海内外的数据中心，每个事数据中心就像一个个孤岛一样无法（或者极其困难）和企业内部的其他数据进行连接互动。
什么原因导致的？
一般来说，企业信息化发展有三个阶段：基于设备的建设，基于项目的建设和基于战略的建设。
通常在第二阶段必然会产生信息孤岛，有这么几个原因：
1、组织架构按照部门单元划分：因为企业的工作是以部门为主的功能型，这样的话每个部门都会有业务数据的产生，有对数据保存和使用的需要，不同部门对数据的定义和使用可能存在比较大的差异，所以各部门之间的数据不能互通。
2、信息部门建设的相对滞后：如果信息部门不能尽快满足业务对数据处理的要求，那业务部门就可能独自开发业务系统，这种情况还是普遍存在。
3、缺少统一的数据战略、标准和文化：如果不能做到信息系统建设的统一，由不同部门，不同公司来建设的话，必须有一个标准能够使得日后的互通比较容易实现。
总结一下就是：企业目前普遍采用以“部门/事业群”为单元的组织架构来管理业务，加上信息化系统建设进度无法跟上业务发展需求，与此同时，企业也缺少了整体的数据战略和标准，很多系统之间缺少互联和协同。
02
如何打破数据孤岛
如何打破数据孤岛是一个老命题了。
数据孤岛会降低生产力、引入不必要的错误、隔离用户并导致数据隐私风险，我们一直在找寻应对的方法。
常见的方案如下：
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这些方案均在不同的行业、不同规模的企业中落地过，均可以对数据孤岛问题产生一些良好的效果，但无法彻底消灭数据孤岛。
数据中台是近些年消灭数据孤岛问题的热门方案，在包含 BAT在内的诸多企业中，都得到广泛应用。
这些方案均在不同的行业、不同规模的企业中落地过，均可以对数据孤岛问题产生一些良好的效果，但无法彻底消灭数据孤岛。
数据中台是近些年消灭数据孤岛问题的热门方案，在包含 BAT在内的诸多企业中，都得到广泛应用。
数据中台是"一套可复用、可快速迭代、可支撑前台多样化业务需求的通用技术组件和能力"，它旨在提供标准化的数据服务，实现数据的共享和价值最大化。
这么说可能还比较抽象，可以看看下面的框架图：
可以看到，数据中台对接了企业内外部的可用数据源，将数据统一集成到湖仓内，进行统一的清洗、加工处理，并配套质量及安全保障能力，最终通过数据服务的方式，统一为数据应用或业务系统做数据支撑。
相当于数据中台就是企业全部数据的集散地了，按道理，这样应该可以很少的解决数据孤岛的问题呀。
你想过一个企业内有多个数据中台的场景没?
是的，你没有看错，我之前就经历过一个项目，一个集团企业有多套数据中台，下面的每个子公司都是自己的数据中台，不同的业务线也单独采购了数据中台。
合理吗？
看起来非常不合理。
但别忘了：存在即合理。
我们现在的很多解决方案，大多都是从技术或工具层面出发考虑的，看起来能够很好地解决问题。
但是，实际情况比这复杂的多，单纯一个“组织差异性”因素，就带来无数个变量，可以把一切技术和工具优势扫平。
随着多年的技术发展，现在阻碍数据流通，解决数据孤岛问题的卡点早已经不是“工具层”了，而是，更深层次的组织管理和文化。
还记得前面说的产生数据孤岛的原因没？
其中第三点是说：缺少统一的数据战略、标准和文化。
就拿上面不同的子公司和集团都立项采购数据中台，这说明了几点：
1）集团对子公司的管控能力弱；
2）集团层面在数据重视程度上不足，行动比子公司差；
3）也有可能子公司不遵从集团层面的数据战略。
这些问题靠工具层面是无法解决的，因此，很多数据中台厂商事后吐槽，企业自身内部掉链子，最后都说是厂商的产品的锅，他们也是有苦说不出。
如何解决呢？
这可是一个大的问题，并没有标准的答案，我也无法给出明确的、适合所有企业的解决办法。
不过，有一些通用的思路，可以做一些借鉴：
制定统一的数据战略
明确数据在企业中的战略定位，将数据视为企业核心资产，推动跨部门协作，避免数据孤立。
建立跨部门数据共享机制
通过数据共享协议和流程，确保各部门愿意开放和共享数据，减少“数据所有权”意识。
统一的数据标准和规范
制定全公司统一的数据标准（如命名、格式、数据字典等），确保不同系统之间的数据一致性。
数据治理与管控机制
确立数据治理框架，指定数据管理员和数据管控流程，保障数据的合规性和质量。
建立数据文化与培训体系
推动全员数据文化，提升员工对数据的认识和使用能力。定期进行数据培训和教育。
数据驱动的决策流程
在决策过程中强化数据驱动，要求各级决策依赖数据支持，推动数据共享和整合。
持续监控与优化
定期监控数据孤岛问题，收集反馈，持续优化数据战略和工具应用。
03
小结
数据孤岛与企业可能是长久的共生关系，我们和数据孤岛的战争远没有结束。
好在，我们并非需要完全消灭数据孤岛问题。
换个角度来看，数据孤岛有点像我们人类身体上的“致癌基因”，我并没有直接把它当癌细胞来举例，避免进一步夸大数据孤岛的危害。
伴随企业的发展和运营，一家企业必然会出现数据孤岛，但并不是都会带来毁灭性问题，就像很多的致癌基因并不一定会导致我们患癌一样。
数据中台虽然无法全面消灭数据孤岛，但是，如果企业能够制定统一的数据战略、标准和文化，数据孤岛的问题将在数据中台的支撑下，得到极大的改善。
消灭数据孤岛不是最终目的，我们需要的是将企业需要的数据有机地联动起来，为我们创造更大的业务价值。
只要不是阻碍我们实现业务价值的数据孤岛，就让他孤着又如何，总之，面对数据孤岛问题，建言四字：按需治理。
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