导读：在大数据时代，数据与数据之间的联系表现得越发明显。上午浏览完母婴网页，下午就收到婴儿车购物推送；刚踏足一个新的城市，手机短信提醒就向你表示欢迎。随着相关技术的普及发展，数据的收集和使用似乎已经如呼吸般简单，而在许多企业内部，不同部门之间，数据的交流沟通却仿佛相隔天堑。

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。

二、“数据孤岛”的危害

企业内不同部门数据的“各自为政”，大大制约着企业管理和业务的顺畅开展：

1、数据重复：由于数据流通不畅，企业各部门在收集数据时会产生重复行为，造成了数据的重复、冗余、无效等情况，降低了数据的质量和准确度。

2、错误决策：数据的不准确、不及时，往往导致企业决策错误或决策迟缓，从而影响企业的口碑和在市场中的竞争地位。

3、协作不良：企业内部数据孤岛现象的显著，会在很大程度上使得企业各个部门、团队之间，因难以获取工作需要的数据，而关系紧张、协作不良。

4、效率低下：由于不同部门对数据的理解和定义不同，企业内部的沟通成本上升。同时，各部门对数据的重复管理，造成了时间和金钱的浪费、工作效率的低下。

5、客户体验差：企业内各部门拥有的数据不一，容易造成客户端到端的体验混杂，总体评价低。

三、为何会产生“数据孤岛”现象

1、以功能为标准的部门划分导致数据孤岛。企业各部门之间相对独立，数据各自保管存储，对数据的认知角度也截然不同，最终导致数据之间难以互通，形成孤岛。也因此集团化的企业更容易产生数据孤岛的现象。

2、缺少企业内信息化建设的战略和标准，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。

3、不同类型、不同版本的信息化管理系统导致数据孤岛。人事部门用OA系统，生产部门用ERP系统，销售部门用CRM系统，甚至一个人事部门使用一家考勤软件的同时，却在同时使用另一家的报销软件，后果就是一家企业的数据互通越来越难。

四、企业如何走出数据孤岛？

关于事物各个部分之间的关系对整体发展的影响，哲学上也曾给出过确定的解答：“当事物的各部分以有序、合理、优化的结构形成整体时，整体的功能将大于各部分功能之和；当各部分以无序、欠佳的结构形成整体时，各部分原有的性能得不到发挥，力量削弱、甚至相互抵消，使整体功能小于各部分之和。”

因此，从长久发展来看，企业应该彻底解决数据孤岛现象，让各部门的信息数据以合理有序的方式相互连通影响，从而推动企业的发展进步。

为了解决数据孤岛的问题，企业进行了很多尝试。很多企业开始有意识地通过调整数据交换架构来改善数据质量，以打破“数据孤岛”、实现业务系统间数据的顺畅流动。

然而，实践表明，企业网状的数据交换架构和以主数据治理（管理）平台为中心的数据交换架构都无法彻底地解决数据孤岛问题。企业需要既能解决数据的交互流动，又能控制数据质量，并且是控制全部静态数据（主数据+业务场景数据等）的质量的解决方案。

经过多年的实践研究，中翰发现，基于静态数据中心的数据交换架构，可以实现这一诉求。 

构建基于静态数据中心的数据治理平台，并以其为中心构建雪花状数据交换架构，如图1所示。

该架构的核心是企业基于数据治理平台的静态数据中心，企业所有业务系统的数据流动都要经过该中心的中转，数据从各业务系统采集过来然后分发出去，同时该静态数据中心对经其中转的数据会进行规范化和标准化，确保数据质量，实现数据从源头到目标消费系统的真正流动，从根本上彻底打通企业内的数据孤岛。
 

图1 以静态数据中心为中心的雪花状数据交换架构
 

该架构中的静态数据中心对静态数据的全方位管理可以很好地规避主数据动态性的问题，并且可以通过静态数据中心实现由企业顶层通览全局静态数据。

该架构对数据质量的控制非常全面，静态数据中心对静态数据的全方位管理可以解决包含主数据及业务场景数据的质量问题。

该架构能够提供多种技术形式的数据交换接口，通过即插即用的方式可以随时挂接新的业务系统，实现新的数据交互和流动。

另外，数据的源头（指数据最初的产生地点，一般指某业务系统）是数据流动的起点，也是数据交换架构的核心点，针对数据的源头的选择更是打通数据孤岛的关键点，也决定了整个数据交换架构的布局。

为了更好地诠释该数据交换架构针对企业数据管理的适用性，下面具体说明一下不同类型数据源头的位置：物资数据的源头一定是静态数据中心（数据治理平台）；客户数据的源头可以是CRM（如有）也可以是静态数据中心（数据治理平台），供应商数据的源头可以是SRM（如有）也可以是静态数据中心（数据治理平台）等，具体原因如表1所示。
 

 表1 数据源头最优选择