什么是數據孤島？如何打破數據孤島？

1.什么是數據孤島

大數據時代的來臨，中國、美國等主要國家都把“大數據”上升到國家戰略高度。大數據的出現喚醒了人們對數據和數據背后理性邏輯新的認知，通過對數據的認知又實現了新的自我認知。雖然我們意識到大數據時代來臨，并且大數據思維在國家戰略層面的養成趨勢已經成為共識，但不容樂觀的是，“數據孤島”問題也日益凸顯，并且成為其發展桎梏。

簡單來說，“數據孤島”是指在數據及數據集的形成、分析、使用過程中，由于主體能動性、客體技術性以及政策環境、制度建設等不完備形成的不對稱、冗余等封閉、半封閉式現象。

數據孤島又可分為物理孤島和邏輯孤島

物理孤島指的是物理意義上的數據孤立，各種不同的數據各自在不同地點存儲和維護，這樣會出現重復造輪和資源浪費的現象。當需要進行跨業務的數據合作時，往往要進行大量的數據遷移、拷貝，大部分的人力資源都耗費在數據準備階段。

邏輯孤島指的是數據邏輯方面的孤立，不同的部門都有自己不同的數據規范和方法，對不同數據的理解也千差萬別，就導致最后對定義的定論不能完全相同。每當進行跨業務的數據合作時，會發現溝通成本極高。

2.數據孤島形成原因

歷史原因、大數據開放共享意識原因、大數據立法缺位原因、大數據開放共享標準缺乏原因、權力運行體制機制原因、制度激勵缺乏原因、大數據人才缺乏原因。

3.如何打破數據孤島

國家推動大數據的建設，最主要就是為了解決數據孤島的問題。

對于政府而言，數據孤島已經成為制約簡政放權、放管結合、優化服務改革的重要因素。而大數據建設可以用來改變、打通原先孤立的數據孤島，建立完整、統一、無縫隙的高效公共服務體系。大數據最高的層次就是用數據來形成智慧，數據智慧驅動運營，其基礎在于數據的共享，尤其是底層數據的共享，在數據孤島情況下，能夠帶來極大效用的數據分析和數據驅動運營均無從談起。

企業的大數據建設，可以通過中臺建設：在傳統業務數據使用模式中，APP、官網、小程序、營銷、財稅和供應鏈的數據都是分割開來的，互不相通;而建設數據中臺后，可以將前臺業務模塊與后臺的基礎服務和基礎設施連接起來，收集起來的數據就能互通，達到消除數據孤島的目的。

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