中国信息化建设发展了几十年，像政府和央企、国企这类不差钱的，很多系统购买的原因之一就是“消除数据孤岛”。这个口号喊了几十年，结果系统是越来越多，数据孤岛也越来越严重。就像给裤子打补丁，哪里破了个洞，哪里补一块，到最后补丁越来越多，但裤子却没法穿了。

看了很多文章，大家对于解决数据孤岛问题都是浅谈即止，今天跟大家一起深入思考一下，为什么消除数据孤岛这么困难？欢迎大家在评论区探讨。

可能有朋友经常听说这个词，但对概念还不清晰，我这边先给大家介绍一下。

什么是数据孤岛？

看上面这张图，应该就能明白。

企业发展的过程中，由于不同业务部门使用的系统不同，数据存储的方式、地方都不同，这就导致了部门之间的数据无法共通，最后这些数据就变成了一个个孤岛，毫无关联性。

数据孤岛又有两种不同的类型

物理性数据孤岛：不同部门的数据相互独立存储和维护，彼此间在物理层面不互通。
逻辑性数据孤岛：不同部门定义和管理数据的方式不同，跨部门合作沟通成本非常高。

为什么会出现数据孤岛？

想要搞清楚数据孤岛产生的原因，我们先来回顾一下软件行业发展经历的几个阶段：

单机工具软件阶段
最早的软件就是单机运行的，而软件产生的数据也都是采用各自的数据格式存储的，甚至大多数企业级数据还会进行一定的加密处理。很明显，每个单独的文件与生俱来就是孤岛，可以说有了软件，就有了「数据孤岛」。

数据库软件阶段
数据库软件逐渐发展，就开始采用应用与数据分离的系统设计，各系统采用关系型数据库存储系统数据。但这个阶段仍然采用集中式数据存储的方式，数据标准不一，所以这个阶段数据库之间仍旧不能形成互通。

分布式软件阶段
随着软件设计架构的变动，数据开始采用分布式存储方式，不同存储设备之间的数据能够通过网络连接起来，对外作为一个整体提供存储服务。但这类软件的出现，主要目的是解决数据存储的效率和安全性问题，对于不同系统数据的共享交互帮助不大。

云计算软件阶段
软件发展到今天，基本上属于进入了云计算时代，数据存储都采用了分布式云存储数据中心。在这个阶段，系统之间数据共享和交互的可能性增大了，但真正要实现数据共享还牵扯着政策、提质和利益的关系。

弄清楚了发展阶段，我们也很能够明白「数据孤岛」产生的原因。最初的原因是单机工具软件与生俱来的弊端，那为什么到云计算时代仍然会存在数据孤岛呢？核心的问题是，不管在哪个阶段，各个系统在设计的时候都是聚焦业务系统本身的，而很少考虑与其他系统之间的交互和共享。

所以，「数据孤岛」的产生既是业务系统的问题，也是人的问题。

国产化大趋势下，测评了国内知名的几大软件，最后还是选择了FineReport。如果你们公司目前「数据孤岛」问题很严重，但还没有思考出合理的解决方案，那我建议你继续看下去，FineReport既可以解决系统的问题，也能解决“人”的问题。

从系统层面来说，FineReport能够实现整合各个业务系统数据的功能，作为一个纯 java 软件，跨平台兼容性非常好，能够和各类业务系统进行集成。比如打通销售部门和库存管理部门的数据，库存管理人员能够第一时间了解到销售订单情况，及时备货，防止出现交付逾期现象。

其次是数据标准，FineReport能够直接设置填报标准，直接填报数据。从实际操作来说：数据填报页面开发者开发完一张填报模板后，将填报模板链接分享给30个基层单位的填报人员，他们就可以直接在网页上填写数据，在满足开发者设置的数据提交格式要求后，就可以成功提交数据，数据能够按照一定规则汇聚到大数据共享平台。

最后是解决“人”的问题。

业务部门只关心本部门数据和利益是再正常不过的事情，只有在触碰到痛点，比如需要跨部门取数的时候，业务部门才会觉得数据不通的痛楚。这个时候，他们往往直接给IT部门提取数需求，然后不停地催促，压根不会思考“能不能打通两个系统”这种问题。

整合系统数据本就是IT部门或者说CIO思考的事情，CIO应该思考的是如何让业务部门更规范地使用数据和提需求，如何赋能业务。

FineReport在业务层面，能够通过制作各种业务分析报表，加速业务决策的精准度和效率。

生产部门

第一步是整理数据指标体系。

第二步是建立生产管理驾驶舱。

营销部门
第一步是做好计划分析、执行监管和销售运营，帮助营销部门打通与其他部门之间的数据壁垒，及时反馈运营风险和市场变化的洞察。

第二步是构建营销分析类大屏，辅助业务决策。

财务部门
第一步是根据财务分析的板块，梳理财务部门的指标体系。

第二步是根据财务部门的需求制作相应的分析大屏。

篇幅有限，关于大数据决策平台具体的建设方案这边不一一展示，大家可以自己下载下来阅读，除了建设理论，还给大家整理了实践案例，建议大家阅读，少踩坑。
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