从事IT的老人们应该能明显感受到，虽然公司这几年引入了不少系统，像PLM、ERP、MES等，分开来看，每个业务部门都有了自己的系统，实现了数据共享。但这种不透彻的信息化建设， 非但没有提升数字化水平，反而催生了“ 信息孤岛 ”的产生 。

就拿销售部门举例： 财务根据自己系统中的数据做了年度销售额汇总，销售部门也做了，但年终发现数据根本对不上，这就非常尴尬了。

上面这种场景在 80% 的企业中都出现过， 由于企业内部的数据、系统之间缺乏关联性，比如指标口径不一、数据描述标准不同、系统不兼容等，导致的数据无法共通现象 。

可能有 业务人员 会说，“数据孤岛”只是对于企业整体来说有损失，但对各个业务部门来说，“ 我们一直都是这样做的，问题也都能解决，没有那么严重。 ”

这样的认知就大错特错了！

数据孤岛带来的问题，绝对不是一个业务部门能够承担和轻松解决的。

（1）数据重复。数据孤岛盛行时，企业各个部门都要收集更多数据，大量浪费人力物力。

（2）决策错误。数据不完整、不及时，直接影响了决策的准确性和实时性，长久以往直接会被市场竞争抛弃。

（3）团队协调差。不同系统数据不通，直接就带来了团队之间沟通时间变长以及关系紧张的局面，长久以往直接会带来公司整体收入大量损失。

（4）客户体验差。数据孤岛直接意味着不同部门拿到的数据不同，在向客户传递消息的时候，直接造成用户体验紊乱和信息混杂。用户流失率会提高。

（5）不安全。不同系统之间的数据存储方式不同，直接带来了数据泄露的风险。

数据孤岛问题的解决是重要且紧急的，需要IT管理人员贯彻实施，不能因为业务部门安于现状就放任，这样只会加重数据孤岛情况，最后一发不可收拾。

我们先设想一下，如果不存在数据孤岛，IT人员会有多爽： 不用再从早到晚响应业务需求，不是取数就是做报表，一直没有提升。

数据孤岛的出路

可以， 当需要跨平台取数的时候，通过各个应用之间互相调用API接口来实现。随着接入的应用数量不断增长，ISV应用需要兼容的API接口数量会爆炸式增长。这也带来了很大的问题：由于数据被ISV掌握， 企业需要更换一个应用的迁移成本非常高昂 。

有。大数据决策分析平台就能实现这个功能，缺点就是 成本会比开api接口高，不过从长期来说，是能够一劳永逸的。

我就以一款国产的大数据决策分析系统 FineReport 来讲一下，如何实现打通数据孤岛。

通过梳理全公司的 业务流程 和统一不同部门对于相同数据的 业务指标口径 ，打通了各个数据系统之间的数据，业务部门不再需要从不同系统取数，再整合成excel做表了。尤其对于报表格式比较固定的分析来说，只要构建起数据分析模板，后续直接更改数据就能直接使用。

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IT部门通过系统为业务赋能也能通过报表决策系统实现。

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再说一个 FineReport 好用的地方，这个软件内置了很多高频业务场景的可视化大屏，只要替换一下数据，就能直接使用。

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