中国企业已经进行了多年的信息化建设,继而又在数字化转型中踏浪前行。而信息化建设、数智化升级的不透彻,催生了孤岛式数据的产生(也就是我们所说的数据孤岛现象)。
企业内一般存在多个事业部,各个事业部由于经营活动都会产生海量的数据,而由于业务等因素的不同事业部又会选择不同的系统、数据平台储存数据。
这些系统由于不兼容等问题,并不能建立有效的数据交换服务;此外系统数据描述标准不一,造成数据的不一致和重复性。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。
再举个例子:制造企业的核心仍然是生产,以生产各个环节都要用到的物料为例,物料编码和物料描述不统一,系统里存储多个物料信息然而却是同一种物料,导致企业采购失去集中竞价能力,也增大了库存压力。
制造企业信息化工厂
这样的情况就被称为“数据孤岛”现象。
海量的数据由于组织战略、架构设置、数字化建设等原因,分散存储在组织的各个部门、业务系统、应用之中,彼此无法互联互通、共享,也无法被利用,形成了一个又一个孤立的数据岛屿,数据孤岛影响了企业经营过程中对竞争优势的获取。
数据孤岛大大制约着企业的管理、经营、发展,也是企业数字化转型必须打破的难关。
1、数据重复:由于数据便准不统一,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:数据不能形成整体盘,共享缺乏时效性,往往导致企业高层决策错误或错失机会,从而影响企业获得竞争优势,发展落后。
3、协作不良:数据无法简单共享,复杂底层的数据安全权限限制往往导致企业事业群、部门之间难以高效合作。
4、效率低下:当一个新的业务应用开发的时候,虽然和别的项目需求大致差不多,但因为是别的项目组维护的,所以数据还是要自己再开发一遍,也就是会重复造轮子,从开发、测试、上线的工作又要重复做一次,最终的结果也取决于开发的人员是什么样的水平和责任心。
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,且数据共享不及时不准确,总体评价低。
数据孤岛产生的根本原因在于:数据治理和数据标准这样的工作没有做好,导致企业数据不能方便的共享和使用。
其实这就聊到了现在几乎所有企业数字化转型面临的新瓶颈:数据服务化。
只有让业务把数据用起来了,才能反向推动数据治理和数据标准类似的工作,而数据治理的推进也会让数据服务化更好,让业务更好的使用数据,”让数据用起来“就是当前数字化转型新的阶段性目标。
解决方案:统一数据服务平台(数据即服务DaaS平台)
(1)支持数据源多——集成全域数据:
(2)Data API——让数据用起来
(3)安全合规——全局权限管理和控制
(4)稳定优良——高性能体验佳
下面这些视频介绍的更加详细,大家可以更加清晰地看到DaaS平台的功能和优势: