大数据时代，企业对数据的重视力度逐步增强，数据分析、数据治理、数据管理、数据资产，已经被人们熟知，在数据的统计汇总和挖掘分析下，管理者的决策有了强有力的支撑和依据，同时也产生了新的问题，各项数据都有，却有各自独立不互联，各自为政的数据，让管理者很难看清集团的整体经营情况，这就是人们常说的数据孤岛，打破数据孤岛的壁垒，实现各业务系统数据的整合和分析，才是企业需要的数据分析。

数据孤岛

企业发展到一定程度，因为数据量的增加，也因为信息化建设的必要性，企业会为不同部门建设相应的业务信息化系统。这些业务信息化系统（ERP、OA、CRM）可以规范业务流程，形成标准化的业务模式，并通过系统数据库自动沉淀业务数据，为企业积累数据资产。毫无疑问，数据价值凸显的当下，能够沉淀业务数据，这当然是一件好事。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

但这些不同部门、不同业务信息系统数据库中的数据往往无法互通，只能在各自数据库中储存，无法统一进行利用，没有针对企业整体的全局视角。这样一来，每个部门、每个业务系统的数据都相互分隔，就像海外一座座孤岛，彼此无法连接，无法交流，这就是平时经常听到的数据孤岛。

数据孤岛是当前时代，算是企业在数据问题上遇到的一个顽疾，前边提到的数据孤岛其实只是常见的一种，还有很多企业并不是因为业务系统，而是因为职权不明、部门划分模糊、业务流程不规范、数据管理混乱等原因导致的数据孤岛，同样会对企业造成事实上的孤岛问题，影响企业的数据利用成效。

如何解决数据孤岛的问题

“打破数据孤岛”这个声音出现已经很久了，并且已经成为了大多数企业的共识，但还有很多企业并不太明白为什么要打破数据孤岛，只是把数据孤岛的问题停在口头上，没有付出实际的行动。

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在数据越来越重要的现代社会，已经有不少企业喊出了未来是数据处理时代的口号，这其实就是因为看到了数据在企业中的价值。就拿大多数企业最为看重的业务发展来说，各部门因为数据彼此不互通，容易出现一个问题，就是异常业务数据找不到原因，浪费很长时间调研部门员工、业务情况后，忙于进行调整，不仅没有成效反而造成进一步的业务发展受挫。

其实，业务数据出现异常可能并不是本部门出现了问题，比如销售会受到运营、市场部门的影响，生产会受到采购、研发部门的影响。如果因为其他部门的情况，对自身部门业务进行了错误的调整，就会浪费人力、时间、精力等，影响企业业务发展。

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企业要打破数据孤岛的原因还有很多，比如难以全面了解企业整体发展状况、无法统一数据指标导致数据繁杂、各部门系统孤立无法协作交流等，其实说到底就是数据在当下越来越重要，一切影响数据发挥价值的问题都应该加以解决，数据孤岛自然也是如此。

数据分析发展

但其实不管怎样，整体来看数据分析行业是在不断上升的，应用的企业也越来越多。一方面是因为其实很多数据分析有问题往往被发现是因为数据维度不完善，考虑到的因素太少，和业务联系不紧密以及一些方向上的问题，而随着数据分析更加成熟，企业的数据资产更加完善之后，这方面的数据分析也会不断提升。

另一方面则是因为随着数字化程度的提升，各方面需要考虑的东西越来越多，哪怕是数据相关也是同样如此。面对这种情况，企业很难像以前一样凭借情感、经验来进行业务优化调整和发展决策等，都需要数据分析报告的参考指引。如果没有各维度上的数据分析报告，那产品就会有很多没有考虑到的因素，容易出现既没有需求人群，又没有特色吸引，最后失败。

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很多数据分析师其实都有过一个想法，就是自己的分析报告提供了调整企业方向、改变决策、研发产品等的效果，并且在落地后有良好的效果。但实际上数据分析目前还并不是唯一的考量因素，很多没有加入到分析中的要素也会影响到事情的成败，所以数据分析更像是在有限的范围内，一步步的向前发展，更多是避开风险领域，为企业分析出潜在问题。

数据分析不是什么完美分析的神器，但在数字化时代，数据分析确实能够通过各种分析方法得到一些我们发现不了的结论，并且只有有足够的分析因素，就会得到比较可靠的结果，而且最主要是能躲开一些错误决断。在数据愈发重要的未来，数据分析还会更加火热，成为各领域企业的基础建设。