许多人不知道的一个概念，但却给每个人带来了可识别的问题：数据孤岛。在这篇博客中，您将了解数据孤岛到底是什么，它给数据分析领域带来了什么问题以及如何预防它。
什么是数据孤岛？
数据孤岛是来自一个或多个数据源的数据集合，与组织的其他部分隔离。在这种情况下，缺少与组织中其他数据的重要联系。此外，并不是每个人都可以访问数据，并且一个数据孤岛中的数据的结构通常与另一个数据孤岛中的数据的结构不同。因此，从这些宝贵的业务数据中获得良好的洞察力非常复杂、昂贵且耗时耗力。数据孤岛有时也称为信息孤岛。
数据孤岛带来的问题
当谈到数据管理时，数据孤岛会带来一些问题。这使得应用高质量的数据分析变得困难。下面我们重点介绍数据孤岛带来的五大问题。
1. 无法对组织进行全方位洞察
“孤岛”一词实际上说明了一切：数据孤岛中的数据与来自其他数据源的数据没有连接。这意味着您对整个组织没有整体的了解。这会给创建仪表板和报告以及获取洞察力以做出数据驱动的决策带来问题。
如果所需数据位于不同的数据源，则很难将这些数据合并到一个 KPI 仪表板中。通常还需要从各种数据孤岛中反复创建手动导出。然后，您必须按照自己想要的方式手动构建、组合和分析这些数据。每次想要创建报告时都必须再次执行此操作。
“数据孤岛是来自一个或多个数据源的数据集合，与组织的其他部分隔离。”
2. 不同数据源中的数据结构不同
数据孤岛带来的另一个问题是不同数据源中的数据结构不同。例如，考虑日期字段。例如，您可以将日期写为 19-06-2023，也可以写为 19 June 2023 或 19-Jun-2023。电话号码还可以采用不同的结构：
06-xxxxxxxx
06xxxxxxxx
06 xx xx xx xx
除了日期和电话号码之外，还有许多其他数据示例，这些数据可以以不同的方式构造，因此不易相互可视化和分析。
另一个例子是不同系统中的文章编号，例如销售系统和采购系统。它们通常彼此不同，因此不能相互结合。通过在数据仓库中收集数据，您可以在两个系统中将这些文章编号整体地链接在一起。
为了使用来自不同数据源的数据，您需要以相同的方式构造这些数据。这通常意味着除了示例 1 中的手动导出之外，您还必须每次手动重构数据。这会产生额外的劳动密集型且容易出错的方法，您通常必须手动执行。
3. 数据并非人人可用
大多数组织使用许多不同的工具，所有工具都会产生并包含数据。但是，组织 尼泊尔电报数据 内并非每个人都可以使用所有这些工具。这意味着并非所有人都可以访问数据。这也使得轻松共享数据变得不可能，因为同事必须先登录该工具才能访问数据。但是，如果该同事没有适当的权限，他或她将无法访问共享数据。
4. 数据孤岛造成存储容量浪费
在许多存在数据孤岛的组织中，每个团队都有自己的数据库，其中包含与该部门相关的信息。然而，相同的数据通常与多个部门相关。每个团队都将相同的数据存储在自己的数据库中。这会导致所用存储容量增加数倍，从而产生额外的成本。通过避免数据孤岛，您可以节省管理和额外存储容量的成本。
5. 数据孤岛造成信息不一致
数据孤岛除了由于将相同的数据存储在不同的地方而浪费存储容量之外，还常常导致两种方式的信息不一致。
5.1.自己的数据处理
首先，每个部门都以自己的方式处理数据，例如对与该部门相关的数据应用某些过滤器或操作。当您与另一个部门共享这些数据时，该部门的相关信息可能会丢失，因为它已被第一个部门过滤掉。