大数据应用中，怎么打破数据孤岛？
▍大数据应用中，怎么打破数据孤岛？
谢邀，数据孤岛问题其实是数字化转型过程中经常遇到的，下面就问题和方法，和大家聊聊。
第一，业务数据多，但数据杂乱无章。
制造业业务部门多，像财务、质量、订单、物流等数据，每天都会产生大量数据，数据都被按照不同的指标和存储方式放在各自的系统中。有的时候遇到更改了指标字段，或者填报方式不同的时候，数据就变得更加混乱了。
如果物流部门此时提了个近两年的物流情况数据需求，报表工程师可能要花很长时间进行数据清洗，才能取到有用的数据，工程浩大。
第二，业务系统多，但数据孤岛严重。
数据孤岛问题，简直是中大型公司的通病。从订单到回款的过程，至少被分成三个软件：管理产品技术状态（包括工艺状态）的PDM或者PLM；管理企业订单、主生产计划的ERP；对于生产过程管理的MES。
其实远不止这三个软件，甚至还有像CAD、CAE、LIMS、SPC之类的。讲个案例，有个企业ERP用的是SAP，PLM用的是西门子的Teamcenter，单位内部财务、质量、订单、供应商管理系统七七八八加起来几十套，每年固定的信息化费用两千万，但数据孤岛问题仍旧存在。
第三，数据需求多，但报表访问量差。
这多半是大多数报表开发人员最头疼的事情，明明也花时间沟通需求了，业务人员在验收需求的时候也很满意，但做出来的报表挂在业务系统里，根本没人打开看，访问量和利用率巨差。时间久了，就开始思考做这份工作的意义是什么。
这么多困境，其实归根究底是软件买太多了。
以前总觉得，多买系统，多花钱，数字化就能搞成功。但其实现在对于制造业来说，以平台为特征的信息建设模式才是长久之计。
像我们公司，18年采购了帆软的FineReport报表工具，通过它梳理了整个业务流程，并确定了各部门对相同数据的定义（避免各部门之间的数据指标不能互通），再用自定义数据连接的功能去打通各系统的数据，不用再像以前一样要先从各个系统下载数据，然后再整合到excel做报表。其次就是对于一些流水线日、周报的制作，以往要花很多文员的人力去定期捞数据、弄表格，过程繁琐不说还费时费力，现在我们IT部门设置好报表模板后，只要定期更新数据就行。
以前需要一周才能整合一个月的生产数据，现在半天就能搞定。还有一点比较方便的是还可以用FR来做可视化大屏，因为打通了数据，只需要套用他内置的大屏模板，替换下数据就可以搞定，比起之前用js+echarts方便很多。
其实上面这些都是基础功能，我个人觉得不要局限于FR的报表和大屏功能，而是应该把它当成企业级的数据可视化应用软件去用，它的数据填报、移动端、大屏监控、流程管理功能都可以用，还是那句话：软件这东西把一个用透了胜过买一堆软件。
工具获取方式
评论并私信「报表」，可以直接体验报表工具，更有各种业务场景的报表模板下载。
▍大数据应用中，怎么打破数据孤岛？
在很多企业中，信息化建设都已经存在，而且往往存在着不止一个业务系统。比如，ERP系统，CRM系统，HR系统，电商系统等等。虽然每个系统都会有一些自己的查询、分析或报表等功能，但如果想要集中地对数据进行管理和分析，就需要对多个系统进行数据抽取集成来实现。
从企业高管的角度来说，他们往往不止是需要简单地看到各业务系统的数据，而是需要对这些数据进行综合汇总、分析、监测，从而做出正确决策。面对各种来源的数据，很多企业都有对数据进行抽取集成的强烈需求，需要将不同业务系统的数据进行统一的整理和管理，从而能够进行集中的、综合的查询和分析。
对于一个企业来说，需要明白数据是从哪里获取数据以及如何获取，数据的来源决定了数据的质量。例如，在企业中，对于人员，公司部门，组织等数据都来自于从HR系统，明确数据的来源是数据治理的第一步。对数据进行清洗，明确对于不同的目标系统需要用到不同的数据。将重复的，冗余的有价值的数据进行处理和删除。再将最后的数据进行分发，交付给其他业务系统。构建数据分析平台、数据仓库，通过元数据管理、数据建模、数据调度、分析建模、展现配置等功能分析掌握企业销售、经营、财务、成本、计划、人力等运营情况，为经营管理、绩效管理、风险管控等工作提供数据支撑。整体上帮助企业治理数据，梳理业务流程，提供战略支撑，为后续信息化建设奠定数据基础。
数通畅联研发的AEAI MDM基础数据平台是立足于保证数据在各系统中的正确性、重用性和通用性基础上打造的一款核心产品。通过基础数据平台将企业的主数据进行整合，集中进行数据的清洗和标准化，并以集成服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给各业务系统。助力企业创建并维护主数据的统一视图，通过保证统一视图的准确性、一致性和完整性，提高数据质量，逐步统一企业级数据模型，简化改进企业流程并提高业务的响应速度。
数通畅联专注于企业IT架构、SOA综合集成、数据治理分析领域，感谢您的阅读与关注。
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企业为什么需要商业智能BI
数据孤岛在商业智能BI领域是一个很古老的话题，谈商业智能BI的时候必然会讲到我们要消灭数据孤岛，通过访问各个业务系统数据源，抽取数据到商业智能BI的数据仓库加工处理做前端可视化展现。
这个话题是不是太简单了，大家都懂，还有什么好讲的。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析
古老的话题为什么不能给它一个新答案。
消灭数据孤岛为什么就一定要用商业智能BI，谁要求要消灭数据孤岛的？业务部门会觉得有数据孤岛的问题吗？我就用我的财务系统做账，数据孤岛就孤岛呗，我喜欢孤岛，我的财务数据就我们自己看，领导看，我一点都不孤岛。我就管个库存，数据孤岛就孤岛呗，我也用不着管其他的，我的报表够看就可以，孤岛跟我有什么关系？
所以，我们在讲商业智能BI，讲数据孤岛的时候不是给一线业务部门讲的，而应该是给跨业务、跨部门、跨组织的这些管理层讲的，只有从他们的视角里，这些业务系统和数据才是真正的孤岛。
为什么数据孤岛、商业智能BI是给管理层讲的
为什么数据孤岛、商业智能BI是给管理层讲的，深层次的原因是什么？深层次的原因就是：这些业务信息化系统并不是为管理层服务的，是为一线业务部门服务的。
管理层不是这些业务系统的用户，他们绝对不会没事一个系统一个系统的登录进去看数据，他们没有这种使用习惯，他们更不会关注到各个业务系统的微观层面。所以，大多数情况下只有这些跨组织、跨业务的管理层才会认为有数据孤岛的存在，所以是他们要求解决数据孤岛。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析
由于商业智能BI是天然解决数据孤岛问题的，所以商业智能BI是为谁服务的，是为管理层服务的数据信息化系统。商业智能BI要打破数据孤岛，全面的看数据，全面的管业务，商业智能BI就是业务管理视角的自然延伸，要广度、要深度。
所以，站在不同的角度，有的人认为是有数据孤岛存在的，一定要解决。有的人是不认为有数据孤岛存在的，即使存在对他们也没有影响，所以不用解决。
企业选择商业智能BI还有什么原因
这个话题讲清楚了，是不是就结束了，并没有。
因为有的人会质疑，像上面这种解释，只有管理层才会用商业智能BI，但实际上也有很多一线业务也在使用商业智能BI做报表啊，他们也可以是商业智能BI的用户啊。确实如此，他们也可以是商业智能BI的用户，但是他们没有解决数据孤岛的诉求啊。
所以，把这个问题讲的更加清楚一些，就是上商业智能BI就一定是解决数据孤岛的问题吗？不是的。我就一个业务系统一个岛可不可以上商业智能BI，也可以，并不一定要用两个岛才能上吧。
业务、数据信息化 - 派可数据商业智能BI可视化分析
在业务系统里面有一些预制的报表是可以满足业务用户的基本分析诉求的，但大多数时候这些报表不灵活，无法完全做到定制化格式要求，这是第一个问题。
其次，还有很多业务系统并不会保留某一个时点的历史业务数据，比如库存的快照数据，后面想分析的时候可能没有办法分析。
第三，就是大数据量关联查询，页面直接刷新访问的资源就是业务系统数据库本身，如果很多人同时操作的话会造成业务系统资源消耗过大，系统卡死影响业务系统的正常使用。
通过商业智能BI就可以解决掉这些业务系统自身不好解决的问题。
第一， 可视化分析页面也可以灵活的定制化的通过拖拉拽的方式去实现，不用提前预制业务用户自己也可以做分析。
第二， 所有历史数据进入数据仓库，也可以存放快照数据，以后想怎么查就怎么查。
第三， 数据查询模型做优化加快数据查询和分析的性能效率，并且数据是从数据仓库去查询，跟业务系统的数据库是没有关系的，商业智能BI前端怎么分析不会给业务系统造成资源访问压力。
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首先，我们拿销售部门举例：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。
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。
数据孤岛的出路
第一个想到的是能不能把系统连起来？
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。
第二个想到的是有没有整合全部数据的平台？
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。
我就以帆软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。
大数据方案
IT部门通过系统为业务赋能也能通过报表决策系统实现。
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。
银行监控
水务管理
零售电商
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作为一个销售人员，我想查一下某个客户的历史订单记录，却在CRM系统查不到，还要重新向公司提出，然后在公司的ERP系统才能查到。
每次遇到这种问题，就会觉得公司搭建的这一个个系统，不仅没有提高工作效率，反而增加了工作复杂性和沟通成本。
这是很多企业到目前为止仍然会遇到的问题，随着信息化程度的不断提高，各类工具和信息系统在企业中“野蛮生长”。为了提高效率和管理水平搭建的一系列信息系统，如CRM、ERP、OA等，伴随着企业不断得发展，也给企业带来不少困境，例如系统分散、信息孤岛等。
信息孤岛会给企业带来了各种问题
1、数据孤岛数据脱节，企业各个系统间的数据不能有效地交换与共享，影响数据的实时性、一致性和准确性。并且由于系统间数据来源的口径不统一，想要得到整体数据，需要人为操作、输入或上传，增加了数据管理的难度，降低了数据质量。
2、系统孤岛各个部门之间的各个系统“各自为政”，信息无法共享，应用系统使用不同的账号密码，操作人员需要记住多个账户、登录口令，处理一个业务多次登录登出等现象，影响业务工作的执行效率，增加了企业内部沟通的成本。作为企业管理者，无法站在全局角度了解企业人、财、物、产、供、销等。
3、业务孤岛一个完整的业务流程必须通过多部门系统协作完成，缺乏统一的业务管理，会导致入库不对等、生产信息脱节等问题，影响企业整体效率；
如何解决这些问题？
这种信息孤岛以及不同系统之间的割裂，很大程度上制约了企业数字化转型的前进脚步，企业急需一个让企业内部的系统高效联动起来或者将所有的数据和系统都集成在一个的系统中，比如EIP系统。EIP系统将不同系统间的数据进行整合和交换，从而实现信息共享和流转。
说的直接一点，EIP系统可以让企业通过一套标准化的接口和数据格式来传递、共享和处理各类信息，包括OA-办公、HRM-人事、PLM-技术、CRM-客户、SCM-采购、ERP-计划、WMS-车间/仓库、MES-生产过程执行、FMS-财务、BI-数据分析等多种业务领域。
八六三软件研发的数智EIP平台，是一个专为政企客户设计的应用构建平台，可以围绕目标客户，快速搭建客户在企业业务运作过程中需要的各种应用，同时通过简洁的设计，可以组合多个应用，来构建整个企业的信息化系统，用来支持企业的工作流程和业务运作，以及发展变革。为企业提供“1+2+1=N”的发展模式，有效解决不同系统间的数据整合和交换，从而实现信息共享和流转。一个门户系统：企业信息门户提供可视化的门户设计，通过门户栏目方便快捷的集成各个系统的数据进行统一的展示、提供统一入口，内框架置CAS/oauth等实现单点登录。两个流程引擎：工作流引擎和业务流引擎：双引擎模式可以同时支撑工作流程和跨系统的业务流程。一种应用拓展手段：低代码快速开发平台，支持通过少量代码甚至不写代码，就可以实现表单设计、流程设计、页面设计、模块管理、应用管理等功能。
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