工业企业如何打破数据孤岛，实现数据互联
随着社会数字化程度的不断加深、相关技术的普及发展以及各大工业企业数字化转型工作的开展，数据的收集和使用似乎已经如呼吸般简单，而在许多企业内部，不同部门之间，数据的交流沟通却仿佛相隔天堑，“数据孤岛”一词应运而生。而这，也成为许多工业企业数字化转型道路上的一大难题。
什么是数据孤岛
企业发展到一定阶段，会出现多个部门，每个部门都有各自的数据，例如人事部有公司所有员工的数据，业务部有公司所有销售订单的数据等，各部门之间的数据往往都各自存储，各自定义，形成不同的子系统。而子系统之间并未建立有效的数据交换服务，各业务系统数据描述标准不一，造成严重的数据不一致。每个部门的数据就像一个个孤岛一样无法(或极其困难)和企业内部的其他数据打通，进行互动。
举个简单的例子，例如我想知道业务部小A的所有信息：包括工龄、年龄、毕业院校、进公司后的所有销售数据等，而这些数据是分别储存在人事部和业务部门的数据库中，无法联动起来。我们就把这样的情况称为数据孤岛。简单说就是数据间缺乏关联性，数据库彼此无法兼容。
数据孤岛的影响
数据孤岛是当前时代，算是企业在数据问题上的一个顽疾，企业内不同部门数据的“各自为政”，大大制约着企业管理和业务的顺畅开展，可能会导致数据重复、决策错误、协作不良、效率低下、客户体验差等后果。
就拿大多数工业企业最为看重的业务发展来说，各部门因为彼此的数据不互通容易出现的一个问题就是异常业务数据找不到原因，就会浪费很多时间调研员工及业务情况，然后又忙于调整，就导致了不仅效率低下而且很有可能进一步造成业务发展受挫。
打破数据孤岛
数据孤岛问题的解决是迫在眉睫的，那么企业该从何下手去打破数据孤岛呢？
首先第一反应就是能不能把各个子系统连接起来？答案是可以，但是成本极高。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于是这就带来一个问题，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，而这个成本对于一些中小型工厂来说往往是难以负担的。
于是很多工业企业进行了其他尝试。比如有意识地通过调整数据交换架构来改善数据质量，以打破“数据孤岛”、实现业务系统间数据的顺畅流动。然而，实践表明，企业网状的数据交换架构和以主数据治理管理平台为中心的数据交换架构都无法彻底地解决数据孤岛问题。企业需要既能解决数据的交互流动，又能控制数据质量，并且是控制全部静态数据（主数据+业务场景数据等）的质量的解决方案。
那么到底有没有这样的解决方案存在呢？答案是当然有，比如伽利略OS系统。解决应用系统“数据孤岛”难题，数十套系统只需一个应用框架，一云三端实现应用互通。
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