“数据孤岛”现象简单来说，就是企业内部的数据间缺乏关联性，彼此无法兼容。
一切活动都会产生数据，但这些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，一旦公司风向、人员及系统发生大的变动，以往通过项目建立起来的数据资产可能会面临重头再来的局势。
万物互联时代，数据可视化技术的诞生，能从生产计划到采购执行、从生产成本构成到订单分析、从原材料到各个环节的质量数据分析等都实现智能化、可视化分析展现。
同时将 3D 建模与数据结合，3D 可视化选用虚拟化技术情景，提升视觉的易用性，促使数据信息显示信息越来越栩栩如生，提高数据信息的形象化精确性、提升其使用率。
把多种多样监控器数据信息融为一体，更改监控器数据孤岛状况，保持监控器专用工具、监控器数据信息的使用价值利润最大化。Hightopo数据可视化/数字孪生技术不但能将所需监控场景按照物理场景 1 ：1 数字孪生呈现。还兼并采集到到大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。
有了跨部门协同机制的保障，很大程度上避免了企业级数据资产的盘点不全面，更新不及时，开放不充分问题的出现，或对于业务知识的掌握不够全面，难以从企业级视角发现数据融合融通带来的业务价值等。
对不同设备的维护、生产效率等进行追踪分析，可以简洁明了、有条不紊地进行操控和调取数据，实现一名生产员工同时管理几台甚至十几台设备。除了显示已经被发现的问题外，数据可视化还能以图形动画及地图等形式呈现出来，这样既直观又美观，易于理解从而看出数据背后的问题。及时预警，提前定义数据的参数范围，或者设定异常情况的条件，当超出参数设定范围或者满足异常条件时，就会触发警报，及时向监测人员预警，便于快速解决问题。
全方位监控产线的运行，井然有序。侧重从多维度、无死角地实时监控生产订单、设备整体运行、能耗、良品率、产量等生产线上的信息，通过数据可视化的呈现，方便对整个产线进行全过程管理，井然有序地协调整个工作流程和项目进程。
数据可视化不单只在车间现场以及办公区域以看板或者大屏呈现，同时也能通过手机、电脑、小程序等移动端查看数据和报表，让企业经营者随时随地获取到关键数据，对企业的管理运筹帷幄。同时还会得益于数据可视化解决方案带来的数字决策，企业经营者对于整个企业经营的管理结构、策略有了数据支持，将变得更科学，为企业带来低成本、高效益、高效率的运营管理变化。
异构数据轻松整合：同一个可视化数据展示看板，支持多数据源接入，轻松整合 ERP/SCADA/MES 等多业务系统以及传感器、视频监控的数据，打破信息孤岛，实现智能识别、智能感知、智能研判等AI模型算法，建立综合可视化分析平台，让决策更清晰。
友好易用强大交互：支持集群信息同步、多节点操作指令联动，支持台位、触控屏、电子沙盘、平板电脑等交互终端，提供强大且友好易用的交互功能，为可视化应用提供友好易用的交互控制体验，轻松应对各种复杂生产工序的应用需求。
跨平台灵活部署：拥有强大的跨平台发布能力，支持大屏、PC端、移动端等多平台发布，灵活应对各种使用场景。
所谓数据孤岛，简单来说，就是企业发展到一定阶段时，各个部门各自存储数据，部门之间的数据无法共通，这导致这些数据像一个个孤岛一样缺乏关联性。 数据孤岛又分为以下两种类型：逻辑性数据孤岛：不同部门站在自己角度定义数据，使得相同数据被赋予不同含义，加大了跨部门数据合作的沟通成本。物理性数据孤岛：数据在不同部门相互独立存储，独立维护，彼此间相互孤立。面对这种情况，企业需要采用制定数据规范、定义数据标准的方式，规范化不同部门之间对数据的认知，创略科技智能客户平台CDP的主要功能之一就是打通数据孤岛。包括：1、打通第一方数据（包括 PC、移动端、线下门店、OTT、可穿戴设备、物联网等一切数字化触点中收集到的客户数据）为主。2、以用户的实时行为数据（比如用户浏览/点击了什么产品、在页面上停留了多久）为主。 同时，CDP 也可以与 CRM 中的非实时数据和第三方数据开放性地连通。3、应用场景不局限于广告投放。在客户体验、产品定价优化、促销活动，甚至非营销职能部门的业务范畴都有着宽广的应用空间。可以说，CDP 的出现对于那些手握海量数据、预算在千万级别以上的大品牌主来说，无疑是一大福音。因为他们最大的痛点并不在于缺少数据，而是在于如何联通零散的数据孤岛、利用好跨渠道和多数据源的庞大数据资产。
我们把数据孤岛拆分成两类：物理孤岛和逻辑孤岛。
物理孤岛：数据物理上的孤立，各自存储，各自维护。这样就会出现重复造轮和资源浪费。每个事业部都需要维护一套存储系统，各个事业部申请的机器资源都是富足的，每个事业部都各自配备一个专门的负责人。每个事业部都把数据采集、存储这个活当成是一个累赘、苦活、脏活，因为他们的kpi不在这边。当需要进行跨业务的数据合作时，往往要进行大量的数据迁移、拷贝，大部分的人力资源都耗费在数据准备阶段。
逻辑孤岛：数据逻辑上的孤立，每个事业部都有自己的数据规范，站在各自角度对数据的理解和定义，往往会出现相同的业务id、用户id有不同的定义。当需要进行跨业务的数据合作时，往往会发现沟通成本极高。
企业内部的这种孤岛现象是普遍的存在的，特别对一些集团化企业孤岛效应更是明显。未来大数据的发展是要消除各行业的数据孤岛现象，创造出各种渠道、模式让数据协作的更好。不管从大时代的角度，还是从发挥自身数据的价值角度，我们都需要去积极改变这种孤岛现状。
消除物理孤岛：统一采集、集中存储、开放计算。
消除逻辑孤岛：制定数据规范、定义数据标准、建设维护元数据。
让数据：易采集、易存储、易理解、易处理、有价值！（摘自：中国客户关系网）
数据孤岛是指企业内部各个部门或业务之间，由于数据管理不当或信息孤立，导致数据无法进行有效整合和共享的情况。为解决数据孤岛问题，可以考虑以下几个方面：
1.建立数据标准和规范：制定企业内部数据标准和规范，明确数据的格式、命名、归类等基本要求，确保不同部门或业务之间使用的数据格式和标准是一致的。
2.引入统一数据管理平台：企业可以引入数据管理平台，将不同部门或业务的数据进行整合和管理，确保数据的一致性和准确性。
3.建立数据共享机制：企业可以建立数据共享机制，促进不同部门或业务之间的数据共享，提高信息共享的效率，避免重复采集和处理数据。
4.推动数字化转型：企业可以通过数字化转型，建立数字化业务模式和数据驱动的决策机制，实现不同业务之间的协同和共同创新，减少数据孤岛的问题。
5.培训员工：企业可以加强员工的数据管理和分析能力培训，提高员工对数据的认识和使用能力，从而促进数据的有效整合和共享。
6.实施数据分析和挖掘：企业可以通过实施数据分析和挖掘，从海量的数据中挖掘出有价值的信息和知识，提高企业的决策能力和竞争力，减少数据孤岛的问题。
7.建立数据安全保障机制：企业可以建立数据安全保障机制，对数据进行备份、加密、访问控制和审计跟踪等措施，确保数据的安全性和保密性，避免数据泄露和丢失。
8.推动数字化协同：企业可以通过数字化协同平台，建立数字化的协同和协作模式，实现不同业务之间的协同和共同创新，减少数据孤岛的问题。
9.采用企业级应用集成技术：企业可以采用企业级应用集成技术，将不同的业务系统和应用程序进行整合和集成，实现数据的无缝连接和共享。
10.推动文化变革：企业可以推动文化变革，将数据共享和协同作为企业文化的一部分，让所有员工都认识到数据共享的重要性，从而促进数据的共享和整合。
11.采用开放API：企业可以开放API，让外部开发者和合作伙伴能够通过API访问和使用企业的数据，提高数据的利用价值和社会效益。
12.采用数据共享协议：企业可以采用数据共享协议，明确数据共享的方式、范围和权限，确保数据的安全和合法性，同时减少数据孤岛问题的发生。
13.推动数据透明化：企业可以推动数据透明化，公开企业的数据管理和使用方式，让内部员工和外部用户了解数据的来源、用途和价值，从而促进数据的有效共享和使用。
14.加强数据治理和合规性：企业可以加强数据治理和合规性，确保数据的合法性和合规性，防止数据泄露和滥用，同时加强数据的质量和完整性，避免数据孤岛问题的发生。
15.采用新技术和新模式：企业可以采用新技术和新模式，如人工智能、大数据分析、区块链等，实现数据的更加智能化和安全化，促进数据的跨界共享和应用。
16.采用开放API：企业可以开放API，让外部开发者和合作伙伴能够通过API访问和使用企业的数据，提高数据的利用价值和社会效益。
17.采用数据共享协议：企业可以采用数据共享协议，明确数据共享的方式、范围和权限，确保数据的安全和合法性，同时减少数据孤岛问题的发生。
18.推动数据透明化：企业可以推动数据透明化，公开企业的数据管理和使用方式，让内部员工和外部用户了解数据的来源、用途和价值，从而促进数据的有效共享和使用。
19.加强数据治理和合规性：企业可以加强数据治理和合规性，确保数据的合法性和合规性，防止数据泄露和滥用，同时加强数据的质量和完整性，避免数据孤岛问题的发生。
20.采用新技术和新模式：企业可以采用新技术和新模式，如人工智能、大数据分析、区块链等，实现数据的更加智能化和安全化，促进数据的跨界共享和应用。
21.完善数据标准和元数据管理：企业可以完善数据标准和元数据管理，规范数据的格式和内容，统一数据的定义和解释，从而促进数据的互通和共享，减少数据孤岛问题的出现。
22.提高数据治理和管理能力：企业可以提高数据治理和管理能力，建立专门的数据管理团队和数据治理流程，制定数据治理政策和标准，通过培训和培养人才，提高企业数据治理和管理的能力。
23.建立数据共享平台：企业可以建立数据共享平台，通过平台实现数据的集中管理、规范共享和安全传输，促进数据的跨界应用和合作。
24.加强合作伙伴关系：企业可以加强合作伙伴关系，与供应商、客户、合作伙伴等进行合作和交流，共同分享数据和知识，从而提高数据的价值和效益。
25.推动数字化转型：企业可以通过数字化转型，建立数字化的业务模式和生态系统，实现数据的数字化和智能化，从而提高企业的效率和竞争力，减少数据孤岛问题的发生。
对于这个难题，TalkingData的首席架构师黄洋成谈到，“数据就像货币和商品一样，没有流动就没有价值”。对此，笔者很赞同，如果没有商品和货币流动，就没有现在的贸易、全球化等。
同时，他也提到数据的不同：数据要流动，首先要解决的是合法合规问题，尤其是隐私保护。对隐私这块，国内的法律法规以前是空白，后来有些动作和条例。“关于数据合规的流动如何做，我们一直在努力做，但不是很快能推动的事情”。
数据方面，第二个要解决的问题是供需。他表示，“数据流动分为两方，供应方和需求方。如果流动，必须解决这两方的核心诉求。对供应方来说，数据有商业价值，肯定想卖，担忧顾虑，比如法律法规风险。另外，由于数据可以零成本复制，因此监管成为难题。从需求方面，首先是质量，其核心是数据是不是我想要的，还有数据的真假、数据使用成本等问题。”
从Talking来说，目前并没有一个完善的解决方案。但是，他也承认，“我们都有一些探索。比如数据保护，目前苹果和谷歌都在利用差分隐私。”
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