人工智能[4320]数据孤岛是否正在破坏数字化转型？[2]

培训部门了解数据孤岛的危险

通常，各个部门独立工作，即使在相互支持以服务于共同目标时也是如此。企业需要作为一个整体来优化可用数据集并提高团队精神、生产力和输出质量。虽然企业范围内的信息共享是提高生产力和创造新机会的关键，但数据孤岛对信息的可访问性构成了障碍，削弱了整体运营效率。

运营效率低下会使发现隐藏的机会变得困难。因此，培训个部门了解数据孤岛如何危及组织成功对于改变整体数据方法至关重要。必须与团队沟通协作的好处和孤岛的不利影响。促进信息共享、任务处理的透明度和跨职能合作打破了孤岛。

领导者必须鼓励团队经理优先解决孤岛问题，并指导整个组织确保转变观点。员工需要了解数据孤岛的基础知识以及可以采取哪些措施来修复它们。他们需要意识到由孤岛引起的数据质量问题。为了弥合知识鸿沟，企业必须传达数据共享和数据完整性的好处，让员工更好地理解这种转变。

评估数据孤岛形成背后的原因

如果数据孤岛的挑战继续存在，它们就会开始有机地发展，再次反思组织的工作文化。企业设置本身使孤岛随着时间的推移而建立。当每个部门收集和积累其数据集时，就会发生这种情况，每个数据集都有自己的指导方针、措施和目标。

在各个部门工作的团队培养他们以最适合他们要求的方式完成工作或处理数据的风格。这些做法导致孤岛逐渐积累。

在不同的团队中单独工作的文化加剧了孤岛的问题。除此之外，技术和数据管理系统通常因部门而异，跨越电子表格、会计软件或 CRM 等工具。此外，大多数遗留系统无法处理信息共享，因为每个解决方案都以不同的方式存储和分析数据，这自然为筒仓随着时间的推移而扩大铺平了道路。

数据需要持续的关注和系统的解决方案来管理和防止不费吹灰之力的孤岛堆积。此外，企业获得的同类最佳技术也可能会产生无意的数据孤岛。需要专业技术的企业必须关注这方面。

建立跨学科团队进行监督

全球各地的企业现在都在集中数据并共享准确的数据版本，以节省时间和降低成本。可以创建企业范围的数据词汇表，以提供有关数据实用程序和存储的全面指导。这些数据定义为跨学科团队提供了有关如何理解数据、创建共享存储和遏制数据孤岛的指导。

组织需要升级他们的数字技术，以跟上不断变化的数据性质。

他们需要在内部和外部生态系统中维持和评估数据标准。重要的是要注意，将所有数据放入单个系统默认情况下不会提供所需的结果。因此，企业必须创建跨职能团队来推动数据集成的议程。

每一步都应该着眼于整合整个企业的数据，包括各个部门，以避免重新创建一组新的孤岛。整合所有部门的数据纪律并关注数据的内在动态特性至关重要。

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