跨企业共享数据的能力是任何转型过程中至关重要的第一步。以下是IT领导者如何通过推倒数据（或部门）墙来统一数据的策略与案例。与其专注于构建完美的标准化数据仓库，不如以原始格式收集数据，并在出现真实用例时进行数据探索。理解和记录那些从未被询问的系统数据模型是没有意义的。让期望的结果推动数据的探索，不要在产生价值之前专注于理解或重组所有数据。

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多年来，IT和业务领袖一直在讨论如何打破其组织中存在的data silos（数据孤岛，数据间缺乏关联性，数据库彼此无法兼容）。鉴于在数字化转型时代，不同学科之间共享信息的重要性，这一概念可以说与以往一样重要。

事实上，当公司进行数字化转型时，通常数据治理转型是第一位的，而这样做往往始于打破企业各个角落的数据和部门孤岛。其目的是对源自企业各个领域的数据进行规范化、聚合，并最终提供给整个组织的分析师。

其中一些数据以前可能只被少数组或用户访问。当与以前存在于其他系统或其他数据管辖区的数据相结合时，其中大部分可以产生协同效应。

这很容易理解，为什么打破数据访问的障碍会很有吸引力。但是，打破数据孤岛究竟涉及到什么呢？挑战和潜在回报是什么？以下是一些已经找到答案的组织的例子。

一、集中化报告提高了数据价值

十多年来，儿科卫生系统Phoenix Children’s（Phoenix Children’s Hospital，凤凰城儿童医院，是美国第六大儿童医院，医生数量超过1000名。该院为亚利桑那州以及整个美国西南部地区的儿童和家庭提供世界一流的住院、门诊、创伤和急诊医疗服务。作为美国最大的儿童医院之一，凤凰城儿童医院设有超过75个儿科专科。）运营着一个包含120多个独立数据系统的数据仓库，提供了连接来自不同系统的数据的能力。

执行副总裁兼首席创新主管David Higginson（大卫·希金森）说：“实际上，我们的卫生系统中使用的每一个电子系统都有助于数据仓库，在我们的数据管理和分析工作中发挥了关键作用，并为我们需要解决的问题提供了独特的见解。”

但由于使用专有报表工具，因此数据的广泛访问受到限制。Higginson（希金森）说，几年前，该组织做出了一个战略决定，停止购买和使用个性化定制、孤立系统的报告工具。

Higginson（希金森）说：“现在，我们的报告是由一个集中的报告编写团队从我们的中央数据仓库中生成的。最初，在我们推出这种新的报告方式后，运营上的变化是一个组织挑战，因为我们正在努力打破传统的、嵌入式的、孤立的数据方法。”

当同事们开始意识到，将来自其他系统的数据结合起来，大大提高了数据的有用性和准确性，并产生了更好的结果，这形成了接受无标记方法的转折点。Higginson（希金森）说，然后从孤岛转变的方法加速了。

加入不同系统后可能发生的情况包括：评估门禁数据，以确定工作人员是否在现场，是否需要完成新冠肺炎测试；以及如果在患者的电子病历中做了备注，而文档没有扫描到健康信息管理系统中，则会接收通知。

Higginson（希金森）说：“选择集中的数据和报告模式，而不是在各个部门培训和嵌入分析师，使我们能够保持灵活性和响应能力，以满足紧急需求，并阻止我们将宝贵的资源投入到低价值的数据项目上，这些项目通常对组织的影响不大。”

Phoenix Children’s（凤凰城儿童医院）在数据获取民主化方面采取的新方法带来了几个好处。Higginson（希金森）说：“通过公平竞争，确保所有部门都能平等地获得数据资源和报告，我们消除了某些部门收到过多的数据分析师和数据见解时出现的信息过载问题，这些分析师和见解很少得到评估，影响也很小。”

Higginson（希金森）说，该组织从原来分析师嵌入在各自为政的部门，在那里他们往往没有得到充分利用，转变为一种更集中的方法，专注于将数据资源优先分配给取得有业务价值或效果的领域。

Higginson（希金森）说，这种方法“结果表明，人们重视新的洞察，而且往往很快就需要它们，这正在整个组织中得到应用。”

二、Lakehouse架构支持数据驱动的决策

Lexmark（利盟，是一间美国的公司，为激光打印机的开发及生产商，以及内容管理软件的提供商，主要服务对象为商业用户。该公司总部设在肯塔基州的列克星敦。）全球首席技术官兼首席信息官兼互联技术高级副总裁Vishal Gupta（维沙尔·古普塔）表示，印刷和数字成像公司Lexmark（利盟）“在过去的五到七年里，我们一直在努力成为一家数据驱动的公司，因为我们意识到数据是新的‘黄金’”。

Gupta（古普塔）说：“这是一项非常重要的工作，因为它要求我们拥有战略、人才、一致性和技术架构，使我们能够系统地收集所有相关的结构化、非结构化和流式数据，存储和转换数据，根据需要聚合和标记数据，并最终对其进行优化”，包括生成式AI用例。

作为消除组织中数据孤岛的努力的一部分，Lexmark（利盟）建立了一个“数据指导团队”。这个团队帮助公司协调跨业务领域的数据；建立数据治理功能，以实现数据的信任、隐私和安全；Gupta（古普塔）说，并投资于在Lexmark（利盟）建立整体数据架构所需的人才和技术。

Lexmark（利盟）使用data lakehouse（湖仓一体，是新出现的一种数据架构，它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司数据治理带来更多便利性。），它建立在Microsoft Azure（Microsoft Azure是微软基于云计算的操作系统，主要目标是为开发者提供一个平台，帮助开发可运行在云服务器、数据中心、Web和PC上的应用程序。云计算的开发者能使用微软全球数据中心的储存、计算能力和网络基础服务。）环境之上的架构。Gupta（古普塔）说：“这使得每个部门都能够接受数据来做出决策，比如生产哪些产品，如何定价，需要持有多少库存，甚至预测我们部署的每台设备何时会出故障。”

目前，该公司有20多种机器学习模型投入生产过程中，数千名员工利用数百个仪表盘来辅助进行决策。

Gupta（古普塔）说：“数据主导的决策总是会产生最好的结果，但你需要所有可用的数据来做出最明智的决策。个人数据仓库中的工作人员与可能为更好的方向提供信息的潜在（改善机会）发现存在阻隔。这也可能导致重复的工作，耗尽资源。还有偏见的问题。这看起来可能是一个好决定，但只是因为你无法获得所有会引导你走向另一个方向的细节。”

Gupta（古普塔）说，Lexmark（利盟）发现，通过打破孤岛，使数据应用民主化，可以在组织内部创造一种“创新文化”。

Gupta（古普塔）说：“当每个人都在处理同一页数据时，不同群体之间的协调和协作更容易实现。由于数据共享，应对复杂挑战的新颖、巧妙的新想法浮出水面。这也让员工们感到更快乐，他们觉得自己正在走向成功。每个人都有平等的机会获得他们完成工作最优解所需的信息。”

三、通用的数据平台提供更清晰的分析功能

ISG（Information Services Group，简称ISG，全球领先的技术研究和咨询公司信息服务集团）的首席数据和分析主管Kathy Rudy（凯西·鲁迪）表示，为了打破数据和部门孤岛，推动数据的民主化和标准化，技术研究和咨询公司ISG首先推出了一项建立和交付通用数据平台的举措。

带头开展这项工作的人向业务部门的领导人简要介绍了情况，并在他们与各业务的数据所有者接触时请求他们的支持。

Rudy（鲁迪）说，在准备推出时，“我们清点了整个组织内的数据资产，并按类型、所有者、平台、数据使用情况、数据格式、术语等进行了分类。有了这些知识，我们建立了一个数据字典和通用分类法。”

Rudy（鲁迪）说，提前掌握这些信息对于建立数据所有者的信任和合作至关重要，他们的参与是项目成功的关键。

“我们对他们的数据及其结构的理解，使我们能够就创建通用分类法和数据结构所需的努力进行务实的对话，以更好地访问、使用和增值整个公司的数据，”Rudy（鲁迪）说。

Rudy（鲁迪）说，打破孤岛并使使数据更广泛地可用已经带来了许多好处。“访问数据可以让用户做出更好的决策，提高分析的效率，使我们能够更快地为客户提供更多的知识，并提高展示新产品和服务的可能性，这些可能性在更全面地查看数据之前可能并不明显。”

Rudy（鲁迪）说，附带的好处包括提高数据质量，能够开发制定集中的数据保留策略，以及提高跨数据资产的安全性。

四、成功秘诀

那些成功打破数据孤岛的人提出了一些实施此类举措的最佳实践。

确保高管支持和愿景。Phoenix Children’s（凤凰城儿童医院）的Higginson（希金森）说：“打破孤岛通常需要克服来自拥有嵌入式资源的部门的阻力。要应对这一挑战，拥有强有力的高管支持和远见很重要。对我们来说，这种支持从最高层开始，包括我们的总裁和首席执行官。”

Higginson（希金森）说，高管的支持可以帮助克服部门阻力，并可以为数据集成工作提供明确的方向和承诺。

Rudy（鲁迪）说：“你需要得到业务领袖的支持和认可，他们需要了解支持该项目的价值或[投资回报]。否则，团队和数据所有者会把你的请求放在次要位置。”

建立跨职能团队。ISG的Rudy（鲁迪）说，除了获得高管的支持，IT领导者还应该组建由不同业务部门的个人组成的团队。这是在数据所有者之间建立信任、透明度和问责制的好方法。

Rudy（鲁迪）说：“如果你能把团队聚集在一起，分享管理数据和克服挑战的策略，那就有助于创造一种我们在一起的氛围。”

确定与众不同之处，并整合数据发现。另一个关键是，当你打破数据域之间的壁垒时，要关注新的可能性。Higginson（希金森）说：“与其复制本地功能，不如寻找集中式数据方法所能提供的差异，例如将来自多个系统的数据组合起来，以更好地说明问题或机会。”

Higginson（希金森）说，公司还应该整合数据探索。他说：“与其专注于构建完美的标准化数据仓库，不如以原始格式收集数据，并在出现真实用例时进行数据探索。理解和记录那些从未被询问的系统数据模型是没有意义的。让期望的结果推动数据的探索，不要在产生价值之前专注于理解或重组所有数据。”

创建数据生命周期管理流程。Lexmark（利盟）的Gupta（古普塔）说，企业应该创建一个数据生命周期管理流程，以更好地理解产品生命周期中的信息流。他说：“这将是打破这些数据孤岛的助推器。如果你正在为你的产品线创建一个流程，它将是一个端到端流程闭环，整合了产品创建的每个阶段的数据——构思、设计、生产、部署、实施、使用、维护和报废。”

数据生命周期管理流程使组织能够对某些数据集进行优先排序；创建自动化流程，使数据干净、准确和安全；并添加一些工具，让流程中的任何人都能将数据转化为与之相关的洞察，Gupta（古普塔）说。

作者：Bob Violino（鲍勃·维奥里）

Bob Violino（鲍勃·维奥里）是一名自由撰稿人，涵盖了各种技术和商业话题。