数据孤岛
什么是数据孤岛？
数据孤岛是指相互隔离且公司其他部门无法访问的数据存储和管理系统。当数据存储在无法相互通信或共享信息的独立系统或数据库中，就会出现这种情况。数据孤岛会导致效率低下、错误和延迟，致使企业无法充分利用其数据获取洞见，做出更好的决策。这样一来，在公司内部的一些部门或业务部门中，时常会出现数据重复或存在出入的问题。
数据孤岛的形成有多种原因，包括各个部门使用不同的软件系统、采用不同的数据标准以及团队合作不足。这会对公司造成巨大的负面影响。打破数据孤岛并建立统一的数据环境，有助于公司发展数据驱动型文化。这种文化倡导以协作、透明且全面的方式处理数据。
是什么导致了数据孤岛？
数据孤岛可能由多种因素引起，包括：
- 原系统：考虑到数据重力和高昂的升级费用，一些组织对于迁移承载诸多关键任务应用的现有系统有心无力。一些系统因无法正确交互，而导致数据孤岛产生。
- 地理界限：当数据存储在不同地域的多个系统中且使用不同的协议进行处理时，就会产生数据孤岛。
- 合并和收购：公司在合并或收购后可能会继承不同的数据系统，这些系统难以整合，从而导致数据孤岛。
- 组织结构：大型企业通常本身组织结构复杂，多个业务部门或子公司往往自主运营，这便导致数据孤岛的产生。
此外，数据孤岛还有其他形成原因，其中之一就是通过特意构建数据孤岛来解决数据安全和隐私问题。一些公司会有意识地建立数据孤岛来限制数据访问，从而保护重要信息。仅向少数人授予数据访问权限可能会造成数据孤岛，导致数据洞见无法得到充分利用。组织因此无法顺畅地交换数据。另一个可能的原因是数据治理不到位。行之有效的数据治理可以消除数据孤岛，建立统一的数据实践和标准；相比之下，薄弱的数据治理会使企业难以确保多个系统中数据的一致性和质量，从而导致数据孤岛。
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数据孤岛会导致什么问题？
数据孤岛会给组织带来诸多问题，包括：
- 数据孤岛导致数据输入冗余，继而因此导致运营费用增加，致使组织团队之间难以共享数据。
- 工程师和分析人员无法以全面的视角看待数据，致使数据处理结果的可靠性降低。
- 组织决策失误、错失商机。
- 维护数据孤岛会增加运营成本，如管理和控制系统的软件许可，还要安排 IT 专业人士专门负责监测和维护系统。
- 另外，由于数据孤岛化，组织可能难以快速适应不断变化的市场或客户需求，导致敏捷性降低，或是难以实时响应变化多端的消费者行为或竞争形势。
- 打破数据孤岛并建立统一的数据环境可帮助组织克服这些挑战，提高整体性能。
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HPE 和数据孤岛
HPE 提供了多种解决方案来帮助组织克服数据孤岛并建立统一的数据环境。这些解决方案包括：
- HPE Ezmeral Data Fabric：该解决方案可帮助组织即时查看并轻松访问本地、主机托管设施、云、HPE GreenLake 和边缘位置中的各类数据，使得诸多难题迎刃而解。
- HPE 边缘到云转型计划：该解决方案旨在打破数据孤岛，实现数据在组织的边缘、核心和云环境之间的无缝流动。
- HPE Ezmeral Unified Analytics：为数据的引入、处理和分析提供统一的环境，将各个数据孤岛整合在一起。
- HPE Ezmeral Container Platform：该平台可帮助组织在本地或云端运行容器化应用。它为应用的开发和部署提供了统一方法，大大简化整个组织的数据和应用管理。
- HPE Ezmeral Unified Analytics：提供安全的全托管式开源 SaaS 解决方案和最受欢迎的各类精选开源工具，打造云一般的体验，帮助客户开发和部署可在混合环境中运行的应用和分析工作负载。
- HPE 存储：HPE 提供了一系列存储解决方案，包括全闪存和混合存储阵列，可帮助组织更有效地管理数据孤岛。这些解决方案可以提供高性能、可扩展性和恢复能力，大大简化整个组织的数据存储、管理和保护。