作者
Data 对于企业来说，"筒仓 "是再熟悉不过的了。它们耗费资源，让员工疲惫不堪，而且 阻碍数字化转型的最大障碍. .几乎一半（47%）的营销人员 发现他们的 data 被分隔开来，难以使用. .每个管理人员都知道这一点，但为什么它们仍然是如此普遍的挑战呢？
人们很容易认识到 data 孤岛化的后果，但却不太容易认识到其真正的原因。筒仓化的症状是技术性的，但也可以通过技术来解决。然而，这种疾病本身具有政治性。筒仓通常是从不同部门内部产生的，而部门主管最终可能成为筒仓最坚定的捍卫者。Data 是企业的权力，它赋予职能以目的。如果 data 可以在企业内部自由轻松地共享，那么部门存在的理由恐怕就会消失。.
这样，企业就会爱上并依赖于自己的 "孤岛"，不管这些 "孤岛 "对底线造成了多大的伤害。企业必须摒弃这种态度。这些问题不是少数坏人造成的，而是企业部门结构中普遍存在的问题。要解决这些问题，就必须在企业的各个层面进行真正的文化变革。.
影响这种变革的力量只能来自高层，即首席执行官，而首席执行官本人比任何人都更重要。他们需要积极打破各自为政的局面，实施整合文化和 data-driven 决策。所有这一切的关键在于制定全面的 data 战略。企业高层需要对如何管理 data 以及 data 的用途有一个统一、新颖的认识。沿用现有方法只会导致同样的问题。.
人们很容易认识到 data 孤岛化的后果，但却不太容易认识到其真正的原因。筒仓化的症状是技术性的，但也可以通过技术来解决。然而，这种疾病本身具有政治性。筒仓通常是从不同部门内部产生的，而部门主管最终可能成为筒仓最坚定的捍卫者。Data 是企业的权力，它赋予职能以目的。如果 data 可以在企业内部自由轻松地共享，那么部门存在的理由恐怕就会消失。.
Data 的管理和开发
完美的 data 战略并不存在。每个 data 产业都是独一无二的，没有放之四海而皆准的方法能让每个组织受益。但是，无论企业领导者选择哪种方法，他们都需要确保自己能长期坚持下去。首席执行官的平均任期通常只有五年多一点。这为他们提供了一个短暂的时间框架来产生影响，因此他们需要制定一个持久的 data 战略。.
虽然方法各不相同，但有几种 data 管理战略值得企业考虑。首先，需要对企业的 data 和技术进行深入评估。这项审计将指出问题所在，以及哪些地方可能存在提高效率的机会。然后，丰富 Data 内容，关注 first-party data 和 data 质量，可以限制各自为政，提高 data-driven 决策的准确性和有效性。.
然而，改善 data 管理只是问题的一个方面。一旦企业打破了各自为政的局面，获得了大量高质量的 data，就必须知道如何处理这些 data。事实上，从一开始，data 的利用就必须成为战略的一部分。.
为了收集 data 而收集 data 是业界的普遍趋势。随着技术的发展，新的使用案例也会不断涌现，这意味着您过去无目的收集的 data 将在未来得到回报。然而，这可能是一种冒险的策略。大规模的 data 收集也许有一天会带来回报，但几乎可以肯定的是，在此期间，您会遇到广泛的孤岛化和价值不大的庞大 data 库。.
一般来说，最好注重 data 质量而不是数量。弄清楚您的业务要蓬勃发展所需的 data 质量的最低可行量是多少，然后再以此为基础开展工作。不言而喻，您需要知道 data 的用途。如果您找不到答案，您真的需要所有的 data 吗？
在当今的商业环境中，data 计划应该大胆。他们应该志存高远，并准备将 data 应用于最新的人工智能工具和分析，看看能发现哪些洞察力和机遇。然而，太多的企业领导者被 data 规则和标准所束缚。当然，企业决不能违反 data 法规，但同样也不能因为恐惧而裹足不前。相信自己的判断，充分发挥公司的 data 潜力。.
一般来说，最好注重 data 质量而不是数量。弄清楚您的业务要蓬勃发展所需的 data 质量的最低可行量是多少，然后再以此为基础开展工作。不言而喻，您需要知道 data 的用途。如果您找不到答案，您真的需要所有的 data 吗？
变革源于内心
外部顾问或技术合作伙伴可以提供宝贵的经验和在无数次实施过程中积累起来的外部视角。他们可以为整合或数字化转型项目带来巨大价值，但变革最终需要来自企业内部。在解决细节问题之前，必须具备变革的意愿和实施变革的勇气。.
Data 孤岛化产生于组织的领导失误。这是因为领导层未能制定协调一致的 data 战略，也未能推动必要的文化变革以整合业务。现在的负责人不能把前任的错误归咎于他们，但他们现在有责任面对这些挑战。只有当领导层不采取任何措施解决这些问题时，孤岛才会继续存在并发展壮大。现在比以往任何时候都更需要勇敢。.
