1.什么是数据孤岛

大数据时代的来临，中国、美国等主要国家都把“大数据”上升到国家战略高度。大数据的出现唤醒了人们对数据和数据背后理性逻辑新的认知，通过对数据的认知又实现了新的自我认知。虽然我们意识到大数据时代来临，并且大数据思维在国家战略层面的养成趋势已经成为共识，但不容乐观的是，“数据孤岛”问题也日益凸显，并且成为其发展桎梏。

简单来说，“数据孤岛”是指在数据及数据集的形成、分析、使用过程中，由于主体能动性、客体技术性以及政策环境、制度建设等不完备形成的不对称、冗余等封闭、半封闭式现象。

数据孤岛又可分为物理孤岛和逻辑孤岛

物理孤岛指的是物理意义上的数据孤立，各种不同的数据各自在不同地点存储和维护，这样会出现重复造轮和资源浪费的现象。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。

逻辑孤岛指的是数据逻辑方面的孤立，不同的部门都有自己不同的数据规范和方法，对不同数据的理解也千差万别，就导致最后对定义的定论不能完全相同。每当进行跨业务的数据合作时，会发现沟通成本极高。

2.数据孤岛形成原因

历史原因、大数据开放共享意识原因、大数据立法缺位原因、大数据开放共享标准缺乏原因、权力运行体制机制原因、制度激励缺乏原因、大数据人才缺乏原因。

3.如何打破数据孤岛

国家推动大数据的建设，最主要就是为了解决数据孤岛的问题。

对于政府而言，数据孤岛已经成为制约简政放权、放管结合、优化服务改革的重要因素。而大数据建设可以用来改变、打通原先孤立的数据孤岛，建立完整、统一、无缝隙的高效公共服务体系。大数据最高的层次就是用数据来形成智慧，数据智慧驱动运营，其基础在于数据的共享，尤其是底层数据的共享，在数据孤岛情况下，能够带来极大效用的数据分析和数据驱动运营均无从谈起。

企业的大数据建设，可以通过中台建设：在传统业务数据使用模式中，APP、官网、小程序、营销、财税和供应链的数据都是分割开来的，互不相通;而建设数据中台后，可以将前台业务模块与后台的基础服务和基础设施连接起来，收集起来的数据就能互通，达到消除数据孤岛的目的。

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