大資料應用首先應該符合場景設定，某些人比如喜歡點餐，我們就應該向他提供一些專用的飲食軟體，可以方便於他們去選擇自己的口味。但是在推薦的時候不要一味的去只固定原有標籤，應該適當推廣飲食，可以涉及到很多的行業，比如美食博主，還有我們的飲食品牌以及影視製作神器，所以呢大資料運營中應該以點帶面，同時能夠用面去輻射人與人之間的交叉影響，讓更多人瞭解到原來我不光需要這一塊兒，他可能需要的方面。更多一點，只有這樣能夠產生交叉連鎖的帶動，才會讓大資料的分佈我更加的廣泛，更加的長遠。

如今，大資料時代來臨，“資料”可以說是企業乃至政府部門最寶貴的資產。“有資料證明才有發言權”也逐漸成為業界準則。

隨著大資料產業的發展，政府、企業以及其他主體掌握了大量的資料資源，但應用狀況卻並不樂觀。大部分企業以保護商業機密等為由，拒絕交易自有資料；而政府部門則因安全、利益、技術能力等權衡考量也不願共享。在此類社會情況下，“資料孤島”現象日益顯現。

通常，資料孤島可以分為兩種，即物理性資料孤島和邏輯性資料孤島。

物理性資料孤島：

資料在不同部門相互獨立儲存，獨立維護，相互孤立，形成了物理上的孤島。

邏輯性資料孤島：

不同部門站在自己的角度對資料進行理解和定義，使一些原本相同的資料被賦予了不同的含義，無形中加大了跨部門資料合作的成本。

“大資料分析工具打破資料孤島”這個句話就如一道驚雷在每個資料分析員、企業高層腦中炸開。頭疼不已的資料難題，如今這個頑疾竟有了治癒的一天。　　為什麼“大資料分析工具打破資料孤島”這麼一句簡單的話會起到這麼神奇的作用？　

在2018年年初，八六三軟體引進梅宏院士提出的創新技術理念，併成功建立起“資料加工廠”的大資料產品應用體系。

北京大學在十餘年系統軟體研究的基礎上，發明了雲-端融合系統的資源反射機制與高效互操作技術。該技術可以透過對系統客戶端的外部監測與控制來實現系統業務資料和功能的高效互操作，消除了系統原始碼、資料庫表、後臺許可權、原開發團隊等依賴，資訊孤島開放效率平均提升2個數量級。

其實早在2016年8月，這項技術經中國大資料產業生態聯盟主任委員、國家863計劃專家組成員、組長，國家“核高基”科技重大專項專家組成員—梅宏院士研究提出。

梅宏院士的研究工作主要涉及軟體工程及軟體開發環境、軟體複用及軟體構件技術、（分佈）物件技術、軟體工業化生產技術及支援系統、新型程式設計語言等。他認為，真正的大資料應用體現在資料探勘的深度並提出一種網際網路軟體新範型體系結構重建技術—大資料API叢集。

這套體系可以高效處理多源異構海量資料，提供同步、非同步資料處理和供應能力，不需軟體原廠商配合，不需資料介面，相容Windows平臺的所有軟體系統，完成從資料採集、資料儲存、資料處理到資料應用等環節，貫穿整個資料生命週期過程，打造一個多元的資料整合共享平臺。

大資料分析工具卻能打破這種資料孤島，接入不同資料來源資料，快速搭建企業資料模型，並從不同角度對資料進行深度發掘，大大提升了企業資料利用率，幫助企業挖掘資料背後的邏輯。　　大資料分析工具是一款劃時代的，實現企業資料智慧化分析的智慧工具，是現代企業經營管理中不可或缺的工具之一。因此不管企業規模大小，中國企業正開啟新一輪資料分析工具淘汰制，大資料分析工具已勢不可擋，勢必覆蓋整個中國企業。

資料安全問題是大家現在都比較關心的，有一些技術手段可以做到保障自有資料安全的角度，又可以補充自有資料標籤，那就是聯邦學習，我知道的一家公司MobTech在聯邦學習，資料安全這一塊做的比較好，透過聯邦學習實踐研究，用源資料和特徵梯度建模，迎合應用場景的打造精準AI演算法；聯邦機器學習是一個機器學習框架，能有效幫助多個機構在滿足使用者隱私保護、資料安全和政府法規的要求下，進行資料使用和機器學習建模。

在很多企業中，資訊化建設都已經存在，而且往往存在著不止一個業務系統。比如，ERP系統，CRM系統，HR系統，電商系統等等。雖然每個系統都會有一些自己的查詢、分析或報表等功能，但如果想要集中地對資料進行管理和分析，就需要對多個系統進行資料抽取整合來實現。

從企業高管的角度來說，他們往往不止是需要簡單地看到各業務系統的資料，而是需要對這些資料進行綜合彙總、分析、監測，從而做出正確決策。面對各種來源的資料，很多企業都有對資料進行抽取整合的強烈需求，需要將不同業務系統的資料進行統一的整理和管理，從而能夠進行集中的、綜合的查詢和分析。

對於一個企業來說，需要明白資料是從哪裡獲取資料以及如何獲取，資料的來源決定了資料的質量。例如，在企業中，對於人員，公司部門，組織等資料都來自於從HR系統，明確資料的來源是資料治理的第一步。對資料進行清洗，明確對於不同的目標系統需要用到不同的資料。將重複的，冗餘的有價值的資料進行處理和刪除。再將最後的資料進行分發，交付給其他業務系統。構建資料分析平臺、資料倉庫，透過元資料管理、資料建模、資料排程、分析建模、展現配置等功能分析掌握企業銷售、經營、財務、成本、計劃、人力等運營情況，為經營管理、績效管理、風險管控等工作提供資料支撐。整體上幫助企業治理資料，梳理業務流程，提供戰略支撐，為後續資訊化建設奠定資料基礎。

首先，我們拿銷售部門舉例：財務根據自己系統中的資料做了年度銷售額彙總，銷售部門也做了，但年終發現數據根本對不上。

上面這種場景在80%的企業中都出現過，由於企業內部的資料、系統之間缺乏關聯性，比如指標口徑不一、資料描述標準不同、系統不相容等，導致的資料無法共通現象。

可能有業務人員會說，“資料孤島”只是對於企業整體來說有損失，但對各個業務部門來說，“我們一直都是這樣做的，問題也都能解決，沒有那麼嚴重。”

這樣的認知就大錯特錯了！

資料孤島帶來的問題，絕對不是一個業務部門能夠承擔和輕鬆解決的。

（1）資料重複。資料孤島盛行時，企業各個部門都要收集更多資料，大量浪費人力物力。

（2）決策錯誤。資料不完整、不及時，直接影響了決策的準確性和實時性，長久以往直接會被市場競爭拋棄。

（3）團隊協調差。不同系統資料不通，直接就帶來了團隊之間溝通時間變長以及關係緊張的局面，長久以往直接會帶來公司整體收入大量損失。

（4）客戶體驗差。資料孤島直接意味著不同部門拿到的資料不同，在向客戶傳遞訊息的時候，直接造成使用者體驗紊亂和資訊混雜。使用者流失率會提高。

（5）不安全。不同系統之間的資料儲存方式不同，直接帶來了資料洩露的風險。

資料孤島的出路

第一個想到的是能不能把系統連起來？

可以，當需要跨平臺取數的時候，透過各個應用之間互相呼叫API介面來實現。隨著接入的應用數量不斷增長，ISV應用需要相容的API介面數量會爆炸式增長。這也帶來了很大的問題：由於資料被ISV掌握，企業需要更換一個應用的遷移成本非常高昂。

第二個想到的是有沒有整合全部資料的平臺？

有。大資料決策分析平臺就能實現這個功能，缺點就是成本會比開api介面高，不過從長期來說，是能夠一勞永逸的。

我就以帆軟的大資料決策分析系統FineReport來講一下，如何實現打通資料孤島。

透過梳理全公司的業務流程和統一不同部門對於相同資料的業務指標口徑，打通了各個資料系統之間的資料，業務部門不再需要從不同系統取數，再整合成excel做表了。尤其對於報表格式比較固定的分析來說，只要構建起資料分析模板，後續直接更改資料就能直接使用。

大資料方案

IT部門透過系統為業務賦能也能透過報表決策系統實現。

再說一個FineReport好用的地方，這個軟體內建了很多高頻業務場景的視覺化大屏，只要替換一下資料，就能直接使用。

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