如何打通企业内部的数据孤岛？
在信息爆炸、数字经济的环境下，数据孤岛问题算是企业在处理数据时的一个顽疾，已经引起各行各业的普遍重视。
01 什么是数据孤岛？
企业发展到一定阶段，会出现不同的业务、部门，拥有各自数据，企业将不同的业务、部门之间的数据各自独立存储，独立维护，导致企业中的数据像一个个孤岛一样被分割成若干个部分，无法连接、无法交流，我们把这样的情况称为数据孤岛。
简单说就是数据间缺乏关联性，数据库彼此无法兼容，形成了一种孤立状态，更无法为企业提供全面的信息支持。
专业人士把数据孤岛分为物理性和逻辑性两种：
- 物理性的数据孤岛指的是，数据在不同部门相互独立存储，独立维护，彼此间相互孤立，形成了物理上的孤岛。
- 逻辑性的数据孤岛指的是，不同部门站在自己的角度对数据进行理解和定义，使得一些相同的数据被赋予了不同的含义，无形中加大了跨部门数据合作的沟通成本。
02 为什么会出现数据孤岛
当下，数字经济持续发展，市场环境急剧变化，有相当多的企业为捕捉商机，迫切地推出新业务，这些新业务所生成的海量数据，分别储存于不同部门的各自系统中。企业缺乏统一的集群承载全部的数据，导致与各项业务关联连的数据库缺乏关联。
此外，也有些公司从商业安全角度出发，“并没有把所有鸡蛋都装进一个筐”，而是选择 放在多个筐里，即把数据分类存放到不同数据库系统，积极跳入“数据孤岛”围城。
从根本上说，其实就是因为企业内各个数据系统缺乏联动、分道扬镳，没有一套“大一统”的一体化数据系统。
《哈佛商业评论》曾在一篇研究报告中提及:数据孤岛问题， 将大大提高企业使用数据的成本，并且成本将随着孤岛持续存在时间的增加而持续上升。
以业务发展为例，由于各个部门由于数据之间互不相通，别人很难得到这一部分数据， 同时也很容易出现异常数据，浪费了很长一段时间去研究与调整部门员工、业务情况，非但没效果还导致了后续业务发展的挫折，从而使企业的发展面临困境。
03 如何打破数据孤岛
要想有效地解决数据孤岛的难题，就必须使企业内部各系统有效地联动，或把全部数据和业务放到一体式的数据平台上。
前者短时间内，无法快速、便捷地做到，所以最好的办法就是构建一个新的统一的数据平台，将之前部署在多集群中分散的、不同格式的巨量历史数据汇集，以人/团队为中心，打通全方位数据，实现数据与业务的闭环。
干说太过枯燥，接下来借用一个案例，具体和大家说一说如何打通企业内部数据孤岛
以科学仪器有限公司所遇到的困境和解决方法为例——
和其他制造商面临的难题一样，克吕士科学仪器在信息化建设的道路上，也面临一些
管理困扰
1）企业数据信息不透明，团队和个人业绩难量化
市场每年会举办两次大型活动，但是实际ROI难量化；包括销售商务谈判过程中，常常需要企业软件支持、销售折扣的支撑来促成合作，但是过程数据没有记录导致最终销售毛利无法实现管理。数据不透明，业务核心问题都被藏匿于黑匣子中。
2）各个系统间形成数据孤岛，业务全流程闭环难以实现
克吕士在企业管理中包含客户管理、销售订单管理、进销存管理、采购物流、售后服务等业务流程，过去的各模块系统独立运营，导致数据孤岛问题，使得流程协同能力差、云端储存实现不佳，导致管理效率低下。
解决方案
通过测试使用简道云，搭建了 CRM+ERP 两大应用，并已全面投入使用。 CRM 主要为了解决企业在售前环节，市场获客、客户跟进、招标成单的销售管理闭环。 ERP 主要为了解决企业在售中售后环节，合同签约、进销存、售后服务、供应商管理、维修等的资源管理闭环。 同时，利用跨应用功能将两大管理环节进行联动，实现信息互通、高效管理。
首先明确克吕士CRM需求功能：
1.自定义搭建
克吕士的CRM模块是在CRM 客户管理套件 的CRM预设模块的基础上，自定义搭建实现的。
所用模版：CRM 客户管理套件
其中核心的自定义模块包括：
1)市场营销管理：
市场每年会举办两次大型活动，但是一场活动带来多少线索、带来多少重要客户和商机无法量化出来。
克吕士在简道云CRM中增加了市场营销模块，通过所有线索、客户、商机、订单都关联唯一的活动ID，来量化活动ROI。
2)销售支持和下单：
销售商务谈判过程中，常常需要企业软件支持、销售折扣的支撑来促成合作，过去大多的销售折扣都是销售人员按照感觉去给，最终导致一笔订单真实的销售成本不透明、不可控。
克吕士通过简道云搭建了销售支持和下单流程表单，并规定每个销售订单的折扣支持、软件支持、售后质保支持都需要走审批流程，从而明确每个销售订单的销售成本，最终自动计算出销售成本在整个订单的比重，财务会利用该指标核算销售业绩，现销售毛利管理。
3)销售阶段自定义：
在跟进客户发现需求后，需要进行客户相关资料的收集、了解其需求，识别主要需求满足点、明确产品需求匹配度，需要相关部门做出方案交由客户进行决定，方案通过后发起报价，报价过程中需要多部门协同审核调整报价，最终确认报价后，需要进行投标统计，做出是否投标的决定。 一旦确认投标，将进行一些价格上的谈判，如果达成一致，最后就会签约。 在以上任何一阶段，都有可能会被淘汰输单，或识别出不应进一步跟进这个商机进而认定其为无效。
对于克吕士来说，销售阶段的精细化管理尤为重要。销售阶段的管理，不仅仅是销售人员在跟进过程中的阶段性成果，它也是制定跟单进度、资源需求、成本控制的基础。
克吕士将这个典型的销售过程提炼成5个销售阶段和若干子任务：
第1阶段：需求确认
- 任务1：记录客户重要信息，挖掘客户需求
- 任务2：识别需求满足点，明确产品需求匹配度
第2阶段：方案确认
- 任务1：相关部门制定方案
- 任务2：客户确认方案
第3阶段：报价确认
- 任务1：销售沟通发起报价
- 任务2：相关部门确认报价
第4阶段：招投标
- 任务1：确认官网导入招投标信息
- 任务2：招投标分析
第5阶段：最终谈判
- 任务：最终谈判，确认赢单后签订合同
通过对销售阶段的管理，能够明确每一个商机的阶段和情况，避免了各种人为因素造成丢单的情况，大大提高赢单率。
2. 数据可视化
克吕士 CRM指标体系
在克吕士的 CRM 指标体系中，有两个比较典型的分析模型值得大家作为参考：
1）客户RFM模型分析
客户RFM模型是通过客户最近一次消费时间、消费频率和消费金额这三类数据，来实现客户价值挖掘。
R（Recency）最近一次消费时间：
- 表示用户最近一次消费距离现在的时间。消费时间越近的客户价值越大；
- R = 最近一次下单时间-当前时间
F（Frequency）消费频率：
- 消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户客户价值大；
- F = 客户合同订单数
M（Monetary）消费金额：
- 消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，消费越多的用户价值越大。
- M = 客户合同订单总金额
通过公式函数编辑计算出每个客户三个指标情况，最终用仪表盘来呈现RFM模型分析结果，示例图如下
2）商机预测看板
克吕士在商机阶段的分析中，建立了商机预测机制。通过关注商机阶段处于的数量，来实现对未来一段时间内的业务进展进行预测，也就是通过记录目前商机总数，和处于不同阶段的商机数量，来反映未来一段时间的成单情况。
具体来说就是，如果商机处于需求确认、方案确认这种比较浅的阶段，那在未来的一段时间我们的业绩可能就不会很乐观，管理层需要做出一些策略上的改善或者调整；商机阶段处于招投标、上谈判这种重要阶段的比较多，那接下来的业绩会更可观。
商机预测示例看板如下：
3.多场景应用平台
克吕士在简道云上除了搭建了CRM，也完全自定义实现了另一个核心系统ERP。ERP 应用由合同、售后、进销存、库存、外贸管理、应用服务、供应商、维修模块构成，实现了合同签约-进销存-供应商管理-售后服务-维修等的业务全流程闭环。
利用简道云应用间数据灵活调取的特性，企业将CRM的销售订单信息同步到了 ERP，解决了数据孤岛的问题。同时，应用间配置了权限，保障各部门间的数据进行隔离。
案例总结
克吕士科学仪器有限公司在简道云的标准模板基础上，利用灵活轻量的自定义功能，搭建出更贴合企业业务特征的系统，搭建了包括市场营销、销售下单、销售支持、售后服务、ERP等完整的业务模块。
- 企业管理上实现了目标&各过程信息联动，帮助企业提效多方信息同步和交叉，产生新的商机点、机会点，提高客户满意度。更重要的是，应用之间数据支持调取，从根源打破数据孤岛问题，实现企业业务全流程闭环管理。打通企业内部数据孤岛需要以下几个步骤：
- 分析企业数据情况：初步了解企业现有数据库、数据存储系统及数据交换方式，并明确企业数据孤岛的来源。
- 制定数据整合策略：在清晰了解企业数据情况的基础上，制定数据整合方案，以确保数据整合的完整性和准确性。
- 选择数据整合工具：选择可靠的数据集成工具，如ETL工具或数据管理平台，以协调、整合、转换和汇集不同类型、不同源头的数据。
- 实施数据整合方案：在确定好整合策略和工具之后，对数据进行整合和清洗，确保数据的质量和准确性。
- 对数据进行认证和授权：建立数据的认证和授权机制，确保数据安全和可靠性，并确保敏感数据只能被需要知道的人员访问。
- 对数据进行监测和维护：对数据的监控和维护，确保数据整合后的质量和准确性。
总之，打通企业内部数据孤岛需要根据企业实际情况制定相应的整合策略和方案，并选择可靠的数据整合工具，确保数据的质量和准确性。同时，还需要建立相关的认证和授权机制，对数据进行监测和维护，以确保数据的安全可靠。
另给大家准备了一份关于破除企业信息孤岛的详细分析和案例拆解，感兴趣可以点击链接免费领取>>2023企业IT人员零代码应用白皮书-简道云资料中心
以上。