要问企业在数字化进程中最大的问题是什么，数据孤岛问题绝对赫然在列。

大部分传统企业由于缓慢发展原因，财务部门有自己的财务系统，销售部有自己的CRM系统，市场部有自己的市场营销系统，人力资源部有人力资源系统， 这些系统大部分数据无法共享，每种系统都有自己的数据存储，数据结构及格式也不一样。

导致企业在做数据分析时，仅查询统计就要耗费巨大的人力。 需要查询多个系统的不同报表，再分别记录，最后加以汇总才能了解到想要的经营数据，这种繁琐程度也是不少企业数字化进程缓慢的根本原因。

(资料图片)

由此引申了更多的问题：

1. 数据孤岛问题： 由于不同系统之间无法共享数据，数据孤岛的现象日益严重，影响着企业内部数据的有效利用。

2. 数据一致性问题： 来自不同系统的数据结构不一致，导致数据之间的一致性受到影响，从而降低了数据的准确性和可靠性。

3. 数据可查询性问题： 由于不同系统之间的数据结构不一致，从而限制了数据的查询和分析能力，影响着企业的数据决策。

4. 数据安全问题： 由于不同系统之间无法共享数据，容易造成数据泄露和安全漏洞，最终危害企业数据安全。

对此我们该如何解决呢？

目前市场上普遍做法通过 数据集成和数据聚合技术 来解决，但这其中的复杂程度又并非一朝一夕，仅靠几个人力投入就能解决的。在继续寻找更优的解决方案过程中，我发现很多企业最后都选择了FineBI工具来解决以上问题，这不由的让我对其十分好奇。

通过一段时间试用后，今天就详细跟大家介绍FineBI是如何解决多数据源、数据孤岛问题。

其基本原理是

FineBI通过支持40+种数据源的数据集成，如ERP系统、CRM系统、市场营销系统等，获取数据，进行清洗和转换，将来自不同系统的数据以一种通用的格式整合存储到一个集中的数据库中，从而实现数据的可查询性和一致性，保证了数据的有效利用和共享。

此外，FineBI通过提供数据聚合的功能，能够对数据进行深度分析和挖掘，从而获取更多的有价值的信息，最终帮助企业更好地洞察客户的需求，提升客户满意度，并从宏观角度把握企业的发展趋势，实现企业的数据智能化。

那FineBI具体是如何帮助企业解决数据孤岛问题？这里就以很多企业都存在的EXCEL数据格式为例，走通数据连接-数据处理-合并成一张表这三个流程即完成了数据进一步分析前的准备工作。

具体操作步骤如下：

Step 1:连接到数据

上传数据：点击「数据准备>添加业务包>添加表」，选择「Excel数据集」点击「快速上传」 回到「业务包」下，看到新增的「入门表」，「数据预览」处提示正在更新数据，更新完即可查看数据。

Step 2:使用自助数据集做数据处理

大多数时候，我们拿到的数据都无法直接分析使用，需要对数据进行预处理，从而保证分析结果的准确性和可靠性。

上传完原始数据后，选中需要创建自助数据集的表「商品信息维度表」点击「创建自助数据集」，点击「确定」。 对数据进行处理，选择「字段」，删除不规律数据或字段，修改字段类型，重命名字段名，调整字段显示顺序等。

Step 3:多表合并

FineBI提供了左右合并和上下合并两种形式来实现几张数据不同但存在一定联系的表使其合并为一张宽表

添加合并步骤。点击「+」添加「左右合并」步骤。选择需要合并的表「商品销售明细表」内全部字段。 设置合并效果。确认合并表，然后选择合并方式「并集合并」保留所有数据，设置合并表的依据字段「商品编码」。

写在最后的话：

有点数字化转型经验的人都知道，数据准备在企业数字化进程中占据着重要的地位，是实现企业数字化的基础和前提。其中不管是数据质量控制、数据清洗、数据结构建模、还是数据存储和数据分析等环节，FineBI都能很好地成为助手。企业在信息化建设过程中，如果在一开始没有规划好，则不可避免会导致业务系统增多，随着时间的推移，各个系统的差异化越加严重，所以尽快地上FineBI也就显得尤为重要了。

最后给大家分享FineBI获取方式，大家可以自己体验下：