1.什么是技術與業務融合？

技術和業務深度融合就是讓IT走進業務，讓業務融入IT；以下三種思路供參考：

第一，讓IT技術人員在業務部門，和業務人員一起辦公和開會。這樣就算不刻意去學習業務知識，每天耳濡目染也能對業務了解個七七八八。

第二，讓業務部門的人在IT部門辦公，讓業務人員也理解IT技術人員是如何思考問題的。

第三，IT技術目標要與企業的業務目標對齊。

數字化轉型，IT的目標不能停留在建多少個系統，設計多少個模塊，開發多少個功能等技術層面上，而更多應該站在業務的角度，與企業的業務目標對齊，將工作重心放在對業務流程的優化，對管理改進、對商業的創新上。

2.什么是CIO

首席信息官（CIO)是Chief Information Officer的縮寫）中文意思是首席信息官或信息主管，是負責一個公司信息技術和系統所有領域的高級官員。

CIO的工作職責：

在戰略層面：CIO的職責是挖掘企業信息資源、制定企業信息化戰略、合理布局企業信息化、評估信息化對企業的價值等。信息資源規劃是CIO的首要職責，數字化的第一步是信息資源規劃而不是產品選型。

在執行層面：負責信息流、物流、資金流的整合，完成信息系統的選型實施，收集研究企業內外部的信息為決策提供依據。更為重要的是要擔當起電子商務管理以及信息工程的監理工作。

在變革層面:協助企業完成業務流程重組，運用信息管理技術重建企業的決策體系和執行體系，同時要對信息編碼和商務流程統一標準。不僅要推動企業信息化的軟硬環境優化，而且要為CEO當好參謀，與各高層管理者一起促進企業內外部商務環境的改善。

在溝通層面：安排企業信息化方面的培訓，發現信息運用的瓶頸，觀察研究企業運作中的信息流及其作用。協調溝通上下級關系，打造優秀團隊。

3.數字化運營

數字化運營，是指在運營過程中，脫離傳統的方式，利用各種數據、智能工具來進行管理，制定內容，總結分析，規劃戰略方向。通過新技術與數據能力重塑企業的各個管理環節，提升運營效率的方式。數字化運營可以幫助企業管理者們快速從戰略到執行的全景視圖，利用預測和模擬等技術手段，即時洞察經營過程中的不確定性，適時應對變化，從而幫助企業有效解決經營過程中長期存在的的高庫存、高成本、長交期、低效率等問題。

4.數字領導力

企業數字化領導力是指在數字經濟時代，領導者通過戰略性地使用數字資產、引領組織變革，使企業在數字化環境中獲得持續成功的能力。企業數字化領導力包含認知能力、專業能力和互動能力三個方面，其中有傳統領導力的繼承，也有傳統領導力中的某些特質演化出的新內容。

數字化領導力六大維度：頂層思維、數智創領、場景突破、組織數造、顛覆常規與數字倫理。

5.企業數字文化

企業數字文化是指在體現企業使命和精神基礎上，運用、創造數字技術與生產經營深度融合中逐步形成的數字理念、數字思維、數字素養、數字能力與行為、數字形式與方式的總和。

企業數字文化是企業文化的重要組成部分，是當代企業最不可或缺的職能文化，是構建數字化企業的“導航燈”，是促進企業高質量發展的“助推器”，是加速企業融合優化各類資源要素配置的“黏合劑”。需要注意的是，企業數字文化與企業創新、質量、安全、人才、環保、廉潔等職能文化既有相同之處，也有不同之處。

相同之處是：企業數字文化與其他職能文化一樣，必須以企業文化核心理念為主導，以職能文化理念為支撐，以理念系統、行為規范系統、形象識別系統為基礎，以各自職能工作為載體所進行的文化建設，是企業文化建設的重要組成部分和“落地”的必經之路。

不同之處是：企業數字文化可以逾越企業邊界、打破企業時空、滲透企業產業鏈條、暢通企業跨界發展渠道。

6.兩化融合

兩化融合是指電子信息技術廣泛應用到工業生產的各個環節，信息化成為工業企業經營管理的常規手段。信息化進程和工業化進程不再相互獨立進行，不再是單方的帶動和促進關系，而是兩者在技術、產品、管理等各個層面相互交融，彼此不可分割，并催生工業電子、工業軟件、工業信息服務業等新產業。兩化融合是工業化和信息化發展到一定階段的必然產物。

信息化與工業化主要在技術、產品、業務、產業四個方面進行融合。也就是說，兩化融合包括技術融合、產品融合、業務融合、產業衍生四個方面。

7.兩化融合貫標

兩化融合貫標是指貫徹《信息化和工業化融合管理體系》標準、充分利用企業“戰略-優勢-能力” 主線、助推企業在未來獲得可持續的競爭優勢的一個指標，而且企業兩化融合貫標類似于企業質量管理體系貫標，它既是企業兩化融合水平的直接體現，又是企業綜合實力的一項認證，對于企業品牌影響力的傳播極具價值。

兩化融合的貫標認證活動，能夠讓企業的經營管理層對工業化、信息化的關系有一個全面的、更新的認識，并且能夠積極參與到融合之中，從而使得企業轉型升級的步伐得到加快；與此同時，兩化融合貫標認證活動，還能使企業的戰略及戰略的實施步驟更加清晰明了，使得企業的轉型升級工作有據可循、有章可依。

8.中臺

中臺是真正為前臺而生的平臺（可以是技術平臺，業務能力甚至是組織機構），它存在的唯一目的就是更好的服務前臺規模化創新，進而更好的響應服務引領用戶，使企業真正做到自身能力與用戶需求的持續對接。

中臺就像是在前臺與后臺之間添加的?組“變速?輪”，將前臺與后臺的速率進行匹配，是前臺與后臺的橋梁。它為前臺而生，易于前臺使用，將后臺資源順滑流向用戶，響應用戶。

前中后臺三者之間的關系：

前臺:由各類前臺系統組成的前端平臺。

每個前臺系統就是一個用戶觸點，即企業的最終用戶直接使用或交互的系統，是企業與最終用戶的交點。例如用戶直接使用的網站，手機App，微信公眾號等都屬于前臺范疇。

后臺:由后臺系統組成的后端平臺。

每個后臺系統一般管理了企業的一類核心資源（數據+計算），例如財務系統、產品系統、客戶管理系統、倉庫物流管理系統等，這類系統構成了企業的后臺。基礎設施和計算平臺作為企業的核心計算資源，也屬于后臺的一部分。

前臺作為用戶觸點，直接和用戶進行交互由于通過提升用戶體驗感吸引流量，已經成為產品營銷、推廣的基本手段之一。因此，前臺的變化更快，需要不斷創新，隨著業務的發展，要有試錯能力。

后臺更多解決的是企業資源及管理效率問題，通常是穩定至上。所以，后臺對業務的響應是比較慢的，并且改動成本非常大。因此，兩者之間產生了巨大矛盾，這也就是為什么在很多企業里，前臺部門和后臺部門彼此經常抱怨的原因所在。

中臺:就像在快慢兩個齒輪之間，加入一組“變速齒輪”，將前臺與后臺的速率進行匹配，一方面，支撐前臺規模化創新，進而更好的響應服務引領用戶，使企業真正做到自身能力與用戶需求的持續對接。另一方面，又可以將后臺系統中需要頻繁變化或是需要被前臺直接使用的業務能力“提取”到中臺層，賦予這些業務能力更強的靈活度和更低的變更成本。

9.業務中臺

業務中臺就是跟業務相關的數據管理系統的集合。

業務中臺是具備業務屬性并支持多種業務屬性的共性能力組織，有助于業務的復用，對業務的快速響應能力。從廣泛的意義上來說，一切的中臺都是業務中臺，它們源自業務并服務于業務。而一般來講，我們所提到的業務中臺一般指在線業務為典型特征的中臺（下面所提到的都是狹義上的業務中臺）。比如說，我們常用的天貓、淘寶、支付寶等一些平臺有一些通用的業務中心如，商品系統、訂單系統、評價系統、營銷中心等系統具有通用性的業務系統的集合。

10.數據中臺

數據中臺是指通過數據技術，收集、計算、存儲、加工大量數據，同時統一標準和口徑。統一數據后，數據中心將形成標準數據，然后存儲，形成大數據生產層，為客戶提供高效服務。這些服務與企業的業務問題密切相關，是企業獨有的，可重復使用。它是企業業務和數據的沉淀。它不僅可以降低重復建設和合作成本，而且具有差異化的競爭優勢。

11.統一集成門戶

解決企業內各系統之間的數據共享、單點登錄、數據交換等問題，同時也能有效支撐集團型企業各分公司級與總部之間的業務數據交換的需求，解決信息的上傳下達、數據的集成和進行統一用戶管理，打造一個企業數據交換和信息資源管理平臺。

系統主要包含了：身份認證平臺、應用基礎管理平臺、應用門戶，三個模塊。

12.工業互聯網

工業互聯網（Industrial Internet）是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的新型基礎設施、應用模式和工業生態，通過對人、機、物、系統等的全面連接，構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系，為工業乃至產業數字化、網絡化、智能化發展提供了實現途徑，是第四次工業革命的重要基石。

工業互聯網不是互聯網在工業的簡單應用，而是具有更為豐富的內涵和外延。它以網絡為基礎、平臺為中樞、數據為要素、安全為保障，既是工業數字化、網絡化、智能化轉型的基礎設施，也是互聯網、大數據、人工智能與實體經濟深度融合的應用模式，同時也是一種新業態、新產業，將重塑企業形態、供應鏈和產業鏈。

工業互聯網包含了網絡、平臺、數據、安全四大體系，它既是工業數字化、網絡化、智能化轉型的基礎設施，也是互聯網、大數據、人工智能與實體經濟深度融合的應用模式，同時也是一種新業態、新產業，將重塑企業形態、供應鏈和產業鏈。

13.工業互聯網平臺

工業互聯網平臺是面向制造業數字化、網絡化、智能化需求，構建基于海量數據采集、匯聚、分析的服務體系，支撐制造資源泛在連接、彈性供給、高效配置的工業云平臺。

工業互聯網平臺是互聯網科技發展之下，為實現萬物互聯和智能制造而搭建起來的一個重要平臺，它既是構建工業互聯網的基礎設施，也是將人、機器和數據連接起來的核心平臺。其核心和本質是將設備、生產線、工廠、供應商、產品和客戶緊密聯系起來。

工業互聯網平臺包括了數據采集（邊緣層）、工業PaaS(平臺層)、工業App(應用層)以及IaaS支撐。可快速實現企業產品、生產設備與系統的快速互聯互通，通過數據分析、機器學習，協助提升客戶部署全面靈活的業務處理能力，幫助企業實現數字化、網絡化、智能化發展。

14.上云上平臺

上云上平臺指的是工業互聯網平臺。將支持工業企業依托工業互聯網平臺來實施數字化、網絡化、智能化升級，進一步降本增效。

主要為了解決的問題是：通過工業互聯網的新技術、新應用，解決工業企業生產制造核心環節存在的問題，促進企業進一步降低成本、提高效率、提升質量。重點針對研發設計、生產管控、設備管理、工藝改進、能耗優化、供應鏈協同等關鍵環節，通過“上平臺”將企業設備端、系統端、管理端的數據打通，推動企業內部、企業和企業之間、產業鏈之間的數據集成應用，最終實現工業的數字化、網絡化、智能化轉型升級。

15.數字孿生

數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。數字孿生是一種超越現實的概念，可以被視為一個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統的數字映射系統。

數字孿生又稱“數字雙胞胎”，是將工業產品、制造系統、城市等復雜物理系統的結構、狀態、行為、功能和性能映射到數字化的虛擬世界，通過實時傳感、連接映射、精確分析和沉浸交互來刻畫、預測和控制物理系統，實現復雜系統虛實融合，使系統全要素、全過程、全價值鏈達到最大限度的閉環優化。

應用價值：

1.加快風險評估和生產時間：數字孿生可以幫助公司在產品問世之前對其進行虛擬測試和驗證。工程師可以使用它們來識別流程故障；

2.預測性維護：組織可以使用數字孿生主動監控設備和系統，以便在它們發生故障之前安排維護，從而提高生產效率；

3.實時遠程監控：用戶可以遠程監控和控制系統；

4.更好的團隊協作：流程自動化和對系統信息的24×7全天候訪問讓技術人員可以將更多時間集中在協作上；

16.黑燈工廠

“黑燈工廠”也就是指可以關閉作業區域的照明燈光，把工廠完全交給機器。從原材料到產成品，所有的加工、運輸、檢測過程均在空無一人的“黑燈工廠”內完成，無須工人值守。

“黑燈工廠”即智慧工廠，是“Dark Factory”的直譯，意思是在黑暗無燈的情況下仍可以高效運轉的工廠。它是工業4.0時代新型智能工廠，生產操作由高度自動化機器人及其他高科技設備按照一定的程序要求自行完成生產任務、存儲任務以及修復任務等。

17.燈塔工廠

“燈塔工廠”項目由世界經濟論壇與全球頂尖的管理咨詢公司麥肯錫合作開展，旨在遴選出在第四次工業革命尖端技術應用整合工作方面卓有成效、堪為全球表率的領先企業，被譽為第四次工業革命的指路明燈。

合格的燈塔工廠需要滿足四大標準：

1.實現重大影響；

2.成功整合多個用例；

3.擁有可擴展的技術平臺；

4.在關鍵推動因素中表現優異。

燈塔工廠的經驗可成為制造企業的指路明燈，展示如何從數字化中挖掘新的價值，包括大幅提升資源生產率、提高敏捷度和響應能力、加快新品上市速度、提升客制化水平等。

18.大數據

大數據是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據具有4個基本特征∶

一是數據體量巨大。百度資料表明，其新首頁馬航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB（1PB），這些數據如果打印H來將超過于億644紙，有資料證實，到目前為吐，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。

二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。

三是處理速度快。數據處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

19.BI

商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。商業智能的概念在1996年最早由加特納集團（Gartner Group）提出，加特納集團將商業智能定義為：商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息，然后分發到企業各處。

20.管理駕駛艙

提及管理駕駛艙，大家可能第一時間會聯想到飛機的駕駛艙，里面遍布著各種儀表盤、指針、數字等等。盡管用途大不相同，但是管理駕駛艙和飛機的駕駛艙確有異曲同工之妙。隨著大數據的普及，管理者通過一個大屏界面就能輕松發現問題所在，而越來越多的企業開始使用數據可視化大屏，并更重視數據展示效果、數據時效性、數據的交互能力等。因此，管理駕駛艙應運而生。

管理駕駛艙的核心功能：整合各方數據、數據關聯探索、數據預測分析、支持眾多的圖表類型和樣式。

21.數據治理

數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。可能有些抽象，有圖有真相，下面這張圖說明了數據治理與其他幾個數據管理職能的關系：

從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、后段業務數據庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統（控制理論中趨穩的系統），從目的來講，數據治理就是對數據的獲取、處理、使用進行監督（監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋），而監管的職能主要通過五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合。

高質量的數據對任何企業都是戰略性資產，隨著企業推進數字化轉型的進程，有效數據正迅速成為一個關鍵的業務差異，但要使數據具有價值，需確保數據的可信任、安全性、可訪問性、準確性、共享性和及時性。數據治理有助于增強企業靈活性以最小化決策相關成本和風險，特別在數字經濟中，數據治理比以往任何時候都顯得尤為重要。

22.物聯網

簡單來說，物聯網就是將現實世界中的物體連到互聯網上，使得物與物、人與物可以很方便的互相溝通。指通過各種信息傳感器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感應器、激光掃描器等各種裝置與技術，實時采集任何需要監控、?連接、互動的物體或過程。采集其聲、光、熱、電、力學、化?學、生物、位置等各種需要的信息，通過各類可能的網絡接入，實現物與物、物與人的泛在連接，實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理。物聯網是一個基于互聯網、傳統電信網等的信息承載體，它讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象形成互聯互通的網絡。

23.區塊鏈

狹義的來講，區塊鏈是就是一種按照時間順序來將數據區塊以順序相連的方式組合成的一種鏈式數據結構，并以密碼學方式保證的不可篡改和不可偽造的分布式賬本。從廣義來講，區塊鏈其實是一種分布式基礎架構與計算方式，它是用于保證數據傳輸和訪問的安全的。

區塊鏈是由數據層、網絡層、共識層、激勵層、合約層和應用層這六個基礎架構組成的。

區塊鏈主要是用于解決交易的信任和安全問題。

區塊鏈，就是一個又一個區塊組成的鏈條。每一個區塊中保存了一定的信息，它們按照各自產生的時間順序連接成鏈條。這個鏈條被保存在所有的服務器中，只要整個系統中有一臺服務器可以工作，整條區塊鏈就是安全的。這些服務器在區塊鏈系統中被稱為節點，它們為整個區塊鏈系統提供存儲空間和算力支持。如果要修改區塊鏈中的信息，必須征得半數以上節點的同意并修改所有節點中的信息，而這些節點通常掌握在不同的主體手中，因此篡改區塊鏈中的信息是一件極其困難的事。相比于傳統的網絡，區塊鏈具有兩大核心特點：一是數據難以篡改、二是去中心化。基于這兩個特點，區塊鏈所記錄的信息更加真實可靠，可以幫助解決人們互不信任的問題。

24.產業數字化

產業數字化是指在新一代數字科技支撐和引領下，以數據為關鍵要素，以價值釋放為核心，以數據賦能為主線，對產業鏈上下游的全要素數字化升級、轉型和再造的過程。對傳統企業而言，產業數字化將進一步推動企業數字化轉型升級，因為在產業數字化之下，行業內的企業，都將成為數字企業，云計算、大數據、AI等智能技術將普遍應用到企業業務中。

產業數字化的內涵：

1）以數字科技變革生產工具；

2）以數據資源為關鍵生產要素；

3）以數字內容重構產品結構；

4）以信息網絡為市場配置紐帶；

5）以服務平臺為產業生態載體；

6）以數字善治為發展機制條件。

25.數字產業化

數字產業化，就是通過現代信息技術的市場化應用，推動數字產業的形成和發展。科技創新絕不僅僅是實驗室里的研究，而是必須將科技創新成果轉化為推動經濟社會發展的現實動力。數字產業化的目的正是將數字化的知識和信息轉化為生產要素，通過信息技術創新和管理創新、商業模式創新融合，不斷催生新產業新業態新模式，最終形成數字產業鏈和產業集群。

簡而言之，數字產業化就是數字技術帶來的產品和服務，例如電子信息制造業、信息通信業、軟件服務業、互聯網業等，都是有了數字技術后才出現的產業。

26.數據倉庫

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供各類數據支持的戰略集合，被認為是商業智能的核心組件。數據進入數據倉庫前需要抽取、清洗、篩選、歸類，以保證數據質量，也易于后期查找、分析。

數據倉庫中的數據是在對原有分散的數據庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關于整個企業的一致的全局信息。

數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以后，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的加載、刷新。

數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點（如開始應用數據倉庫的時點）到當前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。

27.數據湖

數據湖作為一個集中的存儲庫，可以在其中存儲任意規模的結構化和非結構化數據。在數據湖中，可以存儲不需要對其進行結構化的數據，這樣就可以運行不同類型的分析。

簡單表述總結為以下8點：

1) 數據湖需要提供足夠用的數據存儲能力，存儲保存了一個企業/組織中的所有數據。

2) 數據湖可以存儲海量的任意類型的數據，包括結構化、半結構化和非結構化數據。

3)數據湖中的數據是原始數據，是業務數據的完整副本。

4) 需要具備完善的數據管理能力（完善的元數據），可以管理各類數據相關的要素，包括數據源、數據格式、連接信息、數據schema、權限管理等。

5) 需要具備多樣化的分析能力，包括但不限于批處理、流式計算、交互式分析以及機器學習；同時，還需要提供一定的任務調度和管理能力。

6) 需要具備完善的數據生命周期管理能力。不僅需要存儲原始數據，還要能夠保存各類分析處理的中間結果，并完整的記錄數據的分析處理過程，幫助用戶完整詳細追溯任意一條數據的產生過程。

7)需要具備完善的數據獲取和數據發布能力。

8) 對于大數據的支持，包括超大規模存儲以及可擴展的大規模數據處理能力。

三大理念：

1）能夠存儲海量的原始數據

2）能夠支持任意的數據格式

3）有較好的分析和處理能力

六大基本特征:

1）“保真性”

2）“靈活性”

3）“可管理”

4）“可追溯”

5）豐富的計算引擎

6）多模態的存儲引擎

28.數據孤島

“企業發展到一定階段，出現多個事業部，每個事業部都有各自數據，事業部之間的數據往往都各自存儲，各自定義。每個事業部數據就像一個個孤母一樣無法（或者極其困難）和企業內部的其他數據進行連接互動。”這樣的情況稱為數據孤島。簡單說就是數據間缺乏關聯性，數據庫彼此無法兼容。

在企業信息化中，專業人士把數據孤島分為物理性和邏輯性兩種。

物理性的數據孤島指的是，數據在不同部門相互獨立存儲，獨立維護，彼此間相互孤立，形成了物理上的孤鳥。

邏輯性的數據孤島指的是，不同部門站在自己的角度對數據進行理解和定義，使得一些相同的數據被賦予了不同的含義，無形沖加大了跨部門數據合作的溝通成本。

數據孤島形成原因：

1、以功能為標準的部門劃分導致數據孤島

企業各部門之間相對獨立，數據各自保管存儲，對數據的認知角度也截然不同，最終導致數據之間難以互通，形成孤島。也因此集團化的企業更容易產生數據孤鳥的現象每個部門都會有業務數據的產生，有對數據保存和使用的需要，不同部門對數據的定義和使用可能存在比較大的差異，所以各部門之間的數據不能互通。

2、信息部門建設的相對滯后，如果信息部門不能盡快滿足業務對數據處理的要求，那業務部門就可能獨自開發業務系統，這種情況現在還是普遍存在，

3、缺少企業內信息化建設的戰略和標準，如果不能做到信息系統建設的統一，由不同部門，不同公司來建設的話，必須有一個標準能夠使得日后的互通比較容易實現

4、不同類型、不同版本的信息化管理系統導致數據孤島；