資料孤島與結構洞在 AI 轉型中的戰略要務（Perplexity)

在人工智慧與企業數位轉型匯流之際，組織面臨前所未有的創新與競爭優勢機遇。然而，在這些看似光明的發展下，卻潛藏著兩大相互交織的挑戰，深刻影響 AI 項目的成敗：資料孤島與結構洞。理解並解決這兩大挑戰，不僅是技術需求，更是企業釋放 AI 轉型潛力的戰略要務。

AI 實施中的資料孤島危機

資料孤島是 AI 轉型最具破壞力的障礙之一。當資料被鎖死在部門系統與舊有技術中，便衍生出碎片化的資訊生態，削弱 AI 的核心能力。根據產業調查，81% 的 IT 領導者表示資料孤島正在阻礙數位轉型，而高達 95% 人士將整合挑戰視為 AI 採用的主要障礙。blinkops+1

資料孤島對 AI 系統的影響是多面向且嚴重的。AI 演算法若只能存取部分資料集，將導致洞察不全，並產生偏誤結論與錯失機會。AI 與機器學習模型仰賴龐大、多元且高質量的資料；當關鍵資訊無法集中，模型只能從片段化資料學習，進而損及模式辨識與預測準確度。blinkops

現代資料孤島的演變

現代資料孤島已不止是部門資料庫，更是一種分散於全球辦公據點、雲端服務與應用程式間的複雜碎片生態。

• 地理分散：全球擴張與遠距工作，導致不同辦公室使用不同版本檔案。nasuni

• 混合部署斷層：雲端遷移過程中，關鍵資料分散於雲端與內部伺服器。nasuni

對中型企業而言，平均擁有 8–15 個孤立系統，每年整合成本高達 45 萬英鎊，並使決策延遲 7–12 個工作天。對 AI 專案而言，這些延遲與成本更呈指數級放大，因為演算法迫切需要全面資料以挖掘有意義的關聯性。ncs-london

AI 效能悖論

資料孤島與 AI 效能間的悖論在於：組織在 AI 上大力投資，卻因分散架構削弱了成果。當演算法無法獲取所有必要資料時，將難以準確辨識因果與模式；在某些極端案例中，生成式 AI 甚至可能因孤島資料的偏誤而產出荒謬或誤導結果。此外，只有約 28% 的企業資料實際連結於應用中，限制了 AI 投資的可擴展性與競爭優勢發揮。blinkops

結構洞：AI 轉型的網絡視角

資料孤島帶來技術障礙，而結構洞揭示社會與組織動態對 AI 採用與創新的影響。由社會學家 Ronald Burt 提出的結構洞理論指出，連結原本不相通群體間空白的「中介者」，能獲取資訊與資源優勢。在 AI 轉型中，理解結構洞有助於掌握各類利害關係人、知識領域與技術能力之間的複雜協作模式。funblocks+1

AI 網絡中的結構洞優勢

結構洞是指兩個未直接連結但彼此可受益的群體間的空白，而跨越此空白的「中介者」可獲取雙方資訊流與資源控制權。在 AI 專案中，佔據結構洞位置的組織或個人，擁有整合不同知識來源、創新解決方案的獨特優勢。wikipedia+2

研究顯示，結構洞中介者能透過信息合成與資源調度加速創新；在基礎 AI 技術研究中，弱連結網絡往往產出更大規模的基礎研究成果；而在應用導向實踐中，強連結網絡則有助於高效協同與落地。ijes-journal

AI 創新所需的網絡配置

不同 AI 技術類型、產業特性與組織脈絡，決定了最適合的網絡結構。對基礎研究階段，應維持多元而鬆散的網絡，以接觸新穎信息；對實踐應用階段，則需深度整合增進協作效率。跨部門的 AI 團隊能同時充當技術端與業務端的中介，促進資料整合並確保目標一致。kpmg+1

資料孤島與結構洞的交互挑戰

當資料孤島與結構洞同時存在時，對 AI 轉型造成的阻礙超過各自影響之和。技術面情報流被孤島阻塞，組織面知識流因結構洞斷裂而難以匯聚，形成雙重瓶頸。

• 知識整合障礙：數據科學家無法取得關鍵資料，同時缺乏與領域專家溝通的渠道，導致模型開發與應用脫節。forbes

• 資源分配低效：各部門各行其是，重複投資 AI 專案，浪費時間與經費。

此種創新瓶頸顯著削弱企業於 AI 轉型中的競爭力，因為創新仰賴技術、多元知識與資源的有效融合。若無法跨越技術與社會這兩大障礙，AI 應用進程將停滯不前。drpress

治理與法規合規複雜性

資料孤島與結構洞的交互效應也使 AI 治理更為複雜。資料治理在碎片化架構下難以統一實施，而當關鍵決策人員分散於不同網絡節點，責任與監督機制更形脆弱。有效的 AI 治理框架必須同時兼顧技術治理與網絡協同，否則難以維持可持續的合規與問責。appinventiv+1

克服雙重挑戰的戰略方案

要同時破解資料孤島與結構洞，需在技術與組織層面採取整合行動。

以網絡視角導向的資料整合

透過結構洞理論識別關鍵中介者和網絡位置，優先整合那些能橋接核心業務與技術部門的資料來源。策略性地選擇資料與利益相關者中介者，既能加速技術整合，又能凝聚跨部門共識。linkedin+1

協作式治理框架

建立涵蓋資料管理與網絡協作的 AI 治理架構，明確定義資料管理者與網絡協調者角色，並設置跨功能協作機制。採用集成資料流可視化與利益相關者關係管理的治理平台，確保資訊透明與決策一致性。holisticai+1

創新網絡設計

在網絡架構設計中，平衡結構洞帶來的新穎信息與深度協作的需求。組織可培育多元跨功能 AI 團隊，既保持網絡多樣性，也具備推動資料整合與決策的權限。sciencedirect+1

未來趨勢與建議

隨著 AI 能力與組織網絡持續演化，資料孤島與結構洞交互效應將更具挑戰性。幾項關鍵趨勢與建議包括：

• 自適應治理模型：投資 AI 驅動的治理工具，自動偵測資料流與網絡動態變化並及時調整策略。appinventiv+1

• 網絡導向 AI 策略：在制定 AI 路線圖時，納入網絡效應與結構洞影響，明確界定中介者角色與干預措施。hrbrain+1

• 整合式衡量框架：同步評估資料整合進度與網絡健康度，追蹤資料可用性、質量及利害者參與、知識轉移與協同創新成果。

結論

資料孤島與結構洞的挑戰，是 AI 轉型中亟須解決的關鍵戰略命題。成功的組織深知 AI 轉型既是技術革命，也是社會組織結構的重塑。唯有同步破除資料碎片化與網絡斷裂，投資於協作治理與網絡協調能力，才能在 AI 浪潮中取得卓越競爭優勢。

1. https://www.blinkops.com/blog/the-impact-of-data-silos-on-ai-and-security-operations
2. https://www.ncs-london.com/blog/ai-data-challenges-for-smbs/
3. https://www.nasuni.com/blog/data-silos-are-killing-your-employee-collaboration-and-your-ai-strategy/
4. https://www.funblocks.net/zh/thinking-matters/classic-mental-models/structural-hole-theory
5. https://en.wikipedia.org/wiki/Structural_holes
6. https://drpress.org/ojs/index.php/HBEM/article/view/21059
7. https://evelyn0414.github.io/file/Structural_Hole_Theory_in_Social_Network_Analysis_A_Review.pdf
8. https://ijes-journal.org/journal/article/download/46/44/153
9. https://kpmg.com/us/en/articles/2025/ai-transformations-enterprise-power-couple.html
10. https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2023/08/11/the-hidden-challenges-in-integrating-data-for-ai-systems/
11. https://appinventiv.com/blog/ai-in-data-governance/
12. https://www.holisticai.com/blog/ai-governance-vs-data-governance
13. https://www.linkedin.com/pulse/network-intelligence-mapping-understanding-leadership-moreira-yc70f
14. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0040162520310635
15. https://hrbrain.ai/blog/organizational-network-analysis-a-strategic-tool/