数据孤岛指的是营销情报中海量数据相互阻隔，难以进一步碰撞释放潜能。问题根源在于过去20 年间营销渠道的大爆发。随着营销人员通过数字媒体触达受众的方式越来越多，端点解决方案系统出现，为这些营销渠道提供规划、工作流程和优化工具。这些工具产生了大量数据，营销团队通常将这些端点解决方案的数据单独保存，形成数据孤岛，以精简渠道团队的管理和优化流程。
但不幸的是，数据孤岛引发了许多问题，这些问题阻碍了数据被更深层次地挖掘和应用（很多营销情报系统甚至直接忽略了这些问题）。
* 没有全渠道视图 – 数据彼此阻隔，分散在孤岛中，营销团队就无法从整体层面真正了解各渠道的一举一动。很多营销团队试着从不同的系统导出报告，手动将大量未经协调处理的Excel表格拼凑在一起。这项任务不仅非常耗时，而且容易出错。此外，这项任务一般在营销活动结束后进行，只是为了事后更加全面地了解营销活动，并不能及时地为营销活动提供反馈，指导行动。
* 重复的、未调节的数据 – 大多数系统都有针对自身渠道进行优化的机制。当用户在广告主的网站或移动应用程序中触发转化事件，系统通常需要触发转化标签。但是，每个渠道系统都分别触发和衡量自己的转化事件，导致转化功劳和转化次数被重复计算。
* 潜在偏差 – 一些渠道系统开始尝试集成渠道追踪解决方案，但由于很多渠道都归大流量主所有，如果绩效评估体系也属于这些大流量主，那么产生归因偏差的可能性就非常大。
