用途：该技能面向建筑组织，依据 DDC 方法论（第 1.2 章）检测并映射数据孤岛，识别互不连通的数据源、重复数据以及可集成机会。资料引用书籍为《现代建筑中的技术与管理系统》。
主要能力：定义建筑数据域（设计、成本、进度、质量、安全、采购、现场、文档、财务、人力）与孤岛严重级别（critical/high/medium/low）；定义数据源类型（数据库、电子表格、文件共享、云应用、桌面应用、纸质、邮件、个人）。核心类 DataSiloDetector 提供 detect_silos(organization, data_sources, process_flows) 方法，内部执行：构建连通图、检测孤立源与个人孤岛、检测域间断连、检测重复数据、检测数据流缺口、计算连通性评分、按严重度与影响人数排序、生成优先行动与集成路线图。输出 SiloAnalysis，含组织名、分析日期、数据源总数、检测到的孤岛、重复项、连通性评分、数据流缺口、优先行动与集成路线图。
使用方式：以 Python 代码方式调用，需先构造 DataSource 列表（含 id、name、type、domain、owner、department、users、data_entities、connections、update_frequency、access_level、has_api、last_modified 等字段），再调用 detect_silos。资料未提供安装命令或 CLI 用法。
适用场景：建筑企业数据治理评估、系统集成规划、主数据源梳理、跨部门数据流诊断。
限制：重复数据的 discrepancy_rate 需实际数据才能计算，示例中默认为 0.0；资料未提供收费、价格、平台支持或效果保证等信息；完整代码示例未在资料中给出，实际使用需参考原始技能页面。