Qu'est-ce qu'un data silo ?

Un data silo est une collection d'informations isolée d'une entreprise et inaccessible à toutes les parties de la hiérarchie d'une entreprise. Les data silos créent des problèmes coûteux et longs pour les entreprises, mais ils sont relativement simples à résoudre.

En éliminant les data silos, vous pouvez accéder aux bonnes informations au moment opportun, ce qui vous aide à prendre des décisions intelligentes pour l'entreprise. La suppression des data silos réduit également les coûts de stockage des informations et la duplication des informations.

Comment les data silos se forment-ils ?

Il y a trois raisons courantes à l'apparition de data silos :

Culture de travail de l'entreprise

Dans la plupart des entreprises, les services et les équipes ont tendance à travailler de manière isolée. C'est particulièrement le cas dans les grandes entreprises. Cet isolement peut entraîner une concurrence interne, les équipes se considérant comme distinctes de l'entreprise. Les informations ne sont pas partagées et génèrent des silos.

Structure de l'entreprise

Les entreprises doivent intégrer tous les services pour éviter les silos d'information.

Des technologies différentes pour des services différents

Dans une entreprise, il est courant que les différents services utilisent un large éventail d'applications. Par exemple, l'équipe de vente peut utiliser Salesforce, tandis que le service marketing utilise HootSuite et l'équipe média SproutSocial. Chacune de ces applications contient de grandes quantités d'informations dont chaque équipe pourrait bénéficier, si elles étaient partagées. Des enquêtes ont montré que les entreprises peuvent utiliser jusqu'à 1 200 applications dans tous les services. Il en résulte de multiples sources d'informations qu'il peut être difficile de partager.

Pourquoi les data silos sont-ils un problème ?

Les data silos peuvent être problématiques pour les entreprises pour plusieurs raisons :

Manque de vision holistique des données

Lorsque les données restent en silos, les entreprises ne peuvent pas avoir une vue complète à 360 degrés de l'entreprise. Dans ce cas, toute connexion de données pertinente est manquée. Prenons l'exemple d'une campagne de marketing et de l'intérêt qu'elle suscite. Si ces données sont combinées aux informations de l'équipe de vente sur les chiffres de vente actuels dans la même zone géographique, les informations sur la campagne seront plus pertinentes et plus efficaces. Mais dans le cas des silos, le partage d'informations ne peut pas avoir lieu.

Gaspillage des ressources

Chaque équipe dispose d'une base de données d'informations sur les clients et de différents formats pour sauvegarder ces informations. Le risque de duplication des informations est élevé. Les entreprises finissent par assumer les coûts de stockage des informations des deux équipes, malgré les niveaux élevés de duplication. De tels data silos coûtent cher à stocker et augmentent la pression sur les ressources financières.

Incohérence des données

Lorsque les données sont dupliquées et stockées ensemble, des incohérences peuvent être introduites dans le flux d'informations d'une entreprise. Un champ de l'ensemble d'informations, comme l'adresse d'un client, peut être stocké sous plusieurs formats, ce qui entraîne des incohérences. Ajoutez à cela la probabilité d'une erreur humaine lors de la saisie des adresses et vous obtenez un certain nombre d'incohérences dans les données stockées.

Comment les data silos affectent les entreprises

Les services peuvent fonctionner séparément, mais ils sont interdépendants à de nombreux niveaux. Par exemple, les données qui proviennent du service financier peuvent être analysées par les services du marketing et des ventes. Le désir de prendre l'avantage sur la concurrence, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'ouvrir de nouvelles opportunités commerciales tout en réduisant les coûts pousse les entreprises à en faire plus avec leurs données. Pour cela, l'accès aux informations à l'échelle de l'entreprise est déterminant. Les data silos peuvent entraver cette évolution.

Limitation de la vue des données

Comme les silos empêchent le partage des informations, l'analyse de chaque service reste confinée à l'intérieur de celui-ci. Les inefficacités qui peuvent être répandues dans une entreprise ne seront pas mises en évidence, si les données ne sont pas partagées entre toutes les parties prenantes. Toutes les opportunités de trouver des moyens de réduire les coûts opérationnels sont ainsi perdues.

Menace sur l'intégrité des données

Les data silos provoquent des incohérences dans les données du service. Avec le temps, chaque occurrence conduit à des données inexactes et inutiles. On le constate souvent dans le domaine médical, lorsque les informations sur les patients sont stockées dans plusieurs silos, comme les résumés des médecins, les protocoles infirmiers, les prises de médicaments et les notes de procédure. Lorsque les data silos ne sont pas connectés, ils ont tendance à se désynchroniser et à entraîner des divergences généralisées.

Gaspillage des ressources

Les ensembles de données multiples (souvent en double) diminuent les ressources financières de l'entreprise allouées à l'espace de stockage. Lorsque divers services téléchargent ces informations, la qualité des ressources en pâtit.

Découragement du travail collaboratif

La culture de travail d'une entreprise favorise la création de silos, qui à son tour renforce une culture non collaborative. Les données difficiles d'accès réduisent les efforts de collaboration.

Comment briser les data silos

La façon la plus simple pour une entreprise de supprimer les data silos est de les consolider dans un entrepôt de données.

Créer des scripts

Certaines entreprises utilisent des scripts écrits en SQL ou Python pour écrire du code permettant d'extraire des données et de les transférer vers un emplacement central. Le seul inconvénient est que cela prend du temps et nécessite beaucoup d'expertise.

Outils ETL sur site

Les outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) peuvent contribuer à supprimer les ennuis liés au déplacement des données en automatisant l'ensemble du processus. Ils extraient les données de la source, effectuent les transformations nécessaires, puis chargent les données dans l'entrepôt de données destinataire. Ces outils sont généralement hébergés sur le site de l'entreprise.

Outils ETL basés dans le cloud

Hébergés dans le cloud, ces outils ETL tirent parti de l'expertise et de l'infrastructure offertes par le fournisseur.

La plupart des entreprises reconnaissent que les data silos constituent un défi. Lorsque la culture de la séparation des données est bien ancrée, il peut être difficile de faire évoluer la mentalité des employés. En outre, il peut être difficile de supprimer les silos. Il existe toute une série de permissions et de hiérarchies qui sont difficiles à démêler. Le moyen le plus simple de commencer à modifier cette situation est de transférer les données des différents systèmes dans un entrepôt de données, qui fait office de référentiel pour toutes les données collectées. Les entrepôts de données sont optimisés pour faciliter l'accès et l'analyse, et non pour le traitement transactionnel. Cela permet d'avoir une vue à 360° des données de l'entreprise.

Évitez de vous laisser influencer par les nouvelles tendances technologiques qui arrivent constamment sur le marché. Recherchez plutôt les opportunités à forte valeur ajoutée dont votre entreprise peut tirer parti, analysez les besoins de l'entreprise et limitez votre choix aux solutions de données. Faites appel aux données de tous les services de l'entreprise et investissez dans l'analyse des cas d'utilisation.

À partir de là, une entreprise peut aller de l'avant avec l'objectif d'intégration. Chaque étape doit tendre vers la création d'une plateforme intégrée pour les données d'entreprise.

Pour réaliser tout cela, le soutien intersectoriel est de la plus haute importance. La direction générale doit également apporter son soutien total. Avec l'utilisation progressive des données dans les applications opérationnelles et stratégiques, les changements à apporter à l'entreprise se feront naturellement.

Se débarrasser des data silos n'est pas une tâche facile. Dans l'analyse des données, une grande partie du travail consiste à s'assurer que la préparation des données est effectuée avec précision. Le même principe s'applique aux silos : pour être davantage axées sur les données, les entreprises doivent intégrer les données et les rendre accessibles à l'ensemble de l'entreprise.