O que são silos de dados?

Atualmente, as organizações coletam grandes quantidades de dados de diversas fontes, com muitos departamentos e unidades de negócios diferentes mantendo seus próprios conjuntos de dados.

Sem a integração adequada, esses dados podem ficar presos em sistemas díspares, desde planilhas básicas até aplicações especializadas, como plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) . Esses repositórios de dados isolados criam barreiras entre sistemas e equipes, formando silos de dados.

De acordo com o IBM Data Differentiator, 82% das empresas relatam que os silos de dados atrapalham seus fluxos de trabalho críticos, e 68% dos dados corporativos permanecem sem análise.

Como resultado dos silos de dados, as equipes geralmente acabam trabalhando com dados desatualizados, fragmentados ou inconsistentes. A qualidade de dados diminui, e as ineficiências operacionais surgem de fluxos de trabalho duplicados e armazenamento de dados redundante. Iniciativas de big data, aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) podem sofrer.

Entretanto, as organizações que eliminam os silos de dados e integram seus dados com sucesso podem reduzir custos, acelerar a análise de dados e melhorar a tomada de decisões.

Para eliminar os silos de dados, as empresas podem criar malhas de dados holísticas usando soluções avançadas de integração de dados e gerenciamento de dados para reunir armazenamentos de dados díspares em tempo real. Ferramentas de virtualização de dados, sistemas de gerenciamento de metadados, data lakes, data lakehouses e data warehouses são todos componentes comuns em uma malha de dados unificada.

Silos de dados se formam quando as informações ficam isoladas em departamentos, sistemas ou locais específicos, impedindo que as organizações utilizem plenamente seus ativos de dados.

Vários fatores podem contribuir para a formação de silos de dados:

• Estrutura organizacional
• Complexidade da TI
• Cultura da empresa
• Restrições de recursos
• Requisitos regulatórios
• Crescimento do negócio

Em muitas organizações, diferentes equipes e unidades de negócios usam suas próprias ferramentas e fluxos de trabalho para gerenciar dados. As equipes de marketing podem usar plataformas de análise de dados avançada, enquanto as equipes de vendas dependem de aplicativos especializados, como os sistemas de CRM da Salesforce.

Sem estratégias adequadas de integração de dados, os dados não fluem entre esses diferentes sistemas, criando barreiras para a análise de dados e o compartilhamento de dados abrangentes.

As organizações empresariais geralmente mantêm vários ambientes de computação, cada um com sua própria abordagem de armazenamento de dados.

Embora as ferramentas de integração modernas possam ajudar a unificar esses ambientes, alguns sistemas legados, como bancos de dados desatualizados, planilhas e aplicações personalizadas, não conseguem se conectar adequadamente às novas tecnologias, criando silos de dados.

Se as organizações não integrarem adequadamente esses sistemas, elas correm o risco de fragmentar os ecossistemas de dados e comprometer os insights e a análise de dados.

A cultura da empresa pode reforçar os silos de dados quando os departamentos veem seus próprios dados como ativos proprietários em vez de recursos da empresa. As equipes podem restringir o acesso a dados, acreditando que isso oferece uma vantagem competitiva.

Essa abordagem geralmente pode levar a dados duplicados, custos redundantes de armazenamento de dados e oportunidades perdidas de insights multifuncionais.

Orçamentos, experiência e tempo limitados muitas vezes impedem que as organizações implementem soluções adequadas de integração de dados. Muitas continuam usando sistemas desconectados em vez de investir em plataformas de dados unificadas .

Essas restrições de recursos podem criar uma colcha de retalhos de soluções que se torna cada vez mais difícil de gerenciar, principalmente à medida que os volumes de dados aumentam.

Leis de proteção de dados, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e a California Consumer Privacy Act (CCPA), estabelecem controles rigorosos de segurança de dados e privacidade, moldando a forma como as empresas gerenciam o armazenamento de dados e o acesso a dados.

Embora essas regulamentações não exijam locais de armazenamento específicos, as empresas geralmente ajustam suas estratégias de dados para garantir a conformidade, às vezes criando silos de dados de forma não intencional no processo. Por exemplo, armazenar dados de clientes separadamente por região pode levar a sistemas fragmentados, limitando o acesso e a consistência entre as equipes.

O rápido crescimento dos negócios pode levar à criação de silos de dados. As fusões e aquisições frequentemente criam silos ao trazer sistemas de bancos de dados incompatíveis para um novo ambiente de TI.

Sem um planejamento cuidadoso da integração, essas diferenças técnicas podem criar silos de dados persistentes, especialmente se as organizações tiverem arquiteturas de dados diferentes e não padronizarem fontes, formatos e padrões de dados.

Os silos de dados podem criar barreiras significativas ao sucesso empresarial, impactando tudo, desde as operações diárias até o planejamento estratégico. Quando os departamentos não conseguem compartilhar informações de forma eficaz ou manter um ecossistema de dados unificado, toda a organização sofre.

Os principais desafios incluem:

Muitas organizações enfrentam silos de dados criando malhas de dados unificadas, uma abordagem de arquitetura de dados que facilita a integração ponta a ponta de vários pipelines de dados e ambientes de nuvem.

Para criar malhas de dados, as organizações geralmente se concentram em três áreas principais:

• Modernização do gerenciamento de dados
• Frameworks de governança de dados
• Mudança organizacional

O gerenciamento de dados permite que as organizações armazenem, processem e analisem dados corporativos de forma eficiente em todos os sistemas corporativos, gerando excelência operacional.

No entanto, os sistemas de gerenciamento de dados podem acabar criando silos de dados se ficarem desatualizados ou não tiverem os recursos de integração necessários para conectar dados de diferentes plataformas.

Modernizar o gerenciamento de dados pode ajudar a derrubar os silos existentes e evitar novos, ao fortalecer a conectividade do sistema, otimizar os fluxos de dados e fornecer insights em tempo real sobre os sistemas de dados.

Componentes-chave da modernização do gerenciamento de dados incluem:

• Ferramentas de integração de dados que automatizam a movimentação segura de dados por meio de pipelines de extrair, transformar, carregar (ETL) ou extrair, carregar, transformar (ELT).

• Soluções eficazes de processamento de dados, como data lakes para armazenamento de dados brutos de baixo custo, data warehouses para consultas de alto desempenho e data lakehouses para armazenamento e análise de dados combinados.

• Arquiteturas de dados baseadas em nuvem que permitem a implementação flexível de soluções de IA, análise de dados e business intelligence (BI).

• Sincronização em tempo real usando data replication, pipelines de dados de streaming e arquiteturas orientadas a eventos para ajudar a garantir a consistência entre os sistemas.

Como exemplo de modernização do gerenciamento de dados, considere como as empresas financeiras geralmente estruturam suas arquiteturas de dados para apoiar a segurança e a eficiência. 

Essas empresas frequentemente implementam arquiteturas híbridas e multinuvem, o que lhes permite manter dados confidenciais de transações em ambientes locais ou de nuvem privada e, ao mesmo tempo, usar data warehouses baseados em nuvem e data lakehouses para análise de dados avançada.

Uma série de interfaces de programação de aplicativos (APIs) e conectores permitem acesso a dados seguros e em tempo real entre esses sistemas.

Frameworks de governança de dados fornecem políticas, normas e procedimentos para coleta, propriedade, armazenamento, processamento e uso de dados. Esses frameworks podem ajudar a eliminar os silos de dados, ao fornecer às organizações planos formais para o compartilhamento de dados em toda a organização e, ao mesmo tempo, atender aos requisitos de conformidade e segurança de dados.

Por exemplo, organizações de saúde geralmente implementam frameworks que permitem o compartilhamento seguro de dados de pacientes entre departamentos, mantendo a conformidade com a HIPAA por meio de controles automatizados e trilhas de auditoria.

Alguns elementos críticos dos frameworks de governança de dados incluem:

• Os controles de acesso baseados em função (RBAC) protegem dados confidenciais e, ao mesmo tempo, permitem o compartilhamento adequado com usuários autorizados.

• Protocolos padronizados de qualidade de dados para ajudar a garantir a consistência.

• Políticas claras de gerenciamento de dados que orientam o fluxo de informações.

• Controles de conformidade automatizados para cumprir as normas regulatórias.

As organizações podem combater os silos de dados no nível cultural fazendo esforços intencionais para mudar de um modelo de propriedade de dados isolada para uma cultura colaborativa de compartilhamento de dados.

Essa transformação pode incentivar as equipes a trabalhar juntas de forma mais eficaz e, ao mesmo tempo, reduzir a duplicação excessiva, melhorar a precisão dos dados e reduzir os custos de armazenamento.

Por exemplo, empresas de fabricação geralmente criam equipes de operações integradas que unem analistas de produção, controle de qualidade e cadeia de suprimentos. Essas equipes usam plataformas de dados unificadas para estabelecer uma fonte única da verdade para todas as decisões operacionais.

Para muitas organizações, gerar mudança organizacional inclui:

• Estabelecer equipes multifuncionais que combinem o conhecimento do domínio de negócios com o conhecimento especializado técnico e de análise de dados.

• Implementar frameworks claros de governança de dados com funções definidas de propriedade e administração.

• Desenvolver protocolos padronizados para compartilhamento seguro de dados entre departamentos.

• Criar centros de excelência para promover as melhores práticas de gerenciamento de dados e gerar inovação.

Há vários benefícios importantes em derrubar silos de dados. Alguns dos mais significativos incluem:

Os sistemas de dados integrados oferecem aos usuários de toda a organização uma visão abrangente dos dados. Em vez de trabalhar com conjuntos de dados fragmentados, os stakeholders compartilham uma fonte única da verdade, o que lhes permite usar efetivamente os ativos de dados para análise de dados, IA e tomada de decisões estratégicas.

A eliminação dos silos de dados pode aumentar drasticamente a eficiência operacional, ao simplificar os fluxos de trabalho e otimizar o uso de recursos. As equipes podem obter acesso em tempo real aos dados relevantes, eliminando os processos manuais demorados necessários para migrar dados entre sistemas e prepará-los para uso.  

Quando os tomadores de decisões têm acesso a informações completas, podem fazer as escolhas mais bem informadas. Por exemplo, um conjunto de métricas de negócios consolidadas fornece uma imagem mais clara do desempenho organizacional do que métricas parciais limitadas a uma unidade de negócios.

Um ecossistema de dados integrado pode facilitar a implementação de controles consistentes de segurança de dados , impor políticas de acesso e monitorar riscos de dados em diferentes departamentos e unidades de negócios. As organizações podem aplicar medidas de segurança consistentes em toda a empresa, em vez de precisar de controles diferentes para sistemas diferentes.

Com dados de clientes integrados, as organizações podem desenvolver uma visão unificada de seus clientes em todos os pontos de contato. As equipes podem acessar perfis completos de clientes, responder rapidamente às necessidades e personalizar as interações usando insights orientados por IA, levando a relacionamentos mais sólidos, melhores recomendações e maior satisfação.