La fragmentación de datos se produce cuando los datos están dispersos en diferentes sistemas, aplicaciones, nubes , bases de datos y documentos.
Los datos fragmentados son difíciles de acceder, gestionar y utilizar, y constituyen uno de los tres principales desafíos relacionados con los datos para la alta dirección1. Esto genera islas de datos, métricas incoherentes, múltiples fuentes de información fidedigna y una dependencia en procesos de datos manuales. Estos retos se extienden a la planificación de negocio y a la toma de decisiones, obstaculizando la eficiencia operativa, la productividad y los proyectos de innovación.
La generación aumentada de recuperación empresarial (RAG) en particular requiere grandes conjuntos de datos de información propietaria para proporcionar respuestas contextuales. Pero cuando los equipos de datos tienen que distribuir los datos en diferentes ubicaciones y repositorios, estas iniciativas pierden impulso rápidamente.
Para muchas organizaciones, evitar la fragmentación de datos no es fácil. El volumen de datos que gestionan las empresas se está disparando, y gran parte de ellos son datos no estructurados. Una investigación de 2025 reveló que solo el 26 % de los directores de datos confían en que su organización puede utilizar los datos no estructurados de una manera que aporte valor empresarial2.
La constante incorporación de nuevas herramientas de software como servicio (SaaS), plataformas en la nube y aplicaciones empresariales a los sistemas heredados existentes también añade complejidad a un entorno ya complicado (un fenómeno comúnmente conocido como proliferación de SaaS).
Para lograr datos unificados, las organizaciones pueden aprovechar diversas estrategias, entre las que se incluyen la integración de datos, la consolidación, el gobierno de datos y las arquitecturas de tejido de datos . Pero combatir la fragmentación de datos también requiere un cambio de mentalidad: ajustar la cultura y las formas de trabajar para respaldar los datos como un activo estratégico.
Hay dos tipos de fragmentación de datos. Esta página se centra en la difusión descontrolada de los datos de una organización entre sistemas y entornos. Sin embargo, el término también puede describir un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) y una estrategia de optimización del rendimiento del sistema de archivos.
En un escenario ideal, la empresa opera a alta velocidad. Es eficiente y toma decisiones basadas en flujos de datos en tiempo real, todo ello asistido por herramientas de inteligencia artificial (IA) a la velocidad del rayo. Pero la realidad para muchas organizaciones es más lenta, costosa y mucho más manual debido a sus ecosistemas de datos fragmentados.
Estos son algunos ejemplos clave de fragmentación de datos en la empresa:
- No hay una única fuente fiable
- Trabajo manual significativo
- Toma de decisiones lenta o estancada
- Aumento de los costes de TI
- Brechas de seguridad y gobierno
No hay una única fuente fiable
Cuando los datos están fragmentados, es difícil mantener una visión unificada y fiable a la que los diferentes departamentos y sistemas puedan hacer referencia de forma coherente, lo que a menudo se denomina única fuente fiable (SSOT).
Sin una SSOT, aparecen discrepancias en los datos, los equipos pierden la confianza en los informes centralizados y, en su lugar, confían en sus propios conjuntos de datos y análisis. Esta toma de decisiones fragmentada crea incoherencia y desalineación en toda la empresa.
Trabajo manual significativo
Trabajar con datos desconectados es inherentemente ineficiente. Los equipos de datos deben buscar, recopilar y conciliar los datos, así como conectar manualmente los pipelines o duplicar los datos cuando los sistemas son incompatibles.
Los datos también suelen estar desestructurados, lo que requiere una preparación de los datos extra para unificarlos y dejarlos listos para su uso. Estas tareas repetitivas pueden tardar horas en completarse, lo que crea ineficiencias en el flujo de trabajo que reducen la productividad.
Toma de decisiones lenta o estancada
Los entornos de datos en silos pueden ralentizar las aplicaciones y los sistemas al requerir pasos adicionales para recuperar los datos en comparación con los entornos unificados o centralizados. Esto introduce la latencia, lo que significa que cuando los datos finalmente lleguen a su uso posterior, es probable que estén obsoletos y puedan generar información desfasada.
La latencia también crea barreras significativas para el éxito de la IA al limitar los modelos al análisis retrospectivo en lugar de a la toma de decisiones en tiempo real.
Aumento de los costes de TI
La fragmentación de datos puede aumentar los costes de varias maneras, incluidos los costes de almacenamiento asociados con el mantenimiento de sistemas dispares, la inversión en software redundante y los recursos adicionales necesarios para integrar nuevos sistemas. Con el tiempo, estos aumentos de los gastos generales operativos incrementan el coste total de propiedad y ralentizan los esfuerzos de modernización, incluida la adopción de tecnologías más nuevas como la IA.
Brechas de seguridad y gobierno
Los datos que están repartidos en varios sistemas operativos, nubes públicas y privadas, centros de datos on-premises y servidores son más difíciles de descubrir, gobernar y proteger de acuerdo con los requisitos normativos y las políticas de privacidad.
Esta dispersión de datos introduce vulnerabilidades de seguridad al aumentar la superficie de ataque para los malos actores y crear puntos ciegos: el hecho de que un equipo tenga controles de acceso a los datos sólidos en su plataforma no garantiza que los mismos datos estén protegidos en otros lugares.
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La IA empresarial es cada vez más alcanzable, pero la mayoría de los entornos de datos empresariales siguen estando demasiado fragmentados para soportarla a escala. Por ejemplo, los datos de 2025 muestran que casi todas las organizaciones encuestadas planeaban implementar IA avanzada en el próximo año, pero el 58 % admitió que no tiene una base de datos bien definida3.
Sin un entorno unificado que proporcione acceso tanto a los datos estructurados como a los no estructurados, las organizaciones tendrán dificultades para poner en producción los proyectos de IA a la velocidad y escala necesarias para ser competitivas.
He aquí por qué:
- Ralentiza la ejecución. La IA necesita grandes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes. Cuando esos datos están aislados, los equipos dedican más tiempo a buscarlos y prepararlos, en lugar de crear e implementar modelos.
- Limita el contexto. Los datos fragmentados solo ofrecen una visión parcial del negocio. Sin acceso a la imagen completa, los outputs de los modelos carecerán de la precisión, los matices y la utilidad deseados.
- Aumenta el riesgo. La fragmentación hace que sea más difícil confiar en los datos. También indica que los datos se gobiernan y protegen de manera incoherente, riesgos que se agravan una vez que los datos se utilizan en los sistemas de IA.
En última instancia, la IA empresarial es tan sólida y útil como los datos que la respaldan: el 72 % de los CEO llegan a decir que los datos propietarios son clave para desbloquear el valor de la IA generativa4.
En un vídeo que explica por qué la unificación de datos es importante, Edward Calvesbert, vicepresidente de gestión de productos de watsonx.data en IBM, subraya aún más la importancia crucial de los datos propios para la IA:
“Los datos de su organización son su mina de oro. Es lo que usted tiene y sus competidores no. Por lo tanto, cuando las organizaciones piensan en cómo pueden tener una IA más fiable y precisa, lo primero es disponer de datos preparados para la IA”.
La fragmentación de los datos suele ser un síntoma de la rápida transformación digital: las organizaciones actuales almacenan y crean datos en un parque informático cada vez más disperso y caótico. Las causas específicas de la fragmentación de datos incluyen:
- Entornos multicloud híbridos
- Sistemas desconectados
- Aumento de los volúmenes de datos
- Gobierno de datos débil
Entornos multinube híbridos
Las organizaciones modernas tienden a mezclar múltiples plataformas de nube pública con infraestructuras de nube privada y sistemas heredados. Aunque un formato híbrido multinube ofrece flexibilidad, escalabilidad y velocidad, puede limitar seriamente la visibilidad integral de los datos en toda la empresa.
La infraestructura de datos descentralizada, incluido el almacenamiento, las plataformas y el gobierno, crea un entorno fragmentado que es difícil de unificar y gestionar de forma eficaz.
Sistemas desconectados
No es inusual que las unidades de negocio individuales utilicen hojas de cálculo, herramientas, paneles de control y plataformas distintas. Pero los sistemas aislados no pueden comunicarse fácilmente sobre sus datos, especialmente cuando hay una combinación de herramientas heredadas y modernas.
Lo que hace que esta desconexión sea particularmente problemática es que muchos de estos sistemas suelen trabajar con datos relacionados o superpuestos, cada uno de los cuales los gestiona de forma aislada, sin ser consciente de los demás. Esta separación crea profundos silos de datos, lo que conduce a un acaparamiento involuntario de datos, incoherencias y redundancias.
Aumento de los volúmenes de datos
Los datos son el petróleo que mantiene la competitividad de las empresas modernas. Siguiendo esta lógica, las organizaciones están reservando cada punto de datos generado por su proliferación de herramientas y sistemas para un uso posterior, ya sea para inteligencia empresarial (BI) o machine learning (ML).
Pero la mayoría de estos datos son información no estructurada en archivos PDF, documentos, imágenes y vídeos. Llega a una velocidad sin precedentes y en volúmenes abrumadores. Las capacidades tradicionales de gestión de datos tienen dificultades para gestionar de forma centralizada esta avalancha de datos, lo que lleva a enfoques fragmentados en toda la organización.
Gobierno de datos débil
El gobierno de datos ayuda a garantizar la calidad, seguridad y la disponibilidad de los datos de una organización. Las funciones empresariales sufren cuando las normas, los procesos, las políticas y los procedimientos de gobierno no son claros o se aplican débilmente.
Esta ambigüedad lleva a los equipos a crear normas y taxonomías de datos únicas para sus sistemas individuales, lo que dificulta el futuro intercambio de información, la colaboración y la visibilidad de extremo a extremo.
En la práctica, unificar los datos empresariales no significa que las organizaciones deban agregar completamente cada información en un espacio de almacenamiento.
Este enfoque no es realista debido a las complejidades de los entornos multinube híbridos, el aumento de los volúmenes de datos y la necesidad de tener en cuenta el cumplimiento, la seguridad y el gobierno. En su lugar, el objetivo de la unificación debería ser conectar los datos adecuados en el momento adecuado con las personas adecuadas.
Algunas estrategias para resolver la fragmentación de datos incluyen:
- Cambiar la mentalidad y la cultura
- Reforzar el gobierno de los datos
- Consolidar las plataformas de datos
- Integrar datos y sistemas
- Adoptar la arquitectura de tejido de datos
- Usar herramientas de IA/ML
La fragmentación de datos no es solo un problema de TI; también es un problema cultural: el 68 % de los ejecutivos considera que las estructuras organizativas actuales son impedimentos para aprovechar todo el potencial de la IA5.
Solucionarlo requiere una nueva mentalidad de datos hacia la administración de los datos, en la que todos los empleados vean los datos como un activo estratégico. Este cambio implica fomentar un enfoque de datos como producto en el que las experiencias con los datos reflejen las experiencias con los productos. Son accesibles, fáciles de usar y ofrecen un valor medible.
Un gobierno sólido de los datos ayuda a reducir la fragmentación al estandarizar y aplicar un marco para cómo se crean, almacenan y se accede a los datos a lo largo de su ciclo de vida. La estrategia de gobierno puede incluir la gestión de metadatos, la gestión de la calidad de los datos, los estándares de datos y los controles de acceso.
Sin embargo, el gobierno no existe de forma aislada; debe basarse en objetivos y hojas de ruta empresariales reales, con funciones definidas de las partes interesadas y la infraestructura tecnológica necesaria para respaldar los resultados deseados.
La combinación de fuentes de datos dispares puede ayudar a resolver la fragmentación de los datos mediante la creación de un repositorio de datos centralizado. Este enfoque se consigue normalmente trasladando los datos a un almacén de datos o data lake mediante pipelines de ETL/ELT.
Más allá de reducir los silos de datos, la consolidación proporciona una fuente única de verdad que apoya el acceso, el análisis y la toma de decisiones coherentes.
Los procesos de integración de datos combinan y transforman los datos fragmentados para que sean fácilmente accesibles para su uso empresarial. Los enfoques comunes incluyen ETL/ELT y replicación de datos.
Las opciones más nuevas, como la integración sin copias, consultan los datos donde están en lugar de moverlos. También ha surgido la plataforma de integración como servicio (iPaaS), que utiliza interfaces de programación de aplicaciones (API) para conectar sistemas y datos a través de entornos híbridos y multinube.
Un tejido de datos crea una vista unificada de los datos en entornos distribuidos. Esta moderna arquitectura de datos utiliza la automatización, los metadatos activos, el machine learning y las API para acabar con los silos, gestionar los activos de datos y agilizar la gestión de datos a escala.
Al equilibrar el gobierno con el acceso, los tejidos de datos ayudan a las empresas a hacer un mejor uso de sus datos en entornos multinube, al tiempo que mantienen la seguridad y el cumplimiento.
Las herramientas de IA y ML pueden ayudar a resolver la fragmentación de datos automatizando tareas como el descubrimiento, la integración, la clasificación, la limpieza y la recuperación de datos. Estas capacidades se incorporan cada vez más en los sistemas de almacenamiento, integración, gobierno y gestión de datos maestros.
Las herramientas habilitadas para IA/ML también pueden reforzar el gobierno al añadir metadatos automáticamente, rastrear el linaje y aplicar políticas de acceso adecuadas, lo que facilita la búsqueda, el uso y la protección de los datos dispersos por toda la organización.
Con la estrategia de datos y las herramientas adecuadas para reducir la fragmentación de los datos, las organizaciones pueden empezar a experimentar enormes ventajas. En primer lugar, acelerarán la implementación de la IA y mejorarán las decisiones. Luego, a largo plazo, tendrán un ecosistema de datos democratizado que apoye y transforme continuamente la empresa.
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Notas a pie de página
1, 4 The CMO revolution: 5 growth moves to win with AI. IBM Institute for Business Value. Junio de 2025.
2 The 2025 CDO Study: The AI multiplier effect. IBM Institute for Business Value. 12 de noviembre de 2025.
3 Go further, faster with AI. IBM Institute for Business Value. 9 de diciembre de 2025.
5 The enterprise in 2030. IBM Institute for Business Value. 16 de enero de 2026.