¿Qué son los silos de datos?

Hoy en día, las organizaciones recopilan cantidades masivas de datos de diversas fuentes, y muchos departamentos y unidades de negocio diferentes mantienen sus propios conjuntos de datos.

Sin una integración adecuada, estos datos pueden quedar atrapados en sistemas dispar, desde hojas de cálculo hasta aplicaciones especializadas como las plataformas de relación con el cliente (CRM). Estos repositorios de datos aislados crean barreras entre los sistemas y los equipos, formando silos de datos.

Según el IBM Data Differentiator, el 82 % de las empresas informan de que los silos de datos interrumpen sus flujos de trabajo críticos y el 68 % de los datos empresariales siguen sin analizarse.

Como resultado de los silos de datos, los equipos suelen acabar trabajando con datos obsoletos, fragmentados o incoherentes. La calidad de los datos se degrada y las ineficiencias operativas surgen de flujos de trabajo duplicados y almacenamiento de datos redundante. Las iniciativas de big data, machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA) pueden verse afectadas.

Sin embargo, las organizaciones que eliminan los silos y integran con éxito sus datos pueden reducir costes, acelerar los análisis y mejorar la toma de decisiones.

Para romper los silos de datos, las empresas pueden crear data fabrics holísticos utilizando soluciones avanzadas de integración y gestión de datos para reunir almacenes de datos dispares en tiempo real. Las herramientas de virtualización de datos, los sistemas de gestión de metadatos, los data lakes, los lakehouses de datos y los almacenes de datos son componentes comunes en un data fabric unificado.

Los silos de datos se forman cuando la información se aísla en departamentos, sistemas o ubicaciones específicos, lo que impide a las organizaciones utilizar plenamente sus activos de datos.

Hay varios factores que pueden contribuir a la formación de silos de datos:

• Estructura organizativa
• Complejidad de TI
• Cultura de la empresa
• Limitación de recursos
• Requisitos reglamentarios
• Crecimiento del negocio

En muchas organizaciones, los diferentes equipos y unidades de negocio utilizan sus propias herramientas y flujos de trabajo para gestionar los datos. Los equipos de marketing pueden utilizar plataformas de análisis avanzados, mientras que los equipos de ventas confían en aplicaciones especializadas como los sistemas CRM de Salesforce.

Sin unas estrategias de integración de datos adecuadas, los datos no fluyen entre estos diferentes sistemas, lo que crea barreras para el análisis exhaustivo y el intercambio de datos.

Las organizaciones empresariales suelen mantener varios entornos informáticos, cada uno con su propio enfoque de almacenamiento de datos.

Aunque las herramientas de integración modernas pueden ayudar a unificar estos entornos, algunos sistemas heredados, como bases de datos obsoletas, hojas de cálculo y aplicaciones personalizadas, no pueden conectarse correctamente con tecnologías más nuevas, creando silos.

Si las organizaciones no integran adecuadamente estos sistemas, corren el riesgo de ecosistemas de datos fragmentados y de conocimientos y análisis comprometidos.

La cultura de la empresa puede reforzar los silos de datos cuando los departamentos ven sus propios datos como activos propios en lugar de recursos empresariales. Los equipos pueden restringir el acceso a datos, creyendo que proporciona una ventaja competitiva.

Este enfoque a menudo puede conducir a datos duplicados, costes de almacenamiento de datos redundantes y oportunidades perdidas para obtener conocimientos.

Los presupuestos, la experiencia y el tiempo limitados a menudo impiden que las organizaciones implementen soluciones de integración de datos adecuadas. Muchos siguen utilizando sistemas desconectados en lugar de invertir en plataformas de datos unificadas.

Estas limitaciones de recursos pueden crear un mosaico de soluciones que se vuelve cada vez más difícil de gestionar, especialmente a medida que crecen los volúmenes de datos.

Las leyes de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la California Consumer Privacy Act, establecen estrictos controles de seguridad y protección de datos, lo que determina la forma en que las empresas gestionan el almacenamiento de datos y el acceso a los datos.

Aunque estas regulaciones no exigen ubicaciones de almacenamiento específicas, las empresas a menudo ajustan sus estrategias de datos para el cumplimiento, a veces creando involuntariamente silos de datos en el proceso. Por ejemplo, almacenar los datos de los clientes por región puede dar lugar a sistemas fragmentados, lo que limita el acceso y la coherencia entre los equipos.

El rápido crecimiento empresarial puede conducir a silos de datos. Las fusiones y adquisiciones suelen crear silos al incorporar sistemas de bases de datos incompatibles a un nuevo entorno de TI.

Sin una planificación cuidadosa de la integración, estas diferencias técnicas pueden crear silos de datos persistentes, especialmente si las organizaciones tienen arquitecturas de datos diferentes y no logran estandarizar las fuentes de datos, los formatos y los estándares.

Los silos de datos pueden crear barreras significativas para el éxito empresarial, afectando a todo, desde las operaciones diarias hasta la planificación estratégica. Cuando los departamentos no pueden compartir información de manera efectiva o mantener un ecosistema de datos unificado, toda la organización sufre.

Los desafíos clave incluyen:

Muchas organizaciones abordan los silos de datos mediante la creación de data fabrics unificados, un enfoque de la arquitectura de datos que facilita la integración de extremo a extremo de diversas canalizaciones de datos y entornos de nube.

Para crear data fabrics, las organizaciones suelen centrarse en tres áreas clave:

• Modernización de la gestión de datos
• Marcos de gobierno de datos
• Cambio organizativo

La gestión de datos permite a las organizaciones almacenar, procesar y analizar los datos de la empresa de manera eficiente en todos los sistemas empresariales, impulsando la excelencia operativa.

Sin embargo, los sistemas de gestión de datos pueden acabar creando silos de datos si quedan obsoletos o carecen de las capacidades de integración necesarias para conectar datos entre diferentes plataformas.

La modernización de la gestión de datos puede ayudar a romper los silos y a evitar otros nuevos, al reforzar la conectividad de los sistemas, optimizar los flujos de datos y proporcionar conocimiento en tiempo real de los sistemas de datos.

Los componentes clave de la modernización de la gestión de datos incluyen:

• Herramientas de integración de datos que automatizan el movimiento seguro de datos a través de canalizaciones de extracción, transformación, carga (ETL) o extracción, carga, transformación (ELT).

• Soluciones eficaces de proceso de datos, como data lakes para el almacenamiento de datos sin procesar de bajo coste, almacenes de datos para consultas de alto rendimiento y lakehouses de datos para el almacenamiento y el análisis combinados.

• Arquitecturas de datos basadas en la nube que permiten la implementación flexible de soluciones de IA, análisis e inteligencia empresarial (BI).

• Sincronización en tiempo real mediante replicación de datos, canalizaciones de datos de transmisión y arquitecturas basadas en eventos para ayudar a garantizar la coherencia en todos los sistemas.

Como ejemplo de gestión de datos modernizada, considere cómo las empresas financieras suelen estructurar sus arquitecturas de datos para respaldar tanto la seguridad como la eficiencia. 

Estas empresas suelen implementar arquitecturas híbridas y multinube, lo que les permite mantener datos confidenciales de transacciones en las instalaciones o en entornos de nube privada mientras utilizan almacenes de datos basados en la nube y lakehouses de datos para análisis avanzados.

Una serie de interfaz de programación de aplicaciones (API) y conectores permiten el acceso seguro y en tiempo real a los datos y su intercambio entre estos sistemas.

Los marcos de gobierno de datos proporcionan políticas, estándares y procedimientos para la recopilación, propiedad, almacenamiento, procesamiento y uso de datos. Estos marcos pueden ayudar a romper los silos de datos al proporcionar a las organizaciones planes formales para compartir datos en toda la organización al tiempo que cumplen los requisitos de cumplimiento y seguridad de datos.

Por ejemplo, las organizaciones sanitarias suelen implementar marcos de gobierno que permiten compartir de forma segura los datos de los pacientes entre departamentos, al tiempo que mantienen el cumplimiento de la HIPAA a través de controles automatizados y registros de auditoría.

Algunos elementos críticos de los marcos de gobierno del dato incluyen:

• Los controles de acceso basados en roles (RBAC) protegen los datos confidenciales al tiempo que permiten compartirlos adecuadamente con los usuarios autorizados.

• Protocolos estandarizados de calidad de los datos para ayudar a garantizar la coherencia.

• Políticas claras de gestión de datos que guíen el flujo de información.

• Controles de cumplimiento automatizados para cumplir con los estándares regulatorios.

Las organizaciones pueden combatir los silos de datos a nivel cultural haciendo esfuerzos intencionales para pasar de un modelo de propiedad de datos aislado a una cultura colaborativa de intercambio de datos.

Esta transformación puede animar a los equipos a trabajar juntos de forma más eficaz al tiempo que reduce la duplicación excesiva, mejora la precisión de los datos y reduce los costes de almacenamiento.

Por ejemplo, las empresas manufactureras suelen crear equipos de operaciones integradas que unen a los analistas de producción, control de calidad y cadena de suministro. Estos equipos utilizan plataformas de datos unificadas para establecer una única fuente fiable para todas las decisiones operativas.

Para muchas organizaciones, impulsar el cambio organizacional incluye:

• Establecer equipos multifuncionales que combinen el conocimiento del dominio empresarial con la experiencia técnica y de análisis.

• Implementar marcos claros de gobierno del dato con roles definidos de propiedad y administración.

• Desarrollar protocolos estandarizados para compartir datos de forma segura entre departamentos.

• Crear centros de excelencia para promover buenas prácticas de gestión de datos e impulsar la innovación.

Hay varios beneficios importantes al romper los silos de datos. Algunos de los más significativos incluyen:

Los sistemas de datos integrados ofrecen a los usuarios de toda la organización una visión global de los datos. En lugar de trabajar con conjuntos de datos fragmentados, los stakeholders comparten una única fuente fiable, lo que les permite utilizar eficazmente los activos de datos para el análisis, la IA y la toma de decisiones estratégicas.

Romper los silos de datos puede aumentar drásticamente la eficiencia operativa al agilizar los flujos de trabajo y optimizar el uso de recursos. Los equipos pueden obtener acceso en tiempo real a datos relevantes, eliminando así los procesos manuales que consumen mucho tiempo necesarios para mover datos entre sistemas y prepararlos para su uso.  

Cuando los responsables de la toma de decisiones tienen acceso a información completa, pueden tomar las decisiones más informadas. Por ejemplo, un conjunto de métricas empresariales consolidadas proporciona una imagen más clara del rendimiento de la organización que las métricas parciales limitadas a una unidad de negocio.

Un ecosistema de datos integrado puede facilitar la implementación de controles de seguridad de datos coherentes, la aplicación de políticas de acceso y la supervisión de los riesgos de datos en diferentes departamentos y unidades de negocio. Las organizaciones pueden aplicar medidas de seguridad coherentes en toda la empresa en lugar de necesitar diferentes controles para diferentes sistemas.

Con los datos de clientes integrados, las organizaciones pueden desarrollar una visión unificada de sus clientes en todos los puntos de contacto. Los equipos pueden acceder a perfiles completos de clientes, responder rápidamente a las necesidades y personalizar las interacciones utilizando conocimientos impulsados por IA, lo que conduce a relaciones más sólidas, mejores recomendaciones y una mayor satisfacción.