Que sont les silos de données ?

Aujourd’hui, les organisations collectent d’énormes quantités de données provenant de diverses sources, et de nombreux départements et unités commerciales gèrent leurs propres jeux de données.

Sans une intégration appropriée, ces données peuvent être cloisonnées dans des systèmes disparates, de feuilles de calcul de base à des applications spécialisées comme les plateformes de gestion de la relation client (CRM). Ces référentiels de données isolés créent alors des barrières entre les systèmes et les équipes, formant des silos de données.

Selon IBM Data Differentiator, 82 % des entreprises déclarent que les silos de données perturbent leurs workflows critiques, et 68 % des données d’entreprise ne sont pas analysées.

En raison du cloisonnement des données, les équipes se retrouvent souvent avec des données obsolètes, fragmentées ou incohérentes. La qualité des données se dégrade, et les workflows dupliqués de même que le stockage de données redondant entraînent des inefficacités opérationnelles. Et les initiatives en matière de big data, de machine learning (ML) et d’intelligence artificielle (IA) peuvent toutes en pâtir.

En revanche, les organisations qui parviennent à éliminent les silos de données et à intégrer efficacement ces dernières peuvent réduire leurs coûts, accélérer leurs analyses et améliorer leur prise de décision.

Pour éliminer les silos de données, les entreprises peuvent créer des data fabrics holistiques en utilisant des solutions d’intégration et de gestion des données avancées afin de rassembler les magasins de données disparates en temps réel. Les outils de virtualisation des données, les systèmes de gestion des métadonnées, les data lakes, les data lakehouses et les entrepôts de données sont tous des composants courants d’un data fabric unifié.

Des silos de données se forment lorsque les informations sont isolées dans des départements, des systèmes ou des emplacements spécifiques, empêchant les organisations d’utiliser pleinement leurs actifs.

Plusieurs facteurs peuvent contribuer à la formation de silos de données :

• La structure organisationnelle
• La complexité informatique
• La culture de l’entreprise
• Contraintes en matière de ressources
• Réglementation
• Croissance de l’activité

Dans de nombreuses organisations, les différentes équipes et unités commerciales utilisent leurs propres outils et workflows pour gérer les données. Les équipes marketing peuvent utiliser des plateformes d’analytique avancées, tandis que les équipes commerciales s’appuient sur des applications spécialisées telles que les systèmes CRM de Salesforce.

Sans stratégies d’intégration de données appropriées, les données ne circulent pas entre ces différents systèmes, ce qui crée des obstacles à l’analyse et au partage complets des données.

Les entreprises gèrent généralement plusieurs environnements informatiques, chacun ayant sa propre approche du stockage des données.

Si les outils d’intégration modernes peuvent unifier ces environnements, certains systèmes existants, tels que les bases de données, les feuilles de calcul et les applications personnalisées obsolètes, ne peuvent pas se connecter correctement aux nouvelles technologies, ce qui crée des silos de données.

Sans intégration correcte de ces systèmes, les organisations risquent de fragmenter leur écosystème de données et de compromettre les informations et les analyses qui en sont dérivées.

La culture de l’entreprise peut aggraver les silos de données lorsque les départements considèrent leurs propres données comme des actifs exclusifs et non comme des ressources d’entreprise. Les équipes peuvent restreindre l’accès à leurs données, en pensant que cela leur donne un avantage concurrentiel.

Cette approche peut souvent conduire à des données en double, à des coûts de stockage redondants et à des opportunités manquées d’en tirer des informations interfonctionnelles.

Les limitations en termes de budget, d’expertise et de temps empêchent souvent les organisations de mettre en œuvre des solutions d’intégration de données appropriées. Nombre d’entre elles continuent d’utiliser des systèmes déconnectés plutôt que d’investir dans des plateformes de données unifiées.

Ces contraintes en matière de ressources peuvent créer un patchwork de solutions de plus en plus difficile à gérer, en particulier avec l’augmentation des volumes de données.

Les lois sur la protection des données telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi CCPA (California Consumer Privacy Act) établissent des contrôles stricts en matière de sécurité et de confidentialité des données, façonnant la manière dont les entreprises gèrent leur stockage et l’accès à ces dernières.

Bien que ces réglementations n’imposent pas d'emplacements de stockage spécifiques, les entreprises ajustent souvent leurs stratégies de données à des fins de conformité, créant parfois involontairement des silos de données au passage. Par exemple, le stockage séparé des données client par région peut donner lieu à des systèmes fragmentés, limitant l’accès à ces données et leur cohérence pour les différentes équipes.

Une croissance rapide de l’activité peut engendrer des silos de données. Les fusions et acquisitions créent souvent des silos en introduisant des systèmes de base de données incompatibles dans un nouvel environnement informatique.

En l’absence d’une planification minutieuse de l’intégration, ces différences techniques peuvent créer des silos de données persistants, surtout lorsque les organisations disposent d’architectures de données différentes et qu’elles ne parviennent pas à standardiser les sources de données, les formats et les normes associés.

Les silos de données peuvent créer des obstacles importants à la réussite de l’entreprise, affectant tous ses aspects, de ses opérations quotidiennes à sa planification stratégique. Lorsque les services ne peuvent pas partager efficacement les informations ou maintenir un écosystème de données unifié, l’ensemble de l’organisation en souffre.

Principaux défis :

De nombreuses organisations s’attaquent aux silos de données en créant des data fabrics, une approche de l’architecture de données qui facilite l’intégration de bout en bout des différents pipelines et environnements cloud.

Les organisations se concentrent souvent sur trois domaines clés lors de la création de data fabrics :

• Modernisation de la gestion des données
• Cadres de gouvernance des données
• Changements organisationnels

La gestion des données permet aux organisations de stocker, de traiter et d’analyser efficacement leurs données dans l’ensemble des systèmes d’entreprise, favorisant ainsi l’excellence opérationnelle.

Cependant, les systèmes de gestion des données peuvent finir par créer des silos de données s’ils deviennent obsolètes ou s’ils ne disposent pas des capacités d’intégration nécessaires pour connecter les données entre différentes plateformes.

La modernisation de la gestion des données peut permettre d’éliminer les silos existants et éviter d’en créer d’autres en renforçant la connectivité des systèmes, en optimisant les flux de données et en fournissant des informations en temps réel sur les systèmes de données.

Voici les principaux composants de la modernisation de la gestion des données :

• Des outils d’intégration de données qui automatisent le déplacement sécurisé des données via des pipelines ETL (extraction, transformation, chargement ou ELT (extraction, chargement, transformation.

• Des solutions efficaces de traitement des données, telles que les data lakes pour le stockage de données brutes à faible coût, les entrepôts de données pour les requêtes haute performance et les data lakehouses pour le stockage et l'analytique combinés.

• Des architectures de données basées sur le cloud qui permettent un déploiement flexible de solutions d’IA, d’analyse et de business intelligence (BI).

• Une synchronisation en temps réel avec la réplication des données, des pipelines de données en streaming et des architectures pilotées par les événements pour garantir la cohérence entre les systèmes.

Pour illustrer la gestion des données modernisée, prenons l’exemple des sociétés financières, qui structurent souvent leurs architectures de données pour garantir à la fois leur sécurité et leur efficacité. 

Ces entreprises mettent souvent en œuvre des architectures hybrides et multicloud, leur permettant de conserver les données transactionnelles sensibles sur site ou dans des environnements de cloud privé, tout en utilisant des entrepôts de données et des data lakehouses basés sur le cloud pour l’analytique avancée.

Une série d’interfaces de programmation d’applications (API) et de connecteurs permettent d’accéder aux données et de les partager entre ces systèmes en temps réel et de manière sécurisée.

Des cadres de gouvernance des données décrivent les politiques, les normes et les procédures relatives à la collecte, à la propriété, au stockage, au traitement et à l’utilisation des données. Ces cadres peuvent aider les entreprises à éliminer les silos de données en leur fournissant des plans formels pour leur permettre de partager des données dans l’organisation tout en respectant les exigences en matière de conformité et de sécurité des données.

Par exemple, les organisations de santé mettent souvent en œuvre des cadres de gouvernance permettant un partage sécurisé des données des patients entre les services, en conformité avec la loi HIPAA, grâce à des pistes d’audit et des contrôles automatisés.

Voici quelques composants essentiels des cadres de gouvernance des données :

• Des contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC) qui protègent les données sensibles tout en permettant leur partage approprié avec les utilisateurs autorisés.

• Des protocoles de gestion de la qualité des données standardisés pour garantir leur cohérence.

• Des politiques claires de gestion des données qui guident le flux d’informations.

• Des contrôles de conformité automatisés pour garantir le respect des normes réglementaires.

Les organisations peuvent lutter contre les silos de données au niveau culturel en faisant des efforts intentionnels pour passer d’un modèle de propriété des données cloisonné à une culture collaborative de partage des données.

Cette transformation peut encourager les équipes à collaborer plus efficacement tout en réduisant les doublons, en améliorant la précision des données et en diminuant les coûts de stockage.

Par exemple, les entreprises manufacturières créent souvent des équipes d’opérations intégrées qui réunissent les analystes de la production, du contrôle qualité et de la chaîne d’approvisionnement. Ces équipes utilisent des plateformes de données unifiées afin d’établir une source d’information unique pour toutes les décisions opérationnelles.

Voici comment de nombreuses entreprises favorisent le changement organisationnel :

• Créer des équipes interfonctionnelles qui combinent la connaissance du domaine d’activité avec l’expertise technique et analytique.

• Mettre en œuvre des cadres de gouvernance des données clairs avec des rôles de propriétaires et d’intendants bien définis.

• Développer des protocoles standardisés pour le partage sécurisé des données entre les services.

• Créer des centres d’excellence pour promouvoir les bonnes pratiques en matière de gestion des données et stimuler l’innovation.

L’élimination des silos de données présente plusieurs avantages majeurs. Parmi les avantages les plus significatifs, citons :

Les systèmes de données intégrés permettent aux utilisateurs de toute l’organisation d’avoir une vue d’ensemble des données. Au lieu de travailler à partir de jeux de données fragmentés, les parties prenantes partagent une source d’information unique, ce qui leur permet d’utiliser efficacement les actifs de données pour l’analytique, l’IA et la prise de décision stratégique.

L’élimination des silos de données peut considérablement améliorer l’efficacité opérationnelle en rationalisant les workflows et en optimisant l’utilisation des ressources. Les équipes peuvent bénéficier d’un accès en temps réel aux données pertinentes, éliminant ainsi les processus manuels chronophages nécessaires pour déplacer les données entre les systèmes et préparer leur utilisation.  

Lorsque les décideurs ont accès à des informations complètes, ils peuvent faire les choix les plus éclairés. Par exemple, un ensemble d’indicateurs métier consolidés fournit une image plus claire de la performance organisationnelle que des indicateurs partiels limités à une unité commerciale.

Un écosystème de données intégré peut faciliter la mise en œuvre de contrôles de sécurité des données cohérents, l’application de politiques d’accès et la surveillance des risques relatifs aux données au sein des différents services et unités commerciales. Les organisations peuvent appliquer des mesures de sécurité cohérentes dans l’ensemble de l’entreprise : inutile de mettre en place des contrôles différents pour chaque système.

Grâce à l’intégration des données client, les organisations peuvent développer une vue unifiée de leurs clients sur tous les points de contact. Les équipes peuvent accéder à des profils client complets, répondre rapidement à leurs besoins et personnaliser les interactions à l’aide d’informations pilotées par l’IA, ce qui se traduit par des relations plus solides, de meilleures recommandations et une plus grande satisfaction.