Apa itu silo data?

Organisasi saat ini mengumpulkan sejumlah besar data perusahaan terstruktur, semi-terstruktur atau tidak terstruktur dari berbagai sumber. Departemen dan unit bisnis yang berbeda juga dapat memelihara kumpulan data mereka sendiri.

Tanpa integrasi yang tepat, data ini dapat terperangkap dalam sistem yang berbeda, mulai dari spreadsheet dasar hingga aplikasi khusus seperti platform manajemen hubungan pelanggan (CRM) . Repositori data yang terisolasi ini kemudian menciptakan hambatan untuk berbagi informasi antara sistem dan tim, membentuk silo data.

Silo data membuat tim bekerja dengan data yang ketinggalan zaman, terfragmentasi, atau tidak konsisten. Kualitas data menurun, dan inefisiensi operasional muncul dari alur kerja duplikat dan penyimpanan data yang berlebihan. Inisiatif big data, machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI) juga dapat terganggu.

Menurut survei oleh IBM® Institute for Business Value, hampir 77% responden setuju atau sangat setuju bahwa silo data menghambat kemampuan organisasi untuk melakukan analitik waktu nyata dan membuat keputusan berbasis data.¹ 83% percaya bahwa silo data melemahkan inovasi dengan mencegah berbagi ide antar departemen. 

Organisasi dapat menggunakan berbagai strategi untuk memecah silo data. Salah satu pendekatan ini melibatkan penerapan arsitektur data fabric yang menggunakan kemampuan integrasi data dan penyimpanan data yang canggih untuk menyatukan penyimpanan data yang berbeda secara real-time. Metode lain termasuk memperkuat tata kelola data dan meningkatkan budaya organisasi untuk kolaborasi lintas fungsi.

Silo data terbentuk ketika informasi menjadi terisolasi di departemen, sistem atau lokasi tertentu, mencegah organisasi menggunakan aset data mereka sepenuhnya dan membatasi kemampuan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan informasi.

Beberapa faktor dapat berkontribusi pada pembentukan silo data:

• Struktur organisasi
• Kompleksitas IT
• Budaya perusahaan
• Kendala sumber daya
• Persyaratan peraturan
• Pertumbuhan bisnis

Di banyak organisasi, tim dan unit bisnis yang berbeda menggunakan alat dan alur kerja mereka sendiri untuk mengelola data perusahaan. Tim pemasaran mungkin menggunakan platform analitik tingkat lanjut, sementara tim penjualan mengandalkan aplikasi khusus seperti sistem CRM Salesforce.

Tanpa strategi integrasi data yang tepat, data tidak dapat mengalir antara sistem-sistem yang berbeda ini, menciptakan hambatan untuk analisis data yang komprehensif dan berbagi data. Seiring waktu, pemutusan hubungan ini dapat memengaruhi operasi bisnis dengan mempersulit penyelarasan insight di seluruh tim.

Organisasi Enterprise biasanya memelihara beberapa lingkungan komputasi, masing-masing dengan pendekatan penyimpanan data sendiri.

Alat integrasi modern dapat membantu menyatukan lingkungan ini, tetapi beberapa sistem lama—seperti database usang, spreadsheet, dan aplikasi kustom—tidak dapat terhubung dengan benar dengan teknologi yang lebih baru, menciptakan silo data.

Jika organisasi tidak mengintegrasikan sistem ini dengan benar, mereka berisiko mengalami ekosistem data yang terfragmentasi dan insight serta analisis yang terganggu. Arsitektur data masa depan juga bisa menjadi kurang dapat diskalakan.

Budaya perusahaan dapat memperkuat silo data ketika departemen melihat data mereka sendiri sebagai aset milik sendiri daripada sumber daya perusahaan. Tim mungkin membatasi akses data, karena percaya bahwa hal itu memberikan keunggulan kompetitif.

Pendekatan ini sering kali dapat menyebabkan duplikasi data, biaya penyimpanan data yang berlebihan, dan kehilangan kesempatan untuk memperoleh insight lintas fungsi.

Anggaran, keahlian, dan waktu yang terbatas sering mencegah organisasi menerapkan solusi integrasi data yang tepat. Banyak yang terus menggunakan sistem yang terputus daripada berinvestasi dalam platform data terpadu.

Keterbatasan sumber daya ini dapat menciptakan beragam solusi yang makin sulit dikelola, terutama saat volume data bertambah.

Undang-undang perlindungan data seperti General Data Protection Regulation (GDPR) dan California Consumer Privacy Act (CCPA) menetapkan keamanan data dan kontrol privasi yang ketat, yang membentuk cara perusahaan mengelola penyimpanan dan akses data.

Meskipun peraturan ini tidak mengamanatkan lokasi penyimpanan tertentu, perusahaan sering menyesuaikan strategi data mereka untuk kepatuhan, terkadang secara tidak sengaja menciptakan silo data dalam prosesnya. Sebagai contoh, menyimpan data pelanggan secara terpisah berdasarkan wilayah dapat menyebabkan sistem terfragmentasi, sehingga membatasi akses dan konsistensi di seluruh tim.

Pertumbuhan bisnis yang cepat dapat menyebabkan silo data. Merger dan akuisisi sering menciptakan silo dengan membawa sistem database yang tidak kompatibel ke lingkungan TI baru.

Tanpa perencanaan integrasi yang matang, perbedaan teknis ini dapat menciptakan silo data yang terus-menerus, terutama jika organisasi memiliki arsitektur data yang berbeda dan gagal menstandarkan sumber, format, dan standar data.

Silo data dapat menciptakan hambatan yang signifikan terhadap kesuksesan perusahaan, yang berdampak pada segala hal, mulai dari operasi harian hingga perencanaan strategis. Ketika departemen tidak dapat berbagi informasi secara efektif atau memelihara ekosistem data terpadu, seluruh organisasi akan menderita.

Tantangan utama meliputi:

• Inefisiensi operasional
• Nilai data terbatas
• Pengambilan keputusan yang terganggu
• Kualitas data menurun
• Penghalang jalan inovasi
• Kesenjangan pengalaman pelanggan
• Kompleksitas kepatuhan

Berbagai sinyal mungkin menunjukkan bahwa data menjadi terisolasi atau sulit diakses, yang merupakan indikator awal silo data. Pola umum meliputi:

• Data yang tidak konsisten atau duplikat di seluruh sistem
• Keterlambatan dalam mengakses atau menyusun informasi
• Insight pelanggan, operasional, atau kinerja yang terfragmentasi
• Sistem yang kesulitan berkomunikasi
• Variabilitas dalam definisi atau standar data

Perbedaan informasi di berbagai alat maupun platform dapat mengindikasikan bahwa tim-tim menyimpan kumpulan data terpisah, seperti kumpulan data bayangan, dibanding memakai sumber data bersama secara terpusat.

Jika tim sering mengumpulkan data secara manual dari beberapa lokasi—atau menunggu orang lain untuk memberikannya—itu mungkin menandakan bahwa informasi tidak mengalir bebas di seluruh organisasi.

Ketika berbagai departemen menghasilkan insight yang berbeda atau tidak selaras, hal itu sering menunjukkan bahwa data dasarnya tersimpan di sistem yang terpisah, sehingga sulit membentuk gambaran menyeluruh tentang pelanggan atau proses.

Kesenjangan teknis—yang disebabkan oleh aplikasi lama, format yang tidak kompatibel, atau alat khusus—dapat menciptakan batasan alami yang membatasi berbagi data.

Perbedaan metrik maupun terminologi antar departemen bisa menjadi indikasi bahwa tata kelola data belum terpusat dan masih terdapat repositori yang terpisah-pisah.

Banyak organisasi menangani silo data dengan strategi holistik dan terkoordinasi yang menyelaraskan arsitektur data modern, tata kelola, dan model operasi untuk mendukung AI, analitik, dan akses yang aman di seluruh perusahaan. Organisasi biasanya berfokus pada tiga bidang utama:

• Memodernisasi manajemen data untuk cloud dan AI
• Menetapkan kerangka kerja tata kelola data untuk berbagi data yang aman
• Membangun budaya organisasi berbasis data

Memodernisasi teknologi dan proses manajemen data dapat membantu memecah silo data yang ada dan mencegah yang baru terbentuk. Hal ini dilakukan dengan memperkuat konektivitas sistem, mengoptimalkan aliran data dan memberikan insight real-time ke lingkungan data.

Komponen utama modernisasi manajemen data meliputi pengadopsian:

• Alat integrasi data yang mengotomatiskan pergerakan data yang aman melalui pipeline extract, transform, load (ETL) atau extract, transform, load (ELT).

• Solusi pemrosesan data yang efektif, seperti danau data untuk penyimpanan data mentah berbiaya rendah, gudang data untuk kueri berkinerja tinggi, dan data lakehouses untuk penyimpanan dan analitik gabungan.

• Arsitektur data berbasis cloud yang memungkinkan penerapan fleksibel solusi AI, analitik, dan intelijen bisnis  (BI).
  
  
• Sinkronisasi real-time menggunakan data replication, saluran data streaming, dan arsitektur berbasis peristiwa untuk membantu memastikan konsistensi di seluruh sistem.

Sebagai contoh, perusahaan keuangan dalam banyak kasus menerapkan arsitektur hybrid dan multicloud . Pendekatan ini memungkinkan mereka menyimpan data transaksi sensitif di lokasi atau di lingkungan cloud pribadisekaligus menggunakan gudang data berbasis cloud dan data lakehouse untuk analitik tingkat lanjut. Serangkaian antarmuka pemrograman aplikasi (API) dan konektor memungkinkan akses data real-time yang aman dan berbagi data antara sistem ini.

Teknologi sumber‑terbuka juga dapat mendukung modernisasi ini. Alat ini menawarkan opsi tambahan untuk mengintegrasikan data terstruktur dan tidak terstruktur, membangun saluran data yang dapat diskalakan, dan meningkatkan interoperabilitas di berbagai sistem.

Contoh teknologi sumber terbuka termasuk Apache Kafka untuk streaming acara real‑time, Apache Spark untuk pemrosesan data skala besar, PostgreSQL untuk manajemen data relasional dan Apache Airflow untuk mengatur pipeline data yang kompleks.

Kerangka kerja tata kelola data menyediakan kebijakan, standar, dan prosedur untuk pengumpulan data, kepemilikan, penyimpanan, pemrosesan, dan penggunaan. Kerangka kerja ini dapat membantu memecah silo data dengan menyediakan organisasi dengan rencana formal untuk berbagi data di seluruh organisasi sambil memenuhi persyaratan kepatuhan dan keamanan data.

Misalnya, organisasi layanan kesehatan sering menerapkan kerangka kerja tata kelola yang memungkinkan berbagi data pasien secara aman antar departemen sambil mempertahankan kepatuhan terhadap Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA) melalui kontrol otomatis dan jalur audit.

Beberapa elemen penting dari kerangka kerja tata kelola data meliputi:

• Kontrol akses berbasis peran (RBAC) melindungi data sensitif sambil memungkinkan berbagi yang sesuai dengan pengguna yang berwenang.

• Protokol kualitas data standar untuk membantu memastikan konsistensi.

• Kebijakan manajemen data yang jelas yang memandu aliran informasi.

• Kontrol kepatuhan otomatis untuk mematuhi standar peraturan.

Organisasi dapat memerangi silo data di tingkat budaya dengan melakukan upaya yang disengaja untuk bergeser dari model kepemilikan data yang terkotak-kotak menjadi budaya berbagi data yang kolaboratif.

Transformasi ini dapat mendorong tim untuk bekerja sama secara lebih efektif sekaligus mengurangi duplikasi yang berlebihan, meningkatkan akurasi data dan menurunkan biaya penyimpanan.

Misalnya, perusahaan manufaktur mungkin membentuk tim operasi terintegrasi yang menggabungkan analis produksi, kontrol kualitas, dan rantai pasokan. Tim-tim ini menggunakan platform data terpadu untuk menetapkan sumber kebenaran tunggal untuk semua keputusan operasional.

Bagi banyak organisasi, mendorong perubahan organisasi meliputi:

• Membangun tim lintas fungsi yang menggabungkan pengetahuan domain bisnis dengan keahlian teknis dan analitik.

• Menerapkan kerangka kerja tata kelola data yang jelas dengan peran kepemilikan dan pengelolaan yang ditentukan.
  
  
• Membangun keterampilan literasi data guna membantu karyawan membuat keputusan yang lebih terinformasi dan berbasis data.
  

• Mengembangkan protokol standar untuk berbagi data yang aman di seluruh departemen.

• Menciptakan pusat keunggulan untuk mempromosikan praktik terbaik manajemen data dan mendorong inovasi.

Ada beberapa manfaat utama untuk memecah silo data. Beberapa yang paling signifikan meliputi:

• Membangun sumber kebenaran tunggal
• Efisiensi operasional yang lebih besar
• Pengambilan keputusan berbasis data yang komprehensif
• Keamanan data yang ditingkatkan
• Meningkatkan pengalaman pelanggan

Sistem data terintegrasi memberi pengguna di seluruh organisasi pandangan data yang komprehensif. Alih-alih bekerja dengan kumpulan data yang terfragmentasi, para pemangku kepentingan menggunakan sumber kebenaran tunggal sehingga mereka dapat memanfaatkan aset data secara efektif untuk analitik, AI, dan pengambilan keputusan strategis.

Misalnya, Lockheed Martin mengonsolidasikan beberapa data lake dan lusinan sistem analitik dan intelijen bisnis yang terputus ke dalam lingkungan yang terpadu dan dapat diskalakan. Contoh penggunaan ini memungkinkan akses yang konsisten ke data berkualitas tinggi dan mendukung pengembangan ekosistem AI yang lebih kuat.

Memecah silo data dapat secara drastis meningkatkan efisiensi operasional dengan merampingkan alur kerja dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya. Tim dapat memperoleh akses real-time terhadap data yang relevan, menghilangkan proses manual yang memakan waktu yang diperlukan untuk memindahkan data antara sistem dan mempersiapkannya untuk digunakan.

Ketika pengambil keputusan memiliki akses ke informasi lengkap, mereka dapat membuat pilihan yang paling tepat. Misalnya, kumpulan metrik bisnis konsolidasi memberikan gambaran yang lebih jelas tentang kinerja organisasi daripada metrik parsial yang terbatas pada satu unit bisnis.

Ekosistem data terintegrasi dapat mempermudah penerapan kontrol keamanan data yang konsisten, menegakkan kebijakan akses dan memantau risiko data di berbagai departemen dan unit bisnis. Organisasi dapat menerapkan langkah-langkah keamanan yang konsisten di seluruh bisnis, alih-alih membutuhkan kontrol yang berbeda untuk sistem yang berbeda.

Dengan data pelanggan terintegrasi, organisasi dapat mengembangkan pandangan terpadu pelanggan mereka di semua titik kontak. Tim dapat mengakses profil pelanggan yang lengkap, merespons kebutuhan dengan cepat, dan mempersonalisasi interaksi menggunakan insight yang didorong oleh AI—yang mengarah pada hubungan yang lebih kuat, rekomendasi yang lebih baik, dan kepuasan yang lebih tinggi.