Apa itu silo data?

Organisasi saat ini mengumpulkan sejumlah besar data dari berbagai sumber, dengan banyak departemen dan unit bisnis berbeda yang mengelola kumpulan data mereka sendiri.

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

Menurut IBM Data Differentiator, 82% perusahaan melaporkan bahwa silo data mengganggu alur kerja penting mereka, dan 68% data perusahaan tetap tidak dianalisis.

Sebagai hasil dari silo data, tim sering 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) semuanya dapat terganggu.

Namun, organisasi yang menghilangkan silo data dan berhasil mengintegrasikan data mereka dapat mengurangi biaya, mempercepat analisis, dan meningkatkan pengambilan keputusan.

Untuk memecah silo data, perusahaan dapat membangun struktur data holistik dengan menggunakan integrasi data tingkat lanjut dan solusi manajemen data untuk menyatukan penyimpanan data yang berbeda secara real-time. Alat virtualisasi data, sistem manajemen metadata, danau data, data lakehouse, dan gudang data adalah komponen umum dalam struktur data terpadu.

Silo data terbentuk ketika informasi menjadi terisolasi di departemen, sistem atau lokasi tertentu, mencegah organisasi menggunakan aset data mereka sepenuhnya.

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. 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 mengalir di antara sistem yang berbeda ini, menciptakan hambatan untuk analisis data yang komprehensif dan berbagi data.

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

Meskipun alat integrasi modern dapat membantu menyatukan lingkungan ini, 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.

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:

Banyak organisasi menangani silo data dengan menciptakan struktur data terpadu, pendekatan arsitektur data yang memfasilitasi integrasi ujung ke ujung dari berbagai saluran data dan lingkungan cloud.

Untuk membuat struktur data, organisasi sering fokus pada 3 area utama:

• Modernisasi manajemen data
• Kerangka kerja tata kelola data
• Perubahan organisasi

Manajemen data memungkinkan organisasi untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis data perusahaan secara efisien di seluruh sistem perusahaan, mendorong keunggulan operasional.

Namun, sistem manajemen data dapat akhirnya menciptakan silo data jika sudah usang atau tidak memiliki kemampuan integrasi yang diperlukan untuk menghubungkan data di berbagai platform.

Modernisasi manajemen data dapat membantu memecah silo data yang ada dan mencegah silo baru dengan memperkuat konektivitas sistem, mengoptimalkan aliran data, dan memberikan insight real-time ke dalam sistem data.

Komponen utama modernisasi manajemen data meliputi:

• Alat integrasi data yang mengotomatiskan pergerakan data yang aman melalui pipeline ekstrak, transformasi, muat (ETL) atau ekstrak, muat, transformasi (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, pipeline data streaming, dan arsitektur berbasis peristiwa untuk membantu memastikan konsistensi di seluruh sistem.

Sebagai contoh manajemen data modern, pertimbangkan bagaimana perusahaan keuangan sering menyusun arsitektur data mereka untuk mendukung keamanan dan efisiensi. 

Perusahaan-perusahaan ini sering menerapkan arsitektur hibrida dan multicloud, memungkinkan mereka menyimpan data transaksi sensitif di lokasi atau di lingkungan cloud pribadi sambil 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.

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.

Sebagai contoh, organisasi perawatan kesehatan sering menerapkan kerangka kerja tata kelola yang memungkinkan berbagi data pasien secara aman antar-departemen sambil mempertahankan kepatuhan 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.

Sebagai contoh, perusahaan manufaktur sering kali membentuk tim operasi terintegrasi yang menyatukan 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.

• 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:

Sistem data terintegrasi memberi pengguna di seluruh organisasi pandangan data yang komprehensif. Alih-alih mengerjakan kumpulan data yang terfragmentasi, pemangku kepentingan berbagi satu sumber kebenaran tunggal, memungkinkan mereka untuk secara efektif menggunakan aset untuk analitik, AI, dan pengambilan keputusan strategis.

Memecah silo data dapat secara drastis meningkatkan efisiensi operasional dengan merampingkan alur kerja dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya. Tim dapat memperoleh akses real-time ke data yang relevan, menghilangkan proses manual yang memakan waktu yang diperlukan untuk pindah data antar-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 bisa 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.