Cosa sono i silos di dati?

Le organizzazioni raccolgono attualmente enormi quantità di dati da diverse fonti e diversi reparti e unità di business mantengono i propri set di dati.

Senza un'adeguata integrazione, questi dati possono rimanere intrappolati in sistemi eterogenei, dai semplici fogli di calcolo ad applicazioni specializzate come le piattaforme di gestione delle relazioni con il cliente (CRM). Questi repository di dati isolati creano quindi barriere tra i sistemi e i team, formando i silos di dati.

Secondo l'IBM Data Differentiator, l'82% delle aziende riferisce che i silos di dati interrompono i loro workflow critici e che il 68% dei dati aziendali non viene analizzato.

A causa dei dei silos di dati, i team spesso finiscono per lavorare con dati obsoleti, frammentati o incoerenti. La qualità dei dati peggiora e le inefficienze operative derivano da workflow duplicati e da un data storage ridondante. Possono risentirne le iniziative di big data, machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI).

Tuttavia, le organizzazioni che eliminano i silos di dati e integrano con successo i propri dati possono ridurre i costi, accelerare l'analytics e migliorare il processo decisionale.

Per abbattere i silos di dati, le aziende possono creare data fabric olistici utilizzando soluzioni avanzate di integrazione e gestione dei dati per riunire data store eterogenei in tempo reale. Strumenti di virtualizzazione dei dati, sistemi di gestione dei metadati, data lake, data lakehouse e data warehouse sono tutti componenti comuni in un data fabric unificato.

I silos si formano quando le informazioni vengono isolate in sedi, reparti o sistemi specifici, impedendo alle organizzazioni di utilizzare appieno i propri asset.

Diversi fattori possono contribuire alla formazione di silos di dati:

• Struttura dell'organizzazione
• Complessità dell'IT
• Cultura aziendale
• Limiti di risorse
• Requisiti normativi
• Crescita del business

In molte organizzazioni, diversi team e unità di business utilizzano i propri strumenti e workflow per gestire i dati. I team di marketing potrebbero utilizzare piattaforme di analytics avanzate, mentre i team di vendita si affidano ad app specializzate come Salesforce.

Senza adeguate strategie di integrazione dei dati, i dati non fluiscono tra questi diversi sistemi, creando barriere all'analisi e alla condivisione complete dei dati.

Le grandi aziende gestiscono solitamente più ambienti informatici, ognuno con il proprio approccio al data storage.

Sebbene gli strumenti di integrazione possano aiutare a unificare questi ambienti, alcuni sistemi legacy, come database obsoleti, fogli di calcolo e applicazioni personalizzate, non possono connettersi correttamente con le nuove tecnologie, creando silos di dati.

Se le organizzazioni non integrano correttamente questi sistemi, rischiano la frammentazione degli ecosistemi e la compromissione degli insight e dell'analytics.

La cultura aziendale può rafforzare i silos di dati quando i diversi reparti considerano i propri dati come asset anziché come risorse. I team potrebbero limitare l'accesso ai dati, ritenendo che ciò offra un vantaggio competitivo.

Questo approccio può spesso portare a dati duplicati, costi per lo storage dei dati ridondanti e opportunità mancate di insight interfunzionali.

Budget, competenze e tempo limitati spesso impediscono alle organizzazioni di implementare soluzioni adeguate per l'integrazione dei dati. Molte continuano a utilizzare sistemi disconnessi anziché investire in piattaforme di dati unificate.

Questi limiti a livello di risorse possono creare un mosaico di soluzioni che diventa sempre più difficile da gestire, in particolare con l'aumento dei volumi di dati.

Le leggi in materia di protezione dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e California Consumer Privacy Act (CCPA) stabiliscono rigorosi controlli per la sicurezza dei dati e per la privacy, definendo il modo in cui le aziende gestiscono la conservazione e l'accesso ai dati.

Sebbene queste normative non impongano luoghi specifici per lo storage, le aziende spesso adattano la propria strategia ai fini della conformità, talvolta creando involontariamente dei silos. Ad esempio, memorizzare i dati dei clienti separatamente per regione può portare a sistemi frammentati, limitando gli accessi e l'uniformità tra i team.

La rapida crescita aziendale può creare silos di dati. Le fusioni e le acquisizioni spesso creano silos, poiché introducono sistemi di database incompatibili in un nuovo ambiente IT.

Senza un'attenta pianificazione dell'integrazione, queste differenze tecniche possono creare silos di dati persistenti, soprattutto se le organizzazioni hanno architetture di dati diverse e non riescono a standardizzare fonti, formati e standard.

I silos di dati possono creare barriere significative al successo aziendale, influendo su tutto, dalle operazioni quotidiane alla pianificazione strategica. Quando i reparti non sono in grado di condividere efficacemente le informazioni o mantenere un ecosistema di dati unificato, ne risente l'intera organizzazione.

Le problematiche principali includono:

Molte organizzazioni affrontano il problema dei silos di dati creando data fabric unificati, attraverso un approccio all'architettura dei dati che facilita l'integrazione end-to-end di varie pipeline di dati e ambienti cloud.

Per creare questi data fabric, le organizzazioni spesso si concentrano su 3 aree chiave:

• Modernizzazione della gestione dei dati
• Framework di governance dei dati
• Cambiamento organizzativo

La gestione dei dati consente alle organizzazioni di memorizzare, elaborare e analizzare i dati aziendali in modo efficiente su tutti i sistemi aziendali, aumentando l'eccellenza operativa.

Tuttavia, i sistemi di gestione dei dati possono finire per creare silos di dati se diventano obsoleti o mancano delle funzionalità di integrazione necessarie per connettere i dati su piattaforme diverse.

La modernizzazione della gestione dei dati può aiutare ad abbattere i silos di dati esistenti e a prevenirne di nuovi, rafforzando la connettività del sistema, ottimizzando i flussi di dati e fornendo insight in tempo reale sui sistemi di dati.

I componenti chiave della modernizzazione della gestione dei dati includono:

• Strumenti di integrazione dei dati che automatizzano lo spostamento sicuro dei dati tramite pipeline di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) o estrazione, caricamento, trasformazione (ELT).

• Soluzioni efficaci per l'elaborazione dei dati, come data lake per lo storage di dati grezzi a basso costo, data warehouse per query ad alte prestazioni e data lakehouse per storage e analytics insieme.

• Architetture di dati basate su cloud che consentono l'implementazione flessibile di soluzioni di AI, analytics e business intelligence (BI).

• Sincronizzazione in tempo reale tramite data replication, pipeline di dati in streaming e architetture basate sugli eventi per contribuire a garantire la coerenza tra i sistemi.

Quale esempio di gestione dei dati modernizzata, pensiamo a come le società finanziarie spesso strutturano le proprie architetture di dati per supportare sia la sicurezza che l'efficienza. 

Queste aziende implementano spesso architetture ibride e multicloud che consentono loro di conservare i dati sensibili delle transazioni on-premise o in ambienti di cloud privato utilizzando data warehouse e data lakehouse basati su cloud per l'analytics avanzata.

Una serie di application programming interface (API) e connettori consentono l'accesso sicuro e in tempo reale ai dati e la condivisione dei dati tra questi sistemi.

I framework di governance dei dati forniscono politiche, standard e procedure in materia di aquisizione, proprietà, storage, elaborazione e utilizzo dei dati. Questi framework possono aiutare ad abbattere i silos di dati fornendo alle organizzazioni piani formali per la condivisione dei dati in tutta l'organizzazione e soddisfacendo al contempo i requisiti di conformità e sicurezza dei dati.

Ad esempio, le organizzazioni sanitarie spesso implementano framework di governance che consentono la condivisione sicura dei dati dei pazienti tra i reparti mantenendo la conformità all'HIPAA attraverso controlli automatici e audit trail.

Alcuni elementi critici dei framework di governance dei dati includono:

• I controlli degli accessi basati sui ruoli (RBAC) proteggono i dati sensibili consentendone al contempo la corretta condivisione con gli utenti autorizzati.

• Protocolli standardizzati per la qualità dei dati per garantire la coerenza.

• Policy di gestione dei dati chiare che guidano il flusso di informazioni.

• Controlli di conformità automatizzati per rispettare gli standard normativi.

Le organizzazioni possono combattere i silos di dati a livello culturale attraverso iniziative concrete per passare da un modello di proprietà dei dati in silos a una cultura collaborativa di condivisione dei dati.

Questa trasformazione può incoraggiare i team a lavorare insieme più efficacemente, riducendo al contempo la duplicazione eccessiva, migliorando l'accuratezza dei dati e riducendo i costi dello storage.

Ad esempio, le aziende manifatturiere spesso creano operazioni integrate che uniscono produzione, controllo qualità e supply chain. Questi team utilizzano piattaforme di dati unificate per definire una singola fonte affidabile per tutte le decisioni operative.

Per molte organizzazioni, promuovere il cambiamento organizzativo include:

• Creare team interfunzionali che abbinano la conoscenza del dominio aziendale con l'esperienza a livello tecnico e di analytics.

• Implementare chiari framework di governance dei dati con ruoli di proprietà e gestione ben definiti.

• Sviluppo di protocolli standardizzati per la condivisione sicura dei dati tra i reparti.

• Creare centri di eccellenza per promuovere le best practice di gestione dei dati e l'innovazione.

L'eliminazione dei silos di dati offre diversi benefici. Tra i più significativi:

I sistemi di dati integrati offrono agli utenti dell'intera organizzazione una visione completa dei dati. Invece di lavorare su set di dati frammentati, gli stakeholder condividono una singola fonte affidabile che consente loro di utilizzare efficacemente gli asset per analytics, AI e processo decisionale strategico.

L'abbattimento dei silos di dati può aumentare drasticamente l'efficienza operativa attrverso la semplificazione dei workflow e l'ottimizzazione dell'uso delle risorse. I team possono accedere in tempo reale ai dati pertinenti, eliminando i lunghi processi manuali necessari per spostare i dati tra i sistemi e prepararli all'uso.  

Quando i responsabili delle decisioni hanno accesso a informazioni complete, possono fare le scelte più informate. Ad esempio, un pool di metriche consolidate fornisce un quadro più chiaro delle prestazioni organizzative rispetto a metriche parziali limitate a un'unità di business.

Un ecosistema integrato può facilitare l'implementazione di controlli uniformi per la sicurezza dei dati , l'applicazione delle policy riguardanti gli accessi e il monitoraggio dei rischi relativi ai dati tra diversi reparti e unità di business. Le organizzazioni possono applicare misure di sicurezza coerenti in tutta l'azienda invece di dover disporre di controlli diversi per sistemi diversi.

Grazie all'integrazione dei dati dei clienti, le organizzazioni possono sviluppare una visione unificata dei propri clienti in tutti i punti di contatto. I team possono accedere a profili completi dei clienti, rispondere rapidamente alle loro esigenze e personalizzare le interazioni utilizzando insight basati sull'AI, generando quindi relazioni più solide, consigli migliori e maggiore soddisfazione.