La fragmentación de datos se produce cuando los datos están dispersos en diferentes sistemas, aplicaciones, nubes, bases de datos y documentos.
Los datos fragmentados son difíciles de acceder, gobernar y usar, y son uno de los tres principales desafíos relacionados con los datos para los altos ejecutivos.1 Llevan a islas de datos, métricas incongruentes, múltiples fuentes de información y una dependencia de procesos manuales de datos. Estos desafíos se extienden a la planificación empresarial y la toma de decisiones, lo que dificulta la eficiencia operativa, la productividad y los proyectos de innovación.
La generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) empresarial en particular requiere grandes conjuntos de datos de información patentada para proporcionar respuestas contextuales. Pero cuando los equipos de datos tienen que gestionar datos repartidos por diferentes ubicaciones y repositorios, estas iniciativas pierden impulso rápidamente.
Para muchas organizaciones, evitar la fragmentación de datos no es fácil. El volumen de datos que gestionan las empresas está aumentando de forma exponencial, y gran parte de ellos son datos no estructurados. Una investigación de 2025 encontró que solo el 26 % de los directores de datos confía en que su organización pueda usar los datos no estructurados de forma que generen valor para el negocio.2
La constante incorporación de nuevas herramientas de software como servicio (SaaS), plataformas en la nube y aplicaciones empresariales a los sistemas heredados existentes también agrega complejidad a un entorno ya de por sí complicado (un fenómeno comúnmente conocido como proliferación de SaaS).
Para lograr la unificación de los datos, las organizaciones pueden aprovechar varias estrategias, entre las que se incluyen la integración de datos, la consolidación, la gobernanza de datos y las arquitecturas de tejido de datos. Pero para combatir la fragmentación de los datos también es necesario un cambio de mentalidad: hay que adaptar la cultura y las formas de trabajar para que los datos se consideren un activo estratégico.
Hay dos tipos de fragmentación de datos. Esta página trata sobre la difusión descontrolada de los datos de una organización a través de distintos sistemas y entornos. Sin embargo, el término también puede describir un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) y una estrategia de optimización del rendimiento del sistema de archivos.
En una situación ideal, la empresa funciona a toda velocidad. Es eficiente y toma decisiones basadas en datos a partir de flujos de datos en tiempo real, todo con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial (IA) ultrarrápidas. Sin embargo, la realidad para muchas organizaciones es que el proceso es más lento, más costoso y mucho más manual debido a la fragmentación de sus patrimonios de datos.
Estos son algunos ejemplos clave de fragmentación de datos en la empresa:
- No existe una fuente única de información
- Trabajo manual significativo
- Procesos de toma de decisiones lentos o estancados
- Aumento de los costos de TI
- Deficiencias en materia de seguridad y gobernanza
No hay una fuente única de información
Cuando los datos están fragmentados, es difícil mantener una visión confiable y unificada a la que los diferentes departamentos y sistemas puedan hacer referencia de manera congruente, a menudo denominada fuente única de información (SSOT).
Sin una SSOT, aparecen discrepancias en los datos, los equipos pierden la confianza en los informes centralizados y, en cambio, confían en sus propios conjuntos de datos y análisis. Esta toma de decisiones fragmentada crea incoherencia y desalineación en toda la empresa.
Trabajo manual significativo
Trabajar con datos desconectados es inherentemente ineficiente. Los equipos de datos deben buscar, recopilar y conciliar datos, así como conectar manualmente los pipelines o duplicar datos cuando los sistemas son incompatibles.
Los datos también suelen ser no estructurados, lo que requiere una preparación adicional para unificarlos y dejarlos listos para su uso. Estas tareas repetitivas pueden tardar horas en completarse, creando ineficiencias en el flujo de trabajo que reducen la productividad.
Procesos de toma de decisiones lentos o estancados
Los entornos de datos en silos pueden ralentizar las aplicaciones y los sistemas al requerir pasos adicionales para recuperar datos en comparación con los entornos unificados o centralizados. Esto introduce latencia, lo que significa que cuando los datos finalmente llegan a su uso posterior, es probable que ya no estén vigentes y podrían generar insights obsoletos.
La latencia también crea barreras significativas para el éxito de la IA al limitar los modelos al análisis retrospectivo en lugar de a la toma de decisiones en tiempo real.
Aumento en los costos de TI
La fragmentación de datos puede aumentar los costos de varias maneras, incluidos los costos de almacenamiento asociados con el mantenimiento de sistemas dispares, la inversión en software redundante y los recursos adicionales necesarios para integrar nuevos sistemas. Con el tiempo, estos aumentos en los gastos operativos elevan el costo total de propiedad y frenan los esfuerzos de modernización, incluida la adopción de tecnologías más recientes, como la IA.
Deficiencias en materia de seguridad y gobernanza
Los datos que se distribuyen a través de múltiples sistemas operativos, nubes públicas y privadas, centros de datos on premises y servidores son más difíciles de descubrir, gobernar y proteger de acuerdo con los requisitos normativos y las políticas de privacidad.
Esta proliferación de datos introduce vulnerabilidades de seguridad al aumentar la superficie de ataque para los actores maliciosos y crear puntos ciegos: el hecho de que un equipo tenga fuertes controles de acceso a datos en su plataforma no garantiza que los mismos datos estén protegidos en otros lugares.
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La IA empresarial es cada vez más alcanzable, pero la mayoría de los entornos de datos empresariales todavía están demasiado fragmentados para admitirla a escala. Por ejemplo, los datos de 2025 muestran que casi todas las organizaciones encuestadas planeaban desplegar IA avanzada dentro del próximo año, pero el 58 % admitió que no tiene una base de datos bien definida.3
Sin un entorno unificado que proporcione acceso a datos estructurados y no estructurados, las organizaciones tendrán dificultades para mover los proyectos de IA a la producción a la velocidad y escala requeridas para ser competitivas.
Aquí decimos por qué.
- Ralentiza la ejecución: la IA necesita grandes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes. Cuando los datos están aislados, los equipos dedican más tiempo a buscarlos y prepararlos, en lugar de a crear y desplegar modelos.
- Limita el contexto. Los datos fragmentados solo ofrecen una visión parcial del negocio. Sin tener una visión completa, los resultados de los modelos carecerán de la precisión, los matices y la utilidad deseados.
- Aumenta el riesgo. La fragmentación dificulta la confianza en los datos. También indica que los datos se gobiernan y protegen de manera incongruente, y riesgos que se agravan una vez que los datos se utilizan en los sistemas de IA.
En última instancia, la IA empresarial es tan sólida y útil como los datos que la respaldan: el 72 % de los directores ejecutivos (CEO) llega a decir que los datos propios son clave para desbloquear el valor de la IA generativa.4
En un video que explica por qué la unificación de datos es importante, Edward Calvesbert, vicepresidente de gestión de productos de watsonx.data en IBM subraya aún más la importancia crucial de los datos propios para la IA:
“Los datos de su organización son su mina de oro. Es lo que tiene usted y su competencia no. Entonces, a medida que las organizaciones están pensando en cómo pueden tener una IA más confiable y precisa, eso comienza con tener datos preparados para la IA”.
La fragmentación de datos suele ser un síntoma de la rápida transformación digital: las organizaciones actuales almacenan y generan datos en un entorno de TI cada vez más disperso y caótico. Las causas específicas de la fragmentación de datos incluyen:
- Entornos híbridos multinube
- Sistemas desconectados
- Aumento de los volúmenes de datos
- Gobernanza de datos débil
Entornos híbridos multinube
Las organizaciones modernas tienden a combinar múltiples plataformas en la nube pública con infraestructura de nube privada y sistemas heredados. Si bien un modelo híbrido multinube ofrece flexibilidad, escalabilidad y rapidez, puede limitar considerablemente la visibilidad global de los datos en toda la empresa.
La infraestructura de datos descentralizada, que incluye almacenamiento, plataformas y gobernanza, crea un entorno fragmentado que es difícil de unificar y gestionar de manera efectiva.
Sistemas desconectados
No es inusual que las unidades de negocio individuales utilicen hojas de cálculo, herramientas, paneles y plataformas distintas. Pero los sistemas aislados no pueden comunicarse fácilmente entre sí para compartir sus datos, sobre todo cuando hay una combinación de herramientas heredadas y modernas.
Lo que hace que esta desconexión sea particularmente problemática es que muchos de estos sistemas a menudo trabajan con datos relacionados o superpuestos, cada uno de los cuales los gestiona de forma aislada, sin darse cuenta de los demás. Esta separación crea silos de datos profundos, lo que lleva al acaparamiento involuntario de datos, incongruencias y redundancias.
Aumento de los volúmenes de datos
Los datos son el combustible que mantiene la competitividad de las empresas modernas. Siguiendo esta lógica, las organizaciones están reservando cada punto de datos generado por su expansión de herramientas y sistemas para su uso posterior, ya sea para business intelligence (BI) o machine learning (ML).
Pero la mayoría de estos datos son información no estructurada en archivos PDF, documentos, imágenes y videos. Llegan a una velocidad sin precedentes y en volúmenes abrumadores. Las capacidades tradicionales de gestión de datos tienen dificultades para gestionar de forma centralizada esta avalancha de datos, lo que lleva a enfoques fragmentados en toda la organización.
Gobernanza de datos débil
La gobernanza de datos ayuda a garantizar la calidad, la seguridad y la disponibilidad de los datos de una organización. Las funciones empresariales se ven afectadas cuando los estándares, procesos, políticas y procedimientos de gobernanza no son claros o se aplican de manera débil.
Esta ambigüedad lleva a los equipos a crear estándares de datos y taxonomías únicos para sus sistemas individuales, lo que dificulta el intercambio futuro de información, la colaboración y la visibilidad de extremo a extremo.
En la práctica, unificar los datos de la empresa no significa que las organizaciones deban agregar por completo cada dato en un único espacio de almacenamiento.
Este enfoque no es realista debido a las complejidades de los entornos multinube híbridos, el aumento de los volúmenes de datos y la necesidad de considerar el cumplimiento, la seguridad y la gobernanza. En cambio, el objetivo de la unificación debería ser conectar los datos adecuados en el momento adecuado con las personas adecuadas.
Algunas estrategias para resolver la fragmentación de datos incluyen:
- Cambiar la mentalidad y la cultura
- Fortalecer la gobernanza de datos
- Consolidar las plataformas de datos
- Integrar datos y sistemas
- Adoptar una arquitectura de tejido de datos
- Utilizar herramientas de IA/ML
La fragmentación de datos no es solo un problema de TI; también es cultural: el 68 % de los ejecutivos ve las estructuras organizacionales actuales como impedimentos para aprovechar todo el valor de la IA.5
Resolverlo requiere una nueva mentalidad de datos hacia la administración de datos, donde todos los empleados vean los datos como un activo estratégico. Este cambio implica fomentar un enfoque en el que los datos se consideren un producto, de modo que las experiencias con los datos reflejen las experiencias con los productos. Son accesibles y fáciles de usar y ofrecen un valor medible.
Una buena gobernanza de datos contribuye a reducir la fragmentación al estandarizar y aplicar un marco que regula cómo se crean, almacenan y consultan los datos a lo largo de todo su ciclo de vida. La estrategia de gobernanza puede incluir la gestión de metadatos, la gestión de la calidad de los datos, las normas de datos y los controles de acceso.
Sin embargo, la gobernanza no existe de forma aislada; se debe construir en torno a objetivos empresariales reales y hojas de ruta, con roles definidos para los stakeholders y la infraestructura de tecnología necesaria para apoyar los resultados deseados.
La combinación de fuentes de datos dispares puede ayudar a resolver la fragmentación de datos mediante la creación de un repositorio de datos centralizado. Este enfoque generalmente se logra moviendo datos a un depósito de datos o data lake mediante pipelines de ETL/ELT.
Más allá de reducir los silos de datos, la consolidación proporciona una fuente unificada de información que respalda el acceso, el análisis y la toma de decisiones congruentes.
Los procesos de integración de datos combinan y transforman datos fragmentados para que estén fácilmente disponibles para su uso empresarial. Los enfoques comunes incluyen ETL/ELT y la replicación de datos.
Las opciones más nuevas, como la integración de copia cero, consultan los datos donde residen en lugar de moverlos. También surgió la plataforma de integración como servicio (iPaaS), que usa interfaces de programación de aplicaciones (API) para conectar sistemas y datos en entornos híbridos y multinube.
Un tejido de datos crea una vista unificada de los datos en entornos distribuidos. Esta arquitectura de datos moderna utiliza la automatización, los metadatos activos, el machine learning y las API para eliminar los silos, gestionar los activos y optimizar la gestión de datos a escala.
Al equilibrar la gobernanza con el acceso, los tejidos de datos ayudan a las empresas a hacer un mejor uso de sus datos en entornos multinube, al tiempo que mantienen la seguridad y el cumplimiento.
Las herramientas de IA y ML pueden ayudar a resolver la fragmentación de datos mediante la automatización de tareas como el descubrimiento de datos, integración, clasificación, limpieza y recuperación de datos. Estas capacidades están cada vez más integradas en los sistemas de almacenamiento de datos, integración, gobernanza y sistemas de gestión de datos maestros.
Las herramientas basadas en IA y ML también pueden reforzar la gobernanza al agregar metadatos de forma automática, realizar un seguimiento del linaje y aplicar las políticas de acceso adecuadas, lo que facilita la localización, el uso y la protección de los datos dispersos por toda la organización.
Con la estrategia de datos y las herramientas adecuadas para reducir la fragmentación de datos, las organizaciones pueden comenzar a experimentar enormes beneficios. En primer lugar, verán un despliegue acelerado de IA y mejores decisiones. Luego, a largo plazo, tendrán un ecosistema de datos democratizado que respalda y transforma continuamente la empresa.
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Notas de pie de página
1, 4 The CMO revolution: 5 growth moves to win with AI, IBM Institute for Business Value. Junio de 2025.
2 The 2025 CDO Study: The AI multiplier effect, IBM Institute for Business Value. 12 de noviembre de 2025.
3 Go further, faster with AI, IBM Institute for Business Value. 9 de diciembre de 2025.
5 The enterprise in 2030, IBM Institute for Business Value. 16 de enero de 2026.