¿Qué son los silos de datos?

Hoy en día, las organizaciones recopilan cantidades masivas de datos de diversas fuentes, con muchos departamentos y unidades de negocio diferentes que mantienen sus propios conjuntos de datos.

Sin una Integración adecuada, estos datos pueden quedar atrapados en sistemas dispares, desde hojas de cálculo básicas hasta aplicaciones especializadas como plataformas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) . Estos repositorios de datos aislados crean barreras entre los sistemas y los equipos, formando silos de datos.

Según el IBM Data Diferenciator, 82% de las empresas informan que los silos de datos interrumpen sus flujos de trabajo críticos, y 68% de los datos empresariales permanecen sin analizar.

Como resultado de los silos de datos, los equipos a menudo terminan trabajando con datos obsoletos, fragmentados o inconsistentes. La calidad de los datos se degrada y las ineficiencias operacionales surgen de flujos de trabajo duplicados y almacenamiento de datos redundante. Las iniciativas de big data, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) pueden sufrir todas.

Sin embargo, las organizaciones que eliminan los silos de datos e integran con éxito sus datos pueden reducir costos, acelerar analytics y mejorar la toma de decisiones.

Para romper los silos de datos, las empresas pueden crear tejidos de datos holísticos mediante el uso de soluciones avanzadas de integración de datos y gestión de datos para reunir almacenes de datos dispares en tiempo real. Las herramientas de virtualización de datos, sistemas de gestión de metadatos,  data lakes, data lakehouses y almacenes de datos son componentes comunes en un tejido de datos unificado.

Los silos de datos se forman cuando la información se aísla en departamentos, sistemas o ubicaciones específicos, lo que impide que las organizaciones empleen plenamente sus activos de datos.

Varios factores pueden contribuir a la formación de silos de datos:

• Estructura organizacional
• Complejidad de TI
• Cultura de empresa
• Restricciones de recursos
• Requisitos normativos
• Crecimiento del negocio

En muchas organizaciones, diferentes equipos y unidades de negocio utilizan sus propias herramientas y flujos de trabajo para gestionar los datos. Los equipos de marketing pueden utilizar plataformas de analytics avanzadas, mientras que los equipos de ventas confían en aplicaciones especializadas, como los sistemas CRM de Salesforce.

Sin estrategias de integración de datos adecuadas, los datos no fluyen entre estos diferentes sistemas, creando barreras para el análisis integral de datos y el intercambio de datos.

Las organizaciones empresariales suelen mantener múltiples entornos informáticos, cada uno con su propio enfoque de almacenamiento de datos.

Si bien las herramientas de Integración modernas pueden ayudar a unificar estos entornos, algunos sistemas existentes—como bases de datos obsoletas, hojas de cálculo y aplicaciones personalizadas—no pueden conectarse adecuadamente con tecnologías más nuevas, creando silos de datos.

Si las organizaciones no integran adecuadamente estos sistemas, corren el riesgo de que se fragmenten los ecosistemas de datos y se vean comprometidos los insights y analytics.

La cultura de la empresa puede reforzar los silos de datos cuando los departamentos ven sus propios datos como activos patrimoniales en lugar de recursos de la empresa. Los equipos pueden restringir el acceso a los datos, creyendo que proporciona una ventaja competitiva.

Este enfoque a menudo puede conducir a datos duplicados, costos de almacenamiento de datos redundantes y oportunidades perdidas de insights multifuncionales.

Los presupuestos, la experiencia y el tiempo limitados a menudo impiden que las organizaciones implementen soluciones de integración de datos adecuadas. Muchos continúan usando sistemas desconectados en lugar de invertir en plataformas de datos unificadas.

Estas limitaciones de recursos pueden crear un mosaico de soluciones cada vez más difícil de gestionar, sobre todo a medida que crecen los volúmenes de datos.

Las leyes de protección de datos, tales como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y California Consumer Privacy Act (CCPA), establecen estrictos controles de seguridad y privacidad de datos, dando forma a cómo las empresas gestionan el almacenamiento y acceso de datos.

Si bien estas regulaciones no exigen ubicaciones de almacenamiento específicas, las empresas a menudo ajustan sus estrategias de datos para el cumplimiento, algunas veces creando involuntariamente silos de datos en el proceso. Por ejemplo, almacenar los datos de los clientes por separado por región puede dar lugar a sistemas fragmentados, lo que limita el acceso y la consistencia entre los equipos.

El rápido crecimiento del negocio puede generar silos de datos. Las fusiones y adquisiciones frecuentemente crean silos al llevar sistemas de bases de datos incompatibles a un nuevo entorno de TI.

Sin una cuidadosa planificación de la integración, estas diferencias técnicas pueden crear silos de datos persistentes, especialmente si las organizaciones tienen diferentes arquitecturas de datos y no estandarizan las fuentes, formatos y estándares de datos.

Los silos de datos pueden crear barreras significativas para el éxito empresarial, lo que afecta todo, desde las operaciones diarias hasta la planificación estratégica. Cuando los departamentos no pueden compartir información de manera efectiva o mantener un ecosistema de datos unificado, toda la organización sufre.

Los desafíos clave incluyen:

Muchas organizaciones abordan los silos de datos mediante la creación de tejidos de datos unificadas, un enfoque de la arquitectura de datos que facilita la Integración de extremo a extremo de diversas canalizaciones de datos y entornos de nube.

Para crear tejidos de datos, las organizaciones suelen centrarse en 3 áreas clave:

• Modernización de la gestión de datos
• Marcos de gobernanza de datos
• Cambio organizacional

La gestión de datos permite a las organizaciones almacenar, procesar y analizar los datos de la empresa de manera eficiente en todos los sistemas empresariales, impulsando la excelencia operativa.

Sin embargo, los sistemas de gestión de datos pueden terminar creando silos de datos si quedan obsoletos o carecen de las capacidades de integración necesarias para conectar datos entre diferentes plataformas.

La modernización de la gestión de datos puede ayudar a romper los silos existentes y prevenir nuevos al fortalecer la conectividad del sistema, optimizar los flujos de datos y proporcionar insights en tiempo real sobre los sistemas de datos.

Los componentes clave de la modernización de la gestión de datos incluyen:

• Herramientas de integración de datos que automatizan el movimiento seguro de datos a través de pipelines de extracción, transformación, carga (ETL) o extracción, carga, transformación (ELT).

• Soluciones eficaces de procesamiento de datos, como data lakes para almacenamiento de datos sin procesar de bajo costo, almacenes de datos para consultas de alto rendimiento y data lakehouses para almacenamiento y analytics combinados.

• Arquitecturas de datos basadas en la nube que permiten un despliegue flexible de soluciones de IA, analytics y business intelligence (BI).

• Sincronización en tiempo real mediante data replication, pipelines de datos en flujo y arquitecturas basadas en eventos para garantizar la consistencia entre sistemas.

Como ejemplo de gestión de datos modernizada, considere cómo las empresas financieras a menudo estructuran sus arquitecturas de datos para respaldar tanto la seguridad como la eficiencia. 

Estas empresas a menudo implementan arquitecturas híbridas y multinube, lo que les permite mantener datos confidenciales de transacciones on premises o en entornos de nube privada mientras utilizan almacenes de datos basados en la nube y data lakehouses para analytics avanzados.

Una serie de interfaces de programación de aplicaciones (APIs) y conectores permiten el acceso seguro y en tiempo real a los datos y su intercambio entre estos sistemas.

Las infraestructuras de gobernanza de datos proporcionan políticas, estándares y procedimientos para la recopilación, propiedad, almacenamiento, procesamiento y uso de datos. Estas infraestructuras pueden ayudar a romper los silos de datos al proporcionar a las organizaciones planes formales para compartir datos en toda la organización mientras cumplen con los requisitos de cumplimiento y seguridad de datos.

Por ejemplo, las organizaciones de atención médica a menudo implementan infraestructuras que permiten el intercambio seguro de datos de pacientes entre departamentos mientras mantienen el cumplimiento de HIPAA a través de controles automatizados y pistas de auditoría.

Algunos elementos críticos de la infraestructura de gobernanza de datos incluyen:

• Controles de acceso basados en roles (RBAC) protegen los datos confidenciales al tiempo que permiten el uso compartido adecuado con los usuarios autorizados.

• Protocolos estandarizados de calidad de datos para ayudar a garantizar la coherencia.

• Políticas claras de gestión de datos que guían el flujo de información.

• Controles de cumplimiento automatizados para adherirse a las normas reglamentarias.

Las organizaciones pueden combatir los silos de datos a nivel cultural haciendo esfuerzos intencionales para pasar de un modelo de propiedad de datos aislado a una cultura colaborativa de intercambio de datos.

Esta transformación puede alentar a los equipos a trabajar juntos de manera más eficaz, al tiempo que reduce la duplicación excesiva, mejora la precisión de los datos y reduce los costos de almacenamiento.

Por ejemplo, las empresas manufactureras suelen crear equipos de operaciones integradas que unen a los analistas de producción, control de calidad y cadena de suministro. Estos equipos utilizan plataformas de datos unificadas para establecer una única fuente de verdad para todas las decisiones operativas.

Para muchas organizaciones, impulsar el cambio organizacional incluye:

• Establecer equipos multifuncionales que combinen el conocimiento del dominio empresarial con experiencia técnica y analytics.

• Implementar infraestructuras claras de gobernanza de datos con roles de propiedad y administración definidos.

• Desarrollar protocolos estandarizados para el intercambio seguro de datos entre departamentos.

• Crear centros de excelencia para promover las mejores prácticas de gestión de datos e impulsar la innovación.

Existen varios beneficios importantes al romper los silos de datos. Algunos de los más significativos incluyen:

Los sistemas de datos integrados brindan a los usuarios de toda la organización una visión integral de los datos. En lugar de trabajar con conjuntos de datos fragmentados, los stakeholders comparten una única fuente de información, lo que les permite utilizar eficazmente los activos de datos para analytics, IA y toma de decisiones estratégicas.

Desglosar los silos de datos puede aumentar drásticamente la eficiencia operativa al agilizar los flujos de trabajo y optimizar el uso de recursos. Los equipos pueden obtener acceso en tiempo real a los datos relevantes, eliminando los procesos manuales que requieren mucho tiempo para mover datos entre sistemas y prepararlos para su uso.  

Cuando los responsables de la toma de decisiones tienen acceso a información completa, pueden tomar las decisiones más informadas. Por ejemplo, un conjunto de métricas de negocio consolidadas proporciona una imagen más clara del rendimiento de la organización que las métricas parciales limitadas a una unidad de negocio.

Un ecosistema de datos integrado puede facilitar la implementación de controles consistentes de seguridad de datos , aplicar políticas de acceso y monitorear los riesgos de datos en diferentes departamentos y unidades de negocio. Las organizaciones pueden aplicar medidas de seguridad consistentes en todo el negocio en lugar de necesitar diferentes controles para diferentes sistemas.

Con los datos de clientes integrados, las organizaciones pueden desarrollar una visión unificada de sus clientes en todos los puntos de contacto. Los equipos pueden acceder a perfiles completos de clientes, responder rápidamente a las necesidades y personalizar las interacciones utilizando insights impulsados por IA—lo que lleva a relaciones más sólidas, mejores recomendaciones y una mayor satisfacción.