Un silo de données est un ensemble de données détenues par un groupe qui n’est pas facilement ou entièrement accessible par d’autres groupes. Les données ont tendance à être organisées par les services internes. Les départements des finances, la direction, les ressources humaines et autres ont besoin d’informations différentes pour faire leur travail, et ces collections individuelles de données qui se chevauchent souvent, mais qui sont incohérentes, résident dans des silos séparés.À mesure que la quantité et la diversité des données augmentent, les silos continuent de se développer eux aussi.

Le cloisonnement des données entrave le processus de collecte d’insights exploitables et porte atteinte à la vision globale de l’entreprise. Pour tirer pleinement parti de l’analyse, les entreprises ont besoin d’une vue à 360° de leurs données afin d’obtenir une image précise à l’échelle de l’entreprise des opportunités (ou des menaces) cachées.

Pour mieux comprendre si les silos de données freinent votre potentiel d’analyse des données, découvrez leur fonctionnement, la façon dont ils entravent l’exploitation complète des données et ce que vous pouvez faire pour réaliser une bonneintégration des données.

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D’où viennent les silos de données ?

Les silos de données se forment naturellement au fil du temps et découlent de conditions communes à la plupart des entreprises. Au fur et à mesure que chaque service collecte et stocke ses propres données à ses propres fins, il crée son propre silo de données.

Structure organisationnelle

Avant que le big data et le cloud révolutionnent les entreprises, le fait que les différents services créent et gèrent leurs propres données n’était pas une mauvaise chose. Chaque service a ses propres politiques, procédures et objectifs. Les équipes ont développé leurs propres méthodes de travail et d’analyse des données en fonction de leurs besoins. Les silos ont été construits autour des services de l’entreprise, car c’est ainsi que les données ont été collectées et stockées.

Culture

Les opérations, les ressources humaines, les admissions et les autres services sont habitués à travailler dans leur propre univers. Chacun a son propre jargon, ses propres processus et ses propres défis. Chaque service travaille dans des domaines physiquement distincts, de sorte qu’il se considère naturellement comme distinct des autres. Cette culture de la séparation est liée aux données. Étant donné que le partage des données à l’échelle de l’entreprise est un objectif relativement nouveau, les services n’ont pas été encouragés dans ce sens jusqu’à présent.

Technologies

Ils ont donc encore tendance à soutenir leurs opérations à l’aide de solutions et d’outils technologiques différents, tels que des feuilles de calcul, des logiciels comptables ou des applications de gestion hospitalière. Chaque solution stocke et gère de différentes manières les données, dont beaucoup sont la propriété du fournisseur qui a créé la solution. Les anciens systèmes n’ont pas été conçus pour permettre le partage facile des données. Ainsi, les outils technologiques utilisés par de nombreuses entreprises chaque jour les ont placés dans des silos de données, du fait de la nature propriétaire de leurs processus de gestion des données.

4 raisons qui expliquent pourquoi les silos de données détériorent silencieusement l’entreprise

Chaque service existe pour soutenir un objectif commun. Bien que les services fonctionnent séparément, ils sont également interdépendants. Une partie des données que le service des finances crée et gère, par exemple, sont pertinentes pour la direction et d’autres services.

La concurrence, la nécessité de réduire les coûts et le désir de saisir les opportunités poussent les entreprises à en faire plus avec leurs données. L’accès aux informations de l’entreprise est nécessaire pour maximiser l’efficacité opérationnelle et découvrir de nouvelles opportunités.

Tôt ou tard, les silos de données deviennent un obstacle à la réussite. Voici quatre scénarios classiques :

1. Les silos de données entravent la visualisation des données.

Les silos empêchent le partage des données pertinentes. L’analyse de chaque service est limitée par sa propre vision. La découverte de gains d’efficacité à l’échelle de l’entreprise ne peut se faire sans une vue globale des données à l’échelle de l’entreprise. Comment trouver des opportunités cachées en matière d’économies de coûts d’exploitation, par exemple, si les données d’exploitation et de coût ne sont pas consolidées ?

2. Les silos de données menacent l’intégrité des données

Lorsque les données sont en silos, les mêmes informations sont souvent stockées dans des bases de données différentes, ce qui entraîne des incohérences entre les données des différents services. Quand les données vieillissent, elles peuvent devenir moins précises, et donc moins utiles. Par exemple, si les données d’un même patient sont stockées dans différents systèmes, ces données peuvent se désynchroniser au fil du temps.

3. Les silos de données gaspillent les ressources

Lorsque les mêmes informations sont stockées à différents endroits, et lorsque les utilisateurs téléchargent des données dans leur stockage personnel ou collectif, les ressources en pâtissent. La rationalisation des données au sein d’une source unique libère un espace de stockage précieux et soulage les contraintes IT liées à l’achat et à la maintenance d’un espace de stockage inutile. Par exemple, de nombreux collaborateurs téléchargent des données à analyser dans une feuille de calcul, et chaque téléchargement est une copie redondante des données existantes.

4. Les silos de données découragent ainsi le travail collaboratif.

La culture crée des silos, et les silos renforcent la culture. Les organisations data-driven considèrent la collaboration comme un outil puissant pour trouver et exploiter de nouvelles idées. Afin d’encourager la collaboration, les différents pôles ont besoin d’un moyen de partager leurs données. Lorsque les données sont difficiles ou impossibles à partager, la capacité à collaborer en pâtit.

Comment en finir avec les silos de données

La centralisation des données pour analyse est devenue beaucoup plus rapide et facile dans le cloud . Des processus qui prenaient autrefois des semaines, des mois ou des années nécessitent aujourd’hui quelques jours ou quelques heures grâce à des outils qui rationalisent le processus de collecte des données dans un groupe et un format communs, pour une analyse toujours plus efficace. Les solutions aux silos sont technologiques et organisationnelles.

1. Changez la culture

Communiquez sur les avantages du partage des données afin que les collaborateurs comprennent les changements en cours. Communiquez également sur les problèmes qui concernent les silos, notamment l’intégrité des données et l’incapacité à être compétitif. Le changement culturel est un vrai défi, c’est pourquoi la direction doit démontrer un réel engagement.

2. Développez un moyen de centraliser les données

La meilleure façon de briser les silos est de regrouper les données dans un data warehouse basé dans le cloud ou dans un data lake, qui sont des référentiels de données centraux optimisés pour une analyse efficace. Les données provenant de sources disparates sont homogénéisées et consolidées, et l’accès peut être facilement accordé à des individus ou à des groupes.

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3. Intégrez les données

L’intégration efficace et précise des données est une méthode sûre pour éviter de futurs silos de données. Les entreprises intègrent les données selon différentes méthodes.

Scénarios

Les entreprises peuvent charger leurs services IT d’écrire des scripts en langages SQL, Python, ou autres pour déplacer des données résidant dans des silos vers des data warehouses. L’inconvénient des scripts est qu’ils peuvent être complexes : plus les sources de données se multiplient, plus la complexité augmente. Les changements concernant les sources de données nécessitent la mise à jour de scripts, et leur maintenance représente une charge en termes de temps et d’argent pour les professionnels de l’IT.

Outils ETL on-premise

Les outils ETL (extraction, transformation et chargement) et ELT automatisent le processus de transfert des données de diverses sources vers le data warehouse. Ils extraient des données, les transforment dans un format commun pour l’analyse et chargent le résultat dans un data warehouse situé dans le data center de l’entreprise.

ETL basé dans le cloud

Le cloud et les données vont de pair, et les fournisseurs de cloud complexe rendent le processus ETL plus facile et plus rapide. L’ ETL basé dans le cloud tire parti de l’infrastructure du fournisseur cloud, qui comprend un data warehouse et des outils ETL conçus pour fonctionner efficacement dans leur environnement. L’ETL décompose les silos en fournissant les moyens technologiques de rassembler des données provenant de différentes sources dans un emplacement central pour l’analyse. Il aide également à traiter les questions d’intégrité des données afin que chacun puisse travailler en permanence avec des données récentes.

4. Établissez un accès en libre-service gouverné

Lorsque les données sont centralisées, vous avez également la possibilité de centraliser leur gouvernance. Ces politiques d’accès facilitent l’analyse en libre-service, de sorte que ceux qui en ont la permission peuvent facilement accéder aux données selon leurs besoins.

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Le cloud et l’avenir en matière de stockage de données

Le cloud est apparu comme un moyen naturel de centraliser les données provenant de diverses sources pour les rendre facilement accessibles au bureau, à domicile, sur la route ou dans différentes filiales.

Le cloud permet d’éliminer les obstacles technologiques à la collaboration et offre une solution toute prête aux silos de données. Grâce à un processus ETL établi pour éliminer les données non pertinentes et la duplication, les entreprises peuvent ajouter rapidement des données nouvelles et mises à jour dans un data warehouse cloud. Cela permet aux services des finances, de la direction, des ressources humaines et autres de travailler en collaboration avec des données récentes et fiables dans une plateforme unique et accessible qui s’adapte à la demande.

La technologie cloud et les data warehouse cloud facilitent la collaboration et offrent aux analystes une vue à 360° de l’entreprise grâce à l’accès aux données dans toute l’entreprise. Les data analysts disposent d’une meilleure vue d’ensemble de la façon dont leur travail affecte toute l’entreprise et de la façon dont le travail des autres affecte le leur.

Démantelez les silos de données

Les silos de données nuisent à la productivité, entravent la compréhension et font obstacle à la collaboration. Les silos cessent d’être un obstacle lorsque les données sont centralisées et optimisées pour l’analyse. La centralisation dans le cloud présente des avantages en ce sens que la technologie cloud a été optimisée pour faciliter cette centralisation.

La centralisation des données dans le cloud grâce à la solution Talend Data Fabric présente des avantages, car Talend simplifie l’intégration des données ETL, la gouvernance, la sécurité et la conformité règlementaire, tout en offrant à chaque service un accès aux données, sans silos. À titre d’exemple, l’entreprise Travis Perkins, fournisseur de matériaux de construction, a aboli ses silos afin de mieux collecter, gouverner, transformer et partager les données d’entreprise. Ses ventes ont augmenté de 30 %.

La solution Talend Data Fabric permet aux utilisateurs de toute l’entreprise de coopérer grâce à une suite complète d’applications : une solution unique pour simplifier le processus de démantèlement des silos à tout jamais. Testez Talend Data Fabric et observez par vous-même comment Talend peut vous aider à abolir les silos, améliorer vos opérations et augmenter vos bénéfices, tout en vous assurant de disposer de données fiables pour guider votre stratégie commerciale.