Un silo est un ensemble de données, appartenant à un groupe de collaborateurs au sein de l’entreprise, auquel les autres services ont un accès limité, voire inexistant. Les départements financiers, administratifs, RH, marketing et bien d’autres encore ont besoin de multiples informations pour mener à bien leur mission. Mais ces entités ont tendance à stocker leurs données dans des endroits séparés les uns des autres, appelés silos de données (ou silos d’information). Les silos font référence aux réservoirs utilisés par les agriculteurs pour stocker différents types de céréales. Ils se multiplient à mesure que la quantité et la diversité des actifs de données augmentent.

Les silos de données peuvent sembler anecdotiques, mais le cloisonnement représente un réel frein au partage et à la collaboration entre services. Du fait d’incohérences dans les données qui peuvent se chevaucher entre silos, la qualité du patrimoine informationnel de l’entreprise est directement impactée. À cause du cloisonnement, il est également difficile pour les dirigeants de disposer d’une vue globale des données dont ils disposent.

En bref, les données cloisonnées ne sont pas des données saines. Les données sont saines lorsqu’elles sont accessibles et faciles à comprendre par l’ensemble des collaborateurs. Si les données ne sont pas faciles à identifier et à utiliser en temps voulu ou si elles ne sont pas fiables lorsqu’elles sont identifiées, elles n’apportent aucune valeur ajoutée aux analyses et processus décisionnels. Une entreprise qui se numérise sans supprimer les silos de données ne pourra pas bénéficier de tous les avantages de la transformation digitale. Pour devenir véritablement data-driven, les entreprises doivent fournir aux dirigeants une vue à 360 degrés des données pertinentes dont ils disposent pour mener leurs analyses stratégiques.  

L’analyse des données à l’échelle de l’entreprise favorise une prise de décision pleinement éclairée et une vision plus exhaustive des opportunités cachées ou des menaces. De plus, le cloisonnement des données constitue en lui-même un risque. Les silos empêchent en effet toute gouvernance des données  à l’échelle de l’entreprise, ce qui nuit à la conformité règlementaire et ouvre la voie à une mauvaise utilisation des données sensibles.

Pour mieux comprendre si les silos de données freinent votre potentiel d’analyse holistique, vous devez en savoir plus sur leur origine, sur la façon dont ils vous empêchent de tirer pleinement parti des données et sur les options qui s’offrent à vous pour procéder à une réelle intégration de vos données visant à les supprimer.

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Pourquoi les silos de données se créent-ils ?

Les silos de données se constituent naturellement au fil du temps et reflètent la structure organisationnelle des entreprises. Chaque service collecte et stocke des données à ses propres fins et crée, au fur et à mesure, son propre silo. La plupart des entreprises sont en mesure d’identifier les problèmes à l’origine de ces silos de données :

Structure organisationnelle en silos

Avant que le big data et le cloud ne viennent révolutionner l’entreprise, le fait que différents départements créent et gèrent leurs propres données n’était pas considéré comme une mauvaise chose. Chaque service disposait de ses propres politiques, procédures et objectifs. Les équipes développaient leurs propres méthodes de travail et d’analyse des données afin de répondre à leurs besoins spécifiques. Les silos se développaient, car c’est ainsi que les données étaient collectées et stockées.

Culture d’entreprise

En lien avec ce qui a été décrit ci-dessus, de nombreux services sont habitués à travailler chacun dans son univers propre. Chaque département a son propre jargon, ses processus spécifiques et des défis à relever. Si les équipes sont physiquement séparées et qu’elles appliquent leurs propres processus, pour atteindre des objectifs qui leur sont dédiés, les collaborateurs se considèrent naturellement comme une entité à part entière, distincte des autres. Cette culture de la séparation s’applique aussi aux données. Si l’équipe commerciale et l’équipe marketing travaillent toutes deux avec des données clients, la culture de l’entreprise peut les encourager à séparer leurs données, sans même que cela pose question. Le partage des données à l’échelle de l’entreprise est un objectif relativement nouveau. Les différents départements ont jusqu’à présent été peu encouragés à suivre cette direction.

Technologiques

Les outils technologiques et les systèmes de gestion des données utilisés par de nombreuses entreprises les ont précipitées vers des silos de données. Les différents départements ont encore tendance à mener leurs opérations grâce à des outils technologiques qui leur sont propres, tels que des feuilles de calcul, des logiciels comptables ou des solutions CRM comme Salesforce. Les systèmes historiques (legacy) n’ont pas été conçus pour faciliter le partage des données. Chaque solution stocke et gère les données de différentes manières. Qui plus est, ces données sont souvent la propriété de l’éditeur de la solution, ce qui rend difficile le partage de datasets avec les collaborateurs d’autres services.

Quatre façons de tuer silencieusement votre entreprise grâce aux silos de données

Tous les départements d’une société poursuivent un objectif commun. Bien qu’ils fonctionnent séparément, ils sont également interdépendants. Par exemple, une partie des données que le service financier crée et gère, peut servir à la direction générale, ou à d’autres départements, pour mener des analyses.

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

Tôt ou tard, les silos de données deviennent un obstacle à la réussite. Voici quatre façons dont les silos de données nuisent aux entreprises :

1.    Les silos entravent la visualisation des données

Les silos empêchent le partage de données pertinentes. L’analyse de chaque service est limitée par sa propre vision. Il n’y a aucun espoir de découvrir les sources d’inefficacité à l’échelle de l’entreprise sans une vue d’ensemble des données. Comment trouver des opportunités cachées en matière d’économies de coûts d’exploitation, par exemple, si les données relatives à l’exploitation et aux coûts ne sont pas consolidées ?

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

Lorsque les données sont cloisonnées, des informations identiques sont souvent stockées dans différentes bases de données, ce qui entraîne des incohérences entre les données des différents services. Lorsque les données vieillissent, elles peuvent devenir moins précises et donc moins utiles. Par exemple, si les données médicales d’un même patient sont stockées dans différents systèmes, ces données peuvent cesser d’être synchronisées avec le temps.

3.    Les silos de données gaspillent des ressources

Lorsque les mêmes informations sont stockées à différents endroits ou lorsque des collaborateurs téléchargent des données dans leur espace de stockage, qu’il soit personnel ou partagé, les ressources en souffrent. La rationalisation des données en une seule source libère des capacités de stockage précieuses et soulage le service IT de l’achat et de la maintenance d’espaces de stockage qui deviennent parfois superflus. Par exemple, si de nombreux collaborateurs extraient des données à analyser dans une feuille de calcul, chaque téléchargement est une copie redondante des données existantes.

4.    Les silos de données sont un frein au travail collaboratif

La culture d’entreprise crée des silos et les silos la renforcent. Les entreprises axées sur les données considèrent la coopération interne comme un outil puissant pour identifier et exploiter de nouvelles idées. Afin d’encourager cette coopération, les différents services ont besoin de solutions pour partager leurs données. Lorsque les données sont difficiles ou impossibles à partager, la capacité de coopération faiblit.

Comment supprimer les silos de données, en 4 étapes

Les réponses aux silos sont à la fois technologiques et organisationnelles. Le fait de centraliser des données pour les analyser est nettement facilité avec le cloud. Les outils cloud rationalisent le processus de collecte des données dans un espace et un format communs pour une analyse efficace. Ce qui nécessitait autrefois des semaines, des mois voire des années peut désormais être accompli en quelques jours ou quelques heures seulement.

1.    Communiquez sur la gestion du changement

Si la culture d’entreprise peut engendrer des silos de données, elle représente aussi la clé de leur suppression. Communiquez sur les avantages que représente le partage des données afin que vos collaborateurs comprennent les changements en cours. Communiquez également sur les problèmes qui concernent les silos, notamment l’intégrité des données et la nécessité de rester compétitif. Le changement de culture est un projet de grande envergure, c’est pourquoi la direction doit faire preuve d’un réel engagement.

2.    Développez un moyen de centraliser vos données

Dans le domaine des systèmes de gestion des données, le meilleur moyen de réduire les silos est de regrouper toutes les données d’entreprise dans un data warehouse basé dans le cloud ou dans un data lake, un référentiel de données centralisé optimisé pour une analyse efficace. Les données provenant de sources disparates seront ainsi homogénéisées et consolidées. Un accès pourra facilement être accordé à différents collaborateurs ou équipes, pour répondre aux besoins de l’entreprise tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des données.

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3.    Intégrez les données

L’intégration efficace et précise des données est un moyen sûr qui permet d’éviter la création de silos de données. Différentes méthodes peuvent être utilisées.

Rédaction de scripts
Les entreprises peuvent charger le service IT d’écrire des scripts en SQL, Python ou autres langages pour transférer les données des sources cloisonnées vers un data warehouse. L’inconvénient des scripts est qu’ils peuvent être complexes. Plus le nombre de sources de données est important, plus la complexité augmente. Les changements dans les sources de données nécessitent la mise à jour des scripts. La maintenance de l’intégration codée à la main devient une contrainte en termes de temps et d’argent pour les équipes IT.

Les outils ETL on-premise
Les outils ETL (Extract Transform Load) et ELT automatisent le processus de déplacement des données depuis diverses sources vers le data warehouse. Ces outils extraient les données de différentes sources, les convertissent en 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 sophistiqués rendent le processus ETL toujours plus facile et plus rapide. L’ETL basé dans le cloud tire parti de l’infrastructure du fournisseur de cloud, ce qui inclut un data warehouse et des outils ETL conçus pour fonctionner efficacement dans leur environnement. L’ETL supprime les silos en fournissant les moyens technologiques de rassembler les données de différentes sources dans un lieu centralisé pour l’analyse. L’ETL permet de gérer les problèmes d’intégrité des données, afin que chaque collaborateur puisse travailler avec des données actualisées.

4.    Établissez un accès managé en self-service

Lorsque les données sont centralisées et intégrées, vous créez également la possibilité de centraliser leur accès et leur contrôle grâce à un framework de gouvernance des données. Des politiques d’accès aux données robustes facilitent l’analyse en self-service, de sorte que les utilisateurs professionnels autorisés puissent facilement accéder aux données dont ils ont besoin, sans les difficultés ou délais fréquemment rencontrés lorsque le personnel IT doit contrôler les accès.

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Le cloud et l’avenir du 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, en déplacement ou dans différentes filiales.

Les solutions de données dans le cloud contribuent à éliminer les obstacles technologiques à la coopération et offrent une solution prête à l’emploi pour connecter des données cloisonnées. En utilisant un processus ETL établi pour éliminer les données non pertinentes et les doublons, les entreprises peuvent rapidement ajouter de nouvelles données ou des données mises à jour à un data warehouse basé dans le cloud. Cela permet à différents services de travailler de manière collaborative, tout en disposant de données de qualité, actualisées et disponibles en temps voulu sur une plateforme unique, accessible et évolutive.

Les technologies et data warehouses dans le cloud rassemblent des unités business disparates en un écosystème cohérent. Les data analysts disposent ainsi d’une vue plus globale sur la façon dont leur travail affecte toute l’entreprise mais aussi sur la manière dont le travail des autres influence le leur. L’accès aux données à l’échelle de toute l’entreprise offre aux analystes une vue à 360 degrés.

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 technologie cloud a été optimisée pour rendre concrète cette centralisation.

Des milliers d’organisations dans le monde choisissent de centraliser leurs données dans le cloud avec Talend Data Fabric. Talend simplifie l’intégration de données ETL, la gouvernance des données, la sécurité et la conformité règlementaire, tout en permettant à chaque département d’accéder aux données sans cloisonnement. Par exemple, Covanta, un fournisseur d’énergie verte produite à partir de déchets, a choisi de privilégier la suppression de ses silos internes afin de mieux collecter, gérer, transformer et partager ses données. Une fois que les départements de l’entreprise ont communiqué en temps réel avec une source de vérité partagée, ils ont pu facilement trouver et réduire les inefficacités. Convanta a ainsi réduit de 10 % par an le coût de ses seules activités de maintenance.

Talend Data Fabric permet aux utilisateurs de toute l’entreprise de collaborer à l’aide d’une suite complète d’applications. C’est l’unique moyen pour simplifier le processus de suppression définitive des silos. Testez Talend Data Fabric et découvrez par vous-même comment Talend peut vous aider à éliminer les silos internes, améliorer les opérations et dynamiser votre chiffre d’affaires, à travers une variété de cas d’utilisation. Nous vous aiderons à vous débarrasser des silos de données, afin que vos dirigeants aient toujours une compréhension exhaustive des données de leur entreprise.