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Les silos de données sont des ensembles de données accessibles uniquement à une partie de l entreprise, isolés du reste de l'organisation. Voici pourquoi les Data Silos posent problème, et comment les éviter…
Les données sont désormais un atout indispensable pour les entreprises de tous les secteurs. Elles permettent de prendre de meilleures décisions, et donc de gagner un avantage sur la concurrence. À l'inverse, les entreprises qui font fi de l'analyse de données risquent d'être rapidement dépassées par leurs rivaux.
Malheureusement, les données ne peuvent pas toujours être considérées comme des sources fiables. Ce problème peut être causé par différents phénomènes, et notamment par les silos de données ou Data Silos.
Qu'est-ce qu'un silo de données ?
Un silo de données est un ensemble de données brutes auquel a accès un département d'une entreprise, mais pas le reste de l'organisation.
Il engendre un manque de transparence et d'efficacité dont les conséquences peuvent se révéler désastreuses sur le long terme.
Quelles sont les causes des silos de données ?
Les silos de données peuvent apparaître pour plusieurs raisons. L'une des causes principales est la croissance de l'entreprise.
En effet, lorsqu'une organisation devient trop importante, il devient difficile de faire circuler les données entre les départements. Plus le nombre de départements, de bureaux, et d'employés augmente, plus la communication se complexifie.
De même, lorsque la croissance est trop rapide, la structure de l'entreprise est modifiée et le passage des données entre les différentes étapes de la hiérarchie devient fastidieux. On peut aussi voir survenir une compétition entre les employés, et certaines équipes refuseront volontairement de transférer leurs données pour empêcher les autres d'en profiter…
L'autre cause principale des silos de données est directement liée à la technologie. Si les entreprises ne disposent pas des technologies et applications nécessaires au transfert d'informations, il devient difficile de faire circuler les données.
De plus, certaines équipes peuvent être mieux formées à l'usage des technologies de transfert de données que d'autres. Ces dernières pourront donc rencontrer des difficultés à accéder aux mêmes informations.
Quels problèmes posent les silos de données ?
Les silos de données posent de multiples problèmes. Tout d'abord, ils créent un environnement moins collaboratif au sein de l'entreprise.
Chaque équipe travaille indépendamment, et se contente de l'accès à ses propres données. L'organisation s'en trouve divisée, les équipes ne peuvent collaborer sur des projets, et il est donc impossible de partager une vision commune.
Par ailleurs, les silos de données tendent à ralentir l'entreprise. Chaque équipe doit attendre de s'apercevoir qu'elle a besoin de données auxquelles elle n'a pas accès, pour ensuite chercher où se trouvent ces données au sein de l'entreprise, obtenir l'accès à ces données manuellement, et enfin les analyser pour ses propres besoins. En plus de représenter une perte de temps considérable, ce processus est si lent que les données peuvent être obsolètes lorsqu'une équipe y accède enfin.
Les silos de données représentent aussi un gâchis d'espace de stockage. Si chaque employé ayant besoin des mêmes données les entrepose dans le dossier de son propre département, les informations seront stockées avec une redondance inutile.
Ceci entraîne des dépenses superflues. Il serait donc plus avantageux de mettre toutes les données à disposition des différents départements à partir d'une plateforme centralisée accessible à tous les employés au sein de l'entreprise.
Enfin, les silos de données peuvent compromettre la précision des données. Comme évoqué auparavant, les données entreposées en silo peuvent devenir obsolètes au fil du temps. Elles deviennent alors erronées, et donc inutilisables.
De plus, chaque équipe peut avoir accès à sa propre version des mêmes données. Les analyses seront donc fondées sur des informations qui ne sont plus vraies, et pourront conduire à la prise de mauvaises décisions.
Comment lutter contre les silos de données ?
Il existe plusieurs solutions pour lutter contre la formation de Data Silos. Tout d'abord, il est possible de choisir une nouvelle plateforme afin d'unifier le Data Management.
Plutôt que de laisser chaque équipe utiliser un logiciel différent, il est préférable que tous les départements se servent de la même plateforme. En consolidant toutes les données de cette manière, il sera plus simple de les partager entre les départements.
Pour les informations fréquemment modifiées, le Cloud constitue une solution pertinente en particulier pour les volumes de données modérés. Les données peuvent être stockées au sein d'une archive Cloud unique plutôt que dans de multiples silos. Les backups permettent d'assurer l'intégration des données entre tous les membres et départements de l'entreprise. C'est pourquoi de plus en plus d'entreprises se tournent vers les solutions de backups ou d'archivage Cloud.
Beaucoup d'organisations se tournent aussi vers les Data Warehouses : des répertoires permettant d'accueillir toutes les données collectées par les systèmes d'exploitation d'une même entreprise. Ces systèmes sont optimisés pour l'accès aux données et leur analyse, et permettent de profiter d'une vision à 360 degrés.
En outre, il convient pour les cadres de développer une culture de collaboration au sein de votre entreprise. Il n'est pas à exclure de créer un département spécialement dédié au renforcement de la solidarité entre les différentes équipes. Cette cohésion peut se développer au travers d'événements, ou de la mise en place d'une forme de règlement.
Enfin, il ne faut pas hésiter à prendre le temps de faire le tri dans les données. Même si la tâche est fastidieuse, éliminer les données obsolètes et isolées accumulées pendant des années est nécessaire à la mise en place d'un système de Data Management fiable et efficace.
Plusieurs solutions permettent de venir à bout de silos de données. Les entreprises disposant de l'expertise nécessaire peuvent utiliser des scripts en SQL ou Python pour écrire un code permettant l'extraction et le transfert des données. Il existe également des outils ETL (Extract, Transform, Load) sur site ou basés Cloud permettant d'automatiser le processus…
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