Introducción a los silos de datos: Qué son y por qué representan un problema

Los silos de datos son conjuntos de información gestionados por distintos departamentos o equipos que no comparten acceso con el resto de la organización. Imagine los silos de datos como islas de información desconectadas entre sí. Al crear barreras para el intercambio de información, los silos de datos dificultan el trabajo de todos. La buena noticia es que puede reducir los silos de datos, reforzar su ecosistema de datos y facilitar un acceso más rápido a la información, lo que se traduce en decisiones más ágiles y procesos más eficientes.

Un silo de datos es un conjunto de información aislada e inaccesible para otras áreas de la organización. Por ejemplo, los departamentos de Finanzas, Marketing o RR.HH. pueden necesitar diferentes datos para hacer su trabajo. Con el tiempo, crecen y mantienen sus propios sistemas. Sin embargo, los datos no se comparten y, a menudo, se duplican y son incoherentes. Asimismo, los equipos de TI suelen guardar información clave de la empresa en lagos o almacenes de datos, aunque el acceso a esos datos suele estar limitado a los equipos técnicos y no a toda la empresa.

Los silos de datos pueden frenar su transformación digital: dificultan la ampliación de procesos, generan ineficiencias operativas y complican la colaboración entre departamentos. En nuestro ejemplo, si el departamento de Marketing lleva a cabo una campaña exitosa pero el sistema financiero no está actualizado con datos de ventas exactos, la empresa no podrá proporcionar unos resultados financieros precisos al final del trimestre.

Con frecuencia, los silos de datos se desarrollan a medida que una organización crece y adopta nuevos sistemas o procesos. Antes de que la nube o sistemas como las plataformas de datos de clientes se volvieran omnipresentes, era común que cada departamento tuviera un sistema diferente.

La empresa promedio utiliza casi 900 aplicaciones y solo un tercio están integradas. El desafío radica en que las empresas se ven obligadas a adoptar complejas estrategias de datos. Quienes tratan de organizar sus datos, suelen desarrollar ecosistemas de datos masivos y complejos en lagos o almacenes de datos. Aunque estos ecosistemas logran centralizar los datos procedentes de múltiples fuentes, son difíciles de poner en práctica, ya que los datos permanecen estáticos y confinados en soluciones de back-end que no permiten utilizarlos en los flujos de trabajo ni en las aplicaciones que los equipos emplean para relacionarse con los clientes. Se quedan cortos en el último tramo de activación, dando lugar a experiencias de cliente insatisfactorias debido a datos fragmentados o inaccesibles.

Los silos de datos suelen surgir en estructuras organizativas en las que los departamentos trabajan con objetivos, KPI o prioridades diferentes. Cuando cada departamento gestiona su propio sistema o sus propios datos para cumplir objetivos específicos, el intercambio entre áreas pasa a un segundo plano. La falta de una gobernanza de datos unificada puede generar incoherencias en los procesos de recopilación, almacenamiento y acceso a la información. Las dinámicas de la oficina y la resistencia al cambio también desempeñan un papel importante, y los departamentos que no colaboran pueden ser reacios a compartir sus datos.

Los sistemas heredados y las tecnologías incompatibles suelen derivar en silos de datos. Las herramientas y plataformas de mayor antigüedad suelen carecer de las características y estándares necesarios para integrarse sin problemas con los sistemas modernos, lo que resulta en datos aislados y de difícil acceso o combinación. Cuando se introducen nuevas herramientas o plataformas, es posible que no estén diseñadas para funcionar con la infraestructura existente, lo que añade complejidad al problema. Como resultado, los datos quedan atrapados dentro de departamentos o sistemas específicos, dificultando así la creación de un entorno de datos unificado.

La comunicación deficiente entre departamentos también puede crear silos de datos. Cuando estos carecen de objetivos compartidos o no logran establecer canales abiertos para la colaboración, el intercambio de datos tiende a pasarse por alto. Si dispone de pocas herramientas compartidas o unos protocolos de estandarización mínimos, también podría estar limitando la conectividad de datos.

Es habitual que las fusiones y adquisiciones introduzcan nuevos silos de datos, ya que incorporan sistemas y formatos de datos dispares a la organización combinada. La limpieza, la estandarización y la integración meticulosa de los datos pueden abordar estos desafíos. Sin embargo, durante los procesos de fusión y adquisición es frecuente que estos esfuerzos fundamentales se retrasan o que los obstáculos de la integración resulten ser más complejos de lo previsto. En última instancia, los diferentes equipos dentro de la nueva organización acaban adaptándose a los silos de datos, pese a las ineficiencias que provocan.

Los silos de datos pueden influir negativamente en su negocio. Así es como frenan el progreso de su organización.

Según el informe “Estado del cliente conectado” de Salesforce, el 76% de los clientes espera interacciones coherentes en todos los departamentos. No obstante, el 54% considera que, por lo general, los equipos de ventas, atención al cliente y marketing no intercambian información.

Contar con una visión integral del cliente ofrece a toda la organización acceso a información precisa y actualizada, para que cada interacción mantenga siempre los más altos estándares. En cambio, los silos de datos dificultan la creación de un perfil de cliente unificado. Sin una visión unificada de sus clientes, es casi imposible ofrecer un marketing, ventas o atención al cliente personalizados.

Los silos de datos le brindan una visión incompleta de su negocio y sus clientes. Sin datos unificados, sus departamentos trabajan con vistas fragmentadas de los clientes y con información incompleta o inexacta. Por ejemplo, su equipo de ventas puede estar analizando datos de clientes desactualizados y el de marketing trabajando con datos demográficos incorrectos, lo que acaba derivando en campañas poco eficaces.

Los datos almacenados en distintos silos, sin barreras de seguridad ni gobernanza estandarizadas son más difíciles de supervisar y proteger, lo que aumenta el riesgo de violaciones de datos y sanciones regulatorias. Los informes o mediciones contradictorios también pueden socavar su confianza en los datos de su organización, lo que genera dudas a la hora de actuar. Esta desconfianza crea un efecto dominó que puede limitar la capacidad de su empresa para tomar decisiones basadas en datos.

Los silos de datos pueden aumentar sus costes operativos de almacenamiento, mantenimiento e integración, ya que el mantenimiento de fuentes de datos dispares en distintas ubicaciones conlleva costes adicionales. Además, las ineficiencias, los desafíos con la toma de decisiones basada en datos y las oportunidades comerciales perdidas causadas por datos inaccesibles se suman a la pérdida de tiempo y dinero. Además, cuando intenta utilizar información procedente de varios silos de datos, probablemente deba resolver discrepancias, un proceso que puede resultar costoso y requerir mucho tiempo.

Los silos de datos obstaculizan el trabajo en equipo, dado que limitan el acceso a información crítica. Este aislamiento puede crear una mentalidad de “nosotros contra ellos”, en la que los departamentos priorizan sus propios objetivos por encima de la cohesión organizativa. Con el tiempo, los silos contribuyen a crear sentimientos de frustración y desconexión dentro de la empresa.

Ahora que la IA está en la agenda de todos los directores generales y juntas ejecutivas, los datos han ganado un nuevo enfoque. Todos saben que el rendimiento de la IA, incluida la IA agéntica, depende de la calidad de los datos subyacentes. Los datos unificados y limpios impulsarán sus algoritmos y agentes IA para automatizar tareas, mejorar la eficiencia operativa y personalizar la experiencia de clientes y empleados.

Tomemos como ejemplo el marketing. Los especialistas en marketing saben que una segmentación precisa resulta en campañas más eficaces. Ahora, los agentes IA pueden segmentar la audiencia con precisión y velocidad. En el ecosistema de Salesforce, puede interactuar con agentes IA mediante solicitudes en lenguaje natural para describir su público objetivo ideal. El agente IA basará esa solicitud en los datos unificados de Data Cloud y segmentará su audiencia en función de los atributos deseados. Sin embargo, si los datos de sus clientes están atrapados en silos, duplicados y llenos de errores, no podrá aprovechar las ventajas que ofrece la IA. En este ejemplo, la segmentación podría no ser lo suficientemente precisa o inclusiva.

¿Cómo saber si tiene silos de datos? Estas son algunas señales clave:

• Sistemas de propiedad de un departamento con acceso limitado desde los demás departamentos.
• Datos atrapados en sistemas como lagos o almacenes de datos dentro o fuera de su organización.
• Datos duplicados en formatos incoherentes.
• Integración limitada entre sistemas.
• Largas demoras para obtener acceso a los datos necesarios en el momento oportuno.

¿Cómo puede abordar y resolver los problemas de los silos de datos? Un buen primer paso es llevar a cabo una auditoría interna para identificar los flujos y repositorios de datos de su organización. Tenga en cuenta dónde se almacenan los datos, quién los usa y cómo, quién tiene acceso a ellos y qué departamentos los necesitan y con qué fines.

Los comentarios de los empleados también pueden ayudarle a identificar los silos de datos. Los empleados que interactúan con frecuencia con los sistemas de datos pueden ofrecer información sobre los obstáculos que encuentran y describir qué les falta para hacer su mejor trabajo. Para empezar, puede enviar encuestas a sus equipos u organizar grupos de trabajo para conocer los obstáculos que afrontan e identificar cómo conectar los silos de datos.

Un siguiente paso sería enumerar y categorizar los problemas según su prioridad. Céntrese primero en aquellos con el mayor impacto en las operaciones y la toma de decisiones. Por ejemplo, los silos de datos de clientes pueden tener prioridad sobre los flujos de trabajo internos menos críticos.

Los silos de datos no van a desaparecer de la noche a la mañana, pero es posible conectarlos. A continuación se incluyen cuatro prácticas recomendadas.

Los sistemas obsoletos o desconectados a menudo perpetúan los silos, por lo que es una buena idea priorizar las tecnologías y herramientas de integración de datos. Las plataformas de datos fiables, como Data Cloud, pueden integrarse con sus lagos y almacenes de datos existentes y unificar de forma segura sus fuentes de datos externas e internas, brindándole una visión integral de sus clientes. Una plataforma de datos de clientes como Data Cloud también impulsará sus iniciativas de IA y de la IA agéntica.

Defina y aplique prácticas recomendadas de calidad de datos mediante estándares y protocolos comunes para toda la organización, que establezcan cómo deben recopilarse, almacenarse, protegerse y compartirse. La creación de un comité de gobernanza de datos que supervise estos procesos refuerza la responsabilidad y el cumplimiento normativo continuo. También puede utilizar herramientas o marcos, como soluciones de gestión de datos maestros (MDM) , para garantizar la estandarización.

Conectar los silos de datos requiere promover una cultura de colaboración en toda la empresa, y ese cambio debe venir del equipo de liderazgo, que puede actuar como motor de la colaboración en cada área. Considere formar equipos multifuncionales, organizar reuniones colaborativas periódicas e implementar proyectos compartidos. Explique por qué reducir los silos es beneficioso para todos en su organización y ofrezca incentivos compartidos que motiven a los empleados a priorizar el trabajo en equipo. Los programas de formación también pueden reforzar el valor de la colaboración y enseñar a los empleados cómo trabajar juntos y compartir datos de manera eficaz.

Las políticas de gobernanza de datos sólidas proporcionan el marco necesario para mantener un intercambio de datos coherente, garantizar la seguridad y privacidad de los datos y conectar los silos con el tiempo. Comience por definir funciones y responsabilidades claras para la propiedad de los datos, con responsabilidad en cada etapa del ciclo de vida de los datos. Establezca políticas para llevar a cabo auditorías de datos y verificaciones de cumplimiento periódicas para mantener la calidad de los datos y abordar los problemas de manera proactiva.