Introduction aux Data Silos : de quoi s’agit-il et pourquoi sont-ils problématiques ?

Les Data Silos sont des ensembles de données qui sont généralement gérés par différents départements ou groupes et inaccessibles en dehors de ces équipes. Les Data Silos sont des îlots d’information. Ils constituent des obstacles au partage de l’information et rendent le travail plus difficile pour tout le monde. La bonne nouvelle, c’est que vous pouvez prendre des mesures pour supprimer les silos, améliorer la santé de votre écosystème et accélérer l’accès à vos données, afin de prendre de meilleures décisions, plus rapidement, et de faciliter les opérations.

Un silo est constitué de données isolées qui sont non accessibles à certaines parties de votre organisation. Par exemple, les services des finances, du marketing, des ressources humaines et d’autres services peuvent avoir besoin de données différentes pour effectuer leur travail. Au fil du temps, ils développent et entretiennent alors leurs propres systèmes. Mais les données n’étant jamais partagées entre ces différents services, elles finissent souvent par être dupliquées et incohérentes. En outre, les équipes informatiques stockent souvent les données critiques de l’entreprise dans des data lakes ou des entrepôts de données ; ces informations ne sont alors accessibles qu’aux équipes techniques et non à l’ensemble de l’entreprise.

Les Data Silos peuvent freiner votre transformation digitale ; vous ne serez pas en mesure de faire évoluer efficacement vos processus, vos opérations seront truffées d’inefficacités et la collaboration entre les départements sera difficile. Autre exemple : si l’équipe marketing mène une campagne réussie, mais que le système financier n’est pas mis à jour avec des données de vente précises, l’entreprise ne sera alors pas en mesure de présenter des résultats financiers exacts à la fin du trimestre.

Les Data Silos se développent souvent au fur et à mesure que votre organisation évolue et adopte de nouveaux systèmes ou processus. L’existence de systèmes distincts pour chaque département était également une pratique courante avant l’avènement du « cloud » ou avant que des systèmes tels que les plates-formes de données clients ne se généralisent.

L’entreprise moyenne utilise près de 900 applications et seulement un tiers d’entre elles sont intégrées. Le défi réside dans les stratégies de données complexes que les entreprises sont obligées d’employer. Ceux qui ont tenté d’organiser leurs données finissent souvent par créer des écosystèmes de données massifs et complexes à travers des data lakes, des data lake houses et des entrepôts de données. Bien qu’ils parviennent à centraliser des données provenant d’un large éventail de sources, ces écosystèmes sont difficiles à mettre en œuvre, car les données restent statiques et bloquées dans des solutions back-end qui ne sont pas conçues pour une utilisation dans les processus quotidiens ou pour les applications dont les équipes commerciales ont besoin lors de leurs interactions avec les clients. Elles échouent à franchir la « dernière étape » de l’activation, ce qui se traduit par de mauvaises expériences client dues à des données fragmentées ou indisponibles.

Les Data Silos résultent souvent de structures organisationnelles dans lesquelles les départements suivent des objectifs, des indicateurs de performance ou des priorités qui leur sont propres. Lorsque chaque service de votre entreprise gère son propre système ou ses propres données en vue d’atteindre des objectifs spécifiques, le partage devient secondaire. Si vous ne disposez pas d’une gouvernance unifiée des données, vous risquez de constater des incohérences dans la manière dont les données sont collectées, stockées et consultées. Les dynamiques internes et la résistance au changement jouent également un rôle important, et certains départements peuvent hésiter à partager leurs informations faute de collaboration.

Les systèmes existants et les technologies incompatibles conduisent souvent à des Data Silos. Ces anciens outils et plates-formes ne disposent souvent pas des caractéristiques et des normes nécessaires pour s’intégrer de manière transparente aux systèmes modernes, ce qui rend les données isolées, voire difficiles à accéder ou à combiner. Lorsque de nouveaux outils ou de nouvelles plates-formes sont introduits, ils peuvent ne pas être conçus pour fonctionner avec l’infrastructure en place, ce qui complique encore le problème. En conséquence, les données sont piégées dans des départements ou des systèmes spécifiques, ce qui rend difficile la mise en place d’un environnement unifié de données.

Une mauvaise communication entre vos services peut également créer des Data Silos. Lorsque les départements n’ont pas d’objectifs communs ou ne parviennent pas à établir des canaux de collaboration ouverts, le partage des données a tendance à être négligé. Si vous ne disposez que de peu d’outils partagés ou de protocoles de standardisation, vous risquez également de limiter la connectivité des données.

Les fusions et acquisitions introduisent souvent de nouveaux Data Silos en amenant des systèmes et des formats de données disparates dans l’organisation fusionnée. Le nettoyage, la standardisation et l’intégration méticuleuse des données peuvent permettre de relever ces défis. Cependant, ces initiatives clés prennent souvent du retard et l’intégration s’avère plus complexe que prévu. En fin de compte, les différentes équipes de la nouvelle organisation n’ont souvent pas d’autre choix que de composer avec les Data Silos, même s’ils sont source d’inefficacité.

Les Data Silos peuvent nuire à votre entreprise. Voici quelques-unes des façons dont ils vous empêchent d’avancer.

D’après le rapport « Focus sur le client connecté » de Salesforce, 76 % des clients attendent de l’ensemble des services qu’ils offrent des interactions cohérentes. Cependant, 54 % déclarent avoir l’impression que les ventes, le service client et le marketing ne communiquent pas entre eux.

Une vue à 360 degrés de vos clients permet à tous les membres de votre organisation d’accéder aux mêmes données précises, de sorte que chaque interaction est de haute qualité. Les Data Silos, en revanche, rendent difficile la création d’un profil client unifié. Et sans une vision unifiée de vos clients, il est pratiquement impossible de personnaliser le marketing, les ventes ou le service client.

Les Data Silos vous donnent une vision incomplète de votre entreprise et de vos clients. Sans données unifiées, vos départements travaillent à partir de vues fragmentées des clients et d’informations incomplètes ou inexactes. Par exemple, votre équipe commerciale peut analyser des données clients obsolètes et votre équipe marketing travailler avec des données démographiques inexactes, ce qui conduit à des campagnes infructueuses.

Les données stockées dans de multiples silos, sans garde-fous de sécurité et de gouvernance standardisés, sont plus difficiles à contrôler et à protéger. Cela expose l’entreprise à des risques de violations de données et de sanctions réglementaires. Des rapports ou indicateurs contradictoires peuvent également ébranler la confiance dans vos données et introduire des hésitations dans vos prises de décisions. Cette méfiance a un effet domino qui peut limiter la capacité de l’entreprise à s’appuyer sur les données pour piloter ses choix.

Les Data Silos peuvent faire grimper vos coûts opérationnels liés au stockage, à la maintenance et à l’intégration, car cela vous oblige à gérer des sources d’informations dispersées. De plus, les inefficacités, les difficultés à prendre des décisions basées sur les données et les opportunités manquées liées à l’inaccessibilité des informations se traduisent par une perte de temps et d’argent. Par ailleurs, lorsque vous tentez de combiner les informations issues de plusieurs silos, il vous faudra souvent remédier aux écarts de données, ce qui peut s’avérer long et coûteux.

Les Data Silos étouffent le travail d’équipe en limitant l’accès aux informations critiques. Cet isolement peut même créer des oppositions, vos différents départements donnant la priorité à leurs propres objectifs plutôt qu’à la cohésion de l’organisation. Au fil du temps, les silos contribuent à créer des sentiments de frustration et de désengagement au sein de votre entreprise.

L’IA étant au cœur des priorités des PDG et des conseils d’administration, les données sont devenues un enjeu stratégique. Tout le monde sait que la valeur de l’IA et de l’IA agentique est équivalente à celle des données sur lesquelles elles s’appuient. Des données propres et unifiées alimentent vos algorithmes et vos agents IA, ce qui permet d’automatiser des tâches, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de personnaliser les expériences pour vos clients comme pour vos collaborateurs.

Prenons l’exemple du marketing. Les marketeurs savent qu’un ciblage précis permet de mener des campagnes plus efficaces. Les agents IA peuvent désormais segmenter les audiences avec précision et rapidité. Dans l’écosystème Salesforce, vous pouvez discuter avec des agents IA en utilisant des prompts en langage naturel pour décrire votre public cible idéal. L’agent IA ancrera ce prompt dans les données unifiées de Data Cloud et segmentera votre audience en fonction des attributs souhaités. Mais si vos données clients sont piégées dans des silos, dupliquées et truffées d’erreurs, vous ne pourrez pas profiter des avantages de l’IA. En effet, dans cet exemple, le ciblage et la segmentation peuvent ne pas être suffisamment précis ou inclusifs.

Comment savoir si vous êtes confronté à des Data Silos ? Voici quelques signaux clés.

• Systèmes appartenant aux départements et dont l’accès est limité en dehors des départements eux-mêmes
• Données piégées dans des systèmes tels que des data lakes ou des entrepôts de données, à l’intérieur ou à l’extérieur de votre organisation
• Données dupliquées dans des formats incohérents
• Intégration limitée entre les systèmes
• Longs délais d’accès aux données au moment où vous en avez besoin

Comment résoudre les problèmes de Data Silos ? Une bonne première étape consiste à réaliser un audit interne afin de cartographier les flux de données et les référentiels de votre organisation. Notez où les données sont stockées, qui les utilise et comment, qui y a accès, quels services en ont besoin et à quelles fins.

Le retour d’information des collaborateurs est un autre moyen d’identifier les silos. Les collaborateurs qui interagissent fréquemment avec les systèmes de données peuvent expliquer les obstacles qu’ils rencontrent et décrire les informations qui leur manquent pour accomplir au mieux leur travail. Pour commencer, vous pouvez donc envoyer des enquêtes à vos équipes ou organiser des groupes de discussion pour connaître les blocages et identifier les moyens de remédier aux Data Silos.

L’étape suivante consiste à dresser la liste des problèmes et à les classer par ordre de priorité en vue de leur résolution. Concentrez-vous d’abord sur ceux qui ont le plus d’impact sur les opérations et la prise de décision. Par exemple, les silos de données client peuvent prendre le pas sur des processus internes moins critiques.

Vos Data Silos ne vont pas disparaître du jour au lendemain. Mais il existe des solutions pour les connecter. Découvrez quatre bonnes pratiques.

Les systèmes obsolètes ou déconnectés perpétuent souvent les silos. Une bonne idée serait donc de donner la priorité à des technologies et des outils d’intégration des données. Les plates-formes de données fiables, telles que Data Cloud, peuvent s’intégrer à vos data lakes et entrepôts de données, et unifier en toute sécurité vos sources de données externes et internes, vous offrant ainsi une vue complète de vos clients. Une plate-forme de données clients comme Data Cloud alimente également vos processus basés sur l’IA ou l’IA agentique.

Mettez en place et faites respecter de bonnes pratiques de qualité des données, comme des standards et protocoles applicables à l’ensemble de l’organisation qui précisent comment les données doivent être collectées, stockées, protégées et partagées. La création d’un comité de gouvernance des données, chargé de superviser ces efforts, peut renforcer la responsabilité et la conformité en continu. Vous pouvez également utiliser des outils ou des frameworks tels que les solutions de gestion des données de référence (MDM) pour garantir la standardisation.

La réduction des Data Silos commence par la promotion d’une culture collaborative au sein de votre organisation. Cela passe par l’implication de votre équipe de direction qui doit promouvoir la coopération dans tous les aspects de votre activité. Envisagez de former des équipes transversales, d’organiser régulièrement des réunions collaboratives et de mettre en œuvre des projets communs. Expliquez pourquoi la réduction des silos est bénéfique pour tous les membres de votre organisation et proposez des incitations partagées qui motivent les collaborateurs à donner la priorité au travail d’équipe. La mise en place de programmes de formation peut également renforcer la valeur de la collaboration et apprendre aux collaborateurs à travailler efficacement ensemble et à partager leurs données.

De fortes politiques de gouvernance des données fournissent le framework dont vous avez besoin pour maintenir un partage cohérent des données, en garantir la sécurité et la confidentialité, et remédier aux silos au fil du temps. Commencez par définir clairement les rôles et les responsabilités en matière de propriété des données, avec une obligation de rendre compte à chaque étape du cycle de vie des données . Établissez des politiques prévoyant des audits réguliers des données et des contrôles de conformité afin de maintenir la qualité des données et de traiter les problèmes de manière proactive.