Silos di dati: cosa sono e perché sono un problema.

I silos di dati sono raccolte di informazioni compartimentate. Spesso sono gestiti da reparti o gruppi diversi e rimangono inaccessibili al resto dell'organizzazione. Sono come isole difficili da raggiungere. Creando barriere alla condivisione delle informazioni, i data silos rendono il lavoro più difficile per tutti. La buona notizia è che esistono modi per abbattere questi compartimenti stagni. Così potrai migliorare il tuo ecosistema di dati e accelerare l’accesso alle informazioni, per prendere decisioni più rapide e agire con più efficienza.

Un silos di dati è un insieme di informazioni isolato e non accessibile ad altre parti di un’organizzazione. Un esempio tipico: i reparti finanza, marketing e risorse umane hanno bisogno di dati diversi per le proprie attività e, con il tempo, ciascuno sviluppa e gestisce un proprio sistema. Il risultato è che i dati non vengono condivisi e spesso sono duplicati o incoerenti. Capita abitualmente, inoltre, che dati cruciali siano conservati in data lake o data warehouse sicuri, ma accessibili soltanto ai team IT, escludendo di fatto tutto il resto dell'azienda.

I silos di dati, quindi, ostacolano la trasformazione digitale. Oltre a complicare la scalabilità dei processi, rendono inefficienti le attività operative e meno agevole la collaborazione tra le diverse unità aziendali. Tornando al nostro esempio, se il marketing lancia una campagna di successo ma il sistema usato dal reparto finanze non riceve i dati di vendita aggiornati, l’azienda non potrà fornire risultati finanziari accurati a fine trimestre.

I silos di dati si creano man mano che le organizzazioni crescono e adottano nuovi sistemi o processi. Prima della diffusione del cloud o delle customer data platform, era comune che ogni reparto adottasse un proprio strumento.

Oggi, un'azienda usa in media circa 900 applicazioni , ma solo un terzo di esse è collegata alle altre. In questo scenario, le imprese devono adottare strategie di gestione dei dati particolarmente complesse. Nel tentativo di strutturare le proprie informazioni, molte realtà hanno quindi sviluppato ecosistemi vasti e intricati, che comprendono data lake, data lakehouse e data warehouse. Sebbene queste soluzioni riescano a centralizzare i dati provenienti da fonti diverse, rimane poi il problema di tradurli in vantaggi per la pratica operativa: se le informazioni restano statiche e bloccate in soluzioni back-end non producono un'attivazione dei dati nei flussi di lavoro quotidiani o nelle applicazioni che i team usano per interagire con i clienti. In particolare l'attivazione fallisce all'"ultimo miglio", causando una customer experience scadente perché i dati sono disconnessi o non disponibili.

I silos di dati spesso si sviluppano in strutture aziendali in cui i reparti operano con obiettivi, KPI o priorità differenti. Quando ogni divisione gestisce i propri sistemi per raggiungere scopi specifici, la condivisione interfunzionale passa in secondo piano. La mancanza di una governance dei dati unificata, inoltre, può produrre incoerenze nelle modalità di raccolta, archiviazione e accesso alle informazioni. Anche le dinamiche interne di alcuni uffici e la resistenza al cambiamento giocano un ruolo: i reparti abituati a collaborare poco spesso condividono con riluttanza.

I sistemi legacy e le tecnologie non compatibili ‌sono tra le cause più comuni dei silos di dati. Gli strumenti più datati, infatti, in genere non hanno le funzionalità o gli standard necessari per integrarsi in modo fluido nelle piattaforme moderne, creando sacche di dati isolati. Accedervi o combinarli ad altri set di informazioni diventa così una complicazione. Quando vengono introdotti nuovi sistemi, può accadere che non siano progettati per collaborare con l’infrastruttura esistente, aggravando ulteriormente il problema. Il risultato? I dati restano intrappolati all’interno di reparti o sistemi specifici, rendendo difficile instaurare una gestione delle informazioni davvero unificata.

Anche una comunicazione carente tra reparti può portare alla formazione di data silos. Quando i team non hanno gli stessi obiettivi o non stabiliscono canali di collaborazione aperti, si tende a trascurare la condivisione delle informazioni. Se poi mancano strumenti condivisi o protocolli di standardizzazione, l'interconnessione dei dati si riduce ulteriormente.

Processi di fusione e acquisizione aziendale producono spesso nuovi silos di dati, poiché riuniscono sistemi e formati diversi all’interno della nuova organizzazione. Attività come pulizia, standardizzazione e integrazione accurata dei dati possono risolvere questi problemi, ma in molti casi si finisce per rimandarle al termine dell'M&A oppure si riscontrano difficoltà di integrazione più complesse del previsto. Alla fine i diversi team della nuova struttura aziendale si ritrovano ad aggirare i silos di dati invece di eliminarli, sebbene ciò comporti inefficienze operative.

I silos di dati possono impattare negativamente sulla tua azienda in diversi modi. Vediamone alcuni.

Secondo il report “State of the Connected Customer” di Salesforce, il 76% dei clienti si aspetta interazioni fluide tra i vari reparti. Tuttavia, il 54% afferma che spesso vendite, assistenza e marketing non sembrano condividere le informazioni.

Una visione del cliente a 360 gradi permette all'intera organizzazione di accedere a dati allineati e aggiornati, garantendo una customer experience sempre di alto livello. I silos di dati, invece, rendono difficile creare un profilo cliente unificato e, senza questo approccio integrato, è quasi impossibile offrire esperienze personalizzate di marketing, vendita o assistenza.

I silos di dati restituiscono una visione frammentata dell’azienda e della clientela. Senza un’infrastruttura dati unificata, i reparti lavorano su informazioni incomplete o non accurate. Il team vendite, ad esempio, formula analisi su dati obsoleti, mentre il marketing si ritrova a utilizzare dati demografici imprecisi, avviando campagne di scarsa efficacia.

Quando le informazioni sono sparse in più sistemi senza standard di sicurezza e governance comuni, diventa più difficile monitorarle e proteggerle. Un simile scenario aumenta il rischio di accessi non autorizzati ai dati e di infrazioni normative con conseguenti possibili sanzioni. Report o metriche in contraddizione, inoltre, possono compromettere la fiducia nei propri dati aziendali, innescando un effetto domino che dall'esitazione nelle scelte porta all'incapacità dell’azienda di agire anche in presenza di dati a supporto.

I data silos fanno lievitare i costi di archiviazione, manutenzione e integrazione, poiché mantenere fonti di dati separate in più ambienti comporta spese aggiuntive. A queste si sommano inefficienze, difficoltà nelle decisioni basate sui dati, costi in termini di tempo e opportunità di business mancate a causa di informazioni inaccessibili. Quando si tenta di utilizzare dati provenienti da più silos, inoltre, spesso è necessario riconciliare le discrepanze, processo che richiede tempo e ulteriori risorse.

I silos di dati limitano il lavoro di squadra, perché impediscono ai reparti di accedere a informazioni importanti di altre unità aziendali. Questo può alimentare una mentalità del tipo “noi contro loro”, in cui ogni équipe si concentra sui propri obiettivi a discapito della coesione aziendale. Con il tempo, quindi, i "compartimenti stagni" causano anche frustrazione e un indebolimento del coinvolgimento del personale.

Da quando l'intelligenza artificiale è all'ordine del giorno di ogni CEO e consiglio direttivo, l'attenzione verso i dati è altissima. Come è risaputo, infatti, è la qualità dei dati a determinare la validità delle soluzioni AI e in particolare dell'AI agentica. Dati unificati e puliti alimentano algoritmi e agenti AI per automatizzare attività, migliorare l’efficienza operativa e personalizzare le esperienze di clienti e dipendenti.

Pensiamo al marketing: i marketer sanno che un targeting preciso si traduce in campagne più efficaci. Oggi le soluzioni agentiche possono segmentare i pubblici di riferimento con precisione e rapidità. Nell’ecosistema Salesforce, ad esempio, puoi dialogare con agenti AI tramite prompt in linguaggio naturale per descrivere il target ideale. L'agente AI si servirà delle informazioni unificate in Data Cloud per segmentare il mercato secondo le caratteristiche desiderate. Ma se i dati dei clienti sono bloccati in silos, duplicati in sistemi diversi o pieni di errori, i vantaggi offerti dall’AI non potranno essere sfruttati appieno. Va da sé che il targeting e la segmentazione risulteranno imprecisi e poco inclusivi.

Come capire se nella tua organizzazione esistono silos di dati? Ecco alcuni dei segnali principali:

• sistemi gestiti da singoli dipartimenti con accesso limitato agli altri
• dati intrappolati in data lake o data warehouse, interni o esterni alla propria azienda
• dati duplicati e in formati incoerenti
• integrazione limitata tra i diversi sistemi
• tempi lunghi per accedere ai dati necessari quando servono

Come iniziare a risolvere il problema dei silos di dati Un buon punto di partenza è condurre un’analisi interna per mappare i flussi e gli archivi di dati dell’organizzazione. È importante tracciare dove sono archiviati i dati, chi li utilizza e come, chi vi ha accesso e quali reparti ne hanno bisogno e per quali scopi.

Anche il feedback del personale può aiutare a individuare i silos. Chi ha a che fare quotidianamente con i sistemi di dati può segnalare gli ostacoli che incontra e le informazioni mancanti che impediscono di lavorare al meglio. Per cominciare, si possono inviare sondaggi ai team o organizzare focus group per comprendere meglio i punti critici e trovare modi per aprire i compartimenti stagni informativi.

Il passo successivo consiste nell'elencare e assegnare priorità ai problemi da risolvere. Inizialmente conviene concentrarsi su quelli con il maggiore impatto su operatività e processo decisionale. Ad esempio, i silos con dati dei clienti potrebbero essere più urgenti rispetto a flussi di lavoro interni meno critici.

I data silos non si abbattono dall’oggi al domani, ma è possibile lavorare per interconnetterli. Ecco quattro buone pratiche da attuare.

Le informazioni rimangono compartimentate perché sono in sistemi obsoleti o disconnessi. È importante, quindi, dare priorità a strumenti e tecnologie di integrazione dei dati. Piattaforme affidabili come Data Cloud possono integrarsi con data lake e data warehouse esistenti, unificando in modo sicuro fonti di dati interne ed esterne, per fornire una visione a 360° dei clienti. Una Customer Data Platform come Data Cloud diventa così una solida base per implementare l'intelligenza artificiale e gli agenti AI.

Definire e implementare buone pratiche di pulizia dei dati, stabilendo standard e protocolli comuni a tutta l'organizzazione su come i dati devono essere raccolti, archiviati, protetti e condivisi. L'istituzione di un comitato di data governance che supervisioni queste attività può rafforzare il senso di responsabilità e mantenere costante la conformità. Ci si può anche avvalere di strumenti o framework master data management (MDM) per assicurare la standardizzazione.

Superare i silos di dati richiede una cultura aziendale orientata al lavoro sinergico, promossa innanzitutto dal team dirigenziale che deve incentivare la collaborazione in ogni aspetto del business. Può essere utile formare team interdisciplinari, organizzare spesso incontri collaborativi e implementare progetti condivisi. È importante spiegare chiaramente perché ridurre i silos è vantaggioso per tutti e offrire incentivi comuni che motivino i dipendenti a fare squadra. Anche programmi di formazione mirati possono rafforzare il valore della collaborazione e insegnare come lavorare insieme e condividere i dati in modo efficace.

Politiche solide di governance dei dati forniscono la struttura necessaria per mantenere una condivisione coerente delle informazioni, garantirne sicurezza e privacy e ridurre i silos nel tempo. Si può iniziare definendo chi detiene la proprietà dei dati e chi ne è responsabile in ogni fase del data lifecycle . Stabilendo regole per audit periodici e controlli di conformità, si preserva la qualità dei dati e si affrontano i problemi in modo proattivo.