Silos de datos: ¿Qué son y por qué representan un problema?

Los silos de datos son conjuntos de información, generalmente administrados por diferentes departamentos o equipos, que no están disponibles para otras áreas de la organización. Si te preguntas qué son silos de datos, puedes imaginarlos como islas de información aisladas entre sí. Debido a que crean barreras para compartir información, los silos de datos dificultan el trabajo de todos los equipos.

La buena noticia es que es posible tomar medidas para eliminar los silos de datos, mejorar la salud del ecosistema de datos y acelerar el acceso a la información, lo que permite tomar decisiones más rápidas y acertadas, además de lograr operaciones más ágiles.

• Silos de datos: ¿qué son?
• ¿Cómo se crean los silos de datos?
• Silos de datos: ¿cuales son los perjuicios para su empresa?
• Cómo identificar los silos de datos
• Cuatro pasos para eliminar los silos de datos
• ¿Cómo puede la inteligencia artificial prevenir y eliminar los silos de datos?
• FAQ

Como ya mencionamos, los silos de datos son “stocks” de información administrados por un sector específico, que se mantiene aislado de los demás sistemas de la empresa. Eso ocurre cuando los colaboradores optan, por ejemplo, por salvar información en dispositivos o plataformas de uso exclusivo de su equipo, en vez de cargarlas en una red o otro directorio unificado.

Los data silos almacenan big data de varios formatos de archivo, desde e-mails hasta datos brutos, que todavía no fueran procesados y analizados. Así como los silos de granos, los silos de datos sirven para proteger la información generadas por la empresa, evitando fuga de información y el uso indebido de datos.

Además de aumentar el control sobre el acceso, los silos pueden, hasta cierto punto, agilizar la ejecución de tareas y aplicaciones cuya operación es más simples, o dice respeto apenas a un determinado equipo.

Por otro lado, los silos de datos transcurren, en muchos casos, del crecimiento de las organizaciones. Generalmente, las empresas no priorizan la indexación de información en el inicio; conforme los departamentos se estructuran, y nuevas unidades de negocio son creadas, la tendencia es que las bases de datos se fragmenten – y el flujo de información entre los equipos y brazos de operación se tornen cada vez más difícil.

Los silos de datos suelen aparecer a medida que una organización crece y adopta nuevos sistemas o procesos. Antes de que la nube y soluciones como las plataformas de datos de clientes (CDP) se popularizaran, también era habitual que cada departamento utilizara sistemas independientes para gestionar su información.

La empresa promedio utiliza cerca de 900 aplicaciones, y solo una tercera parte está integrada. El desafío radica en las complejas estrategias de datos que las organizaciones deben implementar. Muchas empresas que buscan organizar su información terminan construyendo ecosistemas de datos amplios y sofisticados, compuestos por data lakes, lakehouses y data warehouses.

Aunque estos entornos logran centralizar datos provenientes de múltiples fuentes, suelen ser difíciles de poner en operación, ya que la información permanece estática y confinada en soluciones de back-end que no fueron diseñadas para activar los datos dentro de los flujos de trabajo y las aplicaciones que los equipos utilizan todos los días para relacionarse con los clientes.

En consecuencia, no logran resolver la "última milla" de la activación de datos, lo que genera experiencias deficientes para los clientes debido a información desconectada o no disponible y favorece la aparición de silos de datos.

Los silos de datos suelen originarse en estructuras organizacionales donde los departamentos trabajan con objetivos, indicadores clave de desempeño (KPIs) o prioridades diferentes. Cuando cada área administra sus propios sistemas o datos para cumplir metas específicas, compartir información con otros equipos deja de ser una prioridad.

Si no existe una estrategia unificada de gobernanza de datos, pueden surgir inconsistencias en la forma en que la información se recopila, almacena y consulta. Además, la política interna y la resistencia al cambio también influyen, ya que los departamentos que no colaboran entre sí suelen mostrarse poco dispuestos a compartir sus datos.

Los sistemas heredados (legacy systems) y las tecnologías incompatibles son una de las principales causas de los silos de datos. Estas herramientas y plataformas antiguas, por lo general, no cuentan con las capacidades ni los estándares necesarios para integrarse de forma fluida con las soluciones modernas, lo que da lugar a conjuntos de datos aislados y difíciles de acceder o combinar.

Cuando se incorporan nuevas herramientas o plataformas, muchas veces tampoco están diseñadas para funcionar con la infraestructura existente, lo que complica aún más el problema. Como resultado, la información queda atrapada en departamentos o sistemas específicos, dificultando la creación de un entorno de datos unificado.

La comunicación deficiente entre los departamentos también puede generar silos de datos. Cuando las áreas no comparten objetivos o no establecen canales abiertos de colaboración, el intercambio de información suele quedar en segundo plano.

Asimismo, el uso limitado de herramientas compartidas o la falta de protocolos estandarizados puede restringir la conectividad de los datos y reforzar el aislamiento entre los sistemas.

Las fusiones y adquisiciones (M&A) suelen introducir nuevos silos de datos al combinar sistemas, tecnologías y formatos de información diferentes dentro de una misma organización.

La limpieza, estandarización e integración de los datos son fundamentales para superar estos desafíos. Sin embargo, estos procesos suelen retrasarse durante una fusión o adquisición, o bien resultan mucho más complejos de lo previsto.

Como consecuencia, los distintos equipos terminan adaptándose para trabajar alrededor de los silos de datos, aun cuando estos generan ineficiencias, dificultan la colaboración y limitan el aprovechamiento de la información.

Los silos de datos pueden afectar el desempeño de tu empresa. Estas son algunas de las principales formas en que limitan el crecimiento, la eficiencia y la toma de decisiones:

• Desperdicio de recursos: Tecnologías de colecta y automatización de datos son inversiones valiosos actualmente. Pero para aprovecharlas al máximo, tu empresa debe tener una estructura capaz de ordenar y analizar la información reunida.
• Pérdida de competitividad: Recolectar datos sin la estructura para procesarlos genera retrasos en la análisis y reposición de esa información. Eso hace con que los informes y proyecciones de tu empresa (sobretodo los del sector administrativo y financiero) ya nazcan obsoletos – ya que, cuando finalmente llegan a los equipos competentes, los datos están desactualizados.
• Pérdida de credibilidad: Aún más arriesgado que perder oportunidades de crecimiento es minar la reputación que tu empresa ya construyó. Trazar decisiones estratégicas por datos imprecisos es una manera garantizada de fragilizar tu autoridad ante el mercado y tu propio equipo.
• Gasto de espacio de almacenamiento: Todos tus equipos precisan, en algún momento, consultar datos de la empresa para trabajar. Cuando no disponen de un sistema en lo cual pueden accesarlos fácilmente, los colaboradores tienden a salvar copias de archivos importantes en sus propias máquinas.
• Menos comunicación y colaboración: Con la falta de sistemas unificados, la información no circula en las organizaciones, y, muchas veces, no alcanza los agentes que más precisan accederla. “Aislados” con lecturas diferentes sobre la operación, los colaboradores acaban perdiendo el resumen general de vista.
• Problemas interpersonales: Además de desgastar procesos internos, los silos pueden concentrar datos sensibles para el sector de recursos humanos. Por dispersar la información de los equipos, esas estructuras por vezes ocultan el real desempeño de los colaboradores, dificultando su evaluación y el reconocimiento de los mejores.

¿Cómo saber si tu organización tiene silos de datos? Estas son algunas de las señales más comunes:

• Sistemas administrados por departamentos con acceso limitado para otras áreas.
• Datos aislados en plataformas como data lakes o data warehouses, dentro o fuera de la organización.
• Información duplicada en formatos inconsistentes.
• Integración limitada entre sistemas.
• Retrasos para acceder a los datos cuando se necesitan.

Una buena forma de empezar a resolver este problema es realizar una auditoría interna que permita mapear los flujos y repositorios de datos de la organización. Identifica dónde se almacena la información, quién la utiliza, cómo la utiliza, quién tiene acceso a ella y qué departamentos la necesitan y con qué propósito.

La retroalimentación de los empleados también es una herramienta valiosa para detectar silos de datos. Las personas que interactúan diariamente con los sistemas de información pueden identificar los obstáculos que enfrentan y señalar qué datos necesitan para desempeñar mejor su trabajo. Puedes comenzar con encuestas o grupos de enfoque para conocer estos desafíos y detectar oportunidades para conectar la información entre áreas.

El siguiente paso consiste en clasificar los problemas según su nivel de prioridad. Atiende primero aquellos que tengan mayor impacto en las operaciones y en la toma de decisiones. Por ejemplo, los silos de datos relacionados con la información de los clientes suelen ser más críticos que aquellos que afectan procesos internos de menor relevancia.

Aunque los silos de datos seguirán existiendo en muchas organizaciones, es posible eliminarlos o reducir significativamente su impacto. Estas son cuatro prácticas recomendadas.

Los sistemas obsoletos o desconectados suelen perpetuar los silos de datos, por lo que es fundamental priorizar herramientas de integración. Plataformas confiables como Data 360, de Salesforce, pueden integrarse con tus data lakes y data warehouses existentes para unificar de forma segura las fuentes de datos internas y externas, ofreciendo una visión de 360 grados de cada cliente.

Implementa buenas prácticas de higiene de datos mediante estándares y protocolos comunes para toda la organización que definan cómo debe recopilarse, almacenarse, protegerse y compartirse la información.

También es recomendable crear un comité de gobernanza de datos que supervise estos procesos y garantice el cumplimiento continuo. Soluciones como Master Data Management (MDM) ayudan a mantener la estandarización y la consistencia de los datos en toda la empresa.

Eliminar los silos de datos también implica construir una cultura organizacional basada en la colaboración. Este cambio debe comenzar desde los líderes, quienes pueden impulsar el trabajo conjunto entre equipos.

Formar grupos multidisciplinarios, organizar reuniones periódicas de colaboración e implementar proyectos compartidos favorece el intercambio de información. También es importante comunicar claramente los beneficios de reducir los silos de datos y establecer incentivos que motiven el trabajo colaborativo. Los programas de capacitación pueden reforzar estas iniciativas al enseñar mejores prácticas para compartir datos y colaborar de manera efectiva.

Una estrategia sólida de gobernanza de datos proporciona el marco necesario para mantener un intercambio de información consistente, proteger la seguridad y privacidad de los datos y evitar que vuelvan a formarse silos de datos con el paso del tiempo.

Empieza definiendo responsabilidades claras sobre la propiedad de los datos y estableciendo mecanismos de rendición de cuentas durante todo el ciclo de vida de la información. Asimismo, implementa políticas para realizar auditorías periódicas y revisiones de cumplimiento que permitan mantener la calidad de los datos y detectar problemas antes de que afecten las operaciones.

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las organizaciones administran su información. Más allá de analizar grandes volúmenes de datos, la IA puede identificar, prevenir y reducir la formación de silos de datos al conectar información dispersa y automatizar procesos de integración.

Cuando se combina con una estrategia sólida de gobernanza de datos, la IA ayuda a garantizar que la información sea consistente, accesible y útil para todos los equipos de la organización.

La mejor forma de combatir los silos de datos es evitar que aparezcan. La inteligencia artificial puede contribuir a este objetivo mediante acciones como:

• Detectar automáticamente datos duplicados o inconsistentes antes de que se propaguen entre distintos sistemas.
• Estandarizar nombres, formatos y registros para mantener una única versión confiable de la información.
• Identificar nuevas fuentes de datos y conectarlas con los sistemas existentes.
• Automatizar procesos de integración para evitar que cada departamento almacene información por separado.
• Supervisar continuamente la calidad de los datos y alertar sobre posibles problemas de gobernanza.

Cuando los silos de datos ya forman parte de la operación, la inteligencia artificial también puede acelerar su eliminación. Los modelos de IA son capaces de localizar información relacionada en múltiples sistemas, identificar registros que pertenecen al mismo cliente, producto o proceso y unificarlos sin depender de procesos completamente manuales. Además, la IA puede:

• Descubrir relaciones entre datos que antes permanecían ocultas.
• Recomendar cómo consolidar fuentes de información dispersas.
• Automatizar tareas de limpieza, clasificación y enriquecimiento de datos.
• Detectar errores, registros incompletos o inconsistencias que afectan la calidad de la información.
• Facilitar el acceso a datos unificados para los equipos mediante búsquedas inteligentes y asistentes conversacionales.

La IA agéntica lleva este proceso un paso más allá: en lugar de limitarse a identificar problemas, los agentes inteligentes pueden ejecutar acciones de forma autónoma dentro de las políticas definidas por la organización. Por ejemplo, pueden detectar información duplicada, iniciar flujos de integración, solicitar validaciones cuando encuentran inconsistencias y mantener sincronizados los datos entre diferentes aplicaciones.

Cuando estas capacidades se combinan con una plataforma de datos unificada, las organizaciones pueden transformar los silos de datos en un ecosistema conectado, donde la información fluye de manera segura entre personas, aplicaciones y agentes de IA, generando una visión integral del negocio y mejores experiencias para los clientes.