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Tre analisti intenti a esaminare informazioni sui dati su un computer portatile

Cosa sono i silos di dati?

I silos di dati sono sacche scollegate di dati aziendali che creano barriere tra reparti, processi e piattaforme. Ecco come abbatterli.

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Introduzione ai silos di dati

In un mondo in cui i dati muovono tutto, dai processi decisionali in tempo reale all'innovazione guidata dall'AI, alle organizzazioni resta da affrontare un problema frustrante e persistente: i silos di dati. Molto più di un semplice inconveniente per il reparto IT, questi bacini isolati di informazioni di business costituiscono un grave ostacolo all'agilità, alla crescita e al vantaggio competitivo dell'azienda. Infatti, intralciando la collaborazione interfunzionale, impediscono ai decisori di vedere il quadro completo e fanno lievitare i costi costringendo a laboriosi espedienti estemporanei.

In questo articolo si spiega cosa sono i silos di dati, perché persistono e come compromettono le prestazioni aziendali. Vengono inoltre illustrate le procedure che puoi mettere in atto per eliminare i silos di dati e unificare la tua strategia di dati.

Approfondimento sui silos di dati

I silos di dati si creano quando i dati aziendali restano intrappolati in sacche all'interno di reparti, sistemi o piattaforme, che li rendono inaccessibili al resto dell'organizzazione. Questa situazione avviene generalmente in modo fortuito per effetto della crescita organica o di sistemi preesistenti, fusioni e acquisizioni, o persino di pratiche di sicurezza ben intenzionate. Uno scenario tipico è quello che vede team diversi adottare strumenti specifici per soddisfare esigenze particolari e quindi, per esempio, il marketing utilizza un sistema, il finance un altro e le aree operative un altro ancora. Con il passare del tempo, questa mancata integrazione porta a un panorama di dati frammentario, con forti ostacoli alla collaborazione e alle iniziative guidate dai dati.

Queste alcune delle cause più comuni dei silos di dati:

Sistemi legacy che non supportano forme più evolute di integrazione
Stack tecnologici/soluzioni software specifiche delle funzioni aziendali con limitata interoperabilità
Processi manuali di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) che duplicano e frammentano i dati
Definizioni di dati non coerenti tra le unità aziendali
Restrizioni di sicurezza e governance che limitano l'accesso ai dati
Struttura organizzativa e cultura aziendale che scoraggiano la collaborazione interfunzionale

L'impatto dei silos di dati di business

Nonostante infrastrutture digitali avanzate, molte imprese si affidano ancora a sistemi e applicazioni eterogenee che non dialogano tra loro. I dati delle vendite risiedono in un sistema, quelli della supply chain in un altro e le analisi finanziarie in un altro ancora, e ciascuno di essi richiede interpretazione, estrazione e interventi manuali.

Il risultato vede gli utenti delle aree business impiegare molto tempo a mettere insieme le informazioni dei vari reparti, disperdendo preziosa produttività e rischiando di trarre conclusioni errate sulla base di dati incompleti o privi di contesto aziendale. Prendiamo ad esempio un gruppo della grande distribuzione che tenta di ottimizzare lo stock. Se la supply chain, le vendite e il servizio clienti operano su set di dati isolati, la previsione della domanda diventa un esercizio di congetture. In assenza di una visione unitaria e in tempo reale, neanche i migliori modelli di AI possono fornire risultati attendibili.

Un processo decisionale più lento e meno certo

Quando non hanno accesso a set di dati completi e affidabili, i leader sono costretti a prendere decisioni basate su verità parziali. Tutto questo finisce per ritardare l'azione, introdurre elementi di rischio e ridurre il valore strategico dell'analisi. Oltre a rallentare i processi decisionali, i silos di dati rendono più difficile sapere se si sta compiendo la scelta giusta.

Collaborazione frammentaria

I sistemi isolati in silos utilizzano spesso definizioni diverse per le stesse metriche: il "valore del ciclo di vita del cliente" potrebbe avere un significato per il marketing e un altro completamente diverso per il finance. Senza un linguaggio dei dati condiviso o una visione unitaria del business, i team faticano a restare allineati, duplicano gli sforzi e si lasciano sfuggire opportunità cruciali di sinergie interfunzionali.

Inefficienze operative

Con i dati isolati in silos, gli sforzi di estrazione e riconciliazione dei dati finiscono fatalmente per ricadere sempre sull'IT. Per molti team, la generazione di un semplice report può richiedere giorni o addirittura settimane, specie quando si gestiscono dati in ambienti che vedono affiancati sistemi cloud, on-premise e legacy. Questi ritardi annientano l'agilità e mettono a dura prova le risorse tecniche.

Aggravio di costi e debito tecnico

La frammentazione porta alla duplicazione. Ogni copia dei dati aumenta i costi di archiviazione, manutenzione e sicurezza. E ogni volta che i team aziendali hanno bisogno di nuovi insight, si innesca un nuovo progetto di integrazione. Queste richieste una tantum si accumulano velocemente, andando a gravare sulle risorse di tempo e di budget.

Calo di fiducia e minore adozione

Quando non riescono a trovare i dati di cui hanno bisogno, o peggio, quando trovano versioni conflittuali di una stessa metrica, gli utenti iniziano a perdere fiducia. Lo scetticismo si diffonde rapidamente, minando la credibilità degli strumenti analitici, delle piattaforme di rendicontazione e persino delle decisioni della dirigenza.

Gli ostacoli alla preparazione per l'AI

L'AI funziona ottimamente se può contare su dati completi, armonizzati e opportunamente contestualizzati. I silos di dati impediscono invece l'accesso alla profondità e all'ampiezza delle informazioni di cui i sistemi intelligenti hanno necessità per essere addestrati efficacemente. Senza contesto aziendale e chiarezza semantica, i modelli predittivi non sono sufficientemente performanti e l'automazione intelligente rimane un'aspirazione.

Sfide di governance e rischi di compliance

Con i dati che restano disseminati tra sistemi disparati, mantenere una governance coerente diventa progressivamente più difficile. In un ambiente isolato in silos diventa più complicato anche garantire la qualità, tracciare la derivazione e applicare i controlli di accesso. Gli adempimenti di compliance crescono e aumenta anche il rischio di costosi errori procedurali nei dati.

Senza contesto aziendale, i dati sono solo dati

I dati grezzi non bastano per indirizzare le decisioni; serve contesto. Senza una chiara comprensione di cosa significa un punto di dati, di come è stato calcolato o di dove si inserisce in un processo più ampio, i dati mancano di valore fruibile.

Ecco perché è indispensabile il contesto aziendale. È il collante semantico che lega i dati al significato e alla relazione, permettendo agli utenti e ai sistemi di trarne informazioni reali. Il contesto consente alle applicazioni intelligenti di interpretare i modelli, far emergere gli insight e persino automatizzare le decisioni.

Tuttavia, quando i dati isolati in silos vengono estratti dalle applicazioni, accade spesso che il contesto si perda, venga spogliato dei metadati o modellato senza l'input degli stakeholder aziendali. Il risultato? Gli utenti delle aree business hanno difficoltà a interpretare i dati. Le performance dei modelli di AI sono inferiori alle aspettative. E le decisioni, essendo basate su dati disconnessi, spesso non colgono nel segno.

I vantaggi dell'eliminazione dei silos di dati

L'abbattimento dei silos di dati non è solo un miglioramento tecnico: è un abilitatore strategico. Con i dati finalmente unificati, contestualizzati e accessibili in tutta l'azienda, i vantaggi si moltiplicano rapidamente.

Liberarsi dei silos di dati significa creare valore aziendale tangibile, perché i leader dei dati vanno oltre la mera funzione di custodi dei dati per assurgere al ruolo di partner commerciali e artefici della trasformazione:

Decisioni più rapide e informate grazie all'accesso in tempo reale a dati contestuali certi
Migliore collaborazione interfunzionale con metriche coerenti e accesso condiviso
Riduzione del costo totale di proprietà eliminando la ridondanza dei dati e i processi manuali
Maggiore agilità nell'adeguarsi a condizioni variabili grazie a pipeline di dati adattabili
Preparazione per l'AI attraverso dati armonizzati e inseriti in un contesto aziendale ritenuti affidabili per i modelli
Emancipazione degli utenti business, che possono accedere a insight e agire di conseguenza senza dipendere dall'IT
Governance dei dati più forte con chiarezza di politiche, titolarità e visibilità a 360°

Come individuare i silos di dati nella tua organizzazione

Per poter eliminare i silos di dati, devi prima sapere dove si trovano. I silos di dati possono essere ovunque: on-premise, in ambienti multi-cloud e ibridi, in sistemi ERP o integrati in piattaforme di terze parti. Sono particolarmente diffusi nelle aziende che eseguono processi aziendali complessi su sistemi che per essere interpretati e utilizzati in modo efficace richiedono una expertise approfondita e specialistica.

Non è sempre evidente dove risiedano i silos di dati: spesso si scoprono solo dopo che gli utenti denunciano situazioni come "Non so dove trovare quei dati" o "Non sono sicuro che questo report sia aggiornato" o "Questo report non corrisponde a ciò che sta utilizzando il marketing". Questi commenti riflettono un problema più profondo: l'assenza di fiducia, contesto e accessibilità che deriva da un'architettura isolata in silos.

Non sai se hai a che fare con silos di dati? Ecco alcuni segni rivelatori per identificarli:

Reparti diversi definiscono lo stesso KPI in modi diversi
È pratica comune ricorrere a processi manuali per la riconciliazione, l'estrazione e la replicazione
I report dei diversi sistemi e team non corrispondono
Gli utenti delle aree business domandano regolarmente: "Dove posso trovare questi dati?" e chiedono ripetutamente gli stessi set di dati in formati leggermente diversi
Ogni nuova richiesta di analisi prevede un ticket IT e comporta un progetto di integrazione dati guidato dall'IT
L'integrazione tra i tuoi sistemi core e la piattaforma dati è scarsa o assente
Gli utenti non si fidano dell'attualità e dell'accuratezza dei dati o non ne colgono il contesto sottostante
L'accesso ai dati e il time-to-insight si misurano in giorni o settimane

Strategie per abbattere i silos di dati

Per eliminare i silos di dati occorre innanzitutto un cambiamento di mentalità: i dati non sono solo un asset dell'IT, ma una risorsa business-critical che deve essere condivisa, ritenuta attendibile e contestualizzata.

Le ragioni dell'inadeguatezza dell'estrazione e altri approcci tradizionali

A prima vista, estrarre i dati dai sistemi operativi in un data warehouse centrale o in un data lake può sembrare un passaggio logico verso l'unificazione delle informazioni. All'atto pratico, tuttavia, questo approccio innesca una catena di criticità che ne compromettono l'efficacia, specie in ambienti in rapida evoluzione e guidati dall'AI.

Ogni volta che i dati vengono copiati o spostati, il loro prezioso contesto aziendale rischia di andare perso. I team si trovano spesso costretti a dedicare non poco tempo e fatica alla ricostruzione manuale della logica, delle relazioni e delle definizioni aziendali. Inoltre, poiché l'estrazione non avviene in genere in tempo reale ma secondo un programma, le istantanee di dati risultanti diventano rapidamente obsolete, compromettendo sia l'attualità che l'accuratezza delle analisi.

Ancora più problematica è la forte dipendenza dall'IT. I workflow basati sull'estrazione richiedono spesso competenze tecniche approfondite, pipeline di integrazione personalizzate e manutenzione continua. Per gli utenti delle aree business che necessitano di risposte tempestive in termini familiari, il processo appare scollegato, lento ed eccessivamente complesso.

I metodi tradizionali di estrazione dei dati possono rivelarsi problematici in quanto:

Fragili e soggetti a fallire a ogni cambiamento dei sistemi di origine o delle esigenze dell'azienda
Inefficienti e tali da richiedere sforzi duplicati per ristabilire il contesto perduto
Incoerenti perché ogni copia aumenta il rischio di disallineamento
Avidi di risorse e con la costante necessità di supporto e supervisione dell'IT
Fuori tempo rispetto alle aspettative in tempo reale e pronte per l'AI degli utenti che usufruiscono dei dati

Lista di controllo per la rimozione dei silos di dati

Per abbattere i silos di dati non è sufficiente un semplice aggiornamento degli strumenti: occorre un'accorta combinazione di tecnologia, governance e trasformazione culturale. Un valido approccio non si limita a spostare i dati, ma li armonizza, li mantiene nel contesto e li rende accessibili nel flusso di lavoro.

Ecco allora sette strategie per smantellare i silos di dati:

Unifica l'architettura dei dati
Adotta una piattaforma capace di far confluire tutti i dati aziendali, transazionali e analitici, strutturati e non strutturati, in un unico layer governato. Cerca tecnologie di data cloud che preservino il contesto aziendale e supportino standard aperti, per evitare l'eccessiva dipendenza dai singoli vendor.
Tratta i dati come un asset aziendale strategico
Incoraggia un atteggiamento di titolarità condivisa piuttosto che considerare i dati come proprietà di reparto. Vai oltre il pensiero "territoriale" e introduci una gestione responsabile dei dati estesa su scala enterprise, che allinei i team IT e delle aree business.
Abbraccia la semantica aziendale armonizzata
Implementa un livello semantico condiviso o dizionario di dati condiviso. Così facendo hai la certezza che tutti i team parlino la stessa lingua, sia che misurino il valore del cliente, la rotazione dello stock o la crescita del fatturato.
Metti a disposizione un accesso self-service con limitazioni
Permetti agli utenti business di esplorare i dati in termini familiari senza dipendere dall'IT. Con prodotti di dati gestiti e cruscotti curati puoi assicurare velocità e scalabilità senza compromettere la sicurezza o la precisione.
Automatizza la distribuzione e l'integrazione dei dati
Elimina workflow fragili e con pesanti operazioni di estrazione. Le pipeline in tempo reale garantiscono che i dati siano sempre aggiornati, che la logica rimanga intatta e che l'IT possa concentrarsi su attività di maggior valore anziché su operazioni continue di manutenzione e compilazione di ordini.
Promuovi la collaborazione interfunzionale
Allinea i KPI, le definizioni e le priorità tra i vari reparti. Incoraggia la titolarità a livello di dominio, adotta all'occorrenza pratiche di data mesh e struttura i team attorno ai risultati condivisi, e non solo in base ai silos tecnologici.
Investi in soluzioni di piattaforma SaaS che preservino il contesto
Unifica le fonti di dati interne ed esterne senza perdere la logica aziendale che le sottende. Questi strumenti possono accelerare il time-to-value, ridurre la duplicazione dei dati e distribuire informazioni certe in ogni area dell'organizzazione.

Seguendo queste strategie, le organizzazioni possono andare oltre le correzioni estemporanee e gettare le basi per un ecosistema di dati agile, intelligente e pronto per l'AI, in cui i silos siano l'eccezione anziché la regola.

Attuazione di una strategia di dati unitaria e a lungo termine

Con una strategia di dati coerente, puoi collegare i dati più critici ai sistemi e agli utenti che ne hanno più bisogno, senza settimane di provisioning o di sviluppo di apposite opzioni personalizzate. Per evitare sconfinamenti in pratiche isolate in silos, è necessario mettere in atto un approccio strategico e lungimirante alla gestione dei dati.

Quelle qui proposte sono solo alcune raccomandazioni per la progettazione di un piano dati di ampio respiro:

Progetta privilegiando l'agilità: crea un'architettura di dati che supporti l'integrazione in tempo reale e un processo decisionale a circuito chiuso.
Dai priorità al contesto aziendale: fai in modo che i prodotti di dati mantengano il significato e la logica dei tuoi processi di core business.
Standardizza privilegiando tecnologie aperte: evita i sistemi proprietari che limitano la flessibilità o aumentano la complessità dell'integrazione.
Investi in accessi e controlli governati: trova un equilibrio tra l'aspirazione di democratizzare i dati e la necessità di tutelarne l'integrità.

Un'ultima considerazione sull'abbandono dei silos di dati

I silos di dati non si limitano a rendere i tuoi dati più difficili da utilizzare. Non sono solo una barriera tecnica che rallenta le procedure. Sono un ostacolo reale che rende più difficile collaborare, fidarsi delle informazioni acquisite e adattarsi in un ambiente sempre più guidato dall'AI e da processi decisionali in tempo reale.

La buona notizia è che per risolvere questo problema non occorre necessariamente partire da zero. È sufficiente un passaggio assolutamente fattibile a una base più intelligente, in cui i tuoi sistemi sono connessi in tempo reale, gli utenti possono operare con i dati così come li vede l'azienda e i dati sono più facili da governare nell'intera organizzazione.

FAQ

Come faccio a sapere se nella mia organizzazione ci sono silos di dati?

Pur non essendo sempre facili da individuare, i silos di dati si manifestano con alcuni segnali tipici. Se in reparti diversi le stesse metriche vengono definite in modi diversi, se gli utenti delle aree business chiedono spesso dove trovare i dati, o non si fidano di ciò che trovano, o se ogni richiesta di analisi si trasforma in un progetto IT, è probabile che hai a che fare con silos di dati. Altri sintomi possono essere rendicontazioni ridondanti, KPI incoerenti o ritardi nel trasmettere i dati ai soggetti che ne hanno bisogno.

Perché l'estrazione dei dati in un data warehouse centrale non può essere una soluzione a lungo termine al problema dei silos?

Se da un lato gli approcci basati sull'estrazione potrebbero sembrare una soluzione ai silos di dati, dall'altro finiscono spesso per creare nuovi problemi. Ogni volta che vengono copiati in un data warehouse o data lake, i dati rischiano di perdere contesto aziendale e diventare rapidamente obsoleti. La logica di business deve allora essere ricreata manualmente, con una procedura che in genere dipende in larga misura dalle risorse IT. Questi workflow sono fragili, lunghi e non pensati per le attuali aspettative di risposte in tempo reale e predisposte per l'AI. Un approccio più efficace consiste nell'unificare i dati alla fonte, preservando il contesto e assicurando un accesso in tempo reale in ogni area di business.

In che modo SAP Business Data Cloud può contribuire ad eliminare i silos di dati?

SAP Business Data Cloud mette in connessione i dati tra sistemi SAP e non SAP preservando al contempo il contesto aziendale che con i metodi tradizionali di integrazione dei dati viene spesso perduto. Anziché affidarsi alle estrazioni manuali o alla duplicazione dei dati tra piattaforme, fornisce una base dati armonizzata che collega in tempo reale ambienti operativi e analitici. Mette a disposizione delle organizzazioni un metodo più agile, sicuro e scalabile per lavorare con i dati, senza sacrificare la fiducia, la governance o il contesto aziendale.

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