media-blend

text-black

Trzech analityków danych przeglądających informacje o danych na laptopie

Co to jest silos danych?

Silosy danych to rozproszone zbiory danych biznesowych, które skutkują barierami między działami, procesami i platformami. Oto jak je zburzyć.

default

{}

default

{}

primary

default

{}

secondary

Wprowadzenie do koncepcji silosów danych

W świecie, w którym wszystko — od podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym po innowacje wykorzystujące AI — opiera się na danych, organizacje nadal borykają się z odwiecznym problemem, jakim są silosy danych. Te zbiory rozproszonych informacji biznesowych to coś więcej niż tylko niedogodność dla zespołu IT. Silosy stanowią poważną barierę dla budowania elastyczności biznesowej, rozwoju i osiągania przewagi konkurencyjnej. To dlatego, że blokują współpracę międzyfunkcyjną, uniemożliwiają decydentom wgląd w pełny obraz sytuacji i generują koszty związane z koniecznością opracowywania pracochłonnych rozwiązań.

W tym artykule omówiono temat silosów danych, powody ich występowania oraz ich negatywny wpływ na wyniki biznesowe. Przedstawiono tu również kroki, które pozwolą wyeliminować silosy i ujednolicić strategię dotyczącą danych.

Zrozumienie silosów danych

Silosy danych powstają wtedy, gdy dane biznesowe zostają uwięzione w odrębnych działach, systemach lub platformach, co ogranicza dostęp do nich na poziomie całej organizacji. Zwykle dzieje się to w sposób niezamierzony i jest następstwem organicznego wzrostu, korzystania z przestarzałych systemów, fuzji i przejęć, a nawet wprowadzanych w dobrej wierze mechanizmów bezpieczeństwa. Typowym scenariuszem jest przyjęcie przez różne zespoły różnych narzędzi, które spełniają ich specyficzne potrzeby — przykładowo dział marketingu korzysta z jednego systemu, dział finansów z innego, a dział operacyjny jeszcze z kolejnego. Z czasem ten brak integracji prowadzi do fragmentaryzacji środowiska danych i powstawania poważnych przeszkód dla współpracy i inicjatyw opartych na danych.

Najczęstsze przyczyny powstawania silosów danych:

Przestarzałe systemy, które nie obsługują nowoczesnych integracji
Specyficzne dla działu rozwiązania / pakiety technologiczne, które ograniczają interoperacyjność
Ręczne procesy ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (ETL), które prowadzą do powielania i fragmentaryzacji danych
Niespójne definicje danych w różnych jednostkach biznesowych
Ograniczenia wynikające z mechanizmów bezpieczeństwa i nadzoru,które blokują dostęp do danych
Struktura organizacyjna i kultura, w których nie zadbano o promowanie współpracy międzyfunkcyjnej

Wpływ silosów danych na działalność biznesową

Pomimo nowoczesnej infrastruktury cyfrowej wiele przedsiębiorstw nadal opiera się na odizolowanych systemach i aplikacjach, między którymi nie ma przepływu danych. Dane sprzedażowe tkwią w jednym systemie, dane dotyczące łańcucha dostaw w innym, analizy finansowe jeszcze w kolejnym, a każdy system wymaga ręcznej interwencji, ekstrakcji i interpretacji.

W rezultacie użytkownicy biznesowi spędzają dużo czasu na łączeniu informacji z różnych zespołów — co obniża produktywność i stwarza ryzyko błędnej interpretacji wynikającej z niekompletnych lub pozbawionych kontekstu danych. Weźmy na przykład firmę z branży handlu detalicznego, która próbuje zoptymalizować zapasy. Jeśli łańcuch dostaw, sprzedaż i obsługa klienta korzystają z odizolowanych zbiorów danych, prognozowanie popytu jest tak naprawdę zgadywanką. Bez wglądu w ujednolicone dane w czasie rzeczywistym nawet najlepsze modele sztucznej inteligencji nie mogą zapewnić wiarygodnych wyników.

Wolniejszy i mniej trafny proces decyzyjny

Gdy liderzy nie mają dostępu do kompletnego i wiarygodnego zbioru danych, są zmuszeni do podejmowania decyzji w oparciu o fragmentaryczne fakty. To opóźnia działania, wprowadza ryzyko i zmniejsza strategiczną wartość analityki. Silosy danych skutkują nie tylko powolnym procesem decyzyjnym — utrudniają też ustalenie, czy podejmowane decyzje są właściwe.

Fragmentaryczna współpraca

W rozproszonych systemach często używa się różnych definicji tych samych wskaźników — „wartość relacji z klientem” może oznaczać jedną rzecz dla marketingu i coś zupełnie innego dla działu finansów. Bez wspólnego języka opisującego dane lub ujednoliconego widoku operacji zespoły mają trudności z zapewnieniem spójności, często wielokrotnie wykonują te same działania i nie mają szans na synergiczną współpracę międzyfunkcyjną.

Brak efektywności operacyjnej

Rozproszenie danych często powoduje, że zadania związane z ekstrakcją i uzgadnianiem danych spoczywają na dziale IT. Wielu zespołom przygotowanie prostego raportu zajmuje kilka dni albo nawet tygodni, szczególnie jeśli konieczne jest opracowanie danych z chmury, systemów on-premise i przestarzałych ekosystemów. Takie opóźnienia nie pozwalają działać elastycznie i przeciążają zasoby techniczne.

Wyższe koszty i dług techniczny

Fragmentacja prowadzi do duplikacji. Każda kopia danych zwiększa koszty przechowywania, konserwacji i bezpieczeństwa. Za każdym razem, gdy zespoły biznesowe potrzebują nowych informacji, potrzebny jest nowy projekt integracji. Te doraźne zgłoszenia szybko się mnożą i wymagają coraz większych zasobów — zarówno pod względem czasu, jak i budżetu.

Ograniczone zaufanie i brak akceptacji

Gdy użytkownicy nie mogą znaleźć potrzebnych danych — lub, co gorsza, znajdują różne wartości tego samego wskaźnika — zaczynają tracić zaufanie. Sceptycyzm szybko się rozprzestrzenia, co prowadzi do utraty zaufania do narzędzi analitycznych, platform raportowania, a nawet decyzji kierownictwa.

Bariery w gotowości do przyjęcia technologii AI

Sztuczna inteligencja rozwija się na kompletnych i zharmonizowanych danych osadzonych w bogatym kontekście. Jednak silosy danych uniemożliwiają szeroki i dogłębny dostęp do informacji konieczny do trenowania inteligentnych systemów. Bez kontekstu biznesowego i przejrzystości semantycznej modele predykcyjne są niewydajne, a inteligentna automatyzacja pozostaje w sferze marzeń.

Wyzwania w zakresie nadzoru i ryzyko związane ze zgodnością z przepisami

Im bardziej rozproszone są dane, tym trudniej jest spójnie nimi zarządzać. Zadania z zakresu zapewniania jakości, śledzenia pochodzenia i egzekwowania kontroli dostępu są trudniejsze — a jednocześnie niezbędne — w środowisku rozproszonych danych. Trudniej jest też zapewnić zgodność z przepisami, a ryzyko kosztownych błędów wzrasta.

Dane tracą wartość, jeśli nie można ich rozpatrywać w kontekście biznesowym

Surowe dane nie stanowią podstawy do podjęcia decyzji, ale kontekst już tak. Jeśli nie rozumiemy, co oznacza punkt danych, jak został obliczony lub jak wpasowuje się w szerszy proces, dane nie mają praktycznego zastosowania.

Dlatego kontekst biznesowy jest kluczowy. Jest to semantyczne spoiwo, które wiąże dane ze znaczeniem i relacjami, umożliwiając użytkownikom i systemom uzyskanie prawdziwego wglądu. Kontekst umożliwia inteligentnym aplikacjom interpretowanie wzorców, wyciąganie wniosków, a nawet automatyzowanie decyzji.

Jednak kontekst się rozmywa, gdy rozproszone dane zostają wyciągnięte z aplikacji, pozbawione metadanych lub wprowadzone do modelu z pominięciem informacji od interesariuszy biznesowych. Jak to się kończy? Użytkownicy biznesowi mają trudności z interpretacją danych. Modele AI mają ograniczoną skuteczność. A decyzje oparte na rozproszonych danych często okazują się nietrafione.

Korzyści z eliminacji silosów danych

Burzenie silosów danych to nie jest zwykły zabieg technologiczny — to transformacja strategiczna. Gdy dane są ujednolicone, kontekstowe i dostępne w całej firmie, korzyści się mnożą.

Eliminacja silosów danych tworzy wymierną wartość biznesową, która wpływa na pozycję liderów ds. danych — z nadzorców stają się partnerami biznesowymi i architektami transformacji:

Szybszy i bardziej świadomy proces decyzyjny dzięki dostępowi do wiarygodnych, kontekstowych danych w czasie rzeczywistym
Usprawniona współpraca między działami dzięki spójnym wskaźnikom i współdzielonemu dostępowi
Obniżenie całkowitego kosztu posiadania dzięki wyeliminowaniu powtarzających się danych i ręcznych procesów
Większa elastyczność w dostosowywaniu się do zmiennych warunków dzięki responsywnym potokom danych
Gotowość na przyjęcie rozwiązań AI dzięki zharmonizowanym, kontekstowym danym biznesowym, na których można bezpiecznie trenować modele
Nowe możliwości dla użytkowników biznesowych, którzy mogą uzyskiwać dostęp do analiz i działać na ich podstawie bez konieczności proszenia o pomoc działu IT
Lepszy nadzór nad danymi dzięki jasnym zasadom, odpowiedzialności i kompleksowemu wglądowi w dane

Jak zidentyfikować silosy danych w organizacji

Zanim będzie można wyeliminować silosy danych, trzeba je najpierw znaleźć. Silosy danych mogą istnieć wszędzie — lokalnie, w środowiskach wielochmurowych i hybrydowych, w systemach ERP lub na platformach dostawców zewnętrznych. Są one szczególnie często spotykane w przedsiębiorstwach prowadzących złożone procesy biznesowe w systemach, których interpretacja i użycie wymagają ekspertyzy merytorycznej.

Nie zawsze na pierwszy rzut oka widać, gdzie znajdują się silosy danych — często odkrywa się je dopiero wtedy, gdy użytkownicy zgłaszają: „Nie wiem, gdzie znaleźć te dane” lub „Nie jestem pewien, czy ten raport jest aktualny” lub „Ten raport nie pokrywa się z danymi, z których korzysta dział marketingu”. Takie komentarze odzwierciedlają głębszy problem — brak zaufania, kontekstu i dostępności, który wynika z rozproszonej architektury.

Nie masz pewności, czy masz do czynienia z silosami danych? Oto kilka cech charakterystycznych, które pomogą Ci je zidentyfikować:

Różne działy definiują te same wskaźniki KPI na różne sposoby
Ręczne procesy uzgadniania, ekstrakcji i replikacji są codziennością
Występują niezgodności w raportach pochodzących z różnych systemów lub od różnych zespołów
Użytkownicy biznesowi regularnie pytają: „Gdzie mogę znaleźć te dane?” i wielokrotnie proszą o te same zbiory danych w nieco innych formatach
Każda nowa analiza wymaga zgłoszenia do działu IT i jest powiązana z projektem integracji danych prowadzonym przez ten dział
Systemy podstawowe i platforma danych są zintegrowane w niewielkim stopniu lub wcale
Użytkownicy nie mają zaufania do aktualności i dokładności danych lub nie rozumieją kontekstu, w jakim one funkcjonują
Czas potrzebny do uzyskania dostępu i przeprowadzenia analizy jest mierzony w dniach lub tygodniach

Strategie umożliwiające eliminowanie silosów danych

Eliminowanie silosów danych rozpoczyna się od zmiany sposobu myślenia: dane nie są jedynie zasobem informatycznym — mają one krytyczne znaczenie dla działalności biznesowej, dlatego muszą być dostępne, godne zaufania i osadzone w kontekście.

Dlaczego tradycyjne podejścia, takie jak ekstrakcja, są niewystarczające

Na pierwszy rzut oka ekstrakcja danych z systemów operacyjnych do centralnej hurtowni danych lub jeziora danych może wydawać się logicznym krokiem w kierunku ujednolicenia informacji. Jednak w praktyce podejście to rodzi kaskadę trudności, które podważają jego skuteczność — zwłaszcza w szybko zmieniających się środowiskach opartych na sztucznej inteligencji.

Za każdym razem, gdy dane są kopiowane lub przenoszone, istnieje ryzyko utraty cennego kontekstu biznesowego. Zespoły muszą często poświęcać dużo czasu i wysiłku na ręczne odtworzenie logiki biznesowej, relacji i definicji. A ponieważ ekstrakcja odbywa się zazwyczaj zgodnie z harmonogramem, a nie w czasie rzeczywistym, pozyskany obraz danych szybko staje się nieaktualny, co negatywnie wpływa zarówno na aktualność, jak i dokładność analiz.

Jeszcze większy problem stanowi uzależnienie od działu IT. Przepływy pracy oparte na ekstrakcji często wymagają dogłębnej wiedzy technicznej, niestandardowych ścieżek integracji i stałej konserwacji. Użytkownikom biznesowym, którzy potrzebują aktualnych i zrozumiałych odpowiedzi, ten proces wydaje się niespójny, powolny i zbyt złożony.

Tradycyjne metody ekstrakcji danych mają wiele wad, w tym między innymi:

Są nietrwałe i coraz bardziej podatne na awarie w miarę zmieniania się systemów źródłowych lub potrzeb biznesowych
Są niewydajne i wymagają o wiele większych nakładów pracy w celu przywrócenia utraconego kontekstu
Są niespójne, ponieważ każda kopia zwiększa ryzyko niezgodności
Wymagają wysokiego nakładu zasobów oraz ciągłego wsparcia i nadzoru ze strony zespołu IT
Są retrospektywne i opóźnione w stosunku do aktualnych potrzeb użytkowników przyzwyczajonych do generowania danych w czasie rzeczywistym przez AI

Lista kontrolna pozwalająca eliminować silosy danych

Do likwidacji silosów danych nie wystarczy uaktualnienie narzędzi — ten proces wymaga przemyślanej kombinacji technologii, nadzoru i transformacji kulturowej. Skuteczne podejście polega na czymś więcej niż przenoszenie danych — konieczna jest ich harmonizacja, osadzenie w kontekście i zapewnienie dostępności w przepływach pracy.

Oto siedem strategii umożliwiających eliminowanie silosów danych:

Ujednolicenie architektury danych
Wdrożenie platformy porządkującej wszystkie dane przedsiębiorstwa — transakcyjne i analityczne, ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane — w jednej nadzorowanej warstwie. Poszukaj technologii chmury danych, które zachowują kontekst biznesowy i wspierają otwarte standardy, pomagając uniknąć konieczności zawierania umów na stałe.
Traktowanie danych jako strategicznego zasobu przedsiębiorstwa
Promowanie podejścia opartego na współdzieleniu danych, zamiast uznawania danych za własność poszczególnych działów. Przełam mentalność terytorialną i wprowadź system zarządzania danymi w całej firmie, który zintegruje zespoły IT i zespoły biznesowe.
Wprowadzenie zharmonizowanej semantyki biznesowej
Implementacja współdzielonej warstwy semantycznej lub słownika danych. Dzięki temu wszystkie zespoły będą posługiwały się tym samym językiem — niezależnie od tego, czy mierzą wartość klienta, rotację zapasów czy wzrost przychodów.
Zapewnienie samoobsługowego dostępu z jasnymi wytycznymi
Możliwość analizowania danych przez użytkowników biznesowych w zrozumiałym środowisku bez konieczności angażowania działu IT. Nadzorowane produkty do obsługi danych i pulpity pozwalają pracować szybko i na dużą skalę bez uszczerbku dla bezpieczeństwa i dokładności.
Zautomatyzowanie dostarczania danych i integracji
Eliminowanie podatnych na awarie i opartych na ekstrakcji przepływów pracy. Aktualne potoki danych sprawiają, że dane są świeże, logika pozostaje nienaruszona, a dział IT może skupić się na pracy o wyższej wartości zamiast ciągłych zadań konserwacyjnych i odpowiedzi na zapytania.
Wspieranie współpracy międzyfunkcyjnej
Uspójnienie wskaźników KPI, definicji i priorytetów w różnych działach. Zachęcaj do ponoszenia odpowiedzialności za poszczególne dziedziny, wdrażaj praktyki z zakresu siatki danych tam, gdzie ma to sens, i organizuj zespoły ze względu na wspólne cele, a nie łączące je silosy technologiczne.
Inwestowanie w platformy SaaS zachowujące kontekst
Ujednolicanie wewnętrznych i zewnętrznych źródeł danych bez utraty stojącej za nimi logiki biznesowej. Te narzędzia mogą przyspieszać osiąganie korzyści, ograniczać powielanie danych i zapewniać wiarygodne analizy w całej organizacji.

Te strategie mogą pomóc organizacjom przejść od doraźnych poprawek do ustanowienia fundamentu dla elastycznego, inteligentnego ekosystemu danych przygotowanego na wdrożenie AI — takiego, w którym silosy są wyjątkiem, a nie regułą.

Wdrażanie długoterminowej, ujednoliconej strategii zarządzania danymi

Dzięki spójnej strategii zarządzania danymi możesz połączyć najważniejsze dane z systemami i użytkownikami, którzy najbardziej ich potrzebują — bez tygodni oczekiwania na dostęp czy opracowywania niestandardowych rozwiązań. Aby uniknąć powrotu do silosów, należy wprowadzić strategiczne, przyszłościowe podejście do zarządzania danymi.

Oto kilka zaleceń dotyczących opracowania długoterminowego planu zarządzania danymi:

Uwzględniaj elastyczność: zbuduj architekturę danych, która obsługuje integrację w czasie rzeczywistym i proces decyzyjny w zamkniętej pętli.
Nadawaj priorytet kontekstowi biznesowemu: weryfikuj, czy produkty do zarządzania danymi zachowują znaczenie i logikę głównych procesów biznesowych.
Standaryzuj otwarte technologie: unikaj własnościowych systemów, które ograniczają elastyczność lub zwiększają stopień skomplikowania integracji.
Inwestuj w zarządzanie dostępem i kontrolę: znajdź równowagę pomiędzy demokratyzacją danych a ochroną ich integralności.

Wnioski dotyczące eliminowania silosów danych

Silosy danych nie tylko utrudniają pracę z danymi. Nie są tylko techniczną przeszkodą, która spowalnia postępy. To prawdziwa bariera, która utrudnia współpracę, podważa zaufanie do danych i ogranicza adaptację w środowisku, które w coraz większym stopniu opiera się na sztucznej inteligencji i podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym.

Dobra wiadomość jest taka, że rozwiązanie problemu nie wymaga rozpoczęcia od zera. Jest to praktyczny krok w kierunku bardziej inteligentnych fundamentów łączących systemy w czasie rzeczywistym, umożliwiających użytkownikom pracę z danymi zgodnie z potrzebami i ułatwiających zarządzanie danymi w całej organizacji.

Najczęstsze pytania

Jak mogę ustalić, czy w mojej organizacji występują silosy danych?

Silosy danych nie zawsze są łatwe do wykrycia, ale są pewne powszechne sygnały. Jeśli różne zespoły różnie definiują te same wskaźniki, jeśli użytkownicy biznesowi często pytają, gdzie znaleźć dane — lub nie ufają danym, które uda im się uzyskać — lub jeśli każde żądanie analityczne zamienia się w projekt dla działu IT, w Twojej organizacji prawdopodobnie występują silosy danych. Inne objawy obejmują powielanie raportów, niespójne wskaźniki KPI oraz opóźnienia w dostępie do danych dla osób, które ich potrzebują.

Dlaczego ekstrakcja danych do magazynu centralnego nie jest długoterminowym rozwiązaniem problemu silosów danych?

Chociaż podejścia oparte na ekstrakcji mogą wydawać się dobrym rozwiązaniem, często stwarzają nowe problemy. Gdy dane są kopiowane do hurtowni lub jeziora danych, mogą utracić kontekst biznesowy i szybko stać się nieaktualne. Wymaga to również ręcznego odtwarzania logiki biznesowej, a ten proces zazwyczaj angażuje dział IT. Takie przepływy pracy są podatne na awarie i czasochłonne. Ponadto nie przystają do oczekiwań dzisiejszych użytkowników przyzwyczajonych do technologii AI, którzy potrzebują danych w czasie rzeczywistym. Bardziej efektywnym podejściem jest ujednolicenie danych u źródła, zachowanie ich kontekstu i zapewnienie dostępu w czasie rzeczywistym w całej firmie.

W jaki sposób rozwiązanie SAP Business Data Cloud może pomóc wyeliminować silosy danych?

SAP Business Data Cloud łączy dane z systemów SAP i innych firm, zachowując kontekst biznesowy, który często umyka w tradycyjnych metodach integracji danych. Zamiast polegać na ręcznych ekstrakcjach lub powielaniu danych na różnych platformach, to rozwiązanie zapewnia zharmonizowaną podstawę danych łączącą środowiska operacyjne i analityczne w czasie rzeczywistym. SAP Business Data Cloud zapewnia organizacjom bardziej elastyczny, bezpieczny i skalowalny sposób pracy z danymi — bez negatywnego wpływu na zaufanie, nadzór czy kontekst biznesowy.

/content/sapcom/countries/pl_pl/fragments/insights/article-details