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Silos de données

DSI : Comment en finir avec les silos de données ?

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Hitachi Solutions > Blog > 2021 > 08 > DSI : Comment en finir avec les silos de données ?

Si vous travaillez avec des données (et qui ne le fait pas ?), vous savez à quel point les informations, et plus particulièrement les informations facilement accessibles, sont importantes pour tout type d'entreprise, quel que soit son secteur d'activité. Les données sont le moteur de la plupart des organisations et entreprises, elles ont un impact sur tout, des relations et expériences clients aux stratégies marketing en passant par le développement de nouveaux produits.

 

La donnée est clé

DSI Comment en finir avec les silos de données

Selon un article de Forbes, 49 % des personnes interrogées affirment que l'analyse des données les aide à prendre de meilleures décisions ; 16 % disent qu'elle permet de mettre en œuvre des initiatives stratégiques clés ; et 10 % disent qu'elle contribue à améliorer les relations avec les clients et partenaires.
En résumé, les données sont essentielles pour la structure, la croissance et les opportunités.

Mais que se passe-t-il lorsque ces données ne sont pas facilement accessibles ou partagées entre les services ?  Comment les entreprises peuvent-elles dépasser cet obstacle et mieux se positionner sur le marché et favoriser la croissance ?

Dans cet article, nous aborderons les défis posés par les silos de données, les raisons pour lesquelles ils pourraient nuire à votre entreprise et les solutions que vous pouvez mettre en place afin d’optimiser votre organisation grâce à l’exploitation de vos données. Nous verrons également comment aller dans la bonne direction afin de maximiser les données pour optimiser votre entreprise.

Que sont les silos de données ?

Un silo de données fait référence à des informations ou des données au sein d'une entreprise ou d'une organisation qui sont isolées et souvent inaccessibles ; cela peut inclure des informations à tous les niveaux, même des données brutes. L'information peut être centrée sur une unité commerciale, ce qui signifie, par exemple, que les départements marketing, commercial et service client d'une entreprise disposent probablement d'informations qui devraient être partagées mais qui ne le sont pas.

Dans certains cas, l'information peut sembler proche et facilement accessible, mais en réalité elle est cloisonnée dans son propre système, comme l'illustre le graphique ci-dessus.

Dans d'autres scénarios, les silos de données peuvent résulter de systèmes plutôt que d'unités ou de services. Prenons un exemple concret :

Vous travaillez dans le département des finances pour un grand acteur du commerce. Pour effectuer une analyse financière complète, vous avez besoin d'une variété de données et d'informations provenant de différentes parties de l'entreprise. Par exemple, vous devez avoir accès au système de pointage afin de voir les heures des employés de l'entrepôt. Vous devrez peut-être aussi accéder à un système de ressources humaines pour vérifier les dossiers, bien que seules quelques personnes aient accès à ces informations. Enfin, vous aurez besoin des données du système de gestion de l'entrepôt pour examiner la Supply Chain.

Dans ce scénario, toutes ces composantes ont probablement leur propre système, mais les informations et les données peuvent s’avérer difficilement accessibles.

Un autre scénario de silo de données possible provient de l'optimisation de la main-d'œuvre. Une entreprise peut utiliser plusieurs systèmes avec des informations différentes, comme les projets à venir, l'état d'avancement des projets, les lieux physiques, les informations sur les employés, etc. Mais comme ces informations sont réparties sur plusieurs systèmes, cela peut être difficile et chronophage de les retrouver.

4 principaux facteurs qui peuvent provoquer des silos de données

1. Culture du lieu de travail

Les employés peuvent dissimuler des données pour diverses raisons liées à la culture. Par exemple, ils peuvent craindre que le partage des données menace leur emploi, ou encore ils cachent des informations pour rester compétitifs par rapport à d’autres personnes.

2. Structure organisationnelle

Si vous êtes un employé dont le seul centre d'intérêt se situe au sein d'un même service, les silos de données ne sont probablement pas un frein. En revanche, ils peuvent représenter un défi pour les grandes entreprises qui ont plusieurs niveaux de management, de direction et de personnel - ou pour les employés dont les responsabilités professionnelles sont transverses à plusieurs départements.

3. Technologie

On peut dire que la technologie a amélioré toutes les entreprises dans une certaine mesure, mais c'est également un facteur qui peut provoquer le cloisonnement des données. Un récent article de Forbes estime que 3,46 milliards de dollars seront dépensés en produits et services IT en 2020, ce qui signifie que les entreprises investissent naturellement dans la technologie. Mais en réalité, la technologie est bonne uniquement lorsque la façon de l’utiliser l’est. Les entreprises peuvent posséder des applications qui ne sont peut-être pas interconnectées, ou encore, les services peuvent simplement ne pas avoir accès aux données dont ils ont besoin.

4. Financement

Dans certains cas, le financement (ou l'absence de financement) peut causer le cloisonnement des données. Les entreprises et les organisations pensent peut-être que le changement est coûteux, ou encore elles ne perçoivent pas le retour sur investissement du décloisonnement des informations.

Pourquoi les silos de données sont-ils mauvais pour le business ?

1. Ils entravent la productivité

Si les employés passent constamment du temps à chercher des données, ils peuvent perdre en productivité, et cela peut ralentir considérablement le rythme de votre entreprise. De plus, ils passent peut-être du temps à essayer de déterminer quel silo de données contient les informations les plus récentes, et cela peut entraîner une duplication des efforts.

2. Ils vous empêchent d’avoir une vision globale

Les silos de données peuvent vous empêcher de visualiser l’intégralité de votre entreprise. Si vous recherchez des informations spécifiques, vous devrez examiner chaque silo de données séparément, ce qui peut ralentir un projet ou compromettre un délai.

3. Ils peuvent engendrer une expérience client négative

HubSpot estime que 1,6 trillion de dollars sont perdus chaque année en raison d'un mauvais service client. Les entreprises ont perdu des milliers d'heures de travail à essayer d'intégrer manuellement des données en silo dans une seule interface.

4. Le contenu de chaque silo peut varier

Dans certaines situations, les silos peuvent contenir des doublons. Comment déterminer quelle information est correcte et laquelle est la plus récente ? Lorsque vous recherchez des données, vous voulez vous assurer qu'il s'agit des bonnes données. Si les contenus des silos se croisent ou diffèrent, alors vous êtes susceptible d’omettre ou de négliger un élément clé de l'information.

Quels est le coût des silos de données pour votre entreprise ?

Cela dépend de la taille de votre entreprise. Les petites entreprises qui ont des silos de données ne sont pas tellement concernées puisqu’elles ont moins de services et d'employés à gérer. Cependant, plus votre entreprise est grande, plus il est difficile de gérer des données et des informations isolées.

Les silos de données peuvent entraîner une baisse de productivité, un ralentissement et une inefficacité générale au sein d'une entreprise. Ils peuvent également entraîner un manque de partage de l'information et l'incapacité d'une entreprise à prendre des décisions avisées, ne disposant pas des bonnes données.

« Les silos organisationnels internes peuvent conduire à des processus incohérents et indéfinis, à des sources et systèmes de données disparates ou manquants, et à une mauvaise cohésion tout au long de la Supply Chain », selon Forbes. « Ces défis peuvent faire augmenter les coûts et avoir un impact négatif sur la précision et la qualité, ce qui, en fin de compte, se répercute sur les résultats de l'entreprise »

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Pedro Bayle

Ingénieur informatique de formation doté d’une expérience de plus de 18 ans dans l’IT et en particulier dans la BI, Pedro Bayle est aujourd’hui data scientist chez Hitachi Solutions. Pedro a développé au cours de ces dernières années une expertise autour de l’écosystème Microsoft : Power BI, Azure DevOps/Visual Studio, Azure SQL Database, Azure ML & Cognitive Services, Dynamics FinOps/CE, CDS/CDM et Power Platform.

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Pedro Bayle

Ingénieur informatique de formation doté d’une expérience de plus de 18 ans dans l’IT et en particulier dans la BI, Pedro Bayle est aujourd’hui data scientist chez Hitachi Solutions. Pedro a développé au cours de ces dernières années une expertise autour de l’écosystème Microsoft : Power BI, Azure DevOps/Visual Studio, Azure SQL Database, Azure ML & Cognitive Services, Dynamics FinOps/CE, CDS/CDM et Power Platform.

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