Vad är datasilor? Varför är de problematiska?

Joseph Tsidulko | Content Strategist | 30 januari 2024

När olika avdelningar inom en organisation självständigt upphandlar och hanterar sina datasystem skapar de ofta vad som kallas för datasilor. Detta är datalager med information som är användbara för affärsenheten som skapar dem, men som inte är tillgängliga för andra grupper som också hade kunnat dra nytta av dem. Till exempel kan silor blockera data som samlas in och hanteras av säljteamet från produktutveckling, HR och logistik.

Datasilor kan påverka större organisationer negativt genom att göra det svårare för team att samarbeta, för planerare att få insikter genom att analysera data i verksamheten och för företagsledare att genomföra översyn av driften. Eftersom silor fragmenterar datakällor kan de urholka kvaliteten på affärsdata och göra det mer troligt att värdefull information antingen går förlorad eller blir svår eller tidskrävande att hämta och använda.

På alla sätt är datasilor ett hinder för organisationer som vill ha ett centralt datalager som alla enheter i en organisation kan utnyttja och lita på, utan luckor eller dubbletter. Ett enda konsoliderat datalager är nödvändigt för att verkligen kunna förstå verksamheter, ekonomi, personalkrav, logistikkedjor, kundbeteende och andra aspekter av verksamheten.

Med rätt strategi och teknik för datahantering är det dock inte lika tidskrävande eller dyrt att bryta ned silor som tidigare.

Vad är datasilor?

Datasilor är datalager som är avskilda från andra system inom en organisation. Orsaken till denna isolering kan vara teknisk, när applikationer och datasystem inte är utformade för att kommunicera med andra som används i samma företag. Eller så kan den vara organisatorisk, där olika affärsenheter inte är strukturerade för att dela information med varandra.

Ofta är det företagskulturen som ligger bakom. En kultur som stimulerar olika avdelningar att fungera självständigt, eller till och med att konkurrera med varandra kan påverka att det bildas datasilor. Datasilor är också ofta ett resultat av förvärv, där företag tar med sig egna äldre system och operativa metoder.

Oavsett varför de har tillkommit kan datasilor påverka företaget negativt på flera olika sätt. De gör det svårare för olika avdelningar att arbeta tillsammans, för planerare att utforma datadrivna strategier, för forskare att tillämpa moderna analystekniker som ger affärsinformation samt för företagsledare att få en helhetsblick över kunder och affärsverksamheter och fatta välgrundade beslut. Spridningen av silor tenderar också att leda till dubbla, motstridiga, saknade eller ofullständiga data.

Integrerade data är direkt avgörande för att AI ska fungera för ditt företag. När IT-cheferna väl har brutit ner företagets datasilor är det dags att implementera ett AI-program för att få lön för mödan.

Frågor och svar om datasilor

Är datasilor bra eller dåliga?

Datasilor påverkar organisationer negativt genom att göra det svårare för olika avdelningar att samarbeta, för företagsledare att få en omfattande insyn i verksamheten och ekonomin samt för planerare att analysera data och implementera effektiva affärsstrategier. Om personal- och ekonomidata är svåråtkomliga för försäljningsorganisationen får inte de regionala säljcheferna nytta av dem för att utvärdera säljarnas produktivitet och ta hänsyn till löner, provisioner och rese- och underhållningskostnader. Silor leder också ofta till duplicering, vilket gör det mer troligt att data kommer att vara inaktuella eller på annat sätt felaktiga.

Vad är skillnaden mellan datalager och datasilor?

Datalager är centraliserade datalager som organisationer kan göra tillgängliga för de olika avdelningarna, så att de till exempel kan köra analyser och fatta mer välgrundade beslut. Datasilor är isolerade data som som är svåra eller omöjliga att dela i en organisation.

Vad är motsatsen till en datasilo?

Alla systemarkitekturer som gör det enkelt att dela data mellan avdelningar är motsatsen till en silo. Dessa arkitekturer kan ta formen av centraliserade datalager, till exempel datasjöar, som lagrar ostrukturerade data och datalager, som lagrar mycket strukturerade data. Eller så kan de vara anslutningar som överbryggar olika datasystem, vanligtvis i realtid, vilket underlättar datatransformering och säkerställer att de data som är tillgängliga för analys är aktuella.