La recopilación de datos es clave para la toma de decisiones en el mercado digital, pero, como ya hemos avanzado en otras ocasiones, la calidad (tanto las estrategias data quality como los DQI) y la gestión de la información son imprescindibles para convertirse en una auténtica compañía data driven. Hoy veremos otro de los problemas más habituales en la administración de datos: los data silos.
¿Qué son los data silos?
En algunas compañías, los departamentos no recopilan y gestionan la información de forma conjunta, sino que lo hacen en bases o repositorios de datos propios e individuales: los data silos. Este tipo de organización dificulta el estudio de los datos y afecta a la calidad de los análisis, ya que, al no relacionar tablas de diferentes departamentos, los algoritmos no exprimen al máximo el potencial de la información y se pierden posibles relaciones y, por tanto, también conclusiones y estrategias de mercado.
¿Cómo afectan los data silos a una compañía?
A continuación, explicaremos todos los riesgos que suponen los data silos para una marca.
1. Límites y sesgos en los análisis
Como hemos indicado, los data silos de un departamento pueden contener información relevante para otro departamento. Si los datos de costes de operaciones, los datos de publicidad y los datos de ventas no pueden cruzarse, ¿cómo se optimizarán y valorarán las campañas de marketing de la marca?
2. Tareas repetidas
Un departamento puede realizar análisis de información de su data silo con resultados que ya ha obtenido otro departamento. Estos repositorios individuales e incomunicados impiden la colaboración entre distintos grupos de trabajo que podrían compartir datos para planificar estudios conjuntos que fomenten procedimientos más comunicativos.
3. Gasto de recursos
Las alternativas con una organización conjunta y un acceso común a los datos permitirán ahorrar recursos y gastos de mantenimiento en las tecnologías de arquitectura e ingeniería de datos.
4. Toma de decisiones no basada en datos
Para una buena toma de decisiones, los datos deben estar verificados y contrastados, y la única forma de llevar a cabo estas acciones es liberando a la información de los data silos. Si no, no podrá cruzarse la información de un departamento con la de otro.
5. Pérdida de la integridad de los datos
Al no contrastar los datos, dos departamentos pueden almacenar información diferente de un mismo usuario o cliente. Con el paso del tiempo, estos datos se desincronizarán y, cuando llegue el día en que se trate de cruzar la información, será inservible.
¿Cómo acabar con los data silos?
Una marca con data silos ya es una marca que recopila información, que conoce la importancia de las técnicas data science y que, gracias a eso, ya ha dado los primeros pasos para convertirse en una compañía data driven. Veamos los procedimientos necesarios para mejorar el almacenamiento de los datos.
1. Centralización de datos
Hay una gran variedad de opciones de arquitectura de datos para lograr una centralización eficiente. Desde los clásicos modelos on premises hasta modelos 100% on cloud, pasando por modelos híbridos. El objetivo es una data warehouse que no sólo nos facilite la ingesta de datos de fuentes muy diversas, sino también su análisis para la activación posterior. Las grandes ventajas que herramientas on cloud como Google BigQuery, AWS Athena o Snowflake ofrecen para automatizar la importación y análisis de datos hacen que se estén imponiendo para cubrir esta funcionalidad.
2. Integración de datos
La integración de los datos es un paso adicional y necesario para acabar con los problemas de los data silos. Las herramientas ETL automatizan los procesos de extracción, transformación y carga de la información con técnicas de data engineering para ahorrar recursos y optimizar las bases de datos.
3. Eliminación de los data silos
Es esencial eliminar los data silos actuales para no malgastar recursos y confiar en profesionales del big data para que revisen las arquitecturas y la calidad e integridad de los datos. En algunos casos, será necesario deshacerse de la información recopilada en el pasado por la desincronización que antes comentábamos y también por cambios e incompatibilidades de formato.
4. Cambio de cultura
Para sacar el máximo provecho de los datos y actuar como una compañía data driven, no sólo será necesario adoptar nuevas herramientas y formas de trabajo, sino también cambiar la cultura de la marca. Un enfoque data driven requiere un determinado nivel de confianza en los datos, trabajo colaborativo y decisiones estratégicas basadas en los estudios y conclusiones.
Si crees que la administración de tus datos no es la adecuada, puedes ponerte en contacto con nosotros. Diseñaremos un plan específico para tu organización y aplicaremos las herramientas adecuadas para eliminar los data silos de los departamentos y construir un sistema de información centralizado, accesible y seguro.
