Silo

Fiabilidad

¿Qué significa silo?

En informática, un silo es un punto aislado de un sistema en el que los datos se mantienen separados (a propósito o por accidente) de otras partes de la arquitectura de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) de una organización.

Un ejemplo clásico de silo es una base de datos relacional que almacena direcciones de clientes. Si las políticas de seguridad internas impiden que esta información se comparta con el equipo de marketing de la organización, por ejemplo, la base de datos puede denominarse silo de información.

Cuando esto ocurre, la organización puede enfrentarse a los siguientes obstáculos:

  • Diferentes divisiones de negocio crearán múltiples copias de los mismos datos.
  • Los empleados tomarán decisiones basadas en datos incoherentes o incompletos.
  • El personal de nivel C tendrá dificultades para obtener una visión global precisa de los datos de la organización.
  • A los directivos de nivel medio les resultará difícil localizar y acceder rápidamente a los datos para iniciativas empresariales específicas.

Los silos de datos suelen aparecer en las grandes organizaciones porque las unidades departamentales suelen tener sus propias prioridades empresariales.

Los silos pueden crearse a propósito -por ejemplo, utilizando espacios en el aire para proteger información sensible-, pero también pueden ser creados por individuos que quieren proteger su propio territorio dentro de una organización.

Esta práctica, que a veces se denomina acaparamiento de conocimientos, puede ser especialmente peligrosa en organizaciones que no valoran la transparencia de la información.

Definición de silo

Muchos expertos en TI hablan de las limitaciones y el impacto negativo de los silos de información.

Importancia de minimizar los silos de información

¿Qué pasa si una organización quiere saber si un nuevo producto funcionará con su actual estrategia de marketing y su base de clientes y sus actuales estadísticas de marketing e información sobre clientes están almacenadas en silos de datos separados? Tendrán que dar un martillazo metafórico a esos silos y romperlos para reunir los datos.

He aquí cómo hacerlo:

1. Decidir qué datos se necesitan para resolver un problema empresarial.

Consolidar y depurar los datos para obtener inteligencia empresarial no es tarea fácil. Por eso, todo el proceso debe estar impulsado por las preguntas a las que la dirección quiere dar respuesta. A continuación, escriba esas preguntas concretas y decida qué datos serán necesarios para responderlas.

2. Conocer la ubicación de los datos que hay que obtener.

Realice una auditoría de las bases de datos para saber exactamente qué datos recopila ya la organización. Para cada base de datos, comprenda lo siguiente:

  • ¿Dónde se encuentra la base de datos?
  • ¿Cuáles son las principales características, entradas y salidas de esta base de datos?
  • ¿Qué datos se capturan?
  • ¿Cuáles de los datos registrados pueden responder a sus preguntas de negocio?
  • ¿Cuál es la mejor manera de obtener esta información de la base de datos?
  • ¿Cómo pueden combinarse estos datos con otras fuentes para crear un contexto y un análisis mejores?

3. Consolide los datos física o virtualmente en un repositorio central.

Cree flujos de datos para recopilar datos de bases de datos y almacenes de datos dispares.

La idea es crear un conjunto de datos combinado que contenga toda la información clave en un solo lugar. Esto puede implicar mapear juntos campos de datos individuales, comprender el contexto de cada campo de datos y desarrollar elementos de datos individuales que muestren esos datos de forma lógica y cohesionada.

Considere la posibilidad de utilizar una arquitectura de lago de datos para dar cabida tanto a los datos estructurados como a los no estructurados. Las arquitecturas data fabric y data mesh también se están utilizando para unificar silos de datos distribuidos.

4. Preprocesar los datos para consolidarlos y limpiarlos.

Una vez rotos los silos, los administradores tendrán que limpiar los datos y verificar su calidad. Inicialmente, es probable que los datos tengan «ruido». Pueden contener información incorrecta o faltante y otras características que hay que suavizar.

Esta parte del proceso es vital para la integridad de los datos, porque los usuarios finales necesitan confiar en los datos si van a utilizarlos para tomar decisiones empresariales basadas en ellos. Sin embargo, hay que tener cuidado al limpiar los datos.

Es importante no pasar por alto los valores atípicos y las tendencias importantes, ya que a menudo también pueden proporcionar información valiosa.

5. Convierta los datos en inteligencia empresarial práctica.

Una vez eliminados los silos de datos, los usuarios finales pueden utilizar los datos depurados e integrados para potenciar las herramientas de elaboración de informes e inteligencia empresarial y tomar decisiones empresariales con mayor seguridad.

Esto se traduce en más eficiencia, menos despilfarro, partes interesadas más satisfechas y mejores resultados.

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Margaret Rouse
Senior Editor
Margaret Rouse
Experta en tecnología

Margaret Rouse es una galardonada escritora técnica y profesora conocida por su habilidad para explicar temas técnicos complejos a una audiencia de negocios no técnica. Durante los últimos veinte años, sus explicaciones han aparecido en sitios web de TechTarget y ha sido citada como autoridad en artículos del New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine y Discovery Magazine. La idea de diversión de Margaret es ayudar a profesionales de TI y negocios a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de cada uno. Si tienes una sugerencia para una nueva definición o cómo mejorar una explicación técnica,…