Silos de données : qu'est que c'est et comment les éliminer ?

Des données fiables et exhaustives fondent des décisions stratégiques éclairées, c'est pourquoi les entreprises ont tout intérêt à éliminer les silos. Des outils de plus en plus accessibles aident les entreprises à opérer ce changement.

À l'image des silos agricoles qui stockent différents types de grains de manière séparée, les silos de données compartimentent les informations au sein des entreprises. Les équipes produit, marketing, ventes et service client collectent, stockent et actualisent chacune leurs propres données, conformément à leurs besoins, dans leur jargon et en suivant leurs propres méthodes.

Les silos de données ont une connotation négative. Ce qui était autrefois considéré comme une organisation normale est en effet devenu un frein à la prise de décisions stratégiques et à l'efficacité opérationnelle.

• Chaque collaborateur se contente des données de son équipe ➔ manque à gagner
• Si un collaborateur a besoin d'une donnée d'une autre équipe, il doit la lui demander ➔ perte de temps, qualité des données dégradée

Comment se créent les silos de données ?

Les silos de données émergent de diverses causes interconnectées, d'origines organisationnelle, culturelle, technologique et réglementaire.

Des causes organisationnelles

Faute de méthode imposée, chaque équipe métier, parfois chaque collaborateur à sa propre échelle, travaille à sa manière, en collectant les données qui lui semblent pertinentes et en les stockant selon ses propres règles. Se créent alors autant de bases de données que de manières de fonctionner.

Cette situation se produit notamment lorsqu'une entreprise se développe vite : les dirigeants dépassés par le volume de travail ne prennent pas le temps de structurer leur développement, ils se contentent d'exiger des résultats peu importe les moyens employés pour les atteindre.

Des silos de données se créent en conséquence. Chaque équipe est alors détentrice et gestionnaire de ses propres données.

Des origines culturelles

De nombreuses entreprises passent d'une culture du secret à une culture du partage. Il était d'usage de cloisonner les informations, par crainte de laisser échapper des données confidentielles ou de créer de la confusion au sein des équipes. Une forme de concurrence intra-entreprise contribuait aussi à la rétention d'informations. Les mœurs évoluent, la tendance est au collaboratif.

Pour preuve : en 2025, 54 % des entreprises du secteur privé ont mis en place le partage et l'accès à toutes les données nécessaires aux collaborateurs, contre seulement 44 % trois ans auparavant. C'est une progression rapide.

La culture du secret a créé des silos de données. L'évolution vers des modes de travail plus collaboratifs prend du temps, pendant lequel les silos perdurent.

Des causes technologiques

Des entreprises ont pris très tôt le tournant de la digitalisation, s'équipant d'outils métier innovants, mais parfois épars et sans possibilité d'interconnexion. Dans cette situation, chaque équipe travaille avec ses propres données, dans son propre outil, sans partage avec les autres équipes. Des silos se créent ainsi.

Voici un exemple pour illustrer le cas de figure.

• L'entreprise investit dans un outil marketing et dans un logiciel de vente.
• L'équipe marketing accède à ses statistiques de performance d'e-mailing via son outil. Elle identifie notamment les contenus qui performent le mieux, grâce à la mesure des clics.
• En plus de mesurer les clics, l'outil fournit les coordonnées des clients qui ont cliqué sur les contenus stratégiques.
• Le logiciel de vente ne communique pas avec l'outil marketing : faute d'accès aux informations marketing, les commerciaux perdent des opportunités d'entrer en contact avec des leads « chauds ».

Des causes réglementaires

Certaines données sont sciemment isolées, car elles sont considérées comme des données sensibles au sens du RGPD. L'entreprise les isole pour éviter les risques de détérioration et de perte, et pour simplifier la gouvernance des données.

Les réglementations risquent en outre de créer des silos de données lorsque l'entreprise travaille à l'international, avec des pays qui ne partagent pas les mêmes politiques en matière de données personnelles. Là encore, des données sont isolées pour simplifier la gouvernance.

Les fusions et acquisitions

Les opérations de croissance externe entraînent des silos de données. En effet, chaque entité apporte ses propres systèmes, processus et données. L'intégration de ces différents environnements technologiques représente un travail d'envergure, souvent reporté, perpétuant les silos.

Quels sont les problèmes causés par les silos de données ?

Les silos de données créent des problèmes de cloisonnement : les informations ne circulent pas, la prise de décisions est complexifiée. Concrètement, voici 7 impacts négatifs des silos de données en entreprise.

• Frein à la collaboration : les équipes métier s'enrichissent les unes les autres de leurs informations respectives. Sans accès aux informations, la stratégie et les actions sont moins performantes. Pour accéder à l'information, il faut en faire la demande, au risque de perdre du temps.
• Perte de vision stratégique : quand les données sont éparpillées, elles risquent d'échapper aux décisionnaires. Prendre des décisions éclairées à propos de la direction de l'entreprise devient plus complexe.
• Problème de gouvernance : les silos entraînent une perte de maîtrise de la gestion et de la gouvernance des données par la direction. La prise de risque est importante sur le plan réglementaire lorsque l'entreprise manipule des données à caractère personnel.
• Baisse de qualité des données : les silos créent des doublons, et multiplient le risque de dégradation des données. Une donnée mise à jour à un endroit, mais pas à un autre, engendre de l'incertitude. L'entreprise perd confiance en ses données, au risque de ne plus les utiliser.
• Gaspillage de ressources : stocker les mêmes données à des endroits divers utilise inutilement de l'espace.
• Mauvaise expérience client : ne pas exploiter toutes les données d'un client, alors qu'il a expressément consenti à ce que l'entreprise les utilise pour personnaliser son expérience, est mauvais pour l'image de marque. Le client se demande ce que l'entreprise fait de ses données personnelles, et regrette d'avoir pris le temps de les renseigner. Au contraire, avoir une vision du client à 360° permet de lui offrir un parcours omnicanal et une expérience d'achat personnalisée.
• Frein au développement d'IA basées sur le machine learning : dans un fort enjeu de satisfaction client, les entreprises développent des chatbots intelligents pour le service client d'une part, pour assister les collaborateurs dans leur travail au quotidien d'autre part. Pour être utiles, ces agents conversationnels doivent être entraînés sur un maximum de données internes à l'entreprise. Les silos font obstacle à cet entraînement.

Quelles sont les solutions pour empêcher les silos de données ?

Éliminer les silos de données nécessite une approche méthodique combinant changements culturels, technologiques et organisationnels.

1 - Faire accepter le changement

Pour faire accepter le changement, il est judicieux d'en exposer les avantages. Les équipes vont devoir changer de méthodes et d'outils de travail, ils y sont peut-être réfractaires. Expliquer et prouver les avantages à en tirer facilite la transition.

Pour les collaborateurs, le principal avantage est le gain de temps. S'ils prennent conscience qu'ils perdent beaucoup de temps à chercher des données, ils seront plus enclins à adopter de nouveaux outils et méthodes.

2 - Utiliser les outils adaptés

Différents types d'outils permettent d'empêcher les silos de données.

• Un datawarehouse, ou entrepôt de données : cet outil utilise la technologie ETL (Extract, Transform, Load) qui permet de récupérer toutes les données éparses, et de les formater pour les stocker. Toutes les données de l'entreprise sont alors disponibles, sans doublon, dans un système de stockage unique.
• Un outil de reverse ETL : l'intervention de data scientists peut s'avérer nécessaire pour accéder au datawarehouse et utiliser les données qu'il stocke. Pour éviter cette étape, et rendre les données immédiatement et aisément accessibles aux équipes métier, l'entreprise peut utiliser un outil de reverse ETL qui pousse automatiquement les données du datawarehouse dans les outils métier.
• Une iPaaS : l'Integration Platform as a Service est une plateforme qui connecte des systèmes logiciels épars, pour partager les données et éliminer les silos.
• Une plateforme client unique : l'entreprise qui s'équipe d'une plateforme client unique de type CRM dispose de l'intégralité de ses données clients à un seul endroit. En plus d'empêcher les silos, ce type d'outil propose des fonctionnalités d'automatisation intelligente qui optimisent l'utilisation des données clients par les équipes marketing, ventes et service client.

Le choix de l'outil dépend du volume de données à décloisonner et de l'envergure de l'entreprise. Au moment de choisir, il faut être attentif à la facilité de prise en main de l'outil : un outil très complexe nécessite de former longuement ses équipes, au risque de ne jamais être totalement adopté ou pleinement exploité.

3 - Acter le changement

Une fois les outils en place dans l'entreprise, et les collaborateurs formés à leur utilisation, il faut ancrer les nouveaux processus de travail de manière à changer définitivement les habitudes. Cette étape peut prendre du temps.

Dans un enjeu de gouvernance, l'entreprise aura veillé à paramétrer avec attention et précision les droits d'accès aux données, préalablement à l'utilisation des outils.

Questions fréquentes

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