سیلوهای داده (Data Silos) چیست؟

سیلوهای داده چالش روزافزون رایجی است که کسب‌وکارهای امروزی با آن مواجه هستند. تحقیقات اخیر نشان می‌دهد که سازمان‌ها تا ۱۲ ساعت در هفته به ازای هر کارمند برای جستجوی داده‌های به دام افتاده در سیلوها هدر می‌دهند، در حالی که شرکت‌ها سالانه درآمد قابل توجهی را به دلیل سیستم‌های اطلاعاتی تکه‌تکه از دست می‌دهند. با تولید و جمع‌آوری حجم عظیمی از داده‌ها توسط سازمان‌ها، اطمینان از دسترسی، سازماندهی و استفاده مؤثر از آن‌ها ضروری است. سیلوهای داده می‌توانند بهره‌وری و پیشرفت سازمان را به شدت مختل کنند و هزینه قابل توجهی به همراه داشته باشند.

طبق تحلیل‌های اخیر صنعت، کسب‌وکارها سالانه میلیون‌ها دلار به دلیل داده‌های بی‌کیفیت متحمل می‌شوند، به طوری که برخی سازمان‌ها ضررهایی معادل ۲۰-۳۰٪ درآمد خود را به دلیل ناکارآمدی‌های داده گزارش می‌کنند. این مقاله منشأ و تأثیر سیلوهای داده را بحث می‌کند و بینش‌هایی در مورد نحوه اجتناب از آن‌ها و بهبود مهارت‌های مدیریت داده با استفاده از رویکردها و فناوری‌های مدرن ارائه می‌دهد.

سیلوهای داده چیست؟

سیلوهای داده، یا سیلوهای اطلاعاتی، مجموعه‌هایی از داده‌ها هستند که در دپارتمان‌ها یا تیم‌های خاص ایزوله شده‌اند و برای سایر بخش‌های سازمان غیرقابل دسترسی هستند. آن‌ها می‌توانند ماهیت فناوری یا سازمانی داشته باشند و اغلب نتیجه فرهنگ شرکت هستند. سیلوهای داده اشتراک‌گذاری اطلاعات را جلوگیری می‌کنند و منجر به ناکارآمدی‌ها، هدررفت منابع و به خطر افتادن یکپارچگی داده می‌شوند.

در حالی که سیلوهای داده می‌توانند برای ذخیره‌سازی داده در محیطی امن و پایدار مفید باشند، مانع از دید کلی سازمان به داده‌ها می‌شوند زیرا مجموعه داده‌ها در سیستم‌های جداگانه ایزوله از یکدیگر ذخیره می‌شوند. سیلوهای داده همچنین موانعی در اشتراک‌گذاری و همکاری داده ایجاد می‌کنند و در نهایت هوش سازمانی را تکه‌تکه کرده و قابلیت‌های تصمیم‌گیری استراتژیک را مختل می‌نمایند.

سیلوهای داده در سازمان‌های مدرن را چه چیزی ایجاد می‌کند؟

ساختار و فرهنگ سازمانی:

رقابت داخلی، دپارتمان‌های ایزوله و عدم همکاری می‌تواند تیم‌ها را به احتکار داده به جای اشتراک‌گذاری آن وادارد. این ایزوله‌سازی دپارتمانی ذهنیت “ما در برابر آن‌ها” ایجاد می‌کند که اشتراک‌گذاری داده بین‌کارکردی را مقاومت کرده و تکه‌تکه شدن اطلاعات را تداوم می‌بخشد.

سیستم‌های قدیمی و مجموعه فناوری:

بسیاری از سازمان‌ها به چندین برنامه SaaS برای اجرای فرآیندهای اصلی وابسته هستند، اما این برنامه‌ها اغلب مستقیماً با یکدیگر یکپارچه نمی‌شوند. سیستم‌های قدیمی و غیرمنعطف نیز با دشوار ساختن اتصال و اشتراک‌گذاری داده با سایر سیستم‌ها به سیلوهای داده کمک می‌کنند.

پیچیدگی چندابری و هیبریدی:

سازمان‌های مدرن به طور فزاینده در سراسر چندین ارائه‌دهنده ابر و محیط‌های هیبریدی عمل می‌کنند و اشکال جدیدی از تکه‌تکه شدن داده ایجاد می‌نمایند. داده ممکن است در سراسر AWS، Azure، Google Cloud و سیستم‌های محلی توزیع شود.

عدم حاکمیت و استانداردسازی داده:

بدون سیاست‌های حاکمیت داده واضح، دپارتمان‌های مختلف روش‌ها و استانداردهای خود را برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و مدیریت داده توسعه می‌دهند و یکپارچگی و تحلیل در سراسر منابع را دشوار می‌سازند.

ادغام‌ها و خریدها:

مدیریت نامناسب داده در طول ادغام‌ها و خریدها می‌تواند سیلوهای داده جدیدی ایجاد کند زیرا سیستم‌ها و مخازن داده ناهمگون ترکیب می‌شوند. سازمان‌ها اغلب در یکپارچه کردن رویه‌ها و سیستم‌های داده از شرکت‌های خریداری‌شده مشکل دارند و منجر به مجموعه داده‌های موازی می‌شود که اهداف مشابهی دارند اما ایزوله باقی می‌مانند.

اندازه و پیچیدگی:

با افزایش حجم و پیچیدگی داده، مدیریت و اشتراک‌گذاری آن پیچیده‌تر می‌شود. مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده ممکن است صرفاً به دلیل منابع و مهارت‌های لازم برای مدیریت آن‌ها ایزوله شوند. چالش حتی بزرگ‌تر می‌شود هنگام برخورد با انواع داده متنوع، از پایگاه‌های داده ساخت‌یافته تا محتوای بدون ساختار.

کاربران نهایی سرکش:

سیلوهای داده می‌توانند زمانی ایجاد شوند که کاربران داده را به صورت محلی مانند در صفحات گسترده بدون هم‌ترازی با مجموعه داده‌های مشابه ذخیره‌شده در جای دیگر حفظ می‌کنند. این رویه‌های فناوری سایه مخازن داده غیررسمی ایجاد می‌کنند که فرآیندهای مدیریت داده رسمی و کنترل‌های حاکمیت را دور می‌زنند.

چرا سیلوهای داده اینقدر مشکل‌ساز هستند؟

دسترسی ناکارآمد داده و از دست رفتن بهره‌وری

هنگامی که داده در دپارتمان‌ها یا سیستم‌های خاص ایزوله است، زمان و تلاش اضافی برای یافتن و بازیابی اطلاعات لازم است و تصمیم‌گیری و بهره‌وری را کند می‌کند. تحقیقات نشان می‌دهد که کارکنان بخش قابل توجهی از هفته کاری خود را صرف جستجوی داده‌های به دام افتاده در سیلوها می‌کنند و صدها ساعت در سال به ازای هر نفر در بهره‌وری از دست رفته را نشان می‌دهد. این ناکارآمدی گلوگاه‌هایی ایجاد می‌کند که مانع از پاسخ سریع سازمان‌ها به تغییرات بازار و تهدیدهای رقابتی می‌شود.

داده ناسازگار و تکراری

داده‌های ایزوله‌شده اغلب منجر به ناسازگاری‌ها و تکرارها می‌شود: همان داده ممکن است در چندین سیلو وجود داشته باشد اما در فرمت‌های متفاوت یا با سطوح دقت متفاوت، که سردرگمی در مورد منبع قابل اعتماد و به‌روز ایجاد می‌کند. این تکه‌تکه شدن تیم‌ها را مجبور به تلاش‌های تطبیق دستی می‌کند و گزارش‌های متعارض ایجاد می‌کند که اعتماد به بینش‌های داده‌محور را تضعیف می‌کند.

دید محدود داده و بینش‌ها

داده‌های تکه‌تکه‌شده استخراج بینش‌های معنادار و شناسایی روندها، الگوها یا فرصت‌هایی که می‌تواند رشد و نوآوری را هدایت کند، سخت‌تر می‌سازد. بدون پروفایل‌های یکپارچه مشتری که تعاملات فروش، بازاریابی و خدمات را در بر گیرد، سازمان‌ها فرصت‌های شخصی‌سازی را از دست می‌دهند و در ارائه تجربیات مشتری سازگار شکست می‌خورند. عدم توانایی در همبسته‌سازی داده در سراسر دپارتمان‌ها، شناسایی بینش‌های بین‌کارکردی که می‌تواند بهبودهای عملیاتی را هدایت کند، جلوگیری می‌کند.

هزینه‌های افزایش‌یافته و بهره‌وری کاهش‌یافته

حفظ سیلوهای داده نیازمند ذخیره‌سازی، مدیریت و منابع یکپارچگی اضافی است. تلاش دستی لازم برای یکپارچه‌سازی داده از سیلوهای مختلف بهره‌وری را پایین می‌آورد در حالی که سازمان‌ها با هزینه‌های فزاینده از زیرساخت‌های تکراری و سربار نگهداری مواجه هستند. مطالعات پیشنهاد می‌کنند که سازمان‌هایی با سیلوهای داده شدید، هزینه‌های عملیاتی قابل توجهاً بالاتری نسبت به کسانی با معماری‌های داده یکپارچه تجربه می‌کنند.

آسیب‌پذیری‌های امنیتی و رعایت مقررات

سیلوهای داده سطوح حمله گسترده‌تری ایجاد می‌کنند و تلاش‌های رعایت مقررات را پیچیده می‌نمایند. هنگامی که داده در سراسر چندین سیستم با پروتکل‌های امنیتی ناسازگار پراکنده است، سازمان‌ها با ریسک‌های نقض افزایش‌یافته مواجه هستند و در حفظ ردپاهای حسابرسی جامع مشکل می‌کنند. چارچوب‌های رعایت مانند GDPR نیازمند دید به ذخیره‌سازی و پردازش داده هستند که سیلوها اغلب جلوگیری می‌کنند و سازمان‌ها را به جریمه‌های نظارتی و آسیب به شهرت در معرض قرار می‌دهد.

موانع پذیرش هوش مصنوعی و تحلیل‌های پیشرفته

ابتکارات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مدرن نیازمند مجموعه داده‌های جامع و باکیفیت بالا برای آموزش مدل‌ها به طور مؤثر هستند. سیلوهای داده اطلاعات را در سیستم‌های ایزوله به دام می‌اندازند و دامنه و اثربخشی پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی را محدود می‌نمایند. سازمان‌ها گزارش می‌دهند که داده‌های ایزوله‌شده یکی از موانع اصلی برای پذیرش موفق هوش مصنوعی است و مانع از دسترسی مدل‌ها به داده‌های متنوع لازم برای پیش‌بینی‌ها و بینش‌های دقیق می‌شود.

دشواری در پیاده‌سازی استراتژی‌های داده‌محور

هنگامی که داده ایزوله است، برقراری فرآیندهای داده‌محور سازگار دشوار می‌شود زیرا اطلاعات لازم در سراسر چندین سیستم یا دپارتمان پراکنده است. رهبری نمی‌تواند دیدگاه‌های یکپارچه از عملکرد سازمانی به دست آورد و تصمیمات برنامه‌ریزی استراتژیک و تخصیص منابع را بر اساس اطلاعات ناقص می‌گیرد.

مثال‌های رایج سیلوهای داده چیست؟

سیلوهای داده دپارتمانی

دپارتمان‌هایی مانند فروش، بازاریابی یا مالی اغلب به طور مستقل عمل می‌کنند و داده را در سیستم‌های خود ذخیره می‌کنند و جیب‌های ایزوله اطلاعات ایجاد می‌نمایند. تیم‌های فروش ممکن است از سیستم‌های CRM استفاده کنند، در حالی که بازاریابی به پلتفرم‌های اتوماسیون وابسته است و مالی سیستم‌های ERP را اجرا می‌کند، با یکپارچگی محدود بین آن‌ها. استقرار راه‌حل مدیریت داده در سطح سازمان می‌تواند داده را به یک سیستم یکپارچه متمرکز کند.

سیستم‌های قدیمی و فناوری

داده ذخیره‌شده در پایگاه‌های داده، برنامه‌ها یا سیستم‌های قدیمی مختلف اغلب قوانین فرمت خاصی را دنبال می‌کند و یکپارچگی را دشوار می‌سازد. پایگاه‌های داده محلی ممکن است با پلتفرم‌های تحلیلی بومی ابر در تضاد باشند و نیازمند راه‌حل‌های واسطه گران‌قیمت شوند. پلتفرم‌های مجازی‌سازی داده می‌توانند داده را بدون جابه‌جایی فیزیکی آن یکپارچه کنند در حالی که لایه‌های دسترسی یکپارچه ارائه می‌دهند.

سیلوهای داده امنیتی و رعایت مقررات

اطلاعات حساس، مانند داده‌های شخصی یا مالی، اغلب محدود می‌شود تا حریم خصوصی و رعایت مقررات را تضمین کند. در حالی که برای امنیت ضروری است، این محدودیت‌ها می‌توانند سیلوهایی ایجاد کنند که موارد استفاده تجاری مشروع را جلوگیری می‌کنند. به‌کارگیری چارچوب‌های جامع حاکمیت داده و پلتفرم‌های اشتراک‌گذاری داده امن می‌تواند اشتراک‌گذاری ایمن و کنترل‌شده را تسهیل کند در حالی که الزامات رعایت حفظ می‌شود.

سیلوهای محیط ابر و هیبریدی

سازمان‌هایی که در سراسر چندین ارائه‌دهنده ابر یا محیط‌های هیبریدی عمل می‌کنند اغلب ناخواسته سیلوها را ایجاد می‌کنند هنگامی که داده در اکوسیستم‌های ابر خاص ایزوله باقی می‌ماند. داده در سطل‌های AWS S3 ممکن است برای تیم‌هایی که با خدمات داده Azure کار می‌کنند غیرقابل دسترسی باشد و سیلوهای عملکردی ایجاد کند علی‌رغم بودن در ابر.

چگونه سیلوهای داده را در سازمان خود حذف کنید؟

۱. تعریف مالکیت داده و مسئولیت‌ها

مالکیت داده و مسئولیت‌پذیری واضح برای مدیریت داده در سراسر سازمان برقرار کنید. مالکان داده را مسئول کیفیت، امنیت و دسترسی‌پذیری در حوزه‌های خود تعیین کنید در حالی که اطمینان حاصل کنید این مالکان در سراسر مرزهای دپارتمانی همکاری کنند. کمیته‌های حاکمیت داده بین‌کارکردی ایجاد کنید که بتوانند تعارضات را حل کنند و استانداردهای یکپارچه برای رویه‌های مدیریت داده برقرار نمایند.

۲. پیاده‌سازی استانداردهای کیفیت داده

فرمت‌ها، تعاریف و روش‌های جمع‌آوری داده را در سراسر سازمان استاندارد کنید. معیارهای کیفیت داده را تعریف کنید و ممیزی‌های منظم انجام دهید تا سازگاری تضمین شود. فرآیندهای مدیریت داده اصلی برقرار کنید که منابع واحد حقیقت برای موجودیت‌های تجاری حیاتی مانند مشتریان، محصولات و تأمین‌کنندگان ایجاد کنند.

۳. ترویج تغییر فرهنگی و همکاری

جنبه‌های سازمانی سیلوهای داده را با ترویج همکاری و اشتراک‌گذاری داده در سراسر دپارتمان‌ها برطرف کنید. ساختارهای تشویقی پیاده‌سازی کنید که اشتراک‌گذاری و همکاری داده بین‌کارکردی را پاداش دهند نه احتکار دپارتمانی. آموزش سواد داده ارائه دهید تا کارکنان ارزش داده‌های یکپارچه و نقش خود در حفظ کیفیت داده را درک کنند.

۴. استفاده از ابزارهای یکپارچگی داده مدرن

از پلتفرم‌های یکپارچگی داده مدرن برای اتصال سیستم‌های مختلف و ایجاد جریان‌های داده یکپارچه استفاده کنید. ابزارهایی مانند Airbyte را پیاده‌سازی کنید که اتصال‌دهنده‌های آماده برای استخراج داده از منابع مختلف و بارگذاری آن در مخزن مرکزی ارائه می‌دهند.

۵. اطمینان از امنیت داده و رعایت مقررات

اقدامات امنیتی قوی مانند رمزنگاری، کنترل‌های دسترسی و حاکمیت داده را پیاده‌سازی کنید تا اطلاعات حساس را محافظت کرده و رعایت مقررات را حفظ نمایید. کارکنان را در بهترین رویه‌های مدیریت داده آموزش دهید در حالی که پروتکل‌های اشتراک‌گذاری داده امن برقرار می‌نمایید که همکاری را بدون به خطر انداختن الزامات امنیتی امکان‌پذیر سازد.

۶. پیاده‌سازی فرآیندهای یکپارچگی زمان واقعی

از پردازش دسته‌ای سنتی فراتر بروید با پیاده‌سازی رویکردهای یکپارچگی داده زمان واقعی مانند Change Data Capture (CDC) و معماری‌های رویدادمحور. این فناوری‌ها همگام‌سازی تقریباً لحظه‌ای داده در سراسر سیستم‌ها را امکان‌پذیر می‌سازند و زمان تأخیر که اغلب به تشکیل سیلو کمک می‌کند را کاهش می‌دهند. پلتفرم‌های داده جریانی پیاده‌سازی کنید که تغییرات داده را در حین وقوع پردازش و توزیع کنند.

۷. پذیرش استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده متمرکز و هیبریدی

از ذخیره‌سازی تکه‌تکه‌شده فاصله بگیرید با پذیرش سیستم‌های متمرکز که داده را یکپارچه می‌کنند، دیدگاه یکپارچه ارائه می‌دهند و مدیریت و امنیت را ساده می‌کنند. رویکردهای مدرن مانند دریاچه‌های داده و خانه‌های دریاچه را در نظر بگیرید که می‌توانند هم داده‌های ساخت‌یافته و هم بدون ساختار را در خود جای دهند در حالی که دسترسی یکپارچه ارائه می‌دهند. برای سازمان‌هایی با الزامات پیچیده، رویکردهای هیبریدی که مخازن متمرکز را با دسترسی فدرال ترکیب می‌کنند، کنترل را با انعطاف‌پذیری متعادل می‌کنند.

معماری‌های مدرن چگونه چالش‌های سیلو داده را برطرف می‌کنند؟

معماری‌های داده مدرن رویکردهای پیچیده‌ای ارائه می‌دهند تا سیلوها را حذف کنند در حالی که انعطاف‌پذیری و حاکمیتی که سازمان‌ها نیاز دارند را حفظ می‌نمایند. این معماری‌ها از رویکردهای متمرکز سنتی فراتر می‌روند تا استراتژی‌های مدیریت داده توزیع‌شده اما یکپارچه را در بر گیرند.

معماری پارچه داده

پارچه داده پلتفرم یکپارچه ایجاد می‌کند که پیچیدگی زیربنایی را انتزاعی می‌سازد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا به داده‌های توزیع‌شده به عنوان اینکه به صورت محلی ذخیره شده دسترسی داشته باشند. این رویکرد از مدیریت metadata فعال و اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی برای کشف، فهرست‌بندی و حاکمیت داده در سراسر چندین سیستم بدون نیاز به جابه‌جایی فیزیکی داده استفاده می‌کند. معماری‌های پارچه داده سیاست‌های دسترسی متمرکز ارائه می‌دهند در حالی که به داده اجازه می‌دهند در مکان بهینه خود برای الزامات عملکرد و رعایت باقی بماند.

اصول شبکه داده

شبکه داده رویکرد غیرمتمرکزی می‌گیرد که در آن تیم‌های حوزه داده خود را به عنوان محصولات مالک و مدیریت می‌کنند در حالی که به استانداردهای مشترک برای قابلیت همکاری پایبند هستند. این رویکرد معماری داده را به عنوان محصولی با مالکیت واضح، استانداردهای کیفیت و توافق‌نامه‌های سطح خدمات در نظر می‌گیرد. تیم‌های حوزه مسئول قابلیت اطمینان، کشف و دسترسی‌پذیری داده خود می‌شوند در حالی که در مدل حاکمیت فدرال شرکت می‌کنند که سازگاری در سراسر سازمان را تضمین می‌کند.

مدیریت داده فدرال

رویکردهای فدرال به سازمان‌ها اجازه می‌دهند تا داده‌های توزیع‌شده را حفظ کنند در حالی که دسترسی و حاکمیت یکپارچه ارائه می‌دهند. این استراتژی به ویژه برای سازمان‌هایی با الزامات نظارتی پیچیده یا محیط‌های فنی متنوع که متمرکزسازی کامل ممکن نیست، به خوبی کار می‌کند. سیستم‌های فدرال از فهرست‌های metadata و موتورهای پرس‌وجو برای ارائه دسترسی یکپارچه به منابع داده توزیع‌شده بدون نیاز به یکپارچگی فیزیکی استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی چه نقشی در تجزیه سیلوهای داده ایفا می‌کند؟

کشف و نگاشت خودکار داده: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به طور خودکار منابع داده در سراسر سازمان‌ها را کشف می‌کنند و روابط بین مجموعه داده‌هایی که در غیر این صورت ایزوله باقی می‌مانند را نگاشت می‌نمایند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین ساختارهای schema، الگوهای داده و تاریخچه‌های استفاده را تحلیل می‌کنند تا فرصت‌های یکپارچگی بالقوه را شناسایی کنند و استراتژی‌های ترکیب داده بهینه پیشنهاد نمایند.

کیفیت و حاکمیت داده هوشمند: هوش مصنوعی کیفیت داده را با تشخیص خودکار ناهنجاری‌ها، ناسازگاری‌ها و خطاهایی که معمولاً در محیط‌های ایزوله‌شده رخ می‌دهند، بهبود می‌بخشد. مدل‌های یادگیری ماشین الگوهای داده عادی را یاد می‌گیرند و انحرافاتی را که ممکن است نشان‌دهنده مسائل کیفیتی یا مشکلات یکپارچگی باشند، علامت‌گذاری می‌کنند.

بهینه‌سازی یکپارچگی پیش‌بینی‌کننده: سیستم‌های هوش مصنوعی الگوهای استفاده داده و معیارهای عملکرد را تحلیل می‌کنند تا جریان‌های کاری یکپارچگی را بهینه کنند و گلوگاه‌های بالقوه را قبل از تأثیر بر عملیات تجاری پیش‌بینی نمایند. این قابلیت‌های پیش‌بینی‌کننده سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا یکپارچگی داده با عملکرد بالا را حتی در حالی که مقیاس می‌پذیرند و منابع داده جدید اضافه می‌کنند، حفظ کنند.

نتیجه‌گیری

تجزیه سیلوهای داده نیازمند رویکرد چندوجهی شامل فناوری، فرآیندها و تغییر فرهنگی است. ابزارهای یکپارچگی مدرن مانند Airbyte می‌توانند به متمرکز کردن داده‌های تکه‌تکه‌شده کمک کنند در حالی که کنترل‌های امنیتی لازم را حفظ می‌نمایند.

سازمان‌هایی که با موفقیت سیلوها را حذف می‌کنند، مزایای رقابتی قابل توجهی از طریق بهبود تصمیم‌گیری و کارایی عملیاتی به دست می‌آورند. سرمایه‌گذاری در حذف سیلوهای داده معمولاً از طریق کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری جبران می‌شود.

سوالات متداول

آیا سیلوهای داده خوب هستند یا بد؟

سیلوهای داده عموماً بد هستند زیرا اشتراک‌گذاری داده را مختل می‌کنند، ناسازگاری‌ها ایجاد می‌کنند و مانع از بهره‌برداری مؤثر سازمان‌ها از داده‌هایشان می‌شوند.

تفاوت بین انبارهای داده و سیلوهای داده چیست؟

انبار داده داده‌ها را از چندین منبع به یک مخزن متمرکز یکپارچه می‌کند، در حالی که سیلوهای داده داده‌ها را در دپارتمان‌ها یا سیستم‌های خاص ایزوله نگه می‌دارند.

یک مثال از سیلوی داده چیست؟

ذخیره‌سازی داده‌های مشتری توسط دپارتمان بازاریابی در سیستمی جداگانه که تیم‌های فروش یا خدمات مشتری نمی‌توانند به آن دسترسی داشته باشند، مثال کلاسیک سیلوی داده است.

چگونه سیلوهای داده را شناسایی کنید؟

به دنبال گزارش‌های ناسازگار در سراسر دپارتمان‌ها، ناتوانی در دسترسی سریع به داده، فقدان مرور جامع از کسب‌وکار و دپارتمان‌هایی که سیستم‌های جداگانه برای انواع داده مشابه حفظ می‌کنند، بگردید.

سیلوهای داده در مقابل دریاچه‌های داده—تفاوت چیست؟

سیلوهای داده مخازن ایزوله‌شده تحت کنترل دپارتمان‌های خاص هستند که منجر به ناکارآمدی و دسترسی محدود می‌شود. دریاچه‌های داده، در مقابل، مخازن متمرکز هستند که تمام داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار را در یک مکان ذخیره می‌کنند و دسترسی و تحلیل یکپارچه را ترویج می‌دهند.