Nella maggior parte delle aziende, ogni dipartimento – vendite, marketing, customer care, operations, logistica – raccoglie, elabora e conserva dati in modo autonomo. Questa frammentazione è spesso il risultato di storie tecnologiche diverse, strumenti verticali e processi disallineati.
Il problema nasce quando questi sistemi non dialogano tra loro: dati duplicati, informazioni incoerenti, accessi rallentati o impossibili. Il risultato è una visione distorta o incompleta del business, che ostacola le decisioni e aumenta i margini di errore.
Esempi concreti:
Se il customer service non ha accesso ai dati di vendita, non può comprendere il ciclo completo del cliente;
Se marketing e logistica non condividono i dati in tempo reale, il rischio di campagne inefficaci o stock-out aumenta;
Se l’amministrazione lavora su numeri diversi da quelli del reparto vendite, anche il reporting perde affidabilità.
I data silos non sono solo un problema tecnico: hanno un impatto diretto sui costi operativi, sulla velocità decisionale e sull’esperienza del cliente. Alcuni dei costi “invisibili” includono:
Perdita di produttività dovuta a ricerca manuale o riconciliazione di dati;
Incoerenze nei KPI aziendali, con report differenti a seconda delle fonti usate;
Limitazioni nell’uso dell’AI e dell’analisi predittiva, che richiedono basi dati omogenee e integrate;
Rischi di non conformità normativa, per mancanza di controllo centralizzato sui dati sensibili.
Superare i silos richiede un doppio intervento: tecnologico e organizzativo.
La soluzione tecnica passa per l’adozione di piattaforme di data integration o data fabric, che permettano la centralizzazione, la sincronizzazione e la condivisione dei dati tra sistemi eterogenei. Strumenti come data lake, API e connettori intelligenti sono fondamentali per creare un’infrastruttura scalabile e interoperabile.
Ma la tecnologia da sola non basta. Serve un vero cambio di paradigma organizzativo:
Promuovere una cultura del dato condiviso, in cui le informazioni non siano proprietà del singolo dipartimento, ma patrimonio comune;
Introdurre processi trasversali che favoriscano lo scambio e la co-creazione di valore;
Nominare figure con responsabilità interfunzionali (es. Data Steward, Data Owner, Data Governance Officer) per facilitare il coordinamento.
Abbattere i silos significa evolvere verso un’organizzazione capace di vedere il cliente, il prodotto, il mercato in modo olistico. Solo così è possibile:
Aumentare l’agilità operativa;
Sviluppare modelli analitici più efficaci;
Prendere decisioni rapide e fondate su dati affidabili;
Migliorare l’esperienza utente lungo tutti i touchpoint.