Silos de données : frein ou fondation ? Ce que pensent vraiment les entreprises Data-Driven

Dans les discours sur la transformation digitale, on entend souvent que les silos de données sont des ennemis à abattre. Mais dans la réalité des grandes organisations, ils ne sont ni une anomalie, ni un défaut à corriger à tout prix. Ils reflètent plutôt la diversité naturelle des métiers, la complexité du système d'information et les exigences réglementaires.

Pourquoi les silos sont inévitables et parfois nécessaires

Chaque département construit sa propre vision de la donnée en fonction de ses objectifs. Le marketing se concentre sur les interactions, les ventes sur les opportunités, la finance sur les flux. Il n’est donc pas étonnant qu’un même client soit représenté différemment dans un CRM, un ERP ou une base e-commerce.

Certains silos sont aussi hérités de l’histoire de l’entreprise : logiciels métiers critiques, systèmes issus d’acquisitions, ou encore séparation imposée par des exigences de conformité comme le RGPD ou les réglementations sectorielles.

Supprimer ces silos reviendrait à nier la réalité opérationnelle. Ce qu’il faut, c’est apprendre à les faire dialoguer.

Ce qui freine l’entreprise : le manque d’interconnexion

Le problème n’est pas l’existence des silos, mais l’incapacité à les relier quand c’est nécessaire. À mesure que les projets IA, BI et data gouvernance se multiplient, les besoins en données croisées explosent :

• Pour comprendre la rentabilité d’un client, il faut rapprocher données CRM, commandes, factures et coûts.
• Pour entraîner un modèle IA pertinent, les données doivent être consolidées et nettoyées.
• Pour fiabiliser un reporting réglementaire, il faut identifier les doublons, les écarts et les erreurs de structure.

Sans passerelles, les décisions reposent sur une donnée fragmentée. Et la gouvernance devient théorique.

Réconcilier les données plutôt que détruire les silos

C’est ici qu’intervient une stratégie efficace : la réconciliation. Elle consiste à relier les entités réparties dans différents systèmes sans les forcer à adopter un modèle unique. Ce travail s’appuie sur plusieurs leviers :

• des algorithmes de rapprochement puissants (matching flou, phonétique, par pattern)
• une supervision continue de la qualité des données (observabilité)
• des workflows de remédiation conçus en no-code, utilisables par les métiers
• un lignage des données assurant la traçabilité de chaque transformation

Plutôt que d’imposer une vision unique, cette approche respecte la diversité des sources tout en garantissant une vue consolidée.

Cas d’usage – Réconcilier des données dispersées avant un projet stratégique

Dans le cadre d’un projet de migration vers une nouvelle solution CRM, une entreprise devait fiabiliser un historique de données réparties sur plusieurs systèmes : ancien CRM, ERP, fichiers métiers… Chaque source présentait une vision différente du client, avec des écarts de formats, des doublons, des champs manquants et des données incohérentes.

L’objectif n’était pas de supprimer ces silos, mais de les faire dialoguer intelligemment pour préparer une base unifiée.
Un audit automatisé a permis de détecter les anomalies à différents niveaux (cellule, ligne, colonne). Des règles de rapprochement flou ont été utilisées pour identifier les doublons entre bases, puis des règles métiers ont été appliquées pour homogénéiser les formats, enrichir certaines valeurs et fiabiliser l’ensemble.

Grâce à une supervision continue, les équipes métiers et la DSI ont pu suivre l’évolution de la qualité, corriger au fil de l’eau, et réduire significativement les risques liés au projet.
Résultat : une migration sécurisée, une donnée consolidée, et une meilleure collaboration entre silos.

📄 Lire le cas d’usage complet : Fiabilisation des données avant migration vers un nouvel outil

Ce que cela change concrètement

Une stratégie de réconciliation inter-silos offre des bénéfices tangibles :

• Les métiers gardent leurs outils et leur autonomie.
• Les projets IA et BI accèdent à une donnée consolidée.
• La gouvernance devient opérationnelle, traçable et mesurable.
• Les silos, loin d’être des obstacles, deviennent des composants maîtrisés d’un système orchestré.

Tale of Data : gouvernez vos silos, sans les détruire

Tale of Data permet aux entreprises de connecter intelligemment leurs systèmes existants, de surveiller la qualité des données dans chaque silo, de corriger les erreurs identifiées via des règles simples et visuelles, et de documenter chaque action dans une logique de gouvernance.

C’est une autre façon de faire de la data un levier stratégique : non pas en reconstruisant tout, mais en réconciliant mieux.

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