Mekari Insight
- Silo data adalah kondisi ketika informasi terisolasi di satu departemen dan sulit diakses oleh divisi lain.
- Dampak silo data dapat menghambat pengambilan keputusan, meningkatkan beban kerja tim, menurunkan kualitas data, serta menghambat pemanfaatan AI dan analitik lanjutan.
- Mekari sebagai ekosistem software terpadu membantu perusahaan menghubungkan berbagai fungsi bisnis dalam satu lingkungan data
Salesforce mencatat 9 dari 10 pemimpin IT global melaporkan silo data sebagai hambatan bisnis yang nyata dan berdampak langsung ke operasional perusahaan.
Menariknya, rata-rata organisasi kini menjalankan 897 aplikasi berbeda, dan hanya 2% di antaranya berhasil menghubungkan lebih dari separuh sistemnya secara mulus.
Angka ini tidak akan turun dengan sendirinya. Setiap tahun perusahaan menunda konsolidasi data, sedangkan jumlah aplikasi baru terus bertambah dan biaya integrasinya di masa depan ikut membengkak.
Artikel ini akan mengupas tuntas tantangan silo data, perbandingannya dengan sistem terintegrasi, penyebab dan dampaknya pada perusahaan, hingga strategi untuk mengintegrasikan data perusahaan secara efektif.
Silo Data untuk Standarisasi Keputusan Lintas Divisi
Silo data adalah kelompok informasi yang hanya bisa diakses dan dikelola oleh satu departemen tertentu, tanpa jalur resmi untuk membagikannya ke unit lain dalam organisasi yang sama.
Data penjualan tersimpan rapi di sistem CRM tim sales, sedangkan tim finance mencatat transaksi yang sama dengan format dan waktu pembaruan berbeda di sistem akuntansi mereka sendiri.
Ketika setiap divisi menggunakan definisi dan sumber data berbeda, hal ini akan berdampak pada standar pengambilan keputusan yang berbeda dalam satu perusahaan.
Direktur operasional dan direktur keuangan bisa membawa dua angka pendapatan berbeda ke rapat yang sama, padahal keduanya membahas periode yang identik.
Menyatukan data lintas divisi menjadi langkah pertama untuk membuat seluruh organisasi mengacu pada satu standar keputusan yang sama.
Perbedaan Silo Data dan Sistem Terintegrasi
Silo data dan sistem terintegrasi memiliki perbedaan utama dalam beberapa aspek operasional, berikut di antaranya.
| Aspek Perbedaan | Silo Data | Sistem Terintegrasi |
|---|---|---|
| Cara kerja | Tiap divisi mengelola data di sistem atau spreadsheet masing-masing tanpa sinkronisasi | Semua divisi mengacu pada satu repositori data yang sama dan tersinkronisasi otomatis |
| Alur approval | Manual, berpindah lewat email atau chat, sering tertunda karena menunggu data dari divisi lain | Terhubung dalam satu alur kerja digital dengan status yang bisa dipantau real-time |
| Visibilitas data | Parsial, tiap pihak hanya melihat potongan data miliknya sendiri | Menyeluruh, dashboard terpusat menampilkan data lintas fungsi |
| Integrasi sistem | Tidak ada API atau konektor, transfer data dilakukan manual | Terhubung lewat API atau ekosistem native, data mengalir otomatis antar sistem |
Kecepatan pengambilan keputusan menjadi perbedaan paling signifikan dari keempat dimensi tersebut, bahkan lebih berdampak dibandingkan kecanggihan teknis sistem.
Pada perusahaan dengan silo data, proses pengambilan keputusan dapat memakan waktu berhari-hari hanya untuk memastikan data yang digunakan sudah akurat dan konsisten.
Sebaliknya, sistem terintegrasi memungkinkan keputusan dibuat dalam hitungan jam karena seluruh pihak memiliki akses ke data dan dashboard yang sama secara real-time.
Komponen Inti Silo Data: Proses, Data, dan Approval
Silo data pada umumnya terbentuk dari tiga komponen yang saling berkaitan, yaitu proses kerja yang berjalan sendiri-sendiri di tiap divisi, data yang tidak distandarisasi formatnya, dan alur approval yang terkotak per departemen.
Proses kerja yang terpisah juga membuat setiap divisi mengembangkan cara kerja masing-masing tanpa mempertimbangkan bagaimana data tersebut akan digunakan oleh divisi lain.
Ketidakteraturan format data kemudian menambah kompleksitas. Contohnya, kolom “cabang” pada sistem HR dapat merujuk pada “outlet” dalam sistem sales. Meskipun keduanya mengacu pada entitas yang sama, perbedaan struktur ini membuat data sulit dikonsolidasikan.
Sementara itu, alur approval yang terkotak-kotak antar departemen semakin memperkuat masalah tersebut. Setiap proses yang membutuhkan persetujuan lintas divisi harus melewati jalur manual sehingga proses menjadi lebih lambat dan kurang efisien.
Karena itu, memperbaiki hanya satu komponen, seperti mengganti software tanpa membenahi proses kerja dan alur approval, belum tentu menyelesaikan masalah.
Perusahaan Anda justru berisiko menciptakan silo data dalam bentuk baru, yakni teknologi menjadi lebih canggih, tetapi proses kerja dan mekanisme persetujuan di baliknya tetap terfragmentasi.
Cakupan dan Pola Terbentuknya Silo Data di Organisasi Multi-Divisi
Menurut proyeksi Google, Temasek, dan Bain, nilai ekonomi digital Indonesia akan mendekati USD 100 miliar dari sisi gross merchandise value pada 2025, dengan potensi tumbuh ke kisaran USD 180-340 miliar pada 2030.
Pada skala pertumbuhan ini, perusahaan yang menunda konsolidasi data akan menanggung biaya yang kian mahal setiap tahun. Terlebih lagi, menurut BPS, indeks pembangunan TIK Indonesia baru mencapai 6,02 dari skala 0-10 pada 2024, naik tipis dari 5,90 pada tahun sebelumnya.
Dalam hal ini, infrastruktur dan kesiapan digital nasional terus tumbuh, tetapi tata kelola data di level perusahaan belum tentu mengikutinya.
1. Struktur organisasi dan alokasi kewenangan data
Organisasi yang membagi kewenangan pengelolaan data berdasarkan struktur divisi, tanpa peran lintas fungsi yang jelas, secara alami akan menciptakan batas data yang sulit ditembus.
Setiap manajer divisi merasa berwenang penuh atas datanya sendiri karena memang begitu struktur formalnya dirancang.
2. Kompleksitas TI dan sistem lama (legacy) yang sulit terhubung
Organisasi enterprise biasanya memelihara beberapa lingkungan komputasi sekaligus.
Sistem lama, seperti database usang atau aplikasi kustom sering tidak dapat terhubung dengan baik ke teknologi baru sehingga tim IT memilih jalan pintas berupa transfer data manual dibanding membangun integrasi yang lebih mahal.
3. Budaya kepemilikan data sebagai keunggulan kompetitif internal
Budaya perusahaan juga dapat memperkuat silo data ketika setiap departemen menganggap data yang mereka kelola sebagai aset milik sendiri.
Departemen dengan data yang lebih lengkap bahkan dapat melihatnya sebagai posisi tawar dalam proses negosiasi anggaran maupun alokasi sumber daya.
Akibatnya, muncul kecenderungan untuk membatasi akses dan enggan berbagi data secara terbuka dengan tim lain.
4. Adanya tekanan regulasi wilayah bisnis beroperasi
Regulasi perlindungan data turut mempengaruhi cara perusahaan mengelola dan menyimpan data.
UU PDP mendorong pembentukan Lembaga PDP yang ditargetkan beroperasi pada 2026, dan sektor tertentu seperti perbankan tunduk pada aturan sektoral tambahan dari OJK (Pertama Partners).
Sebagai contoh, adanya POJK 11/2022 tentang kewajiban penempatan data di dalam negeri bagi bank (Digital Edge Indonesia).
Kepatuhan dan integrasi data seharusnya berjalan beriringan lewat kontrol akses berbasis peran, bukan lewat pemisahan data secara membabi buta.
5. Pertumbuhan bisnis, ekspansi cabang, dan akuisisi
Pertumbuhan bisnis yang cepat, termasuk merger dan akuisisi, sering menciptakan silo baru karena membawa sistem database yang tidak kompatibel ke lingkungan TI yang sudah berjalan.
Setiap cabang atau entitas baru menambah satu lapisan kompleksitas sebelum organisasi sempat menyelaraskan standar datanya.
Dampak Silo Data terhadap Efisiensi Operasional dan Pengambilan Keputusan Perusahaan
Sebagai pembanding, laporan tahun 2024 sebelumnya mencatat 81% pemimpin IT menyatakan silo data menghambat transformasi digital organisasi mereka (MuleSoft dalam Deloitte).
Peningkatan menjadi 90% pada laporan terbaru menunjukkan situasi yang terus memburuk.
Berikut ini beberapa dampak silo data lainnya yang dialami oleh beberapa perusahaan.
1. Kecepatan dan kualitas pengambilan keputusan yang terganggu
McKinsey mencatat hanya 20% organisasi merasa unggul dalam pengambilan keputusan dan hanya 37% keputusan yang tergolong cepat sekaligus berkualitas tinggi.
Silo data menjadi salah satu penyebab utama di balik angka ini karena tim pengambil keputusan sering harus menunggu data dari divisi lain sebelum bisa bergerak.
2. Kerugian nyata akibat kualitas data yang buruk
Kualitas data yang buruk akibat informasi yang tersebar dan tidak konsisten antar sistem dapat menimbulkan kerugian finansial yang signifikan bagi perusahaan.
Masalah ini terjadi di berbagai skala bisnis, di mana data yang tidak akurat dapat menghambat pertumbuhan dan menurunkan efisiensi operasional.
Forbes pernah mencatat bagaimana perusahaan sebesar Uber dan Samsung pun pernah merugi akibat data yang tidak konsisten antar sistem. Ini menjadi bukti bahwa masalah ini tidak mengenal ukuran perusahaan.
3. Organisasi dengan keputusan cepat dan berkualitas tumbuh jauh lebih tinggi
McKinsey mencatat bahwa perusahaan dengan kecepatan dan kualitas keputusan yang tinggi mencatat pertumbuhan 2,5 kali lebih tinggi, laba dua kali lebih tinggi, dan ROIC 30% lebih tinggi dibanding organisasi lain.
Namun, keberadaan silo data dapat menjadi penghambat. Ketika data tersebar di berbagai sistem dan sulit diakses secara konsisten, perusahaan berisiko mengalami proses pengambilan keputusan yang lebih lambat dan kehilangan peluang untuk mencapai performa bisnis yang lebih tinggi.
4. Proyek AI dan analitik lanjutan tersandera kualitas data yang buruk
Riset MuleSoft menemukan 50% agen AI masih beroperasi di dalam silo yang terisolasi, dan 96% pemimpin IT setuju keberhasilan agen AI sangat bergantung pada integrasi data yang mulus dan minim technical debt.
Artinya, investasi pada AI dan analitik lanjutan tidak akan optimal jika data yang digunakan masih tersebar di berbagai sistem dan sulit diakses secara konsisten.
Dengan demikian, tanpa fondasi data yang terintegrasi, perusahaan berisiko mengeluarkan investasi besar untuk teknologi AI tanpa mendapatkan nilai bisnis yang sepadan.
5. Beban tersembunyi di waktu dan tenaga kerja tim IT dan operasional
Riset Salesforce yang disebutkan di awal artikel ini juga mencatat rata-rata 39% waktu tim IT dihabiskan untuk merancang, membangun, dan menguji integrasi custom antar sistem, dengan biaya staf IT mencapai USD 16,9 juta per tahun di level organisasi besar.
Pekerjaan berulang ini sebenarnya bisa diotomatisasi lewat platform yang tepat, membebaskan tim IT untuk fokus pada inisiatif yang lebih strategis.
Yang Kami Pelajari Saat Menyatukan Data Lintas Ekosistem Mekari
Dalam menghubungkan data lintas aplikasi dan lintas divisi di ekosistem Mekari, sejumlah pola berulang muncul yang tidak selalu tertulis di buku panduan integrasi mana pun.
1. Sumber silo paling sering bukan teknologi, melainkan definisi kepemilikan data
Saat mengintegrasikan data payroll, reimbursement hingga pelaporan keuangan lintas produk, salah satu tantangan yang sering muncul adalah adanya dua tim yang sama-sama merasa memiliki jenis data yang sama, tetapi menggunakan format dan siklus pembaruan yang berbeda.
Dari sisi teknis, integrasi biasanya dapat diselesaikan dalam hitungan minggu. Tantangan yang lebih kompleks justru terletak pada penyamaan definisi dan penetapan satu pemilik data yang jelas untuk setiap jenis data yang digunakan lintas divisi.
2. Integrasi bertahap per proses bisnis lebih realistis
Mengintegrasikan seluruh sistem dalam satu proyek besar berisiko membuat implementasi berjalan lebih lambat dan hasil bisnis lebih sulit terlihat dalam waktu dekat.
Pendekatan yang lebih realistis adalah melakukan integrasi secara bertahap berdasarkan alur proses bisnis.
Sebagai contoh, proses reimbursement karyawan dapat menjadi prioritas awal karena melibatkan fungsi HR dan finance sekaligus.
Bagi perusahaan enterprise yang membutuhkan ROI lebih cepat, pendekatan bertahap memungkinkan manfaat integrasi diukur dalam hitungan bulan, tanpa harus menunggu proyek transformasi selesai selama bertahun-tahun.
3. Data yang bersih secara teknis belum tentu siap digunakan secara operasional
Sinkronisasi antar sistem tidak otomatis membuat data siap digunakan. Data dapat terintegrasi dengan baik secara teknis, tetapi tetap menimbulkan masalah ketika setiap tim menggunakan istilah berbeda untuk kategori atau kolom yang sama.
Contohnya, satu sistem menggunakan istilah “cabang”, sementara sistem lain menggunakan “outlet” atau “site” untuk merujuk pada entitas yang serupa.
Karena itu, standardisasi taksonomi bisnis sama pentingnya dengan standardisasi teknis seperti API. Konsistensi definisi dan struktur data menjadi fondasi penting agar informasi dapat digunakan secara akurat di seluruh organisasi.
4. Adopsi dipengaruhi kepercayaan lintas tim daripada kecanggihan fitur
Integrasi data dapat menghadapi resistensi ketika ada tim yang merasa datanya hanya digunakan oleh sistem terpusat tanpa mendapatkan manfaat atau visibilitas yang sepadan. Karena itu, integrasi yang efektif perlu menciptakan hubungan dua arah.
Ketika sebuah divisi membagikan data ke pusat dan kemudian memperoleh insight baru dari data gabungan tersebut, mereka memiliki insentif yang lebih kuat untuk terus menjaga kualitas dan kelengkapan data.
Nilai yang dirasakan secara langsung dapat menjadi pendorong utama adopsi dan kolaborasi lintas tim.
5. Kepatuhan regulasi dapat lebih mudah dikelola dengan visibilitas data yang terpusat
Dalam upaya memenuhi persyaratan regulasi, sebagian perusahaan memilih memisahkan data secara ketat berdasarkan entitas atau wilayah. Namun, pendekatan ini dapat menyulitkan proses audit ketika organisasi tidak memiliki visibilitas yang jelas mengenai lokasi penyimpanan dan aliran seluruh salinan data pribadi.
Pengelolaan kepatuhan yang efektif justru membutuhkan visibilitas terpusat terhadap bagaimana dan ke mana data mengalir. Dengan tata kelola, kontrol akses, dan pemisahan hak yang tepat, integrasi data tidak harus bertentangan dengan kebutuhan kepatuhan.
Sebaliknya, membuat semakin banyak silo belum tentu meningkatkan keamanan atau mempermudah pemenuhan regulasi.
Strategi Implementasi Mengatasi Silo Data di Perusahaan
1. Petakan data dan proses lintas divisi sebelum memilih teknologi
Langkah awal yang perlu Anda lakukan adalah memetakan secara menyeluruh sumber data, bagaimana data diproses, serta siapa saja yang mengaksesnya sebelum menentukan solusi teknologi.
Pada perusahaan dengan banyak divisi, proses ini sebaiknya melibatkan perwakilan dari setiap fungsi dalam satu sesi bersama. Tim IT saja tidak cukup karena setiap divisi memiliki pemahaman tentang alur dan praktik pengelolaan data yang mungkin belum terdokumentasi secara formal.
2. Tetapkan kepemilikan data yang jelas sebelum mengimplementasikan teknologi
Kerangka tata kelola data yang jelas, termasuk pengaturan hak akses berbasis peran dan kebijakan pengelolaan data menjadi fondasi penting untuk menghilangkan silo.
Melalui kepemilikan data yang terdefinisi, perusahaan Anda akan memiliki mekanisme formal untuk berbagi data lintas organisasi tanpa mengabaikan aspek keamanan dan kepatuhan.
3. Mulai dari satu proses bisnis bernilai tinggi
Daripada langsung mengintegrasikan seluruh sistem sekaligus, Anda dapat memulai dari satu proses bisnis yang melibatkan beberapa divisi.
Contohnya, mengintegrasikan proses reimbursement yang melibatkan HR dan finance.
Sebaiknya, Anda memprioritaskan proses yang memiliki dampak finansial besar atau berkaitan erat dengan risiko kepatuhan.
Cara ini akan membawa manfaat integrasi terlihat lebih cepat sekaligus menjadi bukti konkret untuk mendapatkan dukungan anggaran dan melanjutkan integrasi ke proses berikutnya.
4. Bangun konektivitas berbasis API
Memanfaatkan Application Programming Interface (API) untuk mengintegrasikan berbagai sistem memungkinkan pertukaran data real-time tanpa transfer manual yang berisiko human error.
Untuk perusahaan dengan sistem lama yang tidak bisa langsung diganti, lapisan API menjadi cara paling murah untuk membeli waktu sambil tetap menyatukan data secara bertahap.
5. Pantau progres
Keberhasilan upaya mengatasi silo data perlu didukung oleh metrik yang dapat diukur pada setiap tahap implementasi. Contohnya, penurunan waktu yang dibutuhkan untuk rekonsiliasi laporan atau percepatan proses approval.
Keberhasilan teknis saja tidak menjamin dukungan jangka panjang dari berbagai divisi.
Anda perlu mengkomunikasikan pencapaian bertahap secara rutin kepada seluruh pemangku kepentingan agar komitmen, partisipasi, dan dukungan anggaran tetap terjaga hingga tahap berikutnya.
Satukan Data Perusahaan Anda dan Tuntaskan Silo Data Bersama Ekosistem Mekari
Dengan demikian, silo data sering kali muncul dari masalah yang terlihat sederhana: rapat yang tidak efisien, laporan yang terus direkonsiliasi, hingga keputusan bisnis yang tertunda karena data yang tidak konsisten.
Jika pola ini familiar di organisasi Anda, tantangannya mungkin bukan kurangnya data, melainkan cara data dikelola, terhubung, dan digunakan lintas fungsi.
Mekari sebagai ekosistem software terpadu membantu perusahaan Anda membangun ekosistem bisnis yang lebih terintegrasi dengan menghubungkan berbagai fungsi dalam satu lingkungan data.
- Mekari Officeless: membangun aplikasi bisnis internal dengan low code/no code guna menyesuaikan kebutuhan operasional perusahaan.
- Mekari Talenta: sebagai Human Capital Management yang mengelola fungsi HR dan seluruh aspek, seperti payroll, absensi, dan administrasi karyawan.
- Mekari Jurnal: mengelola akuntansi dan pembukuan keuangan perusahaan secara terpusat.
- Mekari Expense: mengontrol pengeluaran bisnis dalam satu spend management platform.
- Mekari Qontak: sebagai platform customer engagement berbasis AI untuk mengelola interaksi dan data pelanggan melalui sistem omnichannel CRM.
- Mekari Sign: digitalisasi proses tanda tangan dokumen secara elektronik agar lebih cepat dan efisien.
- Mekari Desty: sebagai aplikasi omnichannel marketplace terintegrasi untuk mengelola inventaris multi-channel.
- Mekari Klikpajak: membantu proses administrasi dan pelaporan pajak secara lebih mudah dan sesuai regulasi di Indonesia.
Pelajari solusi software ekosistem terpadu Mekari untuk membangun fondasi data yang lebih terintegrasi.
