Was sind Datensilos?

Die Unternehmen von heute erheben riesige Datenmengen von verschiedenen Quellen, wobei viele verschiedene Abteilungen und Geschäftsbereiche ihre eigenen Datensätze verwalten.

Ohne eine ordnungsgemäße Integration können diese Daten in verteilten Systemen feststecken – von einfachen Spreadsheets bis hin zu speziellen Anwendungen wie CRM (Customer Relationship Management)-Plattformen. Diese isolierten Daten-Repositorys schaffen dann Barrieren zwischen Systemen und Teams und bilden so Datensilos.

Laut dem IBM Data Differentiator geben 82 % der Unternehmen an, dass Silos ihre kritischen Workflows stören, und 68 % der Unternehmensdaten bleiben unanalysiert.

Aufgrund von Daten-Silos arbeiten Teams oft mit veralteten, fragmentierten oder inkonsistenten Daten. Die Datenqualität nimmt ab und es kommt zu betrieblichen Ineffizienzen durch duplizierte Workflows und redundante Datenspeicherung. Dies kann negative Konsequenzen für Initiativen in den Bereichen Big Data, maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) haben.

Wenn Unternehmen jedoch Datensilos beseitigen und ihre Daten erfolgreich integrieren, können sie die Kosten senken, Analysen beschleunigen und die Entscheidungsfindung verbessern.

Um Datensilos aufzubrechen, können Unternehmen ganzheitliche Data Fabrics aufbauen, indem sie fortschrittliche Lösungen für die Datenintegration und Datenverwaltung verwenden, um verteilte Datenspeicher in Echtzeit zusammenzuführen. Datenvirtualisierungstools, Systeme für die Verwaltung von Metadaten, Data Lakes, Data Lakehouses und Data Warehouses sind allesamt gemeinsame Komponenten in einer einheitlichen Data Fabric.

Datensilos entstehen, wenn Informationen in bestimmten Abteilungen, Systemen oder Standorten isoliert werden, was Unternehmen daran hindert, ihre Assets in vollem Umfang zu nutzen.

Mehrere Faktoren können zur Entstehung von Silos beitragen:

• Organisationsstruktur
• IT-Komplexität
• Unternehmenskultur
• Ressourcenbeschränkungen
• Regulatorische Anforderungen
• Unternehmenswachstum

In vielen Unternehmen verwenden verschiedene Teams und Geschäftsbereiche ihre eigenen Tools und Workflows für die Verwaltung von Daten. So verwenden Marketingteams möglicherweise fortschrittliche Analyseplattformen, während Vertriebsteams auf spezialisierte Apps wie die CRM-Systeme von Salesforce angewiesen sind.

Ohne angemessene Strategien zur Integration fließen Daten nicht zwischen diesen verschiedenen Systemen, was Hindernisse für eine umfassende Datenanalyse und den Datenaustausch schafft.

Große Unternehmen unterhalten in der Regel mehrere Computerumgebungen, jede mit ihrem eigenen Ansatz in Sachen Datenspeicherung.

Moderne Integrationstools können zwar dazu beitragen, diese Umgebungen zu vereinheitlichen, einige Altlasten – wie z. B. veraltete Datenbanken, Spreadsheets und benutzerdefinierte Anwendungen – können jedoch nicht ordnungsgemäß mit neueren Technologien verbunden werden, wodurch Silos entstehen.

Wenn Unternehmen diese Systeme nicht ordnungsgemäß integrieren, riskieren sie fragmentierte Daten-Ökosysteme und kompromittierte Erkenntnisse und Analysen.

Die Unternehmenskultur kann Datensilos verstärken, wenn Abteilungen ihre eigenen Daten als proprietäre Assets und nicht als Ressourcen betrachten. So kann es vorkommen, dass Teams den Datenzugriff einschränken, weil sie glauben, dass dies einen Wettbewerbsvorteil darstellt.

Dieser Ansatz kann häufig zu doppelten Daten, Kosten für redundante Datenspeicherung und verpassten Möglichkeiten für funktionsübergreifende Erkenntnisse führen.

Beschränkungen in Bezug auf Budget, Fachwissen und Zeit hindern Unternehmen oft daran, angemessene Lösungen für die Datenintegration zu implementieren. Viele nutzen weiterhin getrennte Systeme, anstatt in einheitliche Datenplattformen zu investieren.

Diese Ressourcenbeschränkungen können zu einem Flickenteppich aus Lösungen führen, der immer schwieriger zu verwalten ist, und das insbesondere, wenn das Datenvolumen wächst.

Datenschutzgesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der California Consumer Privacy Act (CCPA) sehen strenge Kontrollen der Datensicherheit und des Datenschutzes vor und gestalten so mit, wie Unternehmen die Datenspeicherung und den Zugriff auf Daten verwalten.

Diese Vorschriften schreiben zwar keine bestimmten Speicherorte vor, Unternehmen passen ihre Datenstrategien jedoch häufig an, um die Compliance zu gewährleisten, und schaffen dabei manchmal unbeabsichtigt Silos. Wenn beispielsweise Kundendaten nach Regionen getrennt gespeichert werden, kann dies zu fragmentierten Systemen führen, die den Zugriff und die Konsistenz zwischen den Teams einschränken.

Schnelles Unternehmenswachstum kann zu Silos führen. Durch Fusionen und Übernahmen entstehen häufig Silos, wenn inkompatible Datenbanksysteme in eine neue IT-Umgebung integriert werden.

Ohne sorgfältige Planung der Integration können diese technischen Unterschiede zu dauerhaften Datensilos führen, insbesondere wenn die Unternehmen unterschiedliche Datenarchitekturen haben und es nicht schaffen, Datenquellen, -formate und -standards zu standardisieren.

Datensilos können den Unternehmenserfolg erheblich behindern und sich auf sämtliche Bereiche auswirken – von den täglichen Abläufen bis hin zur strategischen Planung. Wenn Abteilungen nicht effektiv Informationen teilen oder kein einheitliches Ökosystem aufrechterhalten können, leidet das gesamte Unternehmen darunter.

Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:

Viele Unternehmen beseitigen Datensilos, indem sie einheitliche Data Fabrics erstellen – ein Ansatz für die Datenarchitektur, der die End-to-End-Integration verschiedener Daten-Pipelines und Cloud-Umgebungen erleichtert.

Bei der Erstellung von Data Fabrics konzentrieren sich Unternehmen häufig auf drei Schlüsselbereiche:

• Modernisierung der Datenverwaltung
• Data-Governance-Frameworks
• Organisatorische Veränderung

Datenverwaltung ermöglicht es Unternehmen, Unternehmensdaten effizient über Unternehmenssysteme hinweg zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren und so die betriebliche Exzellenz zu fördern.

Datenverwaltungssysteme können jedoch zu Silos führen, wenn sie veraltet sind oder nicht über die erforderlichen Funktionen für die Integration von Daten über verschiedene Plattformen hinweg verfügen.

Eine Modernisierung der Datenverwaltung kann dazu beitragen, bestehende Datensilos aufzubrechen und neue zu verhindern, indem die Systemkonnektivität gestärkt, der Datenfluss optimiert und Echtzeit-Einblicke in die Datensysteme ermöglicht werden.

Zu den wichtigsten Komponenten einer Modernisierung der Datenverwaltung gehören:

• Tools für die Datenintegration, welche durch ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) oder ELT- (Extrahieren, Laden, Transformieren)-Pipelines die sichere Datenübertragung automatisieren.

• Effektive Datenverarbeitungslösungen, wie etwa Data Lakes zur kostengünstigen Datenspeicherung von Rohdaten, Data Warehouses für leistungsstarke Abfragen und Data Lakehouses für kombinierte Speicherung und Analyse.

• Cloudbasierte Datenarchitekturen, die eine flexible Bereitstellung von KI-, Analyse- und BI-Lösungen (Business Intelligence) ermöglichen.

• Echtzeitsynchronisierung mithilfe von Data Replication, Streaming Data Pipelines und ereignisgesteuerten Architekturen zur Gewährleistung der systemübergreifenden Konsistenz.

Nehmen Sie als Beispiel für eine modernisierte Datenverwaltung die Art und Weise, wie Finanzunternehmen ihre Datenarchitekturen strukturieren, sodass sie sowohl Sicherheit als auch Effizienz unterstützen. 

Diese Unternehmen implementieren häufig Hybrid- und Multicloud-Architekturen, die es ihnen ermöglichen, sensible Transaktionsdaten lokal oder in Private-Cloud-Umgebungen aufzubewahren und gleichzeitig cloudbasierte Data Warehouses und Data Lakehouses für erweiterte Analysen zu nutzen.

Eine Reihe von Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Konnektoren ermöglichen sicheren Datenzugriff und Datenaustausch in Echtzeit zwischen diesen Systemen.

Data Governance Frameworks bieten Richtlinien, Standards und Verfahren für die Erfassung, das Eigentum, die Speicherung, die Verarbeitung und die Nutzung von Daten. Diese Frameworks können dazu beitragen, Silos aufzubrechen, indem sie Unternehmen formelle Pläne für die gemeinsame Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen bereitstellen und gleichzeitig Compliance- und Datensicherheitsanforderungen erfüllen.

Organisationen im Gesundheitswesens implementieren beispielsweise häufig Frameworks, die einen sicheren Austausch von Patientendaten zwischen Abteilungen ermöglichen und gleichzeitig durch automatisierte Kontrollen und Überprüfungsprotokolle die HIPAA-Konformität gewährleisten.

Zu den entscheidenden Elementen von Data Governance Frameworks gehören:

• Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC), die sensible Daten schützen und gleichzeitig eine angemessene gemeinsame Nutzung mit autorisierten Benutzern ermöglichen.

• Standardisierte Datenqualitätsprotokolle zur Gewährleistung der Konsistenz.

• Klare Richtlinien für die Datenverwaltung, die den Informationsfluss steuern.

• Automatisierte Compliance-Kontrollen zur Einhaltung gesetzlicher Standards.

Unternehmen können Datensilos auf kultureller Ebene bekämpfen, indem sie bewusst Anstrengungen unternehmen, um von einem isolierten Modell des Dateneigentums zu einer Kultur des Datenaustauschs überzugehen.

Diese Transformation kann Teams ermutigen, effektiver zusammenzuarbeiten, während gleichzeitig übermäßige Duplizierung reduziert, die Datengenauigkeit verbessert und die Speicherkosten gesenkt werden.

Fertigungsunternehmen richten beispielsweise häufig integrierte Betriebsteams ein, in denen Produktion, Qualitätskontrolle und Lieferkettenanalysten zusammenkommen. Diese Teams nutzen einheitliche Datenplattformen, um eine Single-Source-of-Truth (SSOT) für alle operativen Entscheidungen zu schaffen.

Für viele Unternehmen umfasst die Förderung organisatorischer Veränderungen:

• Die Einrichtung funktionsübergreifender Teams, die fachspezifisches Wissen mit technischem und analytischem Fachwissen kombinieren.

• Die Implementierung klarer Data Governance Frameworks mit definierten Eigentums- und Verwalterrollen.

• Die Entwicklung von standardisierten Protokollen für den sicheren Datenaustausch zwischen Abteilungen.

• Die Einrichtung von Kompetenzzentren, um Best Practices in der Datenverwaltung zu fördern und die Innovation voranzutreiben.

Der Abbau von Datensilos bietet mehrere große Vorteile. Zu den wichtigsten gehören:

Integrierte Datensysteme bieten Benutzern im gesamten Unternehmen eine umfassende Datenansicht. Anstatt mit fragmentierten Datensätzen zu arbeiten, teilen Stakeholder eine Single-Source-of-Truth (SSOT), was es ihnen ermöglicht, Assets effektiv für Analysen, KI und die strategische Entscheidungsfindung zu nutzen.

Das Aufbrechen von Datensilos kann die betriebliche Effizienz drastisch steigern, indem Workflows rationalisiert und die Ressourcen optimiert werden. Teams erhalten Echtzeitzugriff auf relevante Daten, wodurch zeitaufwändige manuelle Prozesse entfallen, die erforderlich sind, um Daten zwischen Systemen zu verschieben und für die Verwendung vorzubereiten.  

Wenn Entscheidungsträger Zugriff auf vollständige Informationen haben, können sie die fundiertesten Entscheidungen treffen. So bietet ein Pool konsolidierter Geschäftsmetriken beispielsweise ein klareres Bild der organisatorischen Leistung als Teilmetriken, die auf einen Geschäftsbereich beschränkt sind.

Ein integriertes Datenökosystem kann die Implementierung konsistenter Datensicherheitskontrollen, die Durchsetzung von Zugriffsrichtlinien sowie die Überwachung von Datenrisiken in verschiedenen Abteilungen und Geschäftsbereichen vereinfachen. Unternehmen können im gesamten Unternehmen einheitliche Sicherheitsmaßnahmen anwenden, anstatt unterschiedliche Kontrollen für verschiedene Systeme zu benötigen.

Mit integrierten Kundendaten sind Unternehmen in der Lage, eine einheitliche Sicht auf ihre Kunden über alle Kontaktpunkte hinweg entwickeln. So können Teams auf vollständige Kundenprofile zugreifen, schnell auf Bedürfnisse reagieren und mithilfe von KI-gestützten Erkenntnissen Interaktionen personalisieren. Dies führt zu stärkeren Beziehungen, besseren Empfehlungen und höherer Zufriedenheit.