Was versteht man unter Datensilos? Warum sind sie problematisch?

Wenn verschiedene Abteilungen oder Geschäftsbereiche innerhalb eines Unternehmens ihre Datensysteme unabhängig voneinander beschaffen und verwalten, entstehen häufig Datensilos. Es handelt sich dabei um Informationsspeicher, die für die Geschäftseinheit, die sie erstellt hat, nützlich sind, aber für andere Teams, die von den darin enthaltenen Daten profitieren könnten, nicht zugänglich sind. Silos können beispielsweise dazu führen, dass die vom Vertriebsteam erfassten und verwalteten Daten von der Produktentwicklung, der Personalabteilung und der Logistik abgeschottet werden.

Datensilos können sich nachteilig auf das gesamte Unternehmen auswirken, da sie die Zusammenarbeit von Teams, die Gewinnung von Erkenntnissen durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Geschäftsbereichen und die Kontrolle durch die Unternehmensleitung erschweren. Und da Silos die Datenquellen fragmentieren, können sie die Qualität der Geschäftsdaten beeinträchtigen und die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass wertvolle Informationen verloren gehen oder nur schwer oder mit hohem Zeitaufwand abgerufen und genutzt werden können.

In jeder Hinsicht sind Datensilos ein Hindernis für Unternehmen, die ein zentrales autoritatives Daten-Repository wünschen, auf das alle Einheiten in einem Unternehmen zugreifen und sich darauf verlassen können, dass es genau ist – und keine Lücken oder Redundanzen aufweist. Ein einziges konsolidiertes Daten-Repository ist für das Verständnis von Abläufen, Finanzen, Personalanforderungen, Lieferketten, Kundenverhalten und anderen Aspekten des Unternehmens unerlässlich.

Mit der richtigen Strategie und den richtigen Technologien für das Datenmanagement ist der Abbau von Silos jedoch nicht mehr so zeitaufwendig oder teuer wie früher.

Was versteht man unter Datensilos?

Datensilos sind Datenspeicher, die von anderen Systemen innerhalb einer Organisation abgeschirmt sind. Die Ursache für diese Isolation kann technologischer Natur sein, wenn Anwendungen und Datensysteme nicht für die Kommunikation mit anderen im selben Unternehmen verwendeten Anwendungen und Datensystemen ausgelegt sind. Oder es kann organisatorischer Natur sein, da verschiedene Geschäftsbereiche nicht so strukturiert sind, dass sie Informationen untereinander austauschen.

Die Unternehmenskultur ist oft daran schuld. Eine Kultur, die verschiedene Abteilungen dazu anregt, unabhängig oder sogar im Wettbewerb zu agieren, kann die Entwicklung von Datensilos fördern. Datensilos entstehen häufig auch durch Übernahmen, wenn Unternehmen ihre eigenen Legacy-Systeme und Betriebsmethoden einbringen.

Was auch immer der Grund für ihre Entstehung sein mag, Datensilos können sich auf verschiedene Weise negativ auf ein Unternehmen auswirken. Sie erschweren es den verschiedenen Abteilungen, zusammenzuarbeiten, den Planern, datengestützte Strategien zu entwickeln, den Data Scientists, moderne Analysetechniken anzuwenden, die Business Intelligence liefern, und den Unternehmensleitern, einen ganzheitlichen Überblick über ihre Kunden und Geschäftsabläufe zu erhalten, sodass sie fundierte Entscheidungen treffen können. Außerdem führt die Ausbreitung von Silos zu doppelten, widersprüchlichen, fehlenden oder unvollständigen Daten.

Häufig gestellte Fragen zu Datensilos

Sind Datensilos gut oder schlecht?

Datensilos wirken sich negativ auf Unternehmen aus, da sie die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Geschäftsbereichen erschweren, Unternehmensleitern keinen umfassenden Einblick in ihre Abläufe und Finanzen ermöglichen und Planern die Analyse umfassender Daten zur Umsetzung effektiver Geschäftsstrategien erschweren. Wenn beispielsweise Personal- und Finanzdaten von der Vertriebsorganisation isoliert werden, können regionale Vertriebsleiter diese Daten nicht einfach nutzen, um die Produktivität ihrer Vertriebsmitarbeiter unter Berücksichtigung von Gehältern, Provisionen sowie Reise- und Bewirtungskosten besser zu bewerten. Silos begünstigen auch die Duplizierung, wodurch die Wahrscheinlichkeit steigt, dass Daten veraltet oder anderweitig ungenau sind.

Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouses und Datensilos?

Data Warehouses sind zentralisierte Datenspeicher, die Unternehmen verschiedenen Abteilungen und Geschäftsbereichen zugänglich machen können, damit diese beispielsweise Analysen durchführen und fundiertere Entscheidungen treffen können. Datensilos sind isolierte Repositorys, die den Austausch von Daten im gesamten Unternehmen erschweren oder unmöglich machen.

Was ist das Gegenteil eines Datensilos?

Jede Systemarchitektur, die den einfachen Datenaustausch zwischen Abteilungen und Geschäftsbereichen ermöglicht, ist das Gegenteil eines Silos. Diese Architekturen können die Form zentralisierter Repositorys annehmen, wie etwa Data Lakes, die unstrukturierte Daten speichern, und Data Warehouses, die stark strukturierte Daten speichern. Oder es kann sich um Connectors handeln, die unterschiedliche Datensysteme meist in Echtzeit überbrücken, wodurch die Aufgabe der Datentransformation vereinfacht und die Aktualität der für die Analyse verfügbaren Daten sichergestellt wird.