Einführung in Datensilos: Definition und Herausforderungen

Datensilos sind Ansammlungen von Daten, die häufig von verschiedenen Abteilungen oder Gruppen verwaltet werden und außerhalb dieser Gruppen nicht verfügbar sind. Sie können sich Datensilos als Informationsinseln vorstellen. Da sie den Informationsaustausch behindern, erschweren Datensilos die Arbeit für alle Beteiligten. Die gute Nachricht: Sie können Datensilos aufbrechen, die Integrität Ihres Datenökosystems verbessern und den Zugriff auf Ihre Daten beschleunigen – für bessere und schnellere Entscheidungen und reibungslosere Abläufe.

Datensilos bestehen aus Daten, die von bestimmten Teilen Ihres Unternehmens isoliert und dort nicht zugänglich sind. Zum Beispiel benötigen die Finanzabteilung, das Marketing, HR und andere Abteilungen möglicherweise unterschiedliche Daten für ihre Arbeit. Deshalb entwickeln und pflegen sie mit der Zeit ihre eigenen Systeme. Allerdings werden die Daten nicht geteilt und sind meist doppelt vorhanden und inkonsistent. Darüber hinaus speichern IT-Teams wichtige Unternehmensdaten häufig sicher in Data Lakes oder Data Warehouses. Dann sind die Daten aber häufig nur für technische Teams zugänglich und nicht für das gesamte Unternehmen.

Datensilos können Ihre digitale Transformation bremsen, denn Prozesse sind nicht ohne Weiteres skalierbar, Abläufe sind ineffizient und die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen gestaltet sich schwierig. Wenn in unserem Beispiel die Marketingabteilung eine erfolgreiche Kampagne durchführt, das Finanzsystem aber nicht mit genauen Verkaufsdaten aktualisiert wird, kann das Unternehmen am Ende des Quartals keine genauen Finanzergebnisse vorlegen.

Datensilos entwickeln sich meist, wenn ein Unternehmen wächst und neue Systeme oder Prozesse einführt. Außerdem waren separate Systeme für jede Abteilung schon vor der Cloud oder Systemen wie Customer Data Platforms üblich.

Ein durchschnittliches Unternehmen nutzt fast 900 Anwendungen , von denen nur ein Drittel integriert ist. Die Herausforderung liegt in den komplexen Datenstrategien, die Unternehmen benötigen. Wer versucht, die Daten zu organisieren, entwickelt oft umfangreiche und komplexe Datenökosysteme über Data Lakes, Data Lakehouses und Data Warehouses hinweg. Obwohl solche Ökosysteme erfolgreich Daten aus zahlreichen Quellen zentralisieren, sind sie schwer zu operationalisieren. Das liegt daran, dass die Daten statisch bleiben und in Backend-Lösungen feststecken, die nicht darauf ausgelegt sind, Daten in den täglichen Workflows und Anwendungen für die Interaktion mit Kund:innen zu aktivieren. Sie scheitern an der „letzten Meile“ der Aktivierung, was durch unzusammenhängende oder nicht verfügbare Daten zu einer schlechten Customer Experience führt.

Datensilos entstehen häufig, wenn Abteilungen mit unterschiedlichen Zielen, KPIs oder Prioritäten arbeiten. Sobald jede Abteilung Ihres Unternehmens ihr eigenes System oder ihre eigenen Daten verwaltet, um bestimmte Ziele zu erreichen, wird die abteilungsübergreifende, gemeinsame Nutzung von Daten zur Nebensache. Ohne Unified Data Governance kann es zu Inkonsistenzen kommen, wie Sie Daten erfassen, speichern und darauf zugreifen. Büropolitik und Widerstand gegen Veränderungen spielen ebenfalls eine bedeutende Rolle. Abteilungen, die nicht zusammenarbeiten, zögern möglicherweise, ihre Daten zu teilen.

Legacy-Systeme und inkompatible Technologien führen häufig zu Datensilos. Ältere Tools und Plattformen verfügen meist nicht über die erforderlichen Funktionen und Standards für eine nahtlose Integration in moderne Systeme. Dadurch entstehen isolierte Datenbestände, die nur schwer zugänglich und kombinierbar sind. Wenn Sie neue Tools oder Plattformen einführen, sind sie eventuell nicht für die Zusammenarbeit mit der bestehenden Infrastruktur ausgelegt – das verschärft das Problem noch weiter. Dann werden Daten in bestimmten Abteilungen oder Systemen eingeschlossen, was die Etablierung einer einheitlichen Datenumgebung erschwert.

Auch eine unzureichende Kommunikation zwischen Ihren Abteilungen kann Datensilos verursachen. Haben Abteilungen keine gemeinsamen Ziele oder keine offenen Kanäle für die Zusammenarbeit, leidet der Datenaustausch. Wenn Sie nur über wenige gemeinsam genutzte Tools oder minimale Standardisierungsprotokolle verfügen, könnten Sie auch die Datenkonnektivität einschränken.

Durch Fusionen und Übernahmen bilden sich häufig neue Datensilos, da unterschiedliche Systeme und Datenformate in das gemeinsame Unternehmen eingebracht werden. Datenbereinigung, Standardisierung und sorgfältige Integration können die Herausforderungen bewältigen. Allerdings kommen solche wichtigen Maßnahmen während des M&A-Prozesses meist zu kurz. Oder die Integrationshürden sind komplexer als erwartet. Am Ende arbeiten verschiedene Teams innerhalb der neuen Organisation oftmals sehr ineffizient um die Datensilos herum.

Datensilos können Ihrem Business schaden. So bremsen sie Sie unter anderem aus:

Laut dem Bericht „State of the Connected Customer“ von Salesforce erwarten 76 % der Kund:innen einheitliche Interaktionen über alle Abteilungen hinweg. Allerdings geben 54 % an, sie hätten generell den Eindruck, dass Vertrieb, Service und Marketing keine Informationen austauschen.

Dank einer 360-Grad-Ansicht Ihrer Kund:innen können alle im Unternehmen auf dieselben präzisen Daten zugreifen, sodass jede Interaktion mit Kund:innen auf einem konstant hohen Niveau ist. Datensilos hingegen erschweren ein einheitliches Kundenprofil. Und ohne einen einheitlichen Überblick über Ihre Kund:innen ist es fast unmöglich, das Marketing, den Vertrieb oder den Kundendienst zu personalisieren.

Mit Datensilos können Sie Ihr Unternehmen und Ihre Kund:innen nur unvollständig überblicken. Ohne vereinheitlichte Daten arbeiten Ihre Abteilungen mit fragmentierten Kundenansichten und lückenhaften oder ungenauen Informationen. Beispielsweise könnte es sein, dass Ihr Vertriebsteam veraltete Kundendaten analysiert und Ihr Marketingteam mit ungenauen demografischen Daten arbeitet – was insgesamt zu erfolglosen Outreach-Kampagnen führt.

Wenn Daten über mehrere Silos hinweg ohne standardisierte Sicherheits- und Governance-Leitlinien gespeichert werden, lassen sie sich schwerer überwachen und schützen. Das birgt Risiken hinsichtlich Datenverstößen und behördlichen Geldstrafen. Widersprüchliche Berichte oder Kennzahlen können auch Ihr Vertrauen in die eigenen Unternehmensdaten schwächen – und Sie bei bestimmten Maßnahmen zögern lassen. Ein solches Misstrauen erzeugt schnell einen Dominoeffekt, der die Fähigkeit Ihres Unternehmens einschränkt, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Datensilos können Ihre Betriebskosten für Speicherung, Wartung und Integration in die Höhe treiben, da die Pflege unterschiedlicher Datenquellen an verschiedenen Stellen mit zusätzlichen Kosten verbunden ist. Darüber hinaus führen Ineffizienzen, Herausforderungen bei der datengestützten Entscheidungsfindung und verpasste Geschäftsmöglichkeiten aufgrund unzugänglicher Daten zu Zeit- und Geldverlusten. Wenn Sie Informationen aus mehreren Silos verwenden möchten, müssen Sie zudem häufig Diskrepanzen ausgleichen. Das kann ebenfalls zeitaufwendig und kostspielig sein.

Datensilos beeinträchtigen die Teamarbeit, indem sie den Zugriff auf wichtige Informationen einschränken. Das kann zu einer „Wir gegen die anderen“-Mentalität führen, bei der die Abteilungen ihre eigenen Ziele über den Zusammenhalt der Organisation stellen. Mit der Zeit sorgen Silos für ein Gefühl von Frustration und Desinteresse in Ihrem Unternehmen.

KI steht auf jeder Agenda von CEOs und Geschäftsleitungen. Deshalb rücken Daten zunehmend in den Fokus. Doch wir alle wissen, dass KI und agentenbasierte KI nur so gut sind wie die zugrunde liegenden Daten. Dank einheitlicher, bereinigter Daten können Ihre KI-Algorithmen und KI-Agenten bestimmte Aufgaben automatisieren, die betriebliche Effizienz steigern und die Erfahrungen Ihrer Kund:innen und Mitarbeiter:innen personalisieren.

Nehmen wir zum Beispiel das Marketing. Marketingexpert:innen wissen, dass effektive Kampagnen von einer präzisen Zielgruppenansprache abhängen. KI-Agenten können Zielgruppen jetzt präzise und schnell segmentieren. Im Salesforce-Ökosystem können Sie mit KI-Agenten über natürliche Sprachbefehle (Prompts) kommunizieren, um Ihre ideale Zielgruppe zu beschreiben. Der KI-Agent wird den Prompt in den vereinheitlichten Daten in der Data Cloud verankern und Ihre Zielgruppe anhand der von Ihnen gewünschten Attribute unterteilen. Sind Ihre Kundendaten jedoch in Silos eingeschlossen, doppelt vorhanden und mit Fehlern behaftet, können Sie die Vorteile der KI nicht nutzen. In diesem Beispiel sind die Zielgruppenansprache und Segmentierung dann möglicherweise nicht präzise oder inklusiv genug.

Wie können Sie herausfinden, ob Sie Datensilos haben? Im Folgenden werden Ihnen einige wichtige Signale aufgezeigt:

• Abteilungseigene Systeme mit eingeschränktem Zugriff außerhalb der Abteilungen
• In Systemen wie Data Lakes oder Data Warehouses gespeicherte Daten (innerhalb oder außerhalb Ihres Unternehmens)
• Doppelte Daten in inkonsistenten Formaten
• Begrenzte Integration zwischen den Systemen
• Stark verzögerter Zugriff auf benötigte Daten

Wie können Sie die Probleme mit Datensilos angehen und lösen? Ein guter erster Schritt ist eine interne Prüfung, um die Datenflüsse und Datenspeicher Ihres Unternehmens zu ermitteln. Notieren Sie, wo Daten gespeichert sind, wer sie wie verwendet, wer darauf zugreifen kann und welche Abteilungen sie wofür benötigen.

Auch durch Mitarbeiterfeedback können Sie Silos identifizieren. Wer häufig mit Datensystemen arbeitet, kann die Hindernisse beschreiben und Informationen nennen, die für eine optimale Arbeit fehlen. Sie können zunächst Umfragen an Ihre Teams versenden. Oder Sie organisieren Fokusgruppen, um mehr über die Probleme zu erfahren und Wege zu finden, wie Sie Datensilos überwinden können.

Im nächsten Schritt listen Sie die Probleme auf und priorisieren sie. Konzentrieren Sie sich zuerst auf diejenigen, die den Betrieb und die Entscheidungsfindung am stärksten beeinflussen. Beispielsweise können Sie Kundendatensilos gegenüber weniger kritischen internen Workflows bevorzugen.

Datensilos werden in naher Zukunft nicht einfach verschwinden. Es ist jedoch möglich, sie zu überwinden. Nachfolgend finden Sie vier Best Practices.

Veraltete oder nicht vernetzte Systeme führen häufig zu isolierten Datenbeständen. Daher sollten Sie Technologien und Tools zur Datenintegration priorisieren. Vertrauenswürdige Datenplattformen wie Data Cloud können in Ihre bestehenden Data Lakes und Data Warehouses integriert werden und Ihre externen und internen Datenquellen sicher zusammenführen. Dadurch erhalten Sie einen 360-Grad-Blick auf Ihre Kund:innen. Eine Customer Data Platform wie Data Cloud unterstützt auch Ihre Aktivitäten bezüglich KI und agentenbasierter KI.

Entwickeln und implementieren Sie bewährte Verfahren zur Datenhygiene wie unternehmensweite Datenstandards und Protokolle, die festlegen, wie Daten erfasst, gespeichert, geschützt und weitergegeben werden sollen. Ein Data-Governance-Ausschuss, der die Maßnahmen überwacht, kann die Eigenverantwortung stärken und die kontinuierliche Compliance sicherstellen. Sie können die Standardisierung auch mit Tools oder Frameworks wie Stammdatenmanagement-Lösungen (MDM) erzielen.

Wenn Sie Datensilos überwinden möchten, sollten Sie in Ihrem gesamten Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit fördern. Das beginnt bei Ihrem Führungsteam, das sich in allen unternehmerischen Bereichen für Zusammenarbeit einsetzen sollte. Denken Sie über funktionsübergreifende Teams, regelmäßige Teammeetings und Gemeinschaftsprojekte nach. Erläutern Sie, warum es für alle im Unternehmen besser ist, Silos aufzubrechen und abzubauen. Und bieten Sie gemeinsame Anreize, die Ihre Mitarbeiter:innen zur Teamarbeit motivieren. Auch Schulungsprogramme können den Mehrwert der Zusammenarbeit unterstreichen und den Mitarbeiter:innen vermitteln, wie sie effektiv kooperieren und Daten austauschen.

Strenge Data-Governance-Richtlinien bieten den erforderlichen Rahmen für einen einheitlichen Datenaustausch, gewährleisten Datensicherheit und Datenschutz und überwinden Silos mit der Zeit. Legen Sie zunächst klare Rollen und Zuständigkeitsbereiche für die Datenhoheit fest – mit einer Rechenschaftspflicht in jeder Phase des Datenlebenszyklus . Etablieren Sie Richtlinien für regelmäßige Datenaudits und Compliance-Prüfungen, um die Datenqualität zu erhalten und Probleme proaktiv anzugehen.