Datensilos: Eine der Hürden von KI-Initiativen und wie sie genommen werden kann

Silos sind in der Definition große Speicher für Schüttgüter – abgeschlossen und voneinander getrennt. Notwendige Eigenschaften für die Lagerung zum Beispiel von Getreide und Futtermitteln, aber große Hindernisse, wenn man den Silo-Begriff in die digitale Welt und den Unternehmensalltag überträgt. Die Rede ist von Datensilos. 

Voneinander getrennte Ansammlungen von Daten. Wie im klassischen Silo, sind die darin liegenden Informationen von der Umwelt abgeschottet und können sich nicht mit anderen Daten vermischen. Eine zentrale Hürde für die KI-Initiativen vieler Unternehmen.

Aber wie entstehen Datensilos, was ist das zentrale Problem von ihnen und wie kann man diese aufbrechen?

Wie entstehen Datensilos?

Auf der einen Seite können Datensilos bewusst geschaffen worden sein, beispielsweise aus Datenschutzgründen oder weil sich einzelne Mitarbeitende oder ganze Abteilungen bewusst dagegen entscheiden eigene Informationen im Unternehmen zu teilen.

Auf der anderen Seite können Datensilos auch eher unabsichtlich entstehen. Diese können das Ergebnis eines schleichenden Prozesses sein. Unterschiedliche Abteilungen arbeiten mit verschiedenen Systemen & Tools und legen Informationen an unterschiedlichen Orten ab. Dies wird auch isolierte Datenspeicherung genannt. Regelmäßig sind diese Tools untereinander nur unzureichend verknüpft. Ein – in den Grenzen des Datenschutzes – wünschenswerter Informationsaustausch kann so oft nicht stattfinden. Mitarbeitenden bleiben wichtige Informationen, die sie bei ihrer täglichen Arbeit und der Entscheidungsfindung unterstützen könnten, verborgen.

Von Datensilos kann jedes Unternehmen betroffen sein – vom jungen Unternehmen bis hin zu Unternehmen, welche über viele Jahrzehnte gewachsen sind. Datensilos sind vor allem ein Problem von Unternehmen, die nicht rechtzeitig eine unternehmensweite Datenstrategie entwickelt haben.

Das Problem von Datensilos

Früher wurden Daten in unterschiedlichen Abteilungen unterschiedlich behandelt, um zur Komplexitätsreduzierung innerhalb des Unternehmens beizutragen. Im digitalen Zeitalter stellen Datensilos allerdings ein Hindernis dar, da heutzutage die Daten und Informationen meist abteilungsübergreifend benötigt werden. Unterschiedliche Abteilungen arbeiten so bewusst oder unbewusst aneinander vorbei und Chancen bleiben ungenutzt. Durch das Fehlen einer Datenstrategie und übergeordneter Verantwortlichkeiten, fehlt teilweise der Überblick darüber, welche Daten überhaupt im Unternehmen existieren und wie man diese sinnvoll einsetzen kann.

Das größte Problem, was sich daraus für Unternehmen ergibt: Das eigentlich vorhandene Datenpotenzial und die damit verbundenen Mehrwerte lassen sich nicht in Gänze erschließen. Denn der Schlüssel zum Beispiel zu belastbaren Prognosen liegt regelmäßig in der Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen. Von der oft zitierten 360 Grad Kundensicht bis zur Optimierung von Instandhaltungsprozessen basieren erfolgreiche Data-Science-Anwendungsfälle auf einer breit aufgestellten Datenbasis mit Informationen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen.

How to: Datensilos aufbrechen

Um Datensilos aufzulösen und zukünftig zu verhindern, braucht es vor allem ein Bewusstsein im Unternehmen für die Werthaftigkeit der Daten. Für eine immer wichtiger werdende Schlüsselressource braucht es klare Verantwortlichkeiten und eine Strategie, wie diese genutzt werden sollen und was es dafür auf der Ebene von Datenhaltung und – management braucht. Gelingt es die überragende Bedeutung der Daten für den zukünftigen Unternehmenserfolg zu vermitteln, sind Abteilungen eher bereit, intern etablierte Systeme und Prozesse zu überdenken und damit die Zusammenführung von Daten zu ermöglichen.

Für das Konzept der technischen und methodischen Umsetzung gibt es dann vielfältige Möglichkeiten – vom klassischen Data Warehouse bis zum Data Lake. Mit dem Datenarchitekturansatz Data Mesh gibt es darüber hinaus auch dezentrale Konzepte, bei denen die Verantwortung für die Daten in den jeweiligen Fachbereichen bleibt – auch die Verantwortung dafür, dass andere Teams einfach darauf zugreifen können.

Ein Ansatz bei Datensilos in besonders sensiblen Bereichen oder über Unternehmensgrenzen hinaus kann Federated Learning sein. Beim Federated Learning werden Analysemodelle zusammengeführt, nicht die Daten. So kann das Datenpotenzial unterschiedlicher Bereiche genutzt werden, ohne dass die Daten dafür den Besitzer wechseln müssen.

Das richtige Konzept hängt natürlich von einem großen Set an Rahmenbedingungen ab. Welche Datenquellen gibt es im Unternehmen? Welche Datenformate liegen vor? Wie sollen die Daten (auch perspektivisch) analytisch genutzt werden? Wie sehen die Regeln im Sinne der Data Governance aus? Diese Fragen gilt es zu beantworten und dabei den Weitblick nicht zu verlieren. Denn Megatrends wie Künstliche Intelligenz werden die Bedeutung und Anforderungen an die Daten weiter steigern.

Es gilt also gemeinsame Datenräume zu schaffen und Treppen und Brücken zwischen bislang abgeschotteten Datentöpfen  zu bauen.

Datensilos aufbrechen - die Vorteile

Durch das Aufbrechen von Datensilos können enorme Potenziale freigelegt werden. Datengestützte Prozesse können effizienter gestaltet werden und die dann zur Verfügung stehenden großen Datenmengen sind ein Eldorado für Data Scientists.

Diese können deutlich schneller und tiefer in die Informationen eintauchen und Insights zu Tage fördern, von denen das gesamte Unternehmen profitieren kann.

Mit eoda zur Datenstrategie und zur richtigen Lösung

Seit 2010 begleiten wir Unternehmen von der Entwicklung der passenden Datenstrategie bis zur Implementierung der entsprechenden Infrastruktur. In unserem Daten Assessment ermitteln wir Ihren Status quo und entwickeln das richtige Konzept, um Ihre Datensilos für Ihre digitalen Erfolgsgeschichten zu öffnen.

Mit YUNA haben wir darüber hinaus eine Plattform, welche Daten aus unterschiedlichen Teams, Abteilungen und Systemen zusammenführen kann. Sie erhalten somit eine Single Source of Truth, dessen Datenbestand stets aktuell und korrekt ist. Mit Hilfe von YUNA gelingt es Ihnen Brücken zu errichten, damit die einzelnen Abteilungen Ihres Unternehmens beim Thema Daten nicht mehr aneinander vorbei arbeiten.

Der Weltmarktführer TRUMPF verwendet YUNA erfolgreich seit mehreren Jahren im Bereich der Instandhaltung, um genau dies zu tun: Datensilos aufzubrechen, die tägliche (Zusammen-)Arbeit verschiedener Teams zu vereinfachen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

„eoda ermöglicht es uns Probleme zu beheben, bevor sie tatsächlich auftreten. Dank der Datenauswertung in Echtzeit reduzieren wir Ausfallzeiten, optimieren Prozesse und erhöhen gleichzeitig die Verfügbarkeit der Maschinen.“
Marco Holzer |
Leiter Produktmanagement & Logistik Services | TRUMPF

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