So entstehen Silos

Die Gründe für die Entstehung ungewollter Silos können technischer oder organisatorischer Art sein. Zu Datensilos kommt es typischerweise als Folge fehlender Prozess- und Datenarchitekturen innerhalb eines Unternehmens, zum Beispiel wenn einzelne Abteilungen ihre Daten nicht auf Basis einer übergreifenden Daten-Governance, sondern nach eigenen Regeln und in unterschiedlichen IT-Systemen ablegen.

«In der Praxis erleben wir, dass Unternehmen ihre Kundendaten aus dem Vertrieb, dem Service oder der Buchhaltung verteilt auf mehrere Systeme und ohne Verknüpfung pflegen», so Peter Weisbach, Leiter Digital Business Services beim IT-Systemhaus Bechtle. In dieser Heterogenität sei es sehr schwierig, abteilungsübergreifend Prozesse ablaufen zu lassen oder gar Daten auszuwerten.

«Oftmals ist es ein langwieriges Unterfangen, bis man alle notwendigen Daten an seinem Arbeitsplatz konsolidiert hat», bestätigt Gareth Withing, Regional VP Central Europe & LATAM bei Delphix, einem Spezialisten für Datenmanagement. Deshalb würden viele Mitarbeiter ihre Daten bei sich sammeln. So wüchsen dann die persönlichen Datensätze unabhängig und isoliert in einem abgeschlossenen System weiter - der Beginn eines Datensilos.

Häufig liegen die Ursachen aber auch bereits in der IT-Architektur und bei den Anwendungsprojekten. Bei deren Gestaltung steht nach wie vor die Informationsgewinnung aus den zahlreichen im Unternehmen erzeugten Daten nicht im Fokus. «Nicht jeder hat bei der Konzeption einer Anwendung im Hinterkopf, dass die erzeugten Daten wichtiger Rohstoff etwa für Big-Data-Analysen oder das Trainieren von Machine-Learning-Algorithmen sein könnten», erklärt Johannes Wagmüller von NetApp.

Andreas Gödde, Director Customer Advisory DACH beim Analytics- und BI-Software-Anbieter SAS, sieht aber vor allem auch im aktuellen Big-Data-Trend eine Ursache für Datensilos. So muss sich heute jedes Unternehmen mit vielen, oftmals unstrukturierten Daten beschäftigen, um innovative Produkte, Services oder gar neue Geschäftsmodelle zu entwickeln - und sich damit im Markt behaupten zu können. Dass sich gerade für Big Data die Datenhaltung und -verwaltung mit Tools wie Hadoop und NoSQL bewährt hätten, stehe dabei ausser Frage. «In vielen Unternehmen ist jedoch mit Hadoop eine Big-Data-‚Parallelwelt‘ entstanden. Die Fachabteilungen nutzen Data Lakes als alternative Ablageplattform insbesondere für Massen- und unstrukturierte Daten, quasi als eine Art erweitertes Filesharing auf hohem Niveau», gibt Andreas Gödde zu bedenken.

Im Zuge der technologischen Weiterentwicklung und Digitalisierung setzen zudem immer mehr Unternehmen zum Beispiel für die Kundeninteraktion verstärkt auch auf digitale Kanäle wie Webchat. Diese neuen Systeme docken zwar häufig an bestehende, auf Sprache ausgerichtete Contact-Center-Infrastrukturen an, doch die unterschiedlichen Abteilungen, die Kundenkontakt haben - etwa Marketing, Vertrieb oder Service -, nutzen oft ihre eigenen Systeme zur Verwaltung von Kundenkontakten und -interaktionen. Und vielfach kommunizieren diese Tools nicht miteinander, was wiederum unweigerlich zu Datensilos führt, sowohl auf Abteilungsebene als auch hinsichtlich der einzelnen Kommunikationskanäle. «Die Folge sind eine unzusammenhängende Customer Journey, lückenhafte Kundeninteraktionen und ineffiziente operative Abläufe im gesamten Unternehmen», so Heinrich Welter, Vice President Sales and General Manager DACH bei Genesys, einem Anbieter von Contact-Center-Lösungen.