Datensilo. Der Begriff trendet vielleicht nicht gerade auf Twitter, aber so weit entfernt davon ist er nicht. Auch wir haben den Begriff hier schon mehrfach thematisiert und das mit gutem Grund. Der Wert unternehmenseigener Daten ist eben mittlerweile nicht hoch genug einzuschätzen, aber auch der Kostenfaktor „Datenmanagement“ ist erheblich. Wie also, in einer Zeit, in der das Datenaufkommen unaufhörlich wächst, den Kosten-/Nutzen-Faktor bestmöglich in Richtung „Nutzen“ verschieben? Wie wird das Wissen eines Unternehmens – und die vorhandenen Daten sind wesentlicher Bestandteil dieses „Wissens“ – ideal genutzt und zugänglich gemacht?

Daten werden in digital geprägten Geschäftsabläufen fortwährend in großen Mengen erzeugt und bearbeitet. Wo und wie die Daten entstehen ist dabei so divers, wie die Systemlandschaften der Unternehmen selbst. Und obwohl der enorme Wert des „Rohstoffs Daten“ längst erkannt und datengetriebenes Business zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden ist, bleiben wichtige Informationen in ihren Silos und verhindern so, ein Gesamtbild über Geschäftsprozesse, Kunden und Produkte zu ermöglichen.

Wann ist ein Silo ein Silo?

Von einem Datensilo wird gesprochen, wenn Daten an verschiedenen Orten in einem Unternehmen gespeichert sind und nur gewisse organisatorische Bereiche auf diese Daten Zugriff haben. Durch die Nutzung unterschiedlicher, proprietärer Software im Unternehmen oder der getrennten Betrachtung verschiedener Bereiche (z.B. Online/Offline) werden Datensilos hochgezogen. Datensilos entstehen (und entstanden) immer eher ungeplant und ungewollt. Einzige Ausnahme: Sensible Daten, die separat gehalten werden müssen und explizit nicht für alle zugänglich gemacht werden sollen.

Auch schnelles Wachstum einzelner Bereiche befördert die Entstehung von Insellösungen, die zwar für den Moment effizientes Arbeiten ermöglichen, die Gesamtbetrachtung des Unternehmens aber ausser Acht lassen.

Welche Daten entstehen wo?

Vielleicht der wichtigste Schritt auf dem Weg zu einem konsolidierten Datenmanagement ist, sich die „Flut“ an Daten genauestens anzusehen und zu priorisieren.

Neben den Daten aus der zentralen Wertschöpfungskette gibt es ja zahlreiche weitere Datenquellen wie z.B. den Online-Shop, Registrierung, Abonnement. Oder, weiter gefasst, wichtige Informationen aus Mobile/Web, Transaktionen, IoT, Social Media, Advertising und Marketplace. Sie werden vielleicht vom Unternehmen erfasst, schlummern aber verbindungslos in ihren Speichern und bieten, falls überhaupt, eine 60°-Sicht auf Unternehmen und Kunden.

Zugegeben, die Katalogisierung aller anfallenden Unternehmensdaten ist eine herausfordernde und aufwendige Angelegenheit. Nicht umsonst entstanden in diesem Umfeld ganz neue  Berufsbilder und damit Spezialisten, die sich ausschließlich mit dem Thema befassen.

Der Mehrwert, der aus diesem Vorgang erzielt werden kann, ist aber so hoch, dass sich jeder Aufwand lohnt! Data Awareness im Unternehmen hat Priorität.

Datenhandling kostet Geld – Datenstrategie gewinnt

Die übergreifende und gesamtheitliche Nutzung von Unternehmensdaten unterstützt Entscheider dabei, den richtigen Weg zu wählen und ist gleichzeitig auch Voraussetzung für die Automatisierung von Prozessen. Ein wichtiger Grund sich des Themas Datenstrategie zu widmen. Dabei wird ein Aspekt gerne ausser Acht gelassen: Data Handling kostet Geld! Je fragmentierter und vereinzelter Informationen im Unternehmen anfallen, desto mehr! Datensicherung und Wiederherstellung, Zugriffsmanagement, Verfügbarkeit, Datenschutz und ja, auch immer noch Speicherplatz sind Kostenfaktoren, die ins Gewicht fallen!

Stellen Sie Fragen!

Alles was einen Datensilo nachteilig macht, gereicht zum Vorteil eines durchdachten Datenhandlings. Hier nochmal kurz angedacht:

  • Redundante Daten: Welche Daten sind korrekt?
  • Schnittstellen: Wie viele brauche ich noch? Transportieren sie alles richtig an ihr Ziel?
  • Data Migration: Wieviel Aufwand benötige ich, um eine neues Tool zu integrieren?
  • Wartung: Welchen Aufwand kostet es, die Kommunikation zwischen Softwarekomponenten in aktuellem Zustand zu halten?
  • Kosten: Welche Kosten entstehen, wenn ich immer wieder gleiche Datenzusammenführung betreiben muss, um Ergebnisse zu erhalten?
  • Welchen Aufwand bedeutet es, all meine Interfaces und Datenverschiebungen aufrecht zu erhalten?
  • Automated Marketing: Habe ich alle Daten, um den Kunden zielgerecht anzusprechen?

Und die wichtigste Frage: Wie sicher bin ich für zukünftige Entwicklungen aufgestellt?

In einer Zeit, in der Daten stündlich in Tetrabyte-Größen gespeichert werden, ist es für Medienhäuser wichtig sich auf eine eigene Datenstrategie auszurichten. Die Zeiten des Im- und Exportierens, die Zeiten der neun oder 10-stelligen Kundennummer oder des individuellen Anschreibens aus der eigenen Access-Datenbank sind wirklich vorbei. Eine einheitliche Datenbasis ist der entscheidende Faktor für Wachstum und kundenorientierte Digitalisierung!

(Photo by Justus Menke on Unsplash)