In der Digitalisierung dreht sich alles um Vernetzung. Was nicht vernetzt werden kann, steht dem digitalen Wandel im Weg. Für Unternehmen, die bereits mitten in der Transformation sind oder diese planen, zeigt sich immer häufiger: Datensilos verhindern die erfolgreiche Weiterentwicklung.
Inhalt:
Einer CMS Wire-Studie zufolge haben 47% aller befragten Customer Experience Manager angegeben, dass Datensilos die größte Herausforderung in ihrem Unternehmen darstellen.
Eine Befragung von Data Scientists ergab derweil, dass 60% der gesamten Arbeitszeit mit dem Aufbereiten und Organisieren von Daten verbracht wird (Quelle: Forbes). Weitere 19% der Zeit bestehen darin, Datensets zu sammeln. Kurzum: knapp 80% der Arbeitszeit von Datenwissenschaftler:innen wird nicht mit der eigentlichen Analyse, sondern mit der Beschaffung und Bereinigung von Daten verbracht.
Edd Wilder-James erklärt in der Harvard Business Review, dass es verschiedene Gründe für Datensilos gibt.
Software-Anwendungen werden oft spezifisch für eine Anwender:innengruppe und einen bestimmten Zweck entwickelt. Das Teilen der Daten steht dabei selten im Vordergrund.
Datentransparenz ist nicht immer einfach in Unternehmen umzusetzen. Neben nachvollziehbaren Gründen wie Compliance und Datenschutz, die Zugriffe notwendigerweise einschränken können, gibt es auch Fälle, in denen Daten bewusst vorenthalten werden, um Machtverhältnisse zu stärken. Die Person macht sich dadurch mit dem alleinigen Zugriff auf die Daten schwer ersetzbar, schadet jedoch gleichzeitig der Business Intelligence des Unternehmens (immerhin ist ein Unternehmen kein Highlander-Film).
Je älter ein Unternehmen ist, desto komplexer sind auch die Datenstrukturen, Anwendungen und Prozesse. Gerade ältere (Legacy) Systeme lassen sich teilweise nicht mehr so einfach an moderne (cloudbasierte) Anwendungen anknüpfen. Zusätzlich wurden Daten über die Jahre in den unterschiedlichsten Formaten und Taxonomien gesammelt, was die Aufbereitung erheblich erschwert.
Eine der größten Ängste vieler Unternehmen bei der Auswahl von Software besteht darin, dass das gewählte System zur Datenverarbeitung/aufbewahrung so einzigartig ist, dass ein Wechsel eine unüberwindbare Hürde darstellt. Ob nun bewusst so vom Anbieter konzipiert, oder aufgrund anderer Umstände kann es in der Tat schwer sein, Systeme zu wechseln und die Daten möglichst ohne Verluste oder große Unterbrechungen des Betriebs zu übertragen (es ist jedoch nicht unmöglich).
In diesem Bereich ist übrigens die aktuelle Entwicklung rund um die sogenannte "Super Cloud" spannend, die genau diese Probleme lösen will und soll.
Für ein großes Unternehmen mit komplexen Strukturen kann es äußerst herausfordernd sein, bestehende Datensilos zu identifizieren, die Daten zu sammeln und zu strukturieren. Bereits eine verwendete App, die Daten verarbeitet, aber nicht mit anderen Systemen verknüpft ist, kann ein eigenes Datensilo bilden.
Davon ausgehend, wie viele Apps - teilweise unkontrolliert - in Unternehmen genutzt werden, ergibt sich schnell ein Daten-Labyrinth.
So führen Ergebnisse eines aktuellen Mulesoft-Reports auf, dass die Anzahl genutzter Apps in Unternehmen allein im letzten Jahr um 10% gewachsen ist. Gleichzeitig ist nur jede dritte App in die IT-Landschaft integriert.
Hinzu kommt, dass viele Daten weiterhin lokal auf einzelnen Computern oder in physischen Ordnern gespeichert sind und so der Zugriff oft nur für einzelne Personen möglich ist. Eine Excel, die nicht in der Cloud liegt, lässt sich noch schwerer ausfindig machen als eine App.
Beim Beginn eines Datenprojekts besteht die erste Herausforderung nicht nur darin, die bestehenden Systeme und Anwendungen sowie Datenquellen zu identifizieren, sondern auch die Anforderungen der verschiedenen Unternehmensbereiche aufzunehmen. Gelingt dies nicht umfassend, wird ein neues Datenkonzept schnell an Funktionsgrenzen stoßen. Ist das der Fall, steigt erneut das Risiko, dass fehlende Funktionen durch das Hinzuziehen von Anwendungen ergänzt werden.
Um also eine zentrale Datenplattform einzuführen, müssen alle Unternehmensbereiche und Prozesse berücksichtigt werden. Das schließt auch die Prozesse mit ein, die Drittanbieter, Zwischenhändler, etc. involvieren.
Als wäre das noch nicht genug, müssen dabei auch potenziell zukünftige Bedürfnisse antizipiert werden. Sprich, die geplante Datenplattform muss flexibel genug sein, um an Veränderungen von Bedürfnissen angepasst werden zu können.
Patricia Robles erläutert in ihrem Beitrag auf econsultancy.com, dass Unternehmen selten ein Budget für Themen wie zentrale Datenplattform bereitstellen. Üblich ist häufig, dass es Budgets für einzelne Unternehmensbereiche gibt oder aber bestimmte IT-Bereiche wie E-Mail, Datenschutz, etc.
Eine zentrale Datenplattform wird derweil nicht selten auf Marketing und Vertrieb hin budgetiert, kann hier jedoch oft die verfügbaren Ressourcen sprengen bzw. ist zu niedrig angesetzt, da sie ja "nur" für einen Unternehmensbereich vorgesehen ist.
Wichtig ist, dass die Beseitigung von Datensilos ein Thema für das gesamte Unternehmen ist, das im Idealfall nicht von einem Unternehmensbereich finanziell gestemmt werden muss, sondern als eigenes Projekt budgetiert und priorisiert wird.
Andernfalls suchen sich die jeweils verantwortlich gemachten Bereiche schnell alternative Lösungen, die abgegrenzt von anderen Systemen erneut für Datensilos sorgen.
Eine Umwälzung interner Datenstrukturen ist kostspielig und bedeutet einen hohen Aufwand an internen Ressourcen. Für viele Unternehmen rechnet sich dies auf den ersten Blick nicht.
Eine große Summe für ein Datenprojekt steht sehr viel prägnanter im Raum als die vielen anfallenden Kosten, die durch Datensilos, unstrukturierte Daten und fehlende Transparenz verursacht werden, da diese Kosten häufig unsichtbar sind und in ihrer Gesamtheit selten erfasst werden (inklusive Mehraufwände durch parallele Datenpflege, manuelle Bearbeitung, etc.).
Gerade deshalb sind klare Anforderungskataloge so wichtig. Sie geben bereits Hinweise darauf, wo Kosten, Zeit und Ressourcen durch eine zentrale Datenplattform gespart werden können.
Sie heben auch hervor, wo Umsätze etwa durch den Einsatz von Automatisierung oder künstlicher Intelligenz gehoben werden können. Wird dies unternehmensweit dokumentiert, so lässt sich schnell aufzeigen, wie viel ein derartiges Projekt wirklich wert ist, um das Budget dafür bereitzustellen.
DIGITALL unterstützt Sie bei der Evaluierung Ihrer Datenlandschaft und hilft Ihnen dabei, Daten zu strukturieren und auf einer zentralen Datenplattform zu verknüpfen. Ob smarte Schnittstellen, Ihr eigenes Data Warehouse oder ein zentrales System für Kund:innen- und Objektdaten - wir begleiten Sie auf dem Weg zur digitalen Transformation.