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Datenablagen

Datengetriebenes Business statt Datensilos

von - 18.02.2019
Datensilos
Foto: Aleutie / shutterstock.com
Datensilos kosten Zeit und Geld. Beim Aufbrechen isolierter Datenbestände müssen neben der DSGVO jedoch noch zahlreiche weitere Regeln einhalten werden.
Beseitigung von Datensilos - Infografik
Datensilos: Sie zu beseitigen ist ein langwieriger Prozess, der in vielen Fachbereichen in einem Unternehmen ein Umdenken erforderlich macht.
(Quelle: Consol)
Daten sind das neue Öl - diese Formel dürfte mittlerweile fast jedes Unternehmen verinnerlicht haben. In der digitalen Ära bilden Daten den Dreh- und Angelpunkt wirtschaftlichen Handelns. Daher ist ein schneller Zugriff auf konsistente Datenbestände für den Geschäftserfolg unerlässlich.
Doch überall dort, wo Menschen Daten sammeln, verwalten und ablegen, entstehen fast zwangsläufig sogenannte Datensilos - „redundante Daten und Informationen in unterschiedlicher Ausprägung, die an unterschiedlichen Orten lagern und gebunden sind an Applikationen“, wie Hanns-Gunter Weber, CIO beim IT-Dienstleister Cancom, erklärt. „Allgemein sind damit Datenablagen gemeint, deren Informationen nicht optimal im erweiterten Unternehmenssinn genutzt werden können, weil nur eine kleine Nutzergruppe oder eine Abteilung Zugriff auf die Daten hat“, ergänzt Johannes Wagmüller, Director Systems Engineering beim Speicherspezialisten NetApp.
Doch Datensilos sind nicht per se negativ - so gibt es neben den ungewollten durchaus auch erwünschte Datensilos. Manche Datensilos werden bewusst gebildet, um beispielsweise bestimmte Daten einfach und sicher vom Rest des Unternehmens abzuschotten. Ein Beispiel hierfür ist etwa das Bankwesen. Hier gibt es die Vorgabe, bestimmte Daten an bestimmen Orten zu speichern, Stichwort Datenlokalität.
Johannes Wagmüller
Johannes Wagmüller
Director Systems Engineering NetApp
www.netapp.com/de
Foto: NetApp
„Mit Datensilos sind Datenablagen gemeint, deren Informationen nicht optimal genutzt
werden können, weil nur eine kleine Nutzergruppe oder eine Abteilung Zugriff darauf hat.“
Dabei handelt es sich aber um wenige Ausnahmen und Spezialfälle. In vielen anderen Fällen lässt sich nach der Erfahrung von Lukas Höfer, Senior IT-Consultant beim IT-Dienstleister Consol, durch das Auflösen von Datensilos und die Bereitstellung eines zentralen Daten-Pools ein klarer Mehrwert generieren.
Aufbrechen von Datensilos
Der beste Weg, um Datensilos aufzubrechen und zusammenzuführen, ist, mit einem konkreten Unternehmensziel zu beginnen.
Unternehmen sollten sich die Frage stellen, was sie von der Konsolidierung ihrer Daten erwarten, beispielsweise eine Rendite­steigerung durch Kosteneinsparungen oder einen höheren Umsatz pro Kunde durch das bessere Verständnis der Kunden und ihrer Bedürfnisse.
Bei der technischen Umsetzung sind nach der Erfahrung von Frank Waldenburger, Director Sales Consulting Central Europe bei Informatica, in der Regel folgende vier Schritte zielführend:
1. Einführung eines unternehmensweiten Datenkatalogs:
So gewinnt man einen Überblick über alle Daten-Assets und versteht, welche Daten es überhaupt gibt, wo sie herstammen und wofür sie benutzt werden. Datenkatalogisierung ist auch nützlich, um Daten zu klassifizieren, damit Konsolidierungsentscheidungen anhand von Wert, Sensitivität und Qualität der Daten priorisiert werden können.
2. Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning: Mit deren Hilfe lassen sich die Daten in dem Katalog mit Blick auf Verwendungszweck, operative oder dispositive Nutzung und Kontext analysieren und beispielsweise Predictive Analytics oder IoT-Themen vorantreiben.
3. Initiierung eines Data-Governance-Programms: Regeln sollten sicherstellen, dass Daten nach Industrieregelungen, Stichwort: Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), und Unternehmensstandards gemanagt und zusammengeführt und für eine Maximierung des Unternehmenserfolgs eingesetzt werden können.
4. Einführung eines Platform-as-a-Service-Systems (PaaS): Dieses sollte in der Lage sein, mit unterschiedlichen Integra­tionsmustern, die oftmals mit Datensilo-Konsolidierungsprojekten einhergehen, umzugehen. Dazu zählen etwa Application-Integration, Integration-Hubs, Datenqualität, Katalogisierung und Stammdatenmanagement. Darüber hinaus unterstützt eine solche Plattform durch eine Vielzahl von Selfservice-Funktionalitäten die nötige Agilität.
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