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Datensilos sind isolierte Datenbestände, die ein Unternehmen in unterschiedlichen Systemen speichert. Diese Systeme sind in der Regel eigenständig, und die Daten werden in einem anderen Format als in den anderen Datenablagen gespeichert. Somit sind sie inkompatibel und anderen Abteilungen, Geschäftsbereichen oder Benutzern außerhalb der jeweiligen Gruppe nicht ohne Weiteres zugänglich. Datensilos können regelmäßig von Mitarbeitern eines Unternehmens genutzt werden oder ungenutzt (und ungepatcht) bleiben, wenn ein Team das betreffende Repository nicht länger benötigt. Dadurch wird es anfälliger für Ransomware-Angriffe.
Datensilos entstehen, wenn verschiedene Abteilungen oder Geschäftsbereiche autonom agieren und jeweils ihre eigenen Aufgaben, Ziele und sogar IT-Budgets haben. So verfügt die Personalabteilung in der Regel über eine eigene, für ihre Anforderungen optimierte Mitarbeiterdatenbank, die sie nicht mit anderen Unternehmensbereichen teilt.
Die wichtigsten Gründe für das Entstehen von Datensilos:
Abteilungen innerhalb von Unternehmen arbeiten unabhängig voneinander, weil sie ihre eigenen spezifischen Anforderungen erfüllen müssen. Daher erhalten sie letztendlich ein genau angepasstes oder eigenständiges Produkt, das auf ihre speziellen Anforderungen ausgerichtet, aber nicht mit den übrigen Unternehmensbereichen abgestimmt ist. Es wird dann dezentralisiert und separat verwaltet und ist nicht mehr leicht zu integrieren.
Ohne klar definierte Data-Governance-Strategien, z. B. Richtlinien und Best Practices, fehlen Unternehmen standardisierte Prozesse zum unternehmensweiten Managen und Nutzen seiner Daten. Dies führt zu einer Ausbreitung von Datensilos.
Alte und überholte Technologien sind möglicherweise nicht mit modernen Datenmanagement-Lösungen kompatibel. Dies führt dazu, dass Systeme nicht für die neuesten Cyberbedrohungen gepatcht sind oder dass Daten isoliert werden und nicht mehr für Analysen verwendet, erneut monetarisiert oder problemlos wiederhergestellt werden können.
Die Anforderungen der Abteilungen mögen sich zwar unterscheiden, aber die Verwendung unterschiedlicher Softwaresysteme kann Datensilos begünstigen, weil es an Interoperabilität mangelt oder Daten nicht reibungslos mit anderen Systemen austauschbar sind.
Wenn ein Unternehmen ein anderes Unternehmen erwirbt oder mit diesem fusioniert, entstehen mit ziemlicher Sicherheit Datensilos, bis alle Datenspeicher angemessen transformiert oder integriert wurden. Dabei gilt es zu beachten, dass es neben den offensichtlichen Datensilos auch versteckte gibt, die im neuen, vereinigten Unternehmen identifiziert werden müssen.
Da Datensilos isoliert und außerhalb ihrer Gruppen nicht zugänglich sind, können sie schwer erkennbar sein. Die folgenden Anzeichen sprechen für das Vorhandensein von Datensilos in Ihrem Unternehmen:
Datensilos können negative finanzielle Auswirkungen haben, z. B. in Form von höheren Kosten für die Datenspeicherung und -verwaltung oder Lizenzerneuerungen. Dies sind die greifbarsten Kosten, die Unternehmen durch Datensilos entstehen können. Datensilos verursachen aber auch verschiedene versteckte Kosten:
Datensilos zwingen die Benutzer häufig, komplizierte Umgehungslösungen zu finden, die schwer zu pflegen sind und die Datenqualität beeinträchtigen können. Dies führt zu einer Endlosschleife, in der sich die Geschäftsprozesse und Produktivität mit der Zeit verschlechtern.
Wenn innerhalb und außerhalb eines Unternehmens keine holistische Transparenz in Bezug auf problematische Prozesse und verminderte Produktivität vorhanden ist, könnten ihm lukrative Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung oder Kostensenkung entgehen.
Geldzahlungen nach Ransomware-Angriffen oder die teure und zeitaufwendige Wiederherstellung nach Ransomware können zu weiteren unerwarteten finanziellen Belastungen durch Datensilos werden. Unzusammenhängende oder als „Schatten-IT“ betriebene Systeme erleichtern es Cyberkriminellen, in sie einzudringen und sie erfolgreich auszunutzen.
Außerdem können die Kosten für den Kunden steigen, wenn Informationen über Kundenprofile und -transaktionen auf mehrere Datensilos verteilt sind, z. B. ein Point-of-Sale-System (POS), eine mobile App und ein SaaS-CRM-System. Unternehmen verfügen über kein fundiertes Bild des Kunden, das es ihnen ermöglichen würde, Erfahrungen und spezielle Angebote zu personalisieren, um den Kundennutzen zu maximieren.
Die Beseitigung von Datensilos ist für Unternehmen, die im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig bleiben wollen, von entscheidender Bedeutung. Die Vorteile der Abschaffung von Datensilos:
Ohne Silos können Führungskräfte durch den Zugriff auf alle vom Unternehmen gesammelten und gespeicherten Daten zuvor unsichtbare Trends erkennen und somit intelligentere und schnellere Entscheidungen treffen. Unternehmen können neue Chancen ergreifen und die Leistung genau überwachen. Dies ermöglicht den Führungskräften, ihre Gewinnspannen schnell zu verbessern und Mängelbereiche in Echtzeit zu identifizieren.
Der Abbau von Datensilos und die unternehmensweite Datenintegration verbessern auch die Kommunikation und die Zusammenarbeit zwischen Benutzern aus verschiedenen Abteilungen. Dadurch lassen sich leichter Synergien zwischen ihnen bestimmen, was die Zusammenarbeit zum Wohle des gesamten Unternehmens verbessert.
Der Abbau von Datensilos steigert die Agilität und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens, da ein schneller, abteilungsübergreifender Zugriff auf Informationen ermöglicht wird. Dieser offene Datenfluss beschleunigt die Entscheidungsfindung und die Zusammenarbeit. Er hilft den Teams, schnell auf Marktveränderungen und Kundenanforderungen zu reagieren. Unternehmen können fundiertere, zeitnahe Entscheidungen treffen, die ihren Wettbewerbsvorteil stärken, indem sie Redundanzen reduzieren und die Datengenauigkeit verbessern.
Der Abbau von Datensilos ermöglicht es Benutzern, auf alle Daten zuzugreifen, die sie für ihre Arbeit benötigen. Außerdem entfällt die Notwendigkeit eines zusätzlichen IT-Managements sowie die Pflege separater Datensilos, was die organisatorische Effizienz steigert und die Kosten senkt.
Durch die Beseitigung von Silos können Unternehmen sowohl die Kundendienstqualität als auch die Kundenbindung und das Vertrauen der Kunden durch personalisierte Angebote und sofortige präzise Antworten auf Fragen verbessern.
Die Beseitigung von Datensilos stärkt darüber hinaus die Cybersicherheit und schützt gegen Hacker und Ransomware-Angriffe. Auf diese Weise können Unternehmen Risiken genauer einschätzen, Compliance gewährleisten und Rufschädigungen und finanzielle Schäden vermeiden.
Um Datensilos beseitigen zu können, müssen Unternehmen eine Reihe von Maßnahmen ergreifen. Dazu gehören technologische, prozessbezogene und organisatorische Strategien.
Wenn die Unternehmenskultur für die Entstehung von Datensilos verantwortlich sein kann, ist es naheliegend, dass ein Kulturwandel diese beseitigen kann. Dies wird jedoch nicht einfach, denn kulturelle Veränderungen sind ein komplizierter Prozess. Entscheidend für den Erfolg ist die Verknüpfung des Abbaus von Datensilos mit der Entwicklung einer konkreten Datenstrategie oder einer Data-Governance-Initiative. Kommunikation ist hierbei das A und O: Man muss die Zusammenarbeit und die gemeinsame Nutzung von Ressourcen mit anderen Personen (auch mit Mitarbeitern anderer Abteilungen) propagieren und dabei schnelle Erfolge erzielen, die Führungskräfte nutzen können, um den kulturellen Wandel im gesamten Unternehmen offensiv zu vertreten.
Ein Goldstandard für den Abbau von Datensilos ist das Sammeln aller Daten in einem cloudbasierten Daten-Repository, in dem Daten aus verschiedenen Quellen (sowie die Analysen, die mit diesen Daten durchgeführt werden) gespeichert werden können. Die Benutzer müssen je nach Bedarf darauf zugreifen können, wobei Sicherheits- und Compliance-Bedenken zu berücksichtigen sind.
Die Zusammenführung von Datenablagen ist die beliebteste Methode zum Abbau von Datensilos. Beispielsweise extrahieren ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren und Laden) Daten aus verschiedenen Quellen, konsolidieren sie und laden sie in ein anderes System. Eine Variante von ETL ist ELT (Extrahieren, Laden und Transformieren), das für komplexere und unstrukturierte Daten besser geeignet ist. Auch mit dem Schreiben von Skripten in SQL oder Python lassen sich Datensilos integrieren. Dies ist jedoch zeitaufwändig und letztlich kostspieliger.
Wenn Daten zentralisiert und in der Cloud gespeichert werden, sind Self-Service-Tools für den Zugriff und die Analyse der Daten ohne Einbeziehung der IT für Benutzer ein wichtiger Schritt, um die Bildung neuer Datensilos zu verhindern und ein datengesteuertes Unternehmen zu erreichen.
Eine solide Datensicherheits- und Datenmanagementstrategie trägt dazu bei, bestehende Silos aufzubrechen und gleichzeitig die Entstehung neuer Silos zu verhindern. Mit einer Enterprise-Data-Strategie werden Daten mit den Geschäftsanforderungen und den Best Practices für die Cybersicherheit in Einklang gebracht und gleichzeitig standardisierte, bewährte Datenrichtlinien und -prozesse eingeführt.
Datensilos sind Teil eines größeren Problems, dem Unternehmen heute gegenüberstehen, nämlich der massiven Datenfragmentierung.Die meisten Unternehmensdaten werden heutzutage nicht täglich genutzt und werden über zahlreiche Standorte, Infrastrukturplattformen und Managementsysteme hinweg verbreitet. Diese Daten müssen oft für einen bestimmten Zeitraum gespeichert werden, um Compliance-Vorgaben zu erfüllen.
Teams, die ihre Datensilos noch nicht abgebaut haben, sind daher nicht in der Lage, alle ihre wertvollen Daten zu nutzen. Sie können die digitale Transformation nicht komplett vollziehen und müssen zu hybriden oder Multicloud-Umgebungen wechseln, um ihre Ziele zu erreichen.
Wenn fragmentierte Daten (auch bekannt als „dunkle Daten“) über eine Umgebung verteilt sind, wissen Unternehmen nicht, wo genau sie sich befinden, geschweige denn, um welche Daten es sich handelt: strukturierte oder unstrukturierte Daten, Objekte oder Dateien etc. Dies kann dazu führen, dass isolierte Daten zu einem betrieblichen Alptraum werden und ein potenziell ernsthaftes Compliance- oder Sicherheitsrisiko darstellen.
Drei Schlüsselfaktoren tragen zur massiven Datenfragmentierung bei:
Mit Cohesity erreichen Unternehmen schnell Geschäftsziele durch:
Der bewährte Ansatz von Cohesity beseitigt Datensilos und vereinfacht durch eine On-Premises- oder SaaS-Lösung erheblich die Infrastruktur. Mit Cohesity verbessern Unternehmen erheblich ihre CapEx und OpEx, und sie sichern sich einen Wettbewerbsvorteil, da sie alle ihre Daten nutzen.
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