Was sind Datensilos und wie kann man sie vermeiden?

Anmerkung der Redaktion: Dieser Blog wurde ursprünglich im Oktober 2022 veröffentlicht und im November 2023 mit neuen Informationen aktualisiert.

Was sind Datensilos?

Wenn Sie bei dem Wort "Silo" an die großen, hoch aufragenden Türme auf Bauernhöfen denken, die das Getreide vom Rest der Welt abschotten, sind Sie nicht weit davon entfernt, zu verstehen, was ein Datensilo ist. Obwohl sie abstrakter sind als Bauernhofsilos, handelt es sich um isolierte Datenspeicher, die einem Team gehören und für den Rest des Unternehmens unzugänglich sind. Die Daten befinden sich in unterschiedlichen Systemen, die oft nicht mit anderen Datensätzen kompatibel sind. Dies erschwert den Teams im gesamten Unternehmen den Zugriff auf andere Daten und die Zusammenarbeit, wodurch das Potenzial für einen optimierten Produktlebenszyklusprozess vereitelt wird.

Datensilos vs. Informationssilos

Informationssilos und Datensilos werden manchmal gleichbedeutend verwendet, aber es gibt einen feinen Unterschied. Während Datensilos vor allem ein technologisches Problem darstellen - Daten sind aufgrund der Inkompatibilität von Systemen unzugänglich -, sind Informationssilos ein bewussterer Versuch, Daten isoliert zu halten. Verschiedene Teams können der Meinung sein, dass Daten innerhalb ihres Silos verbleiben müssen, z. B. aus Angst vor Sicherheitsrisiken oder aus der Überzeugung heraus, dass der Zugriff auf die Informationen nicht sinnvoll ist.

Warum sind Datensilos ein Problem?

Unternehmensweite Zusammenarbeit erfordert Transparenz und Konnektivität. Datensilos isolieren nicht nur Informationen, sondern erschweren auch die Innovation und die Teamarbeit. Entscheidungen - sowohl kleinere als auch größere - werden verzögert, während jede Funktion mögliche Auswirkungen auf ihre Arbeit prüft. Ganz zu schweigen davon, dass Kompatibilität, Qualitätskontrolle und Kundenzufriedenheit bei der Arbeit mit Datensilos auf der Kippe stehen.

Was sind die Nachteile von Datensilos?

Doppelte Datenplattformen und Prozesse

Es mag offensichtlich erscheinen, aber Teams im gesamten Produktentwicklungsprozess nutzen oft die gleichen Daten. Wenn aber Datensätze unzugänglich und inkompatibel sind, beginnen die Teams, sie in ihren eigenen Systemen zu duplizieren. Dies behindert nicht nur die Zusammenarbeit, sondern birgt auch die Gefahr, dass die Teams über inkonsistente, veraltete und ungenaue Daten verfügen, was sich wiederum negativ auf die Produktivität auswirkt. Doppelte Daten verschlingen auch wertvollen Speicherplatz und kosten das Unternehmen die zusätzlichen IT-Ressourcen, die für ihre Speicherung benötigt werden.

Weniger Zusammenarbeit zwischen Endnutzern

Wenn ein Konstrukteur und ein Fertigungsingenieur zwei verschiedene Datenverwaltungssysteme für ihre Arbeitsprozesse verwenden, stoßen sie unweigerlich an eine Grenze der Zusammenarbeit, wenn sie Daten austauschen müssen. Wenn der Konstrukteur Änderungen vornimmt, werden diese nicht an die nachgelagerten Abteilungen weitergegeben, was zu einer ganzen Reihe von Problemen führen würde, darunter eine geringere Produktqualität und eine langsamere Markteinführung.

Produktivitätsplateaus

Isolierte Daten werden letztendlich die Produktivität behindern. Benutzer in Teams, die Daten in einem anderen Silo suchen, müssen diese erst suchen, anfordern und dann autorisiert werden, um diese Daten zu erhalten, bevor sie sie verwalten können. Die bürokratische Natur einer einfachen Aufgabe verlangsamt die Produktivität und frisst Zeit, die für die Nutzung der Daten verwendet werden könnte.

Sicherheits- und Compliance-Risiken

Wenn die Datenverwaltung einzelnen Teams überlassen wird, besteht ein hohes Risiko von Datenlecks und Datenschutzverletzungen. Da das Unternehmen über kein zentrales System verfügt, gibt es kein spezialisiertes Team, das sich um die übergreifende Sicherheit kümmern kann, und es gibt keine festgelegten Vorgehensweisen für die Reaktion auf Bedrohungen. Datensilos bergen auch die Gefahr, dass das Unternehmen die Gesetze zum Schutz der Privatsphäre und der Daten nicht einhält.

Unvollständige Datensätze

In Unternehmen gibt es viele unvollständige Datensätze, die auf Datensilos zurückzuführen sind. Das heißt, wenn eine Abteilung Daten sammelt, die für die Tätigkeit einer anderen Abteilung relevant sind, diese aber nicht weitergibt, verwendet die zweite Abteilung einen unvollständigen Datensatz. Ein solches Verhalten führt auch zu Datenredundanz und schlechter Datenverwaltung.

Inkonsistente Daten

Datensilos erzeugen Datenredundanzen, die in vielerlei Hinsicht zu inkonsistenten Daten führen. Verschiedene Abteilungen arbeiten möglicherweise mit unterschiedlichen Versionen der gleichen Daten aufgrund von Versionierung oder mangelnder Standardisierung. Ebenso können sie unterschiedliche Datendefinitionen verwenden oder durch manuelle Dateneingaben Fehler verursachen. Dadurch wird auch die Integrität der Daten in Frage gestellt, da die Datensilos oft nicht über ausreichende Ressourcen für die Validierung und den Abgleich verfügen.

Silo-Mentalität in Abteilungen

Von einer Silo-Mentalität spricht man, wenn verschiedene Teams innerhalb eines Unternehmens isoliert arbeiten und die Kommunikation und Zusammenarbeit über Funktionsgrenzen hinweg eingeschränkt ist. Die Silo-Mentalität in Abteilungen ist oft eine Folge von Datensilos, da beide Konzepte miteinander verbunden sind. Die eingeschränkte Verbindung zwischen den Abteilungen führt zu Kommunikationsbarrieren und abweichenden Prioritäten. Letztlich fördert dies ein wettbewerbsorientiertes Umfeld und führt dazu, dass die Abteilungen ihre Daten schützen und verteidigen, anstatt sie gemeinsam zu nutzen, um auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten.

Wie entstehen Datensilos?

Veraltete (alte) IT-Infrastruktur

Während sich die Technologie in unvorstellbarem Tempo weiterentwickelt, bleiben einige Unternehmen mit ihren traditionellen Systemen zurück. Legacy-IT-Infrastrukturen sind veraltete Systeme, denen es an Konnektivität und der Fähigkeit zur Integration mit neueren Technologien mangelt. Unternehmen verlassen sich oft auf diese Systeme, weil sie vertraut, bequem und angepasst sind oder technisch immer noch funktionieren (so dass sie nicht repariert werden müssen!). Wie ein langsames, undichtes Rohr bleiben die Probleme, die diese Infrastruktur verursacht, von den Herstellern oft unbemerkt, bis es zu spät ist. In diesem Fall haben diese veralteten Technologien zu einer Isolierung und zu Datensilos zwischen den Teams geführt, weil sie nicht mehr miteinander verbunden sind.

IT-Strategie und Technologieeinsatz

IT-Strategien und Technologieimplementierungen sollen zwar die Effizienz des Unternehmens verbessern, können aber auch zur Entstehung von Datensilos beitragen. Maßgeschneiderte Technologielösungen erfüllen zwar die spezifischen Anforderungen einer Umgebung, sind aber oft nicht vollständig in die vorhandenen Datentools integriert. Dies ist auch bei der Arbeit mit Altsystemen der Fall, die sich nicht gut mit neuen Datenlösungen vertragen. Wenn schließlich die Einarbeitung in neue Systeme unzureichend ist, kann es passieren, dass die Mitarbeiter auf die alten, vertrauten Technologien zurückgreifen.

Unternehmenswachstum

Datensilos können überall entstehen, aber sie treten häufig in großen Organisationen auf, die ein schnelles Wachstum oder Übernahmen hinter sich haben. Um durch dieses Wachstum einen effizienten Arbeitsablauf zu gewährleisten, teilen sich Gruppen von Mitarbeitern natürlich in spezialisierte Teams auf. Das Problem entsteht, wenn diese Teams auch ihre eigene Form der Datenverwaltung entwickeln, weil das Unternehmen keine zentrale Plattform hat. Schon bald werden die Teams, die über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg kommunizieren und Daten austauschen müssen, durch ihre unterschiedlichen Systeme ausgebremst.

Organisatorische Struktur

Hierarchische Organisationsstrukturen führen häufig zu Datensilos, in denen jede Einheit autonom arbeitet, indem sie ihre eigenen Daten erfasst und verwaltet, ohne einen umfassenden Überblick über die Datenlandschaft des Unternehmens zu haben. Auch hier sind die Unternehmen damit konfrontiert, dass verschiedene Abteilungen unterschiedliche Datensysteme verwenden, die nicht miteinander verbunden sind, was den Informationsfluss im gesamten Unternehmen behindert.

Unternehmenskultur und -grundsätze

Wenn der Erfolg der einzelnen Abteilungen gegenüber den Unternehmenszielen im Vordergrund steht, werden die Mitarbeiter dem Schutz der Daten und Ressourcen ihrer Abteilung Vorrang einräumen. Eine Unternehmenskultur, in der offene Kommunikation und Zusammenarbeit nicht im Vordergrund stehen, wird es schwer haben, im Datenmanagement erfolgreich zu sein.

Wie erkennt man Datensilos?

Beginnen Sie damit, die Datenarchitektur und -praktiken auf Fälle zu untersuchen, in denen Informationen von anderen Abteilungen und Systemen abgeschottet sind. Typische Anzeichen für Datensilos sind disparate oder autonome Datenbanken, begrenzter Datenaustausch zwischen Abteilungen, redundante Datenerfassung und inkonsistente Datenformate oder -definitionen. Auch wenn es schwierig ist, einen umfassenden Echtzeit-Überblick über die organisatorischen Abläufe zu erhalten, haben Sie wahrscheinlich Datensilos. Ziehen Sie eine gründliche Datenprüfung und eine abteilungsübergreifende Kommunikation in Betracht, um Datensilos zu beseitigen.

4 Wege zum Aufbrechen von Datensilos

Konsolidieren Sie Ihre Datenverwaltungssysteme

Um Datensilos aufzubrechen, müssen die verschiedenen verwendeten Datenverwaltungssysteme konsolidiert werden. Die Berücksichtigung der Meinungen der Nutzer ist eine Gelegenheit, einen Digital Thread zu spinnen, dem die Menschen positiv gegenüberstehen und der der Organisation als Ganzes zugute kommt.

Festlegung eines Governance-Modells für die Datenzusammenarbeit

Die Einführung eines Data-Governance-Modells wird dazu beitragen, dass keine weiteren Datensilos mehr entstehen, und kann die Zusammenarbeit fördern. Der Rahmen umreißt, wie Daten in Ihrem Unternehmen erfasst, gespeichert und genutzt werden. Die Regeln und Prozesse gewährleisten den Datenschutz und die Einhaltung der Vorschriften und minimieren auch die Sicherheitsrisiken.

Integration wirksam einsetzen

Ähnlich wie bei der Konsolidierung der Datenverwaltungssysteme ist es wichtig, eine Verbindung zu anderen Produktentwicklungs- und Geschäftssystemen herzustellen, damit Ihr gesamtes Ökosystem mit denselben aktuellen Produktinformationen arbeitet. Die Benutzer werden nicht länger mit redundanten und fehleranfälligen Dateneingabeaufgaben belastet.  

Ein kultureller Wandel

Wenn die Benutzer im gesamten Unternehmen sich gegen Veränderungen sträuben und nicht von ihren derzeitigen Systemen abweichen wollen, wird der Übergang zu einem digitalen Faden eher eine Herausforderung als eine Chance sein. Dies kann durch die Einbeziehung der Mitarbeiter in den Prozess gemildert werden. Holen Sie die Meinung der Mitarbeiter darüber ein, wie ein konsolidiertes Datenmanagementsystem aussehen sollte. Sobald eine Lösung ausgewählt wurde, sollten Sie für eine angemessene Ausbildung und Schulung für das neue System sorgen.

Beseitigung von Datensilos durch einen Digital Thread

Da Sie nun wissen, was ein Datensilo ist und welche Probleme es verursacht, fragen Sie sich wahrscheinlich, wie man es am besten auflöst. Um Datensilos aufzubrechen, muss ein Digital Thread über den gesamten Produktlebenszyklus aufgebaut werden. Ein Digital Thread ermöglicht den universellen Zugriff auf Daten und sorgt für die erforderliche Konsistenz und Zusammenarbeit. Um dies zu erreichen, ist es wichtig, Product Lifecycle Management (PLM) als Grundlage für den Digital Thread zu etablieren, um einen nahtlosen Informationsfluss zwischen wichtigen Systemen zu schaffen. ThingWorx Navigate ist ein leistungsstarkes PLM-Tool, das Daten nahtlos in eine einzige Plattform integriert. Die Software ermöglicht durch den einfachen Zugriff auf Produktdaten, die Demokratisierung von Daten und die flexiblen Bereitstellungsoptionen einen einfachen Übergang zum digitalen Faden.

Windchill ist die PLM-Lösung von PTC, die umfassende, sofort einsatzbereite Funktionen bietet, die eine einfache Integration mit anderen Unternehmenssystemen wie IoT und ERP ermöglichen. Die Software ist optimiert, um das erweiterte Unternehmen mit einem hohen Grad an Automatisierung und Interoperabilität für das disziplinübergreifende Konfigurationsmanagement zu unterstützen, einschließlich sicherer Zusammenarbeit, optimierter Upgrades und einer modernen Architektur für die Verwaltung von Daten in großem Umfang. Dies kann dazu beitragen, dass die Benutzer mehr Projekte mit kürzeren Vorlaufzeiten und geringeren Kosten für Qualitätsmängel verwalten können.

Fazit

Datensilos hemmen die Produktivität, führen zu unnötigen Fehlern, isolieren die Benutzer und gefährden den Datenschutz. Der Aufbau eines PLM-fähigen Digital Threads ist entscheidend für die Demokratisierung von Daten und eine bessere Zusammenarbeit zwischen den Endbenutzern. Ihr Unternehmen kann von den Vorteilen eines rationalisierten Arbeitsablaufs und einer verbesserten Produktqualität profitieren, nachdem die Datensilos durch einen digitalen Faden aufgebrochen wurden.