Silo

Was ist ein Silo?

Ein Silo in der IT ist ein isolierter Punkt in einem System, in dem Daten (absichtlich oder versehentlich) von anderen Teilen der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT)-Architektur einer Organisation getrennt gehalten werden.

Ein klassisches Beispiel für ein Silo ist eine relationale Datenbank, die Kundenadressen speichert. Wenn interne Sicherheitsrichtlinien verhindern, dass diese Informationen beispielsweise mit dem Marketingteam des Unternehmens geteilt werden, kann die Datenbank als Informationssilo bezeichnet werden. In diesem Fall kann das Unternehmen mit den folgenden Hindernissen konfrontiert werden:

• Verschiedene Gesch?ftsbereiche erstellen mehrere Kopien der gleichen Daten.
• Die Mitarbeiter treffen Entscheidungen auf der Grundlage inkonsistenter oder unvollst?ndiger Daten.
• Mitarbeiter der Führungsebene werden Schwierigkeiten haben, sich einen genauen überblick über die Daten des Unternehmens zu verschaffen.
• Manager der mittleren Ebene werden Schwierigkeiten haben, Daten für bestimmte Gesch?ftsinitiativen schnell zu finden und darauf zuzugreifen.

Datensilos treten h?ufig in gro?en Organisationen auf, da die einzelnen Abteilungen oft ihre eigenen Priorit?ten haben. Silos k?nnen absichtlich geschaffen werden – z. B. durch Luftl?cher zum Schutz sensibler Informationen -, aber sie k?nnen auch von Einzelpersonen geschaffen werden, die ihr eigenes Revier innerhalb einer Organisation schützen wollen.

Diese Praxis, die manchmal auch als “Wissenshortung” bezeichnet wird, kann besonders in Organisationen gef?hrlich sein, die keinen Wert auf Informationstransparenz legen.

Techopedia erkl?rt Silo

Viele IT-Experten sprechen über die Grenzen und negativen Auswirkungen von Informationssilos.

Wichtigkeit der Minimierung von Datensilos

Was ist, wenn ein Unternehmen wissen m?chte, ob ein neues Produkt mit seiner aktuellen Marketingstrategie und seinem Kundenstamm funktioniert, und die aktuellen Marketingstatistiken und Kundeninformationen in separaten Datensilos gespeichert sind? Dann müssen sie diese Silos mit einem metaphorischen Hammer aufbrechen, um die Daten zusammenzuführen. Und so geht’s:

1. Entscheiden Sie, welche Daten zur L?sung eines Gesch?ftsproblems erforderlich sind.

Die Konsolidierung und Bereinigung von Daten zur Gewinnung von Business Intelligence ist keine leichte Aufgabe. Deshalb muss sich der gesamte Prozess an den Fragen orientieren, die das Management beantwortet haben m?chte. Schreiben Sie dann diese spezifischen Fragen auf und entscheiden Sie, welche Daten zur Beantwortung dieser Fragen erforderlich sind.

2. Verstehen Sie den Standort der zu beschaffenden Daten.

Führen Sie ein Datenbank-Audit durch, um genau festzustellen, welche Daten das Unternehmen bereits sammelt. Ermitteln Sie für jede Datenbank Folgendes:

• Wo befindet sich diese Datenbank?
• Was sind die wichtigsten Merkmale, Eingaben und Ausgaben dieser Datenbank?
• Welche Daten werden erfasst?
• Welche der hier erfassten Datenpunkte k?nnen Ihre Gesch?ftsfragen beantworten?
• Wie kann man diese Informationen am besten aus der Datenbank herausholen?
• Wie k?nnen diese Daten mit anderen Quellen kombiniert werden, um einen besseren Kontext und eine bessere Analyse zu erhalten?

3. Daten physisch oder virtuell in einem zentralen Repository konsolidieren.

Erstellen Sie Datenflüsse, um Daten aus verschiedenen Datenbanken und Data Warehouses zu sammeln.

Es geht darum, einen kombinierten Datensatz zu erstellen, der alle wichtigen Informationen an einem Ort enth?lt. Dazu kann es erforderlich sein, einzelne Datenfelder miteinander zu verknüpfen, den Kontext jedes Datenfelds zu verstehen und einzelne Datenelemente zu entwickeln, die diese Daten auf logische und koh?rente Weise darstellen.

Ziehen Sie die Verwendung einer Data-Lakehouse-Architektur in Betracht, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten unterzubringen. Data Fabric- und Data Mesh-Architekturen werden ebenfalls eingesetzt, um verteilte Datensilos zu vereinheitlichen.

4. Verarbeiten Sie die Daten vor, um sie zu konsolidieren und zu bereinigen.

Sobald die Silos aufgebrochen sind, müssen die Administratoren die Daten bereinigen und ihre Qualit?t überprüfen. Zu Beginn sind die Daten wahrscheinlich “verrauscht”. Sie k?nnen falsche oder fehlende Informationen und andere Merkmale enthalten, die gegl?ttet werden müssen.

Dieser Teil des Prozesses ist für die Datenintegrit?t von entscheidender Bedeutung, da die Endbenutzer Vertrauen in die Daten haben müssen, wenn sie diese für datengestützte Gesch?ftsentscheidungen nutzen wollen. Seien Sie bei der Datenbereinigung jedoch vorsichtig. Es ist wichtig, dass wichtige Ausrei?er und Trends nicht übersehen werden, denn auch sie k?nnen oft wertvolle Erkenntnisse liefern.

5. Verwandeln Sie Daten in umsetzbare Business Intelligence.

Sobald die Datensilos durchbrochen sind, k?nnen die Endbenutzer die bereinigten, integrierten Daten für die Erstellung von Berichten und für Business Intelligence-Tools nutzen und mit gr??erer Sicherheit Gesch?ftsentscheidungen treffen. Dies führt zu mehr Effizienz, weniger Verschwendung, zufriedeneren Stakeholdern und einem verbesserten Endergebnis.

Fazit

Datensilos k?nnen erhebliche Hindernisse für den effizienten Betrieb und die Entscheidungsfindung in einer Organisation darstellen. W?hrend sie in manchen F?llen aus Sicherheits- oder Compliance-Gründen absichtlich bestehen, führen sie oft zu Redundanzen, Inkonsistenzen und einem fragmentierten überblick über unternehmenskritische Informationen. Unternehmen, die ihre Datenstrategie optimieren m?chten, sollten daher gezielt Ma?nahmen ergreifen, um Silos zu minimieren und Datenflüsse zu harmonisieren.

Durch die Kombination moderner Datenarchitekturen wie Data Lakes, Data Fabrics oder Data Meshes mit effektiven Bereinigungs- und Konsolidierungsprozessen kann eine Organisation sicherstellen, dass ihre Daten nicht nur zug?nglich, sondern auch verl?sslich und handlungsrelevant sind. Die erfolgreiche überwindung von Datensilos ist damit ein entscheidender Schritt hin zu datengetriebenen, agilen und zukunftssicheren Gesch?ftsmodellen.