Datensilos aufbrechen mit effektiver Data Governance

Als Business Consultant treffe ich häufig auf Unternehmen, die mit Datensilos zu kämpfen haben – abgeschotteten Informationsinseln, die für andere Abteilungen oder Geschäftsbereiche unzugänglich bleiben. In der heutigen digitalen Welt, in der Daten ein strategisch wichtiges Gut sind, ist es erfolgsentscheidend, diese Datensilos aufzubrechen. Der Aufstieg der Künstlichen Intelligenz (KI) in den vergangenen Jahren hat den Bedarf an konsistenten, qualitativ hochwertigen Daten nur noch weiter erhöht. Eine effektive Data Governance ist unerlässlich, um diese Herausforderung zu meistern.

Datensilos können unterschiedliche Ursachen haben, die oft mit organisatorischen, technologischen und kulturellen Faktoren zusammenhängen. Zu den Szenarien, die ich häufig beobachte, zählen Organisationen, die mit mehreren Legacy-Systemen zu kämpfen haben oder denen es an zentralen Richtlinien fehlt, die eine wirksame gemeinsame Datennutzung oder die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen. Indem sie beginnen, solche Silos aufzubrechen, können Organisationen mehr Kontrolle über ihre Daten erlangen und einen größeren Nutzen aus ihnen ziehen, da sich die Qualität der Ergebnisse im weiteren Lebenszyklus der Daten verbessert. Dies hat zum Beispiel positive Effekte auf die Ergebnisse entsprechender Business-Intelligence- oder Analytics-Auswertungen oder AI-Lösungen.

Auch wenn Datensilos in vielen Unternehmen gängige Praxis sind und in verschiedenen Einzelfragestellungen ggf. die gewünschten Ergebnisse liefern, bergen sie einige Risiken deren Auswirkungen weitreichend sein können. Lassen Sie mich Ihnen einige der möglichen Implikationen von Datensilos erläutern – sowie einige Strategien, um sie zu überwinden. Zudem werde ich darauf eingehen, welche Bedeutung eine Kultur hat, die Data Governance fördert.

Die Auswirkungen von Datensilos verstehen

Ich habe in verschiedenen Projekten selbst feststellen müssen, wie Datensilos den Geschäftsbetrieb erheblich behindern können. Die Konsequenzen sind zahlreich: 

• Inkonsistente Datenformate und -qualität: Verschiedene Teams speichern, definieren oder formatieren Daten auf ihre eigene Art, was eine konsistente Analyse erschwert.
• Zeitraubende Datenanalyse: Ohne standardisierte Daten ist das Kombinieren und Analysieren von Informationen aus verschiedenen Silos fehleranfällig und aufwändig.
• Fehlinterpretationen aufgrund von widersprüchlichen Berichten: Daten aus Silos können zu Entscheidungen führen, die auf unvollständigen oder ungenauen Informationen basieren, was sich wie bei einer Kettenreaktion auf den Geschäftsbetrieb auswirken kann.
• Verzögerte Entscheidungsfindung: Vor allem in schnelllebigen Branchen gilt: Wenn Daten nicht leicht zugänglich sind, verzögern sich die Entscheidungsprozesse, sodass ein Unternehmen nicht in der Lage ist, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren.
• Höhere operative Kosten: Die Redundanz beim Sammeln und Verwalten von Daten bedeutet eine Verschwendung von Ressourcen, da Abteilungen doppelte Arbeit leisten und eine separate Infrastruktur verwenden.
• Schwächung von Zusammenarbeit und Innovationskraft: Ohne gemeinsame Daten leidet die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und Innovationschancen werden häufig vertan.
   

Strategien zum Aufbrechen von Datensilos

Die Überwindung von Datensilos erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der Technologie, Kulturwandel und wirksame Data-Governance-Prinzipien vereint. Data Governance bietet den Rahmen, um Daten effektiv zu verwalten, was wiederum die Datenqualität und die Auffindbarkeit verbessert und eine effiziente gemeinsame Nutzung erleichtert.

Dies sind einige der wesentlichen Strategien, die ich empfehle:

1. Zentralisierte Datenverwaltung und definierte Data Ownership

Die Datenverwaltung zu zentralisieren kann ein Gamechanger sein. Mit einem Data Warehouse, Data Lake oder Data Lakehouse können Informationen aus der gesamten Organisation in einem einzigen, zugänglichen Repository zusammengeführt werden. Dies vereinfacht nicht nur die Datenanalyse, sondern stellt auch sicher, dass alle Teams mit denselben Daten arbeiten, was die Redundanz verringert und die Konsistenz erhöht.

Zentralisierung allein reicht jedoch nicht. Die Implementierung tragfähiger Data-Governance-Praktiken ist entscheidend, um die Datenqualität zu sichern, Zugriffsrechte zu definieren und Compliance zu gewährleisten. Hierzu gilt es, Rollen für das Data Ownership festzulegen, klare Datenstandards zu etablieren und zu gewährleisten, dass Konformitätskontrollen vorhanden sind.

Auch wenn Zentralisierung in vielen Fällen gut funktioniert, ist sie kein Allheilmittel. Data Mesh ist eine Alternative, nach der wir immer häufiger gefragt werden und die insbesondere für große, komplexe Organisationen eine Überlegung wert ist. Bei diesem dezentralen Ansatz werden die Daten um Geschäftsbereiche herum organisiert, wobei jeder Bereich seine Daten als Produkt besitzt. Dies erhöht die Skalierbarkeit und Agilität, da die Daten näher an der Quelle verwaltet werden können, ohne dass die Richtlinien der gemeinsamen Governance verletzt werden. Dieser Ansatz bedarf aber eines entsprechenden Reifegrads der Organisation, der im Vorfeld solch einer Einführung bewertet werden sollte.

2. Nutzung von Tools für Data Governance und Datenintegration

Moderne Datenintegrationstools sind unerlässlich, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen. ELT-Prozesse (E = Extrahieren, L = Laden, T = Transformieren) optimieren dies, indem sie Daten aus unterschiedlichen Systemen extrahieren, standardisieren und sie zur Analyse in ein zentrales Repository laden. In ähnlicher Weise erlauben APIs (Application Programming Interfaces) den Datenaustausch in Echtzeit zwischen Systemen.

Darüber hinaus können Tools, die das KI-gestützte Daten-Qualitätsmanagement und die Daten-Katalogisierung unterstützen, die Zuverlässigkeit und Auffindbarkeit von Daten weiter verbessern. Dies erleichtert es Teams, die von ihnen genutzten Daten zu finden und sich auf sie verlassen zu können.

Der Aufbau einer starken Data-Governance-Kultur

Einer der wichtigsten Aspekte zur Überwindung von Datensilos ist der Aufbau einer Kultur, die Data Governance wertschätzt. Dies erfordert Unterstützung von der Führungsebene und nachhaltiges Change Management, um die gesamte Organisation am strategischen Wert von Daten auszurichten.

1. Engagement der Führungskräfte

Ich betone immer wieder, dass Führungskräfte sich aktiv für Data Governance einsetzen müssen, um diese Initiativen erfolgreich umzusetzen. Das heißt, sie müssen sicherstellen, dass die Data Governance der strategischen Ausrichtung des Unternehmens genügt und dass entsprechende Ressourcen – für die Einführung und den Betrieb – bereitgestellt werden. Zudem gilt es, den notwendigen Kulturwandel voranzutreiben, sodass auch ein entsprechendes Ownership-Mindset mit weiterführenden Rollenmodellen verankert werden kann.

2. Aus- und Weiterbildung der Mitarbeitenden

Umfangreiche Aus- und Weiterbildungsprogramme sind ebenso entscheidend für die Minimierung von Datensilos. Es reicht nicht, neue Rollen und Prozesse einzuführen – die Mitarbeitenden müssen sie verstehen. Trainingsprogramme, die sich auf Data Governance fokussieren und Themen wie Datenqualität, -sicherheit und -compliance abdecken, tragen dazu bei, dass alle auf dem gleichen Stand sind. Dies erhöht auch die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen und befähigt die Mitarbeitenden, basierend auf gemeinsamen, verlässlichen Daten fundierte Entscheidungen zu treffen.

3. Förderung von Data Stewardship

Eine Kultur des Data Stewardship verstärkt gute Governance. Data Stewards spielen eine entscheidende Rolle bei der Überprüfung von Datenqualität, -compliance und -verfügbarkeit. Indem sie klare Richtlinien für die Datennutzung, Zugriffskontrolle und Reaktion auf Vorfälle vorgeben, helfen Data Stewards, die Integrität der Daten zu wahren. Dies stellt sicher, dass alle Teile der Organisation Best Practices zum Verwalten und zur gemeinsamen Nutzung von Daten berücksichtigen, was es unwahrscheinlicher macht, dass erneut Datensilos entstehen.

Das Ende der Datensilos – abschließende Gedanken

Meiner Erfahrung nach geht es beim Auflösen von Datensilos nicht nur um das Implementieren der richtigen Technologie – sondern um den Aufbau einer nachhaltigen Data-Governance-Kultur, die im Einklang mit Ihren Unternehmenszielen steht. Indem Sie die Datenverwaltung zentralisieren, moderne Integrationstools einsetzen und eine Kultur der Verantwortung für Daten fördern, können Sie eine effizientere Entscheidungsfindung ermöglichen, Innovationen voranbringen und sich in Ihrem Markt einen Wettbewerbsvorteil sichern.

Für Unternehmen, die ihren Datenschatz vollumfänglich nutzen möchten, ist ein proaktives Investieren in umfangreiche Data-Governance-Praktiken der Schlüssel zum langfristigen Erfolg.