Was sind Datensilos und welche Probleme verursachen sie?

Daten sind Ihr Wettbewerbsvorteil. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Prozesse, Produkte und Abläufe zu verbessern, um ein Unternehmen aufzubauen, das besser ist als die Konkurrenz. Aber Daten sind auch anfällig, und ohne angemessene Data Governance kann die Datenintegrität gefährdet sein.

In diesem Blogbeitrag sprechen wir über einen der Hauptgründe für Probleme mit der Datenintegrität: Datensilos. Lassen Sie uns untersuchen, was sie sind, warum sie existieren und wie man sie aufschlüsselt.

Die zentralen Thesen

• Datensilos sind Daten, die eine Person oder Abteilung verwaltet, auf die andere im Unternehmen nicht zugreifen können.
• Wachsende Organisationen, eine schlechte Datenkultur und ein Mangel an der richtigen Technologie sind die Hauptursachen für isolierte Daten.
• Datensilos sind problematisch, weil sie die geschäftliche Transparenz einschränken, die Datenintegrität gefährden, Unternehmensressourcen verschwenden, eine weniger kollaborative Umgebung schaffen, zu einem schlechten Kundenerlebnis führen und die Datensicherheit gefährden.
• Einige häufige Symptome von isolierten Daten sind langsame Einblicke oder frustrierte Mitarbeiter aufgrund mangelnder geschäftlicher Transparenz.
• Das Aufbrechen von Datensilos ist ein langer und herausfordernder Prozess. Sie können dies reibungsloser gestalten, indem Sie Automatisierungsplattformen wie eine ETL-Pipeline verwenden, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und an eine einzige Quelle der Wahrheit (SSOT) weiterleitet.

Was sind Datensilos?

Stellen Sie sich Datensilos als Inseln von Geschäftsdaten vor, die einer Abteilung oder sogar einer Einzelperson gehören – und auf die andere im Unternehmen nicht zugreifen können. Dies führt zu isolierten Informationen, die schließlich die Datenqualität des Unternehmens beeinträchtigen.

Warum gibt es Datensilos?

Niemand beginnt mit der Planung von Datensilos. Einige Organisationen sind jedoch anfälliger für sie.

Die Organisationsstruktur eignet sich für isolierte Daten

Unternehmen profitieren oft von einer Trennung der Verantwortlichkeiten. Aber eine Abteilung kann zur Isolierung einiger Daten führen. Da jede Abteilung ihre eigenen Daten für ihren eigenen Zweck sammelt, entstehen versehentlich Datensilos.

Das Unternehmen hat keine gute Datenqualitätskultur

Organisationen mit einer unausgereiften Datenkultur haben eher Datensilo-Probleme. Diesen Unternehmen mangelt es in der Regel an Dokumentation und Data Governance, sodass es kein gemeinsames Verständnis für das Sammeln, Verwalten und Speichern von Daten gibt.

Dies führt dazu, dass Mitarbeiter keine angemessene Anleitung zur Weitergabe der von ihnen gesammelten Daten erhalten.

Die Technologie bremst die Bemühungen um die Datenqualität

Technologie kann manchmal die Bemühungen eines Unternehmens sabotieren, qualitativ hochwertige Daten zu pflegen.

Wenn ein Unternehmen verschiedene Software zum Ausführen seiner Geschäftstätigkeit verwendet, sind diese verschiedenen Softwareteile möglicherweise nicht miteinander kompatibel. Dies erschwert den Datenaustausch.

Alternativ haben einige Organisationen keinen Zugang zu einer Technologie, die die Kommunikation zwischen verschiedenen Datenquellen priorisiert, was unweigerlich zu Datensiloproblemen führt.

Das Unternehmenswachstum schwächt die Datenverwaltungspraktiken

Unternehmenswachstum führt zur Gründung neuer Abteilungen, neuer Mitarbeiter, neuer Prozesse und neuer Software zur Unterstützung des expandierenden Unternehmens.

Wenn das Datenmanagement keine Priorität hat, lassen all diese jüngsten Änderungen einzelne Dinge im Laufe der Zeit erfinden – was fast immer zu Datenqualitätsproblemen führt, insbesondere zu Datensilos.

Gängige Beispiele für Datensilos

Daten sitzen nicht alleine in Silos. Es sind die Maßnahmen, die wir ergreifen, die Daten in Silos bringen. Hier ist ein Überblick über die häufigsten Anwendungsfälle, in denen Organisationen den Datenzugriff einschränken (meistens unbeabsichtigt).

Verwendung von Tabellenkalkulationen in den meisten Geschäftsvorgängen

Tabellenkalkulationen sind in vielen Unternehmen immer noch das beliebteste Werkzeug, um Daten zu verarbeiten, abzufragen und zu demokratisieren. Auch wenn sie für Datenteams oft zur Qual werden.

Nicht-technische Spezialisten (z. B. Marketingspezialisten oder Finanzbeamte) beherrschen Tabellenkalkulationsformeln und erreichen unglaubliche Dinge mit einem einzigen SVERWEIS.

Trotz ihrer Benutzerfreundlichkeit werden Tabellenkalkulationen oft zu einem Friedhof für Daten. Nachdem die erforderlichen Abfragen durchgeführt wurden, gehen Daten in der Cloud einer anderen Person verloren und erreichen den zentralen Speicher nicht.

Eine Tabellenkalkulation wird auch zu einem Datensilo, wenn sie vom Prototyp in die Produktion übergeht. Wenn sich ein Teil Ihrer Geschäftslogik um Tabellenkalkulationen dreht, ist dies ein klares Zeichen dafür, dass Sie sich etwas Praktischeres einfallen lassen müssen. Es gibt mehrere Gründe, Tabellenkalkulationen zu vermeiden, von Datenbeschränkungen bis hin zur Unfähigkeit, jede Tabellenkalkulation in einen Data-Governance-Prozess einzubeziehen.

So trennen Sie Ihre Daten von Tabellenkalkulationen: Beginnen Sie mit der Überprüfung gigantischer Tabellenkalkulationen, die für einige Ihrer Geschäftsabläufe von grundlegender Bedeutung sind. Sie sind höchstwahrscheinlich aufgrund ihrer Größe und der zahlreichen Makros und Formeln, die auf ihnen sitzen, ineffizient.

Wenn Sie einen Weg finden, Daten in eine nachhaltigere Architektur wie ein Cloud Data Warehouse zu übertragen, verbessern Sie den Datenzugriff und die individuelle Leistung jedes Mitarbeiters, der mit den Daten interagiert.

Schlecht strukturierte Transformationsabfragen

Beim Aggregieren verschiedener Arten von Daten, wie Finanz-, Marketing- und Vertriebsdaten, um eine Single Source of Truth zu schaffen, wird es etwas chaotisch.

Erstens haben unterschiedliche Daten unterschiedliche Namenskonventionen, die aufeinander abgestimmt werden müssen, um Sinn zu machen. Außerdem müssen Sie zusätzliche Abfragen zusätzlich zu den vorherigen erstellen, um Ad-hoc-Berichte zur Kampagnenleistung, zum Umsatzwachstum usw. zu erstellen.

Am Ende haben Sie eine drei Seiten lange SQL-Abfrage, die nur für ihren Besitzer Sinn macht. Ihre Transformationsjobs sind möglicherweise so komplex, dass ein Teil der erforderlichen Daten einfach nicht in die Datenpipeline gelangt.

Das Schlimmste ist, dass Analysten den drastischen Rückgang/Anstieg der Metriken erkennen können, aber den Grund dafür nicht verstehen können, weil sie nicht herausfinden können, wie diese Daten abgefragt wurden.

So trennen Sie Ihre Daten von komplexen Abfragen: Das Problem kann auf zwei verschiedene Arten angegangen werden.

Wenn Ihr Unternehmen Transformationen intern durchführt, teilen Sie komplexe Abfragen in mehrere Prüfpunkte auf und speichern Sie sie für eine Zwischenprüfung der Datenqualität in Tabellen. Klar definierte Transformationsschritte und die Überprüfung der Datenqualität nach jedem Schritt sorgen dafür, dass keine Daten aus der Pipeline rutschen.

Eine weitere Möglichkeit besteht darin, automatisierte Transformationslösungen für verschiedene Datentypen zu verwenden. Beispielsweise transformiert Improvado, eine automatisierte Marketingdaten-Pipeline, alle Daten nach vordefinierten Rezepten. Sie können ein beliebiges Rezept wählen und wissen genau, wie Ihre Daten nach dem Transformationsprozess aussehen werden.

Mit Improvado können Sie auch Ihre eigenen SQL-ähnlichen Transformationsabfragen in einer tabellenähnlichen Oberfläche ohne Code erstellen. Sie können die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Dateneinträgen klar erkennen und Daten auf jede gewünschte Weise umwandeln, ohne SQL-Abfragen schreiben zu müssen.

Lösungen von Drittanbietern, die Ihre Daten als Geisel halten

Der heutige Markt ist voll von ETL-Lösungen, die Ihre Daten aus beliebigen Quellen extrahieren, in ein verdauliches Format umwandeln und in aufschlussreichen Dashboards anzeigen können. Die meisten dieser Lösungen haben jedoch einen großen Nachteil: die Herstellerabhängigkeit.

Nehmen wir als Beispiel Datorama (Salesforce Marketing Cloud). Es ist eine umfassende Lösung für große Unternehmen, die Marketingberichte automatisiert und Daten aus Hunderten von Quellen optimiert. Auf den ersten Blick ist es der Traum eines jeden Vermarkters. Es bietet Ad-hoc-Berichte zu Daten aller gängigen Werbeplattformen.

Aus Sicht der Datensilos wird es kompliziert. Sie können keine Daten von Datorama in Ihren internen Speicher laden oder diese Daten mit Erkenntnissen von Drittanbietern zusammenführen, die auf Ihrer Seite gesammelt wurden. Mit anderen Worten, Sie sind ziemlich an Daten gebunden, die nur in Datorama verfügbar sind, und Sie können keine nützlichen Erkenntnisse auch außerhalb der Plattform teilen.

Diese Anbieterbindung macht Sie abhängig vom Anbieter und anfällig für Änderungen der Preispolitik. Wenn Sie mit Preisänderungen nicht einverstanden sind, können Sie die Plattform nicht einfach aufgeben, da Sie alle gesammelten historischen Daten verlieren. Deshalb muss man es sich zweimal überlegen, bevor man seine Daten solchen Plattformen anvertraut.

So bewahren Sie Ihre Daten vor dem Abfangen: Wenn Sie sich für eine Drittanbieterplattform entscheiden, wählen Sie einen Anbieter, der Ihnen vollen Zugriff auf Ihre Daten gewährt.

Werfen wir noch einmal einen Blick auf Improvado. Es bietet Ihnen verschiedene Möglichkeiten, Ihre Daten zu speichern. Es kann entweder in Ihr Cloud Data Warehouse geladen werden, z. B. Google Big Query, oder Sie können Ihre Daten aus der Umgebung von Improvado abfragen. Wenn Sie kein eigenes Data Warehouse oder Know-how haben, um eines zu verwalten, bietet Improvado Data Warehouse Management Services an.

So wissen Sie, dass Ihre Daten auf jeden Fall bei Ihnen bleiben und können sie jedem Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen uneingeschränkt zugänglich machen.

Warum sind Datensilos problematisch?

Datensilos sind ein sehr häufiges Problem mit weitreichenden organisatorischen und geschäftlichen Auswirkungen.

Beschränken Sie die Sichtbarkeit des Unternehmens

Wenn relevante Geschäftsdaten nicht mit einer zentralen Datenbank verbunden werden können, spiegeln die Erkenntnisse, zu denen Entscheidungsträger gelangen, nicht den wahren Stand des Geschäftsbetriebs wider. Dies kann zu Geschäftsentscheidungen beitragen, die mehr schaden als nützen.

Wenn Analysten Daten benötigen, die nicht leicht zugänglich sind, wird es außerdem viel Zeit in Anspruch nehmen, sie von verschiedenen Orten aus zu finden. Dies reduziert die Time-to-Insights, die durchschnittliche Zeit, die zum Ableiten umsetzbarer Erkenntnisse benötigt wird, und verlangsamt die Agilität des Unternehmens.

Ohne Datenaustausch zwischen den Abteilungen können einige Insights der Analytik komplett entgleiten.

Wie können Sie zum Beispiel Leads dem Umsatz zuordnen und die leistungsstärksten Kanäle identifizieren, ohne dass Vertrieb und Marketing aufeinander abgestimmt sind? Oder wie sollen Sie den LTV Ihrer Kunden ohne Informationen vom Kundenerfolgsteam kennen?

Untergraben Sie die Datenintegrität

Datensilos führen zu unvollständigen Geschäftsdaten, was die Datenintegrität gefährdet.

Dies kann zumindest zu schlechten Geschäftsentscheidungen oder im schlimmsten Fall zu großen Katastrophen führen – wie die NASA erfuhr, nachdem sie den Mars Climate Orbiter verloren hatte, weil zwei Abteilungen nicht kommunizierten, dass sie unterschiedliche Maßeinheiten verwenden.

Auch wenn Sie nicht in der Luft- und Raumfahrtindustrie tätig sind, sind Sie immer noch anfällig für Vorurteile, die durch Datensilos verursacht werden. Stellen Sie sich eine Marketingabteilung vor, die versucht, Kampagnen ohne relevante Verkaufsdaten für den Umsatz zu optimieren. Die gesamte Optimierung wird zum reinen Rätselraten.

Verschwenden Sie Geschäftsressourcen

Die Kosten für die Datenspeicherung können unerschwinglich sein. Da viele Datensilos ähnliche oder veraltete Daten speichern, weist Ihre Organisation Budgetressourcen für Datenspeicherung zu, die der Organisation nicht mehr dient.

Unterm Strich können Geschäftsentscheidungen, die auf diesen Daten basieren, sogar den Geschäftsumsatz beeinträchtigen. Wenn Sie beispielsweise während einer Produkteinführung ungenaue Daten haben, sendet Ihr E-Mail-Dienstanbieter (EMS) möglicherweise die falsche E-Mail an Kunden. Oder zum falschen Segment oder am falschen Tag. Dies zerstört nicht nur das Vertrauen der Kunden, sondern wirkt sich auch auf den ROI aus.

Reduzieren Sie die Zusammenarbeit der Mitarbeiter

Daten, die nicht frei geteilt werden, können zu Konflikten zwischen Mitarbeitern und Abteilungen führen.

Angenommen, Sie möchten wissen, ob die neue Botschaft Anklang findet und bei den Leads ankommt. Dazu müssen Sie die Lead-Qualität bewerten und die Conversion-Rate von Leads zu Verkäufen überprüfen.

Was ist, wenn es lange dauert, diese Daten vom Vertrieb zu erhalten, wenn überhaupt, und Ihre Prozesse verlangsamt werden? Dies kann möglicherweise schreckliche Gefühle zwischen Ihnen und Ihrem Ansprechpartner in der Verkaufsabteilung auslösen.

Ebenso behindert mangelnde Datentransparenz die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen. Sie werden zu ihren eigenen kleinen Inseln, auf denen gute Ideen sterben, weil Zusammenarbeit und Zusammenarbeit nicht gefördert werden.

Verstärken Sie ein schlechtes Kundenerlebnis

Jedes Mal, wenn Kunden mit einem Unternehmen in Kontakt treten, gibt es eine Software, die diese Interaktion aufzeichnen kann.

Stellen Sie sich nun vor, es gäbe keine Möglichkeit, die Daten zwischen diesen verschiedenen Tools zu verbinden. Viele Daten würden isoliert, und Sie hätten eine schreckliche Zeit damit, herauszufinden, welcher Teil der Customer Journey optimiert und wie Sie jede Kundeninteraktion personalisieren könnten.

Dies würde weiter zu einem unzusammenhängenden Kundenerlebnis führen, das sie von Ihrer Marke abbringen würde.

Datensicherheit gefährden

Wenn Daten in einem digitalen Ordner von jemandem gespeichert werden, auf den ein zentralisiertes Datensicherheitsnetzwerk keinen Zugriff hat, wird es für Organisationen schwierig, Sicherheitsmaßnahmen in diese Archive einzubauen. Sie haben keine Kontrolle über Benutzerberechtigungen, was die Gefahr von Datenschutzverletzungen erhöht.

Woher wissen Sie, dass Sie Probleme mit Datensilos haben?

Datensilo-Probleme zeigen sich oft im täglichen Geschäftsbetrieb. Sie betreffen alle auf allen Ebenen, von Entscheidungsträgern bis hin zu Mitarbeitern an vorderster Front.

Top-Führungskräfte werden lange brauchen, um die Informationen zu erhalten, die sie benötigen, um Entscheidungen zu treffen. Sie wissen nicht, an welchen Hebeln sie ziehen müssen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Diese mangelnde Sichtbarkeit von Branchentrends bedeutet, dass sie oft nur langsam auf sich ändernde Kundenanforderungen reagieren.

Auch eine mangelnde Ausrichtung von Vertrieb und Marketing kann ein Symptom für Datensiloprobleme sein. Wenn Einzelpersonen das Gefühl haben, keinen Zugriff auf relevante Daten zu haben, um ihre Arbeit zu erledigen, ist es bequem, mit dem Finger auf andere Mitarbeiter zu zeigen, die die Informationen „zurückhalten“. Dies führt oft zu ungesundem Wettbewerb und einem toxischen Arbeitsumfeld, ganz zu schweigen von schlechter Leistung und Umsatzeinbußen.

So brechen Sie Datensilos auf

Das Aufbrechen von Datensilos kann eine der größten Herausforderungen für Unternehmen sein. Sie sind so tief in der Unternehmenskultur verwurzelt, dass sie schwer zu eliminieren sind. Sie aufzuschlüsseln, muss eine Top-Down-Initiative und ein unternehmensweites Schulungsprogramm sein.

Akzeptiere, dass sie existieren

Datensilos können jedem Unternehmen passieren. Je schneller Ihr Unternehmen dies akzeptiert, desto eher werden Sie die notwendigen Schritte unternehmen, um sie zu beseitigen.

Finden Sie heraus, wie Entscheidungen in Ihrer Organisation getroffen werden

Das primäre Ziel von Daten in jeder Organisation ist es, bessere Entscheidungen zu treffen. Um den Datenfluss in Ihrem Unternehmen zu verstehen, müssen Sie also zunächst den Entscheidungsprozess klar definieren.

Chris Ortega, CEO von Fresh FP&A und ein bemerkenswerter Finanzbeeinflusser, schlägt vor, ein Framework namens Decision Cycle zu verwenden. Gemäß diesem Framework gliedert der Entscheidungszyklus Entscheidungen in fünf Kernsäulen:

1. Prozesse
2. Daten
3. Information
4. Wissen
5. Geschäftliche Entscheidungen

Diese Säulen sind miteinander verzahnt. Mit anderen Worten, verarbeitet Laufwerksdaten. Aus Daten werden dann Informationen. Diese Informationen wiederum werden zu Wissen, das alle Geschäftsentscheidungen beeinflusst.

Wenn Sie erkennen, wie Entscheidungen in Ihrem Unternehmen getroffen werden, können Sie abteilungsübergreifend Datensilos identifizieren und die richtigen Technologien finden, um den Prozess der Umwandlung von Daten in Wissen zu automatisieren und Reibungsverluste im Entscheidungsprozess zu reduzieren.

Identifizieren Sie die Datensilos in Ihrer Organisation

Identifizieren Sie die Grundursache Ihrer Datensiloprobleme. Ist es die Unternehmenskultur? Die Technologie? Die Prozesse? Machen Sie dann einen Plan, um sie zu konsolidieren, zu ersetzen oder zu verwalten.

Wenn Sie Daten innerhalb der Organisation isoliert haben, fungieren Ihre Abteilungen wahrscheinlich als separate Geschäftseinheiten. Das bedeutet, dass Sie alle isolierten Daten innerhalb jeder Abteilung identifizieren müssen.

Hier sind einige Anzeichen dafür, dass Sie auf dem richtigen Weg sind:

• Eine Abteilung beklagt häufig einen Mangel an Daten für bestimmte Geschäftsaktivitäten.
• Es liegen nicht genügend Daten vor, um den Einfluss der Abteilung auf die Geschäftsprozesse des Unternehmens zu verstehen (stellen Sie sich vor, ein einzelnes Puzzleteil fehlt im ganzheitlichen Bild der Bemühungen Ihres Unternehmens).
• Es besteht Unsicherheit über die Erfolgskennzahlen einer bestimmten Abteilung.
• Der schnelle Zugriff auf die Daten der Abteilung ist nicht möglich.

Wenden Sie sich auch an Ihr IT-Team, um eine Liste der von den einzelnen Abteilungen verwendeten Systeme zu erhalten, um besser zu verstehen, wo die Daten verloren gehen.

Identifizieren Sie die Datenanforderungen der verschiedenen Abteilungen und Personen

Listen Sie die verschiedenen Teams auf, die Daten benötigen, und finden Sie heraus, was sie brauchen und warum sie sie brauchen. Identifizieren Sie dann, welche anderen Abteilungen diese Daten bereits erfassen und wie sie sie erfassen.

Integrieren Sie alle Daten und Anwendungen

Finden Sie eine Möglichkeit, verschiedene Geschäftsanwendungen miteinander kommunizieren zu lassen. Können Sie einige Anwendungen kombinieren? Gibt es eine Software, die das Teilen von Daten erschwert? Können Sie eines der Tools ersetzen, die Sie derzeit verwenden?

Sobald Sie dies herausgefunden haben, bauen Sie eine Quelle der Wahrheit für alle Daten auf, die Ihr Unternehmen sammelt. Nutzen Sie flexible und skalierbare Tools wie eine ETL-Plattform, die dabei hilft, Datensilos aufzubrechen, die Daten in ein Format umzuwandeln und die einheitlichen Daten in ein Data Warehouse zu laden.

Fügen Sie Ihren Daten einen Geschäftskontext hinzu

Daten selbst sind ein sehr technischer Begriff. Es gibt Tabellen, Joins, Unions und viel mehr Fachjargon. Aber wenn es um Geschäftsprozesse geht, müssen Ihre Daten einen geschäftlichen Kontext haben.

Stellen Sie sich eine Datenbanktabelle mit dem Namen „cost-flowchart-1.XML“ vor. Es klingt nicht nach etwas von großem Wert für eine nicht-technische Person. Aber wenn jeder weiß, dass diese Tabelle eine Kostenstellenhierarchie oder ein Diagramm der während des Quartals gewonnenen Leads ist, bekommt sie eine gewisse Bedeutung.

Nicht isolierte Daten sind ein unternehmensweiter Vermögenswert, nicht nur eine Reihe von Zahlen für Dateningenieure. Daher sollte es für jeden, der damit interagiert, leicht lesbar sein.

Wie Jagdish Sahasrabudhe, SVP of Business Applications and Platform bei SAP, kürzlich in seinem Vortrag sagte: „Nur wenn den Daten Kontext und Semantik zugewiesen sind, bringt das diese Daten näher an einen Geschäftsprozess. Ohne das ist es nur ein Haufen Bits und Bytes.“

Entwickeln Sie eine Strategie für nicht isolierte Daten

Der Zugriff auf Ihre Daten ist standardmäßig großartig. Aber im größeren Maßstab müssen Sie sich eine Frage stellen: „Warum braucht mein Unternehmen das?“

Es kann ein Startschuss für Innovationen sein, aber auch eine Initiative, die keine Ergebnisse liefert. Und der einzige Unterschied zwischen diesen Ergebnissen ist die Strategie.

Sie könnten erwägen, einen Partner zu finden, um die Erfahrungs- und Strategielücken zu schließen, wenn es darum geht, Ihre Daten zur Förderung von Innovationen zu nutzen. Anstatt diese Verantwortung auf Sie oder Ihre Kollegen zu schultern, warum delegieren Sie sie nicht an ein Team, das mehreren Unternehmen in verschiedenen Branchen geholfen hat?

Über das Professional Services-Framework geht Improvado vom Anbieter zum Partner und hilft Kundenteams, aufschlussreiche Dashboards zu erstellen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Daten zu treffen. Es ist wichtig, frühzeitig im Prozess Anleitung und Fachwissen an Ihrer Seite zu haben, um eine klare Strategie zu haben, was mit Ihren neuen Daten zu tun ist.

Entwickeln und mobilisieren Sie Ihr Datenqualitätsprogramm

Datenqualität wird oft als IT-Problem angesehen, ist aber in Wirklichkeit eine gemeinsame Verantwortung. Fördern Sie das Eigentum an Daten, sodass jeder für die Erstellung und Speicherung qualitativ hochwertiger Daten verantwortlich ist. Um den Erfolg Ihres Data-Governance-Programms sicherzustellen, machen Sie es für jeden im Unternehmen klar und leicht verständlich.

Machen Sie schließlich die Datentransparenz zu einem wertvollen Aspekt des Geschäfts. Beenden Sie die Kultur des Wettbewerbs zwischen den Abteilungen und betonen Sie die Bedeutung der Zusammenarbeit für das Unternehmenswachstum.

Verwalten Sie Ihre neue Datenkultur

Die Einführung eines neuen Datenqualitätssystems kann einige Zeit in Anspruch nehmen. Einige Mitarbeiter kehren möglicherweise zu alten Praktiken zurück oder sind verwirrt darüber, was sie tun sollten.

Bereiten Sie sich auf diese Nachteile vor. Seien Sie flexibel bei der zukünftigen Datenverwaltung, während sich das Team an Ihren neuen Ansatz für die Datenverwaltung gewöhnt.

Du bist dran

Das Aufbrechen von Datensilos sollte Teil eines vollständigen Datenmanagementprogramms sein. Wenn Sie Vorschriften darüber haben, wie Ihre Organisation Daten sammelt, verwaltet und speichert, ist es weniger wahrscheinlich, dass Datensilos entstehen.