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Datensilo

Unter einem Datensilo wird eine heterogenität von gespeicherten Informationen einer Organisationseinheit, meist ein Unternehmen, verstanden. Die Informationen werden dabei in (virutellen) getrennten IT-Systemen gespeichert (vgl. http://www.searchstorage.de/definition/Datensilo).

Im Folgenden werden zwei Arten von Datensilos unterschieden. Datensilos, welche bewusst generiert werden und Datensilos, welche ungewollt entstehen (vgl. http://blog.krollontrack.de/was-ist-ein-datensilo/4381).

Bewusst generierte Datensilos

Bei Daten, die in der täglichen Geschäftstätigkeit selten oder nie verwendet werden ist eine Speicherung in einem Datensilo häufig förderlich. Dabei ist die Einhaltung von unternehmensweiten konventionen an das Datenmanagement zwingend erforderlich.

Ungewollt entstandene Datensilos

Vom Management ungewollte Datensilos können aus diversen Gründen entstehen. Ein häufiger Grund ist der Zusammenschluss von Unternehmen. Jedes Unternehmen hat seine eigenen IT-Systeme mit eigenen Datenmanagement. Bei einem Zusammenschluss von zwei größeren Unternehmen müssten also auch IT-Systeme zusammengeführt werden. Der Zusammenschluss von z. B. CRM- oder ERP-Systemen gestaltet sich in der Praxis dabei häufig als unwirtschaftliche Hürde. Konzerne, welche über Jahre immer weitere Unternehmen in die Konzernstruktur integriert haben, haben häufig die verwendeten CRM- und ERP-Systeme nicht integriert, sondern arbeiten mit diesen Systemen pro Unternehmen im Konzern heterogen weiter.

In größeren Unternehmen können aufgrund mangelnder Kommunikation auch in verschiedenen Funktionsbereichen, meistens Abteilungen, Datensilos entstehen. Jeder Funktionsbereich legt die Daten in unterschiedliche IT-Systeme nach den eigenen Anforderungen ab. Kundenstammdaten können somit in den Abteilungen Marketing, Vertrieb, Service und Buchhaltung verteilt sein.

Gefahren durch ungewollte Datensilos

Ungewollte Datensilos werden häufig nicht direkt vom Management identifiziert. Somit ist ein eingreifen bzw. eine generelle Vermeidung von der Entstehung von Datensilos häufig schwierig zu händeln.

Integrität der Daten

Durch die Speicherung von gleichen Datensätzen (wie z. B. Den Stammdaten in dem oberen Beispiel) ist die Integrität der Daten nicht gewährleistet (vgl. http://blog.krollontrack.de/was-ist-ein-datensilo/4381). Soll z. B. über ein BI-System eine Auswertung der Kaufkraft der Kunden nach Wohnort erstellt werden, ist es oft der Fall, dass die verschiedenen IT-Systeme unterschiedliche Wohnorte eingetragen haben. Die Entscheidung, welches System nun den aktuellen Wohnort gespeicher hat ist bei der Auswertung des Wohnortes nicht sehr kritisch, bei der Zustellung eines bestellten Artikels per Post allerding schon.

Es empfiehlt sich also generell Unternehmensübergreifend homogene Kundenstammdaten zu pflegen.

Analyse der Daten

Für die Analyse der Daten stellen Datensilos ebenfalls Risiken dar. Eine Zusammenführung der Daten in z. B. ein Data Warehouse ist für eine effektive Suche nach einzelnen Datensätzen unabdingbar. Jedes Datensilo für sich stellt eine unvollständige Sicht auf die Daten dar, nur die Zusammenführung der einzelnen Silos liefert eine vollständige Unternehmenssicht. Die Suche nach allen Kaufinformationen von einem Kunden an Hand des Vornamen und Nachnamen in verschiedenen Quellsystemen ist sehr inneffizient. Die Suche muss mehrfach gestartet werden, die Parameter, z. B. notwendigen join Befehle müssen pro Quellsystem angepasst werden, und die Daten müssen im Anschluss zusammengeführt und bereinigt werden. Die Implementierung von unterschiedlichen Quellensystemen in ein Data Warehouse ist mit viel Aufwand verbunden. Doppelte Datensätze müssen erkannt, zusammengeführt und bereinigt werden (siehe auch Integrität der Daten).

Bei Unternehmenszusammenschlüssen sind die Daten häufig in verschiedenen Sprachen sowie unterschiedlichen Schriftzeichen, Währungen und Zeitzonen unterteilt, die Zusammenführung in eine gemeinsame Basis ist für die Analyse unabdingbar.

Mehrfache Speicherung der Daten

Mehrere Datensilos bedeutet auch mehrfache Speicherung der Daten und somit einen erhöhten Bedarf von Speicherplatz, größeren administrativen Aufwand sowie die Verwendung von weiteren Systemressourcen wie z. B. Input / Output Prozessen.

Quellen:

http://blog.krollontrack.de/was-ist-ein-datensilo/4381

B. Klöpper, J. C. Schlake Aufbrechen der Datensilos – Big Data Forschungsfragen aus dem Bereich Industrial Analytics (ABB AG Forschungszentrum Deutschand)

http://www.searchstorage.de/definition/Datensilo

http://www.itbusinessedge.com/slideshows/data-mismanagement-the-5-sins-of-the-silo-07.html

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konzepte/daten-silo.txt · Zuletzt geändert: 2017/03/29 15:14 von nauradis