Wat zijn datasilo's?
"In een notendop zijn datasilo's geïsoleerde datasets die zijn opgeslagen in aparte systemen of afdelingen die een efficiënte uitwisseling van informatie en integratie binnen een organisatie in de weg staan. Ik beschrijf datasilo's vaak als eilanden omringd door water, die elk waardevolle bronnen bevatten maar afgesneden zijn van elkaar en van het vasteland, waardoor samenwerking en toegang moeilijk zijn. Op hun beurt fungeren integraties als bruggen die deze eilanden verbinden met het vasteland en met elkaar, waardoor de informatiestroom mogelijk wordt."
Wat is op basis van uw ervaring de belangrijkste oorzaak van datasilo's? Hoe ontstaan ze meestal?
"Datasilo's ontstaan meestal wanneer afdelingen onafhankelijk opereren en hun eigen gespecialiseerde systemen gebruiken die niet geïntegreerd zijn met de rest van de organisatie. Dit kan gebeuren wanneer er geen eenduidige strategie is voor de manier waarop gegevens door de organisatie moeten stromen of wanneer teams vertrouwen op verouderde legacy systems. Itkomt ook vaak voor wanneer bedrijven snel groeien of fusies en overnames doormaken en de verschillende systemen gewoon niet op elkaar aansluiten. Zonder een bewuste inspanning om systemen te verenigen en teams aan te moedigen om te delen en samen te werken, blijven gegevens gevangen in geïsoleerde systemen en vormen ze silo's die it voor iedereen moeilijker maken om efficiënt te werken en goede beslissingen te nemen.
Ik denk ook dat itbelangrijk is om op te merken dat het onderliggende probleem is dat organisaties zich niet bewust zijn van de enorme impact die datasilo's kunnen hebben binnen hun organisatie, dus investeren ze niet genoeg tijd en middelen in het aanpakken of voorkomen van dit probleem. Datasilo's zijn niet alleen een technisch probleem; ze zijn ook een organisatorisch probleem."
Zijn datasilo's alleen een intern probleem, of kunnen ze ook ontstaan wanneer je te maken hebt met externe leveranciers?
"In e-commerce dragen externe leveranciers vaak bij aan de vorming van datasilo's door hun eigen afzonderlijke systemen te gebruiken, zoals CRM's, ERP's of voorraadbeheertools die niet gemakkelijk integreren met de interne systemen van de organisatie. Deze externe systemen kunnen de informatiestroom beperken door alleen toe te staan dat bepaalde gegevens worden gedeeld binnen specifieke processen of workflows in plaats van een holistisch beeld te geven van de gehele operatie. Het ERP van een leverancier kan bijvoorbeeld alleen ordergegevens delen met het e-commerceplatform, maar niet met de marketing of klantenserviceteams, waardoor deze in het ongewisse blijven en minder toegang hebben tot actuele informatie. Als gevolg hiervan werkt elke afdeling met gedeeltelijke of verouderde gegevens, waardoor silo's ontstaan die it voor teams moeilijker maken om samen te werken en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van het volledige plaatje."
Zijn klanten zich bewust van hun onderliggende data-uitdagingen wanneer ze Factor Blue benaderen, of ontdekken ze vaak nieuwe problemen tijdens jullie gesprekken met hen?
"Meestal zijn ze zich al bewust van hun datauitdagingen wanneer ze contact met ons opnemen. Ze komen niet naar Factor Blue tenzij ze een oplossing zoeken. Een deel van onze rol is echter om ze bewust te maken van het grotere geheel. Soms zeggen klanten: "Wacht, is dit een datasilo? Is dit de oorzaak van onze problemen?"
Tijdens vergaderingen beschrijven ze vaak situaties als: "We moeten de productie verwerken, maar de factuur is hier, de ordergegevens zijn daar en we geven handmatig informatie door, met gegevens die verspreid zijn over verschillende systemen." Wat ze beschrijven zijn datasilo's omdat de gegevens gefragmenteerd en geïsoleerd zijn op verschillende plaatsen.
Hoewel ze de term "gegevenssilo" misschien niet meteen herkennen, kunnen ze meestal wel een connectiviteitsprobleem aanwijzen. Ze weten dat er iets niet goed werkt en zijn vaak gefrustreerd door het gebrek aan integratie tussen systemen. De echte uitdaging is dat veel klanten zich niet volledig bewust zijn van de risico's van het hebben van gegevens die zo verspreid zijn. It kan leiden tot inconsistenties, tegenstrijdige informatie en uiteindelijk slechte besluitvorming die het hele bedrijf kan beïnvloeden."
Zijn datasilo's problematischer in grotere of kleinere bedrijven?
"Datasilo's kunnen problematisch zijn in zowel grotere als kleinere bedrijven, maar ze vormen vaak een grotere uitdaging in grotere organisaties omdat het grote aantal afdelingen, systemen en gegevensbronnen het risico op fragmentatie vergroot en it moeilijker maakt om alles te integreren. Dit geldt vooral voor snelgroeiende bedrijven. Ik ben verschillende bedrijven tegengekomen die tussen 2020 en 2023 een versnelde groei doormaakten. Naarmate ze groter werden, moesten ze verschillende systemen voor verschillende afdelingen introduceren om de toegenomen orders, klantgegevens en groeiende marketing bij te houden. marketing gebruikten bijvoorbeeld het ene systeem, terwijl de financiële afdeling een ander systeem gebruikte. Deze aanpak leidde tot een gefragmenteerde opzet: systemen waren losjes met elkaar verbonden, maar er was geen eenduidig beeld van de hele operatie. In plaats daarvan lag de focus op wat elk systeem kon doen, in plaats van op hoe ze konden samenwerken om een samenhangend beeld te geven."
Hoe kunnen bedrijven datasilo's aanpakken? Is it een eenmalig iets of een voortdurende inspanning?
"Het aanpakken van datasilo's en het voorkomen dat ze ontstaan begint bij mensen, niet bij technologie, en it is een voortdurende inspanning. Ik denk dat veel bedrijven het wegwerken van datasilo's zien als een eenmalig project dat ze van hun to-do-lijstje kunnen afstrepen. Ze identificeren een silo en denken: "Oké, dit gaan we oplossen" en zodra het project is afgerond, gaan ze ervan uit dat het probleem is opgelost. Maar in werkelijkheid is it een continu proces van aanpassing en verbetering. It gaat niet alleen om het verbinden van systemen om de silo op te heffen; it gaat om het continu aanpassen van de manier waarop de organisatie met gegevens omgaat.
Een groot deel hiervan is ervoor zorgen dat de juiste werkwijzen worden gehanteerd, zodat mensen niet in de verleiding komen om het systeem te omzeilen als ze it lastig vinden. Zelfs als er een duidelijk proces is voor het omgaan met gegevens, als werknemers it niet in geloven, kunnen ze workarounds creëren die uiteindelijk weer datasilo's worden. Ik had een klant die dit aan den lijve ondervond: ze omzeilden het systeem, wat leidde tot een aanzienlijk dataprobleem. itgaat dus niet alleen om het repareren van datasilo's en het implementeren van technologie; itgaat ook om het creëren van een cultuur en efficiënte processen die voorkomen dat er na verloop van tijd nieuwe ontstaan."
Als u bedrijven één belangrijk advies zou kunnen geven om datasilo's aan te pakken, wat zou dan de eerste stap zijn die ze moeten nemen?
Als ik bedrijven één advies zou mogen geven, dan zou it zijn om vanaf het begin te investeren in een solide strategie voor gegevensintegratie. Zorg ervoor dat je systemen en processen zo zijn ingericht dat ze met elkaar verbonden zijn en communiceren tussen afdelingen. Dit betekent dat je technologieën zoals API's, een centrale datahub of een middleware zoals iPaaS moet implementeren om systemen effectief met elkaar te verbinden. Maar, zoals ik al eerder zei, het opbouwen van een cultuur van samenwerking en transparantie binnen de organisatie is net zo belangrijk.
Bedenk ook wie er binnen je bedrijf verantwoordelijk is voor gegevens. Is er een specifiek persoon of team? Als dat niet het geval is, overweeg dan om een functie als hoofd gegevens in het leven te roepen, vooral als je organisatie groeit. Iemand die verantwoordelijk is voor het toezicht op data kan ervoor zorgen dat de strategie consistent is en het bedrijf niet weer in de val van geïsoleerde systemen trapt."
Waarom is it essentieel voor organisaties om datasilo's te doorbreken en welke bredere impact kunnen ze hebben op de bedrijfsvoering, besluitvorming en compliance?
"Itis cruciaal om te weten waar je gegevens zijn, wat je ermee kunt doen en waarom specifieke informatie belangrijk is voor je organisatie. Uiteindelijk gaat iterom dat je je gegevens gebruikt om strategische beslissingen te nemen en waardevolle inzichten te verkrijgen. Helaas benutten veel organisaties dit potentieel niet volledig. Vaak zijn afdelingen geïsoleerd, elk gericht op hun eigen "eiland". Het bouwen van sterke verbindingen tussen deze eilanden, zoals we eerder hebben besproken, leidt echter tot betere samenwerking, duidelijkere informatie en een efficiëntere manier van werken. Dit helpt gegevenssilo's te verminderen en zorgt voor een soepelere werking.
Een ander belangrijk punt is dat datasilo's ook ernstige problemen kunnen veroorzaken met compliance en governance. Als je gegevens verspreid en geïsoleerd zijn, wordt it veel moeilijker om aan wettelijke vereisten te voldoen, vooral omdat deze regels snel evolueren. Dit maakt je organisatie minder flexibel en voegt extra operationele kosten toe omdat er meer tijd gaat zitten in het verifiëren en beheren van de gegevens."
Hoe kunnen organisaties ervoor zorgen dat gegevens succesvol worden gebruikt en welke rol spelen aanpassingsvermogen, organisatiecultuur en AI bij het effectief beheren van gegevens?
"Om ervoor te zorgen dat gegevens met succes worden gebruikt, moeten organisaties dingen zo instellen dat iedereen wordt aangemoedigd om er it de juiste manier mee om te gaan. Itgaat niet alleen om de tools die je gebruikt, zoals datamanagementsystemen, maar ook om het creëren van een cultuur waarin data worden gewaardeerd en waarin mensen samenwerken om it accuraat en transparant te houden. Aanpassingsvermogen is hier echt belangrijk - niet alleen in de techniek, maar in de manier waarop het hele bedrijf gegevens benadert. Als dingen veranderen, moet de manier waarop teams met gegevens omgaan ook veranderen.
AI kan hier zeker bij helpen. Itis niet alleen een modewoord; it kan echt een verschil maken in hoe gegevens worden beheerd door veel taken te automatiseren, waardevolle inzichten te bieden en mensen te helpen sneller betere beslissingen te nemen. Door AI te omarmen, kunnen organisaties beter omgaan met gegevens, fouten verminderen en nog meer halen uit de informatie die ze hebben, wat uiteindelijk leidt tot betere resultaten."
