.svg)
Wat zijn datasilo's?
„In een notendop zijn datasilo's geïsoleerde datasets die zijn opgeslagen in afzonderlijke systemen of afdelingen die een efficiënte uitwisseling van informatie en integratie binnen een organisatie verhinderen. Ik omschrijf datasilo's vaak als eilanden omringd door water, die elk waardevolle hulpbronnen bevatten, maar afgesloten zijn van elkaar en het vasteland, waardoor samenwerking en toegang moeilijk zijn. Integraties fungeren op hun beurt als bruggen, die deze eilanden met het vasteland en met elkaar verbinden, waardoor de informatiestroom mogelijk wordt.”
Wat is op basis van uw ervaring de belangrijkste oorzaak van datasilo's? Hoe worden ze gewoonlijk gevormd?
„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 als er geen uniforme strategie is voor de manier waarop gegevens binnen de organisatie moeten stromen of wanneer teams afhankelijk zijn van verouderde verouderde systemen. Het komt ook vaak voor wanneer bedrijven snel groeien of door fusies en overnames gaan, en de verschillende systemen gewoon niet op elkaar aansluiten. Zonder een bewuste poging om systemen te verenigen en teams aan te moedigen om te delen en samen te werken, blijven gegevens vastzitten in geïsoleerde systemen en vormen ze silo's die het voor iedereen moeilijker maken om efficiënt te werken en goede beslissingen te nemen.
Ik denk ook dat het belangrijk 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, waardoor ze niet genoeg tijd en middelen investeren 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 optreden bij 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 eenvoudig kunnen worden geïntegreerd 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 hele operatie. Het ERP-systeem van een leverancier mag bijvoorbeeld alleen bestelgegevens delen met het e-commerceplatform, maar niet met de marketing- of klantenserviceteams, waardoor ze in het ongewisse raken en hun toegang tot actuele informatie wordt beperkt. Als gevolg hiervan werkt elke afdeling met gedeeltelijke of verouderde gegevens, waardoor er silo's ontstaan die het voor teams moeilijker maken om samen te werken en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van het volledige beeld.”
Zijn klanten zich bewust van hun onderliggende data-uitdagingen wanneer ze contact opnemen met Factor Blue, of ontdekken ze vaak nieuwe problemen tijdens uw gesprekken met hen?
„Meestal zijn ze zich al bewust van hun uitdagingen op het gebied van data 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 het bewustzijn over het grotere geheel te helpen vergroten. 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 er, de bestelgegevens zijn aanwezig en we geven handmatig informatie door, met gegevens verspreid over verschillende systemen.” Wat ze beschrijven zijn datasilo's, aangezien de gegevens op verschillende plaatsen gefragmenteerd en geïsoleerd zijn.
Hoewel ze de term 'datasilo' misschien niet meteen herkennen, kunnen ze meestal een verbindingsprobleem vaststellen. Ze weten dat iets niet goed werkt en ze zijn vaak gefrustreerd door het gebrek aan integratie tussen systemen. De echte uitdaging is dat veel klanten zich niet volledig realiseren wat het risico is dat gegevens op deze manier worden verspreid. Het kan leiden tot inconsistenties, tegenstrijdige informatie en uiteindelijk tot slechte besluitvorming, wat gevolgen kan hebben voor het hele bedrijf.”
Zijn datasilo's problematischer in grotere of kleinere bedrijven?
„Datasilo's kunnen problematisch zijn in zowel grotere als kleinere bedrijven, maar in grotere organisaties zijn ze vaak uitdagender omdat het grote aantal afdelingen, systemen en gegevensbronnen het risico op fragmentatie vergroot en het 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 opschaalden, moesten ze verschillende systemen voor verschillende afdelingen introduceren om gelijke tred te houden met de toegenomen bestellingen, klantgegevens en groeiende marketinginspanningen. Marketingteams gebruikten bijvoorbeeld het ene systeem, terwijl de financiële afdeling een ander systeem adopteerde. 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 nadruk op wat elk systeem kon doen, in plaats van op hoe ze konden samenwerken om een samenhangend beeld te creëren.”
Hoe kunnen bedrijven datasilo's aanpakken? Is het eenmalig of gaat het om een voortdurende inspanning?
„Het aanpakken van datasilo's en het voorkomen van de vorming ervan begint met mensen, niet met technologie, en het is een voortdurende inspanning. Ik denk dat veel bedrijven het afschaffen van datasilo's zien als een eenmalig project dat ze van hun takenlijst kunnen afvinken. Ze identificeren een silo en denken: „Oké, we lossen dit op”, en zodra het project is voltooid, gaan ze ervan uit dat het probleem is opgelost. Maar in werkelijkheid is het een continu proces van aanpassing en verbetering. Het gaat niet alleen om het verbinden van systemen om de silo te elimineren; het gaat om het voortdurend aanpassen van de manier waarop de organisatie omgaat met data.
Een groot deel hiervan is ervoor te zorgen dat de juiste praktijken worden toegepast, zodat mensen niet in de verleiding komen om het systeem te omzeilen wanneer ze dat lastig vinden. Zelfs als er een duidelijk proces is voor het verwerken van gegevens, kunnen werknemers, als ze er niet in geloven, tijdelijke oplossingen creëren die uiteindelijk weer datasilo's worden. Ik had een klant die dit uit de eerste hand ondervond: ze hebben het systeem omzeild, wat leidde tot een aanzienlijk gegevensprobleem. Het gaat dus niet alleen om het herstellen van datasilo's en het implementeren van technologie; het gaat ook om het creëren van een cultuur en efficiënte processen die voorkomen dat er in de loop van de tijd nieuwe ontstaan.”
Als je 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 kunnen geven, dan zou het zijn om vanaf het begin te investeren in een solide data-integratiestrategie. Zorg ervoor dat je systemen en processen zo zijn ingesteld dat ze met elkaar verbonden zijn en communiceren tussen afdelingen. Dit betekent dat technologieën zoals API's, een centrale datahub of een middleware-oplossing zoals een iPaaS moeten worden geïmplementeerd om systemen effectief met elkaar te verbinden. Zoals ik al eerder zei, is het opbouwen van een cultuur van samenwerking en transparantie binnen de organisatie echter net zo belangrijk.
Denk ook na over wie verantwoordelijk is voor de gegevens binnen uw bedrijf. Is er een toegewijd persoon of team? Zo niet, overweeg dan om een rol als Head of Data te creëren, vooral als je organisatie groeit. Als iemand verantwoordelijk is voor het toezicht op gegevens, kan dat helpen om ervoor te zorgen dat de strategie consistent is en dat het bedrijf niet opnieuw in de val loopt van geïsoleerde systemen.”
Waarom is het essentieel voor organisaties om datasilo's te doorbreken en welke bredere impact kunnen ze hebben op de bedrijfsvoering, besluitvorming en naleving?
„Het is cruciaal om te weten waar je gegevens zijn, wat je ermee kunt doen en waarom specifieke informatie belangrijk is voor je organisatie. Uiteindelijk gaat het erom uw gegevens te gebruiken 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 opbouwen van sterke verbindingen tussen deze eilanden leidt echter, zoals we eerder hebben besproken, tot betere samenwerking, duidelijkere informatie en een efficiëntere manier van werken. Dit helpt gegevenssilo's te verminderen en zorgt voor een vlottere werking.
Een ander belangrijk punt is dat datasilo's ook ernstige problemen kunnen veroorzaken op het gebied van compliance en governance. Wanneer uw gegevens verspreid en geïsoleerd zijn, wordt het veel moeilijker om aan de wettelijke vereisten te voldoen, vooral omdat deze regelgeving snel evolueert. Dit maakt je organisatie minder flexibel en brengt extra operationele kosten met zich mee naarmate er meer tijd wordt besteed aan het verifiëren en beheren van de gegevens.”
Hoe kunnen organisaties zorgen voor succesvol gebruik van data, en welke rol spelen aanpassingsvermogen, organisatiecultuur en AI bij het effectief beheren van data?
„Om ervoor te zorgen dat gegevens succesvol worden gebruikt, moeten organisaties dingen zo instellen dat iedereen wordt aangemoedigd om er correct mee om te gaan. Het gaat niet alleen om de tools die je gebruikt, zoals datamanagementsystemen, maar ook om het creëren van een cultuur waarin data gewaardeerd wordt en mensen samenwerken om ze accuraat en transparant te houden. Aanpassingsvermogen is hierbij erg belangrijk, niet alleen in de technologie, maar ook in de manier waarop het hele bedrijf met data omgaat. Naarmate dingen veranderen, zou ook de manier waarop teams met data omgaan, moeten evolueren.
AI kan hier zeker bij helpen. Het is niet alleen een modewoord; het kan echt een verschil maken in de manier waarop 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 de manier waarop ze omgaan met gegevens verbeteren, fouten verminderen en nog meer halen uit de informatie die ze hebben, wat uiteindelijk leidt tot betere resultaten.”
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
