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In Zeiten rasanter technologischer Entwicklungen sind Daten das Lebenselixier, das Innovationen vorantreibt, wichtige Entscheidungen unterstützt und Unternehmen vorwärts bringt.
Sie sind der Schlüssel zur Gewinnung von Erkenntnissen, zum Aufspüren von Trends und zur Erlangung eines Wettbewerbsvorteils.
Aber was passiert, wenn diese unschätzbare Ressource in einzelnen, unzugänglichen Ecken innerhalb einer Organisation verstreut ist?
Hier kommt das Konzept der Datensilos ins Spiel, das eine große Herausforderung für Datenwissenschaftler ist.
Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, in dem die Daten in isolierten Bereichen untergebracht sind, so dass diejenigen, die davon profitieren könnten, keinen Zugriff darauf haben.
Verschiedene Abteilungen haben ihre eigenen Datensysteme, Formate und Speicherverfahren, was eine fragmentierte und ineffiziente Datenumgebung zur Folge hat.
Für Datenwissenschaftler ist die Gewinnung relevanter und verwertbarer Erkenntnisse aus diesen Daten und die Bewältigung dieser aufwendigen und komplexen Aufgabe mit der Arbeit eines Detektivs vergleichbar, der versucht, ein Puzzle aus fehlenden Elementen zusammenzusetzen.
Das fragmentierte Datenökosystem stellt ein ernsthaftes Hindernis für die Fähigkeit zur Erarbeitung umfassender Schlussfolgerungen dar und schränkt letztlich die Möglichkeit ein, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die weitreichenden Auswirkungen von Datensilos auf ein Unternehmen sind tiefgreifend.
Ineffizienzen entstehen zum Beispiel durch verstreute, duplizierte und inkonsistente Daten.
Effektive Entscheidungsfindung, die für jede noch so erfolgreiche Organisation unabdingbar ist, hängt stark von zugänglichen und aktuellen Daten ab.
Wenn die Daten jedoch in diesen Silos stecken bleiben, beruhen die Entscheidungen oft auf unvollständigen und häufig auch veralteten Informationen.
Die Lösung liegt in der Datenintegration – einer strategischen Grundvoraussetzung. Durch die Zerstörung dieser Datensilos und die Schaffung eines einheitlichen Datenökosystems können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Datenressourcen nutzen, was letztlich fundiertere Entscheidungen und effizientere Abläufe ermöglicht.
Ursachen und Folgen von Datensilos
Das Verständnis von Datensilos spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung ihrer negativen Auswirkungen für Unternehmen und Datenwissenschaftler.
Bei Datensilos handelt es sich im Wesentlichen um isolierte Datentaschen, die oft aus verschiedenen Abteilungen einer Organisation mit unterschiedlichen Softwaresystemen, Formaten und Speichermethoden stammen.
Ursache für die Silos sind in der Regel Firmenstrukturen, veraltete Systeme oder ein Mangel an standardisierten Datenverwaltungspraktiken.
Die Folgen von Datensilos sind weitreichend und können den Fortschritt erheblich behindern.
Erstens erschweren sie den Datenzugriff, isolieren wertvolle Informationen und blockieren eine effiziente Datennutzung.
Wegen der Duplizierung und Inkonsistenz der Daten in den Silos leidet die Datenqualität und -genauigkeit, was das Vertrauen in die Informationen schwächt.
Und schließlich wirken sich Datensilos hinderlich auf die Entscheidungsfindung aus, da sie den Zugang zu umfassenden und aktuellen Daten einschränken und Unternehmen dazu zwingen, sich bei kritischen Entscheidungen auf unvollständige Informationen zu verlassen.
Für Datenwissenschaftler sind diese Barrieren wie ein Labyrinth mit verschlossenen Türen, das die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse erschwert.
Das Verständnis der Ursachen und Folgen von Datensilos ist der erste Schritt zur Beseitigung dieser Probleme und zur Einführung einer datengesteuerten Kultur, bei der Unternehmen und Datenwissenschaftler ihre Datenbestände vollständig nutzen können.
Beseitigung von Datensilos in der realen Welt
Die Stadt Tacoma im US-Bundesstaat Washington hatte mit Effizienzproblemen zu kämpfen, die auf Datensilos in ihren 25 Abteilungen zurückzuführen waren.
Unzureichende Datenzugänglichkeit und -auswertung sowie verzögerte Entscheidungsprozesse veranlassten die Gemeinde, die Data Cloud von Snowflake einzuführen.
Dabei konnten Daten aus 700.000 verschiedenen Tabellen herausgenommen werden, wodurch Milliarden von Zeilen in das Ressourcenplanungssystem SAP übertragen und das Äquivalent von 10 Milliarden Datenzeilen erschlossen wurden.
Hunderte von Usern in den verschiedenen Abteilungen der Stadt nutzen diese Daten nun für Visualisierungen in Tableau, um die Auswirkungen auf interne Abläufe und Bürger zu untersuchen.
Während der COVID-19-Pandemie konnte die Gemeinde anhand der Kunden- und Rechnungsdaten ein Dashboard mit einem umfassenden Überblick über die Einwohner erstellen.
Dadurch sollte die Stadt die Möglichkeit haben, proaktiv auf Bürger zuzugehen, deren Stromrechnungen eine finanzielle Belastung darstellen könnten, und rechtzeitig Hilfe zu leisten.
In der Vergangenheit hätte das Führungsteam auf eine Krise eher reaktiv reagiert und den Bürgern allgemeine Briefe geschickt.
Diesmal konnte das städtische Versorgungsunternehmen seinen Kunden in den Bereichen Strom, Wasser und Umwelt bessere Einblicke in die Finanzen und Abrechnungen geben, was den Zeitaufwand für die Verknüpfung unterschiedlicher Quellen drastisch reduzierte und veraltete Daten eliminierte.
Strategien zur Unterstützung von Data Scientists bei der Datenintegration
Für Data Scientists stellt die Datenintegration einen entscheidenden Faktor dar, weshalb die Beseitigung von Datensilos wichtig ist.
Datenwissenschaftler benötigen Zugang zu verschiedenen Datensätzen, um allumfassende Analysen durchzuführen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
In der Regel können Datenintegrationsaufgaben durch verschiedene Strategien rationalisiert werden, z. B. (i) Data Governance, (ii) Einsatz fortschrittlicher Datenintegrationstools und (iii) Förderung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit.
Data Governance erleichtert den Datenwissenschaftlern den Zugang, die Erfassung und die effektive Nutzung von Daten.
Durch die Einführung transparenter Data-Governance-Frameworks und -Praktiken können sich Data Scientists auf die Analyse konzentrieren, anstatt sich zeitaufwändig mit Daten herumzuschlagen, was letztlich ihre Effizienz und die Qualität ihrer Erkenntnisse erhöht.
Darüber hinaus wird durch den Einsatz fortschrittlicher Datenintegrationstools und -plattformen der Prozess der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen gestrafft, was den Zeitaufwand für die Datenaufbereitung verringert und es den Datenwissenschaftlern ermöglicht, sich der Modellierung und Analyse zu widmen.
Ferner können Data Scientists als Impulsgeber für die Förderung der funktionsübergreifenden Kooperation innerhalb von Organisationen fungieren.
Durch den Austausch von Erkenntnissen und Ergebnissen überbrücken sie die Kommunikationslücken zwischen den Abteilungen, pflegen eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung und tragen zum Abbau von Silos durch eine teamübergreifende, angemessene Datennutzung bei.
Mit diesen Strategien können Data Scientists den Unternehmenserfolg maßgeblich beeinflussen und ihre zentrale Rolle bei der Überwindung von Datensilos und der Datenintegration unterstreichen.
Welche Skills sollten Data Scientists bei der Datenintegration mitbringen?
Datenwissenschaftler spielen eine entscheidende Rolle bei der Datenintegration: Sie setzen ihr Fachwissen in der Datenanalyse, -manipulation und -interpretation ein.
Sie arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Strategien für die Datenintegration zu definieren und sicherzustellen, dass die Daten zugänglich, sauber und bereit für die Analyse sind.
Darüber hinaus fördern sie Data-Governance-Praktiken und wählen geeignete Integrationstools und -plattformen aus, was die Datenqualität erhöht und das Datenpotenzial eines Unternehmens freilegt.
Um diese Aufgabe zu meistern, müssen Datenwissenschaftler vielseitige Fähigkeiten entwickeln. Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python und R ist für die Datenmanipulation und -umwandlung unerlässlich.
Starke Kompetenzen im Bereich Data Engineering ermöglichen den Aufbau von Datenpipelines für einen nahtlosen Datenfluss.
Zudem gewährleistet ein tiefes Verständnis der Grundsätze und Praktiken der Data Governance die Einhaltung von Vorschriften und die Qualität der Daten.
Die Vertrautheit mit modernen Datenintegrationstools wie Apache NiFi, Talend oder Informatica ist für eine effiziente Integration unabdingbar.
Und schließlich benötigen Datenwissenschaftler Fähigkeiten auf dem Gebiet der Datenvisualisierung, um Erkenntnisse zu vermitteln und eine datengesteuerte Kultur effektiv zu fördern.
Die oben genannten Plattformen erleichtern die Datenintegration und -visualisierung und ermöglichen die Erforschung und Vermittlung von Erkenntnissen aus verschiedenen Datensätzen.
Durch die Rationalisierung der Datenerfassung, -umwandlung und -verteilung verbessern sie die Zugänglichkeit und Datenqualität. So können Datenwissenschaftler fundierte Entscheidungen treffen und Datensilos effektiv aufbrechen.
Herausforderungen beim Aufbrechen von Datensilos
Die Bewältigung von Datensilos bringt Herausforderungen mit sich, darunter Datenfragmentierung und Widerstand gegen Veränderungen. Zum Schutz sensibler Informationen muss auf Datenschutz und -sicherheit geachtet werden.
Die kontinuierliche Überwachung und Pflege der Datenintegration verhindert die Bildung neuer Silos und gewährleistet die optimale Funktionalität der Datenpipelines.
Die Priorisierung dieser Aspekte stellt eine wichtige Voraussetzung für die Überwindung von Datensilos dar und ermöglicht es Unternehmen, die Komplexität ihrer Daten zu steuern und gleichzeitig die Datenintegrität und -zugänglichkeit zu wahren.
Fazit
Datensilos stellen für Unternehmen und Datenwissenschaftler eine Herausforderung dar. Beispiele aus der Praxis zeigen diese Probleme auf, aber Lösungen wie Data Governance, Integrationstools und Zusammenarbeit geben Hoffnung.
Data Scientists können bei der Überwindung von Silos eine führende Rolle spielen und datengestützte Entscheidungen fördern.
Proaktive Bemühungen zur Bewältigung dieser Herausforderung sind erforderlich, da eine nahtlose Datenintegration ein transformatives Potenzial für den Erfolg birgt.
