Hvorfor datasiloer opstår, og hvordan man udbedrer dem

Af Carole Achramowicz, Vicedirektør, Produktmarketing
Oprindeligt udgivet den 13. april 2023

Dagens virksomheder er overvældede af systemer og applikationer, og det er mildt sagt. Tænk over det: Organisationer med mere end 1.000 medarbejdere bruger i gennemsnit 177 SaaS-applikationer – og det tal vil kun blive ved med at vokse.

Nye forretningsapps og SaaS-systemer spillede en afgørende rolle i at digitalisere den måde, vi arbejder på efter COVID, men med den hurtige udrulningshastighed, der var nødvendig for at transformere driften natten over, var der ikke meget tid – eller den nødvendige ekspertise – til optimalt at integrere data mellem nye og eksisterende systemer.

Hvad sker der så, når dine teams er afhængige af flere ikke-forbundne systemer og applikationer uden en central sandhedskilde for al denne information?

Jep, du gættede rigtigt: Datasiloer.

At lære at identificere datasiloer – og implementere strategier og teknologier til at fjerne dem – vil øge produktiviteten, forbedre forretningsprocesser og accelerere den digitale transformation i din virksomhed.

Hvad er datasiloer?

I deres thegn er datasiloer samlinger af data, der er isoleret fra resten af en organisation og kun er tilgængelige for én afdeling eller forretningsenhed.

Datasiloer er et udbredt problem for mange organisationer, med seneste data Det fremgår, at kun 22% af virksomhedslederne mener, at deres teams deler data på en god måde. Datasilos hæmmer produktiviteten og fremskridtet, især i takt med at flere organisationer satser på automatisering og/eller hyperautomatiseringsstrategier.

4 almindelige måder, hvorpå datasiloer opstår.

Den nylige eksplosion af SaaS-systemer er ikke det eneste, der er skyld i datasiloer – de kan dannes på en række forskellige måder, herunder:

1. For meget software: Med spredningen af softwareapplikationer er det nemt for afdelinger at isolere sig fra hinanden. Hver afdeling kan have sit eget sæt softwareværktøjer, der ikke integrerer med dem, der bruges af andre afdelinger.
2. Forskelligartede teams: Når teams i en organisation ikke arbejder sammen på samme sted, kan de blive isolerede fra hinanden, hvilket skaber barrierer for kommunikation og samarbejde.
3. Dataregistrering: Nogle afdelinger eller teams kan være modvillige mod at dele deres data med andre, hvilket fører til en siloopdelt tilgang, hvor data kun er tilgængelige for bestemte personer eller grupper i organisationen.
4. Manglende opmærksomhed: Mange organisationer og hold indser ikke, hvor alvorligt problemet med datasiloer kan være, før der opstår væsentlige problemer.

6 grunde til, at datasiloer er et problem.

Datasiloer hindrer samarbejde og vækst, forvrider datanøjagtigheden, så præcise prognoser forhindres, og udgør en vejspærring for virksomheder, der ønsker at nå deres automatiseringsmål. Her er seks måder, hvorpå datasiloer skaber problemer i din virksomhed:

1. Svær eller umulig dataanalyseNår data gemmes i separate systemer, kan det være vanskeligt eller endda umuligt at analysere dem som en helhed. Dette gør det svært for organisationer at få meningsfuld indsigt ud af deres data og træffe informerede beslutninger om deres drift.
2. Langsom dataundersøgelse: Når forskellige afdelinger bruger forskellige systemer til at gemme deres data, kan det tage længere tid for forskere at få adgang til al den nødvendige information, de skal bruge til deres projekter. Dette bremser forskningsindsatsen og gør det vanskeligere for organisationer at forblive konkurrencedygtige i dagens hurtige verden.
3. Dobbeltarbejde For mange separate systemer fører ofte til dobbeltarbejde, da hvert team forsøger at genskabe det, et andet team allerede har gjort. Dette spilder tid og ressourcer, som bedre kunne bruges andre steder i organisationen.
4. Splittet kultur En kultur med konkurrence mellem afdelinger frem for samarbejde kan føre til yderligere opdeling i siloer i en organisation, da holdene forsøger at beskytte deres eget område i stedet for at arbejde sammen om fælles mål.
5. Kompromitteret datasikkerhed: Når flere systemer bruges af forskellige afdelinger i en organisation, øger det risikoen for sikkerhedsbrud, da hackere kan udnytte svagheder i ét system, især ældre systemer, mens de forbliver uopdagede i et andet på grund af manglende kommunikation mellem dem.
6. Mislykkede AI-initiativer: AI-værktøjer som agenter, chatbots og assistenter er alle afhængige af data af høj kvalitet for at levere meningsfuld forretningsværdi. Inkonsekvente data på tværs af siloer resulterer i modstridende modelresultater og AI-hallucinationer.

3 måder at nedbryde datasiloer på.

Nedbrydning af datasiloer kræver en mangefacetteret tilgang, komplet med den rette strategiske opbakning og teknologi, der skærer igennem datasiloer for at reducere presset på jeres teams.

1. Identificér siloer ved kilden: Det første skridt i retning af at nedbryde datasiloer er at identificere, hvor de opstår fra, og hvorfor de overhovedet findes. Når først du forstår, hvorfor din organisation har skabt disse siloer, vil du være bedre rustet til at håndtere dem effektivt og forhindre, at de dannes igen i fremtidige initiativer.
2. Få ledelsens opbakning: Når først du har identificeret, hvor dine siloer kommer fra, får du brug for opbakning på højt plan fra den øverste ledelse, hvis du vil gøre dig nogen forhåbninger om succes med at tackle dem direkte. De øverste ledere skal forstå, hvorfor det er vigtigt at fjerne disse siloer, hvis de skal støtte initiativer, der har til formål at gøre det effektivt på tværs af alle niveauer i organisationen.
3. Integrer data med en iPaaS-løsning: iPaaS-løsninger (integration-platform-as-a-service) er et vigtigt redskab til at nedbryde datasiloer, da de forbinder forskellige systemer og applikationer for at skabe et the problem-free dataflow mellem de ønskede slutpunkter. Ved at integrere disse systemer og applikationer muliggør du også automatisering af arbejdsgange (sig farvel til de regneark til datasporing), frigør tid til mere værdifulde opgaver og fremmer samarbejdet mellem forskellige afdelinger eller teams.

Eliminer datasiloer gennem integration.

For at trives i AI's tidsalder er virksomheder nødt til at lukke datakløften. Ved at kombinere en integrationsplatform med AI-drevet beslutningstagning kan virksomheder bryde ud af datasiloer og skabe et stærkt, sikkert fundament for end-to-end-automatisering.

Jitterbit Harmony tilbyder en AI-integreret low-code-platform til integration, orkestrering, automatisering og app-udvikling for at forene systemer og etablere en enkelt sandhedskilde for virksomhedsdata. Med en kraftfuld iPaaS-løsning Jitterbit er integreret direkte i Harmony-platformen og gør automatisering tilgængelig for alle.