Was ist ein Datensilo? Definition und Beispiele aus dem Arbeitsalltag.

Der Begriff steht für etwas sehr Alltägliches, nämlich für Daten, die es zwar gibt, die aber niemand mehr findet oder nutzen kann. Hier die Definition und vier Beispiele, die ihr wahrscheinlich wiedererkennt.

KI-Bild

Wenn ihr euch schon mal gefragt habt, warum eine KI-Anwendung in eurem Unternehmen nicht die Antworten liefert, die ihr euch erhofft habt, liegt die Antwort selten am Werkzeug. Sie liegt oft an einem Begriff, den man in der Wirtschaftsinformatik seit Jahrzehnten kennt, der aber erst mit dem KI-Hype wieder Konjunktur bekommt, nämlich am Datensilo.

Die Definition

Ein Datensilo ist ein isolierter Datenbestand, der aus organisatorischen Gründen von anderen Datenbeständen im selben Unternehmen getrennt ist, obwohl es technisch kein Problem wäre, ihn anzubinden. Der Begriff „Informationssilo" ist ein etabliertes Konzept aus dem Informationsmanagement. Er beschreibt eine organisatorische Barriere. Daten liegen isoliert, weil Abteilungen getrennt arbeiten, weil unterschiedliche Tools zum Einsatz kommen, oder weil eine Ablage historisch gewachsen ist und nie aufgeräumt wurde.

Das Entscheidende an dieser Definition ist, dass ein Datensilo ein organisatorisches Problem ist. Es gibt fast immer eine Möglichkeit, zwei Systeme miteinander zu verbinden, eine Schnittstelle zu bauen oder Daten zu exportieren und zusammenzuführen. Das Silo entsteht, weil niemand die Bestände zusammengeführt hat. Und meistens auch, weil niemand genau weiß, dass es nötig wäre.

Woher der Begriff kommt

Das Bild des Silos ist bewusst gewählt. Ein landwirtschaftliches Silo lagert Getreide sicher und trocken, ist aber für sich abgeschlossen. Was hineinkommt, bleibt drin, und ohne einen bewussten Vorgang, es wieder herauszuholen, bleibt es unsichtbar für alle, die nicht direkt daran arbeiten. Genauso verhält es sich mit einem Datensilo. Die Daten sind vorhanden und unversehrt, sie liegen nur an einem Ort, der von außen nicht ohne Weiteres zugänglich ist. Ein Datensilo ist häufig ein in sich gut organisierter Bestand, der nur eben isoliert von der übrigen Unternehmensrealität existiert.

Datensilo oder einfach nur unordentlich? Der Unterschied

Hier lohnt sich eine klare Abgrenzung, weil die beiden Begriffe oft durcheinandergeworfen werden und weil die Lösung jeweils eine andere ist.

Unordnung bedeutet, dass die Daten an einem Ort sind, aber schlecht benannt, schlecht sortiert oder unübersichtlich abgelegt. Ein Ordner mit 40 Dateien, die alle "Angebot_final" heißen, ist unordentlich. Ihr findet die richtige Datei irgendwann, mit etwas Suchen und Klicken.

Ein Datensilo bedeutet dagegen, dass die Daten an einem Ort existieren, aber ein anderer Teil des Unternehmens nichts davon weiß oder nicht herankommt. Das gilt auch für ein anderes System, das eigentlich darauf zugreifen müsste. Die Buchhaltung sieht die Angebote im Vertriebsordner nicht. Die neue Mitarbeiterin weiß nicht, dass es überhaupt einen zentralen Projektordner gibt, weil sie ihn nie gezeigt bekommen hat. Das CRM enthält Kundendaten, die im E-Mail-Postfach längst widersprochen wurden, weil niemand beides synchron hält.

Der Unterschied ist wichtig, weil er die Lösung bestimmt. Unordnung räumt ihr auf. Ein Datensilo müsst ihr zuerst sichtbar machen, bevor ihr es auflösen könnt. Häufig weiß im Unternehmen niemand, wie viele Silos es überhaupt gibt und was genau darin liegt.

Warum das für KI besonders relevant ist

Eine KI-Anwendung kann nur mit den Daten arbeiten, die sie tatsächlich sieht. Wenn euer Wissen über einen Kunden auf vier Systeme verteilt ist, also CRM, E-Mail-Postfach, eine Excel-Liste auf dem Desktop und der Kopf eurer langjährigen Mitarbeiterin, dann kann keine KI der Welt daraus ein vollständiges Bild zusammensetzen. Sie sieht immer nur einen Ausschnitt. Das Ergebnis wirkt dann "falsch" oder "unvollständig", obwohl das Modell technisch einwandfrei arbeitet. Das Problem liegt vor dem Modell.

Organisatorische Silos und technische Silos

Es lohnt sich, innerhalb der Definition noch eine weitere Unterscheidung zu treffen, weil sie in der Praxis oft vermischt wird. Ein technisches Silo entsteht, wenn zwei Systeme aus rein technischen Gründen nicht miteinander sprechen können, etwa weil eine alte Software keine moderne Schnittstelle anbietet. Das kommt vor, ist in kleinen Unternehmen aber eher die Ausnahme.

Viel häufiger ist das organisatorische Silo. Die Verbindung wäre technisch problemlos möglich, sie wurde nur nie hergestellt, weil niemand dafür zuständig war, weil es keine klare Verantwortung dafür gab oder weil es schlicht nie als Aufgabe erkannt wurde. Die meisten Datensilos in kleinen und mittleren Unternehmen sind organisatorischer Natur. Das ist im Grunde eine gute Nachricht, denn ein organisatorisches Problem lässt sich meist ohne große Investition lösen, sobald es einmal klar benannt ist. Es braucht in der Regel keine neue Software, sondern eine bewusste Entscheidung, wie und wo Informationen künftig zusammengeführt werden.

Vier Beispiele aus dem Arbeitsalltag

Damit die Definition nicht abstrakt bleibt, hier vier Situationen, wie sie in kleinen und mittleren Unternehmen typischerweise vorkommen.

1. Der Vertriebsordner, den nur eine Person kennt

Stellt euch vor, ihr habt ein Team aus sechs Personen. Ein Kollege legt seit Jahren alle Angebote in einem eigenen, sauber sortierten Ordner auf seinem Laptop ab, mit Datum, Kundenname und Versionsnummer. Er selbst findet darin alles sofort. Für den Rest des Teams existiert dieser Ordner faktisch nicht. Wenn er im Urlaub ist und ein Kunde nach einem alten Angebot fragt, kann niemand liefern. Der Ordner selbst ist vorbildlich organisiert. Das Silo entsteht dadurch, dass er nur einer Person zugänglich ist.

2. Das E-Mail-Postfach als heimliche Datenbank

Viele kleine Unternehmen verwalten wichtige Informationen wie Vertragskonditionen, Absprachen und Rechnungsdetails ausschließlich über die Suche im E-Mail-Postfach. Das funktioniert, solange die Person, die sucht, auch die Person ist, deren Postfach es ist. Sobald eine Kollegin oder ein externer Berater dieselbe Information braucht, gibt es keinen Zugriff. Die Mails sind chronologisch sortiert und durchsuchbar. Trotzdem ist es ein Silo, weil die Struktur nur für eine einzige Person nutzbar ist.

3. Zwei CRM-Systeme, die nichts voneinander wissen

Ein Szenario, das gerade bei wachsenden Teams häufig vorkommt. Der Vertrieb nutzt ein CRM-Tool, das Support-Team ein anderes, weil es historisch mal so eingeführt wurde. Beide Systeme enthalten Kundendaten. Beide sind für sich genommen ordentlich gepflegt. Aber niemand hat sie je verbunden. Wenn eine KI-gestützte Auswertung nun "alle Kundenkontakte der letzten sechs Monate" zusammenstellen soll, sieht sie nur die Hälfte der Wahrheit, je nachdem, an welches System sie angeschlossen wird.

4. Die Ordnerkopie "zur Sicherheit"

Stellt euch einen Handwerksbetrieb mit acht Mitarbeitenden vor. Vor drei Jahren wurde der zentrale Projektordner auf einen neuen Server umgezogen. Aus Vorsicht wurde die alte Version aber nicht gelöscht, sondern liegt weiter auf einer externen Festplatte im Büro, "für den Fall der Fälle". Seitdem arbeiten manche Mitarbeitende, je nachdem, welchen Link sie zufällig gespeichert haben, mal mit der alten, mal mit der neuen Version. Beide Ordner sind für sich genommen nachvollziehbar aufgebaut. Das Silo entsteht durch die Duplizierung an sich, also durch zwei parallele Wahrheiten, von denen niemand mehr sagen kann, welche aktuell ist.

Ein Datensilo erkennt ihr daran, dass etwas doppelt, isoliert oder nur einer einzigen Person zugänglich existiert.

Warum Silos oft unsichtbar bleiben

Das Tückische an Datensilos ist, dass sich innerhalb des Silos selbst meistens nichts falsch anfühlt. Die Person, die den Ordner täglich nutzt, hat kein Problem damit, denn für sie ist alles an seinem Platz. Das Problem zeigt sich immer erst an der Schnittstelle, wenn jemand anderes zugreifen müsste, wenn ein System das andere ergänzen sollte, oder eben, wenn eine KI-Anwendung eine vollständige Datengrundlage braucht und nur einen Bruchteil bekommt. Genau deshalb werden Datensilos so selten von innen entdeckt. Man braucht einen Blick von außen, der die Verbindungen zwischen den Ablagen prüft.

Warum "wir kennen unsere Daten doch" trotzdem täuscht

Fast jede Unternehmerin und jeder Unternehmer würde auf die Frage "Kennt ihr eure eigenen Daten?" mit Ja antworten. Das stimmt sogar, jedenfalls für den eigenen Bereich. Das Problem ist, dass niemand im Unternehmen einen vollständigen Überblick über alle Bereiche gleichzeitig hat. Die Vertriebsleitung kennt die Vertriebsablage genau, hat aber selten einen genauen Blick in die Buchhaltungsordner. Die Buchhaltung wiederum weiß nicht unbedingt, wie der Vertrieb intern Angebote versioniert. Jede einzelne Person hat also recht mit ihrer Einschätzung "bei mir ist alles klar", und trotzdem kann das Gesamtbild stark fragmentiert sein. Genau diese Lücke zwischen gefühlter Ordnung im eigenen Bereich und tatsächlicher Ordnung im Gesamtunternehmen ist der Grund, warum Datensilos eine gemessene, keine gefühlte Bestandsaufnahme brauchen.

Was das für euch bedeutet

Wenn ihr KI-Werkzeuge ausprobiert habt und das Ergebnis ernüchternd war, lohnt sich die Frage, wie viele unserer relevanten Daten das Tool überhaupt gesehen hat. In den meisten Fällen liegt die Antwort an der Anzahl und Größe der Silos, die vorher niemand aufgelöst hat. Der erste Schritt ist deshalb eine ehrliche Bestandsaufnahme. Wo liegen eure Daten wirklich, wer kommt heran, und welche Version gilt gerade?

Datensilos sind der Normalzustand in jedem Unternehmen, das gewachsen ist, ohne dass von Anfang an jemand bewusst auf eine gemeinsame Datenstruktur geachtet hat, und das trifft auf die meisten kleinen und mittleren Unternehmen zu. Entscheidend ist, ob ihr wisst, wo sie liegen und wie groß sie sind, bevor ihr das nächste KI-Projekt startet oder eine wichtige Entscheidung darauf aufbaut.