Datensilos sind ein Dauerbrenner in Integrationsprojekten: Sie verlangsamen Prozesse, verhindern Transparenz und erzeugen Mehrfacharbeit. In meinen Projekten stoße ich immer wieder auf die gleichen Muster — teilweise aus historischem Ballast, teilweise aus gutgemeinten, aber fragmentierten Optimierungen. In diesem Artikel beschreibe ich, wie ich Datensilos erkenne und mit *minimalen Änderungen* querfunktional auflöse, sodass der Geschäftsnutzen schnell sichtbar wird und die Organisation Schritt für Schritt stabilere Integrationen lebt.

Woran erkenne ich ein Datensilo?

Bevor ich Eingriffe plane, stelle ich sicher, dass es sich wirklich um ein Datensilo handelt und nicht um ein temporäres Zustandsproblem. Typische Indikatoren sind:

  • Widersprüchliche Zahlen: Zwei Teams berichten unterschiedliche Umsatz- oder Kundenzahlen für denselben Zeitraum.
  • Mehrfachpflege: Dieselben Kundendaten werden in mehreren Systemen manuell gepflegt.
  • Datenhoheit ohne Austausch: Ein Fachbereich blockiert Datenzugriffe, weil „unsere Daten gehören uns“ — es gibt keine klaren Schnittstellen.
  • Late Answers: Entscheidungsprozesse dauern, weil relevante Daten nicht rechtzeitig verfügbar sind.
  • Insellösungen: Lokale Excel‑Sheets, Access‑Datenbanken oder proprietäre Anwendungen neben dem ERP/CRM.

Visuell helfen mir einfache Fragen in Workshops, um das Ausmaß zu erkennen: Wer erstellt die Daten? Wer nutzt sie? Wo werden sie gespeichert? Welche Formate (CSV, JSON, Excel, PDFs)? Wie oft werden sie aktualisiert? Die Antworten zeigen oft schnell, ob ein Silodenken oder technische Barrieren vorliegen.

Diagnose mit pragmatischen Techniken

Ich arbeite gerne mit drei pragmatischen Techniken, die wenig Aufwand erfordern und schnell Klarheit bringen:

  • Data‑Map‑Quickscan: In einer einstündigen Session erstelle ich mit Stakeholdern eine einfache Karte: Systeme, Datentypen, Owner, Schnittstellen. Das reicht oft, um „heiße“ Silos zu identifizieren.
  • Shadowing: Einen Tag lang begleite ich einen Prozessnutzer (z. B. Sales oder Support) und sehe, welche Daten er manuell zusammensucht. Das entlarvt nicht nur Silos, sondern auch Arbeitsschritte, die automatisierbar sind.
  • Sampling und Vergleich: Ich exportiere kleine Datensätze aus zwei Systemen und vergleiche Felder, Werte und Datenqualität. Abweichungen sprechen laut für fehlende Synchronisation oder unterschiedliche Master‑Definitionen.

Strategie: Minimale Änderungen, maximaler Effekt

Mein Ziel ist immer, mit möglichst kleinen, risikoarmen Eingriffen sichtbare Verbesserungen zu erzielen. Dazu nutze ich drei Hebel:

  • Semantische Vereinbarungen statt sofortiger Zentralisierung: Anstatt sofort ein neues Master‑System aufzubauen, definiere ich gemeinsam mit den Fachbereichen ein einfaches Datenvokabular (z. B. „Kunde = legal entity mit ID, Name, PrimaryContact“). Diese Vereinbarung braucht kein neues Tool, sondern klare Regeln, die in Schnittstellen umgesetzt werden können.
  • Leichte Synchronisation statt Big‑Bang‑Migration: Ich empfehle point‑to‑point Syncs für kritische Datenfelder (z. B. Kundendaten, Produktstammdaten). Tools wie Talend, MuleSoft oder sogar einfache Azure Logic Apps/Power Automate Flows reichen oft aus, um in kurzer Zeit Daten konsistent zu halten.
  • Read‑Only APIs als erster Schritt: Eine schreibgeschützte API, die ein System als „Single Source of Truth“ anbietet, ist eine geringe Änderung mit großer Wirkung. Andere Systeme können darauf zugreifen, ohne sofort ihre eigenen Schreibprozesse umzustellen.

Praktisches Vorgehen: Schritt für Schritt

So gehe ich in Projekten vor, wenn es darum geht, Datensilos mit minimalem Eingriff aufzulösen:

  • Schritt 1 — Quick Wins identifizieren: Fokussieren Sie sich auf den Bereich mit dem größten Pain. Ein Beispiel: Versandkosten‑Fehlberechnungen, weil Produktdaten nicht synchron sind. Das lässt sich oft mit einem kleinen Sync beheben.
  • Schritt 2 — Minimaler Integrations-PoC: Implementieren Sie einen Proof of Concept (2–4 Wochen), der nur die kritischsten Felder synchronisiert. Nutzen Sie Middleware, die bereits vorhanden ist oder SaaS‑Connectors (z. B. Zapier, Workato, Mulesoft).
  • Schritt 3 — Owner und KPIs festlegen: Bestimmen Sie einen Data Owner für die synchronisierten Felder und einfache KPIs (z. B. Anzahl Abweichungen pro Woche). Kurze Feedbackzyklen sichern Akzeptanz.
  • Schritt 4 — Iteration und Ausweitung: Sobald der PoC stabil läuft, erweitern Sie sukzessive Felder und Systeme nach priorisierten Use Cases.

Change Management: Querfunktionale Zusammenarbeit herstellen

Technik alleine reicht nicht. Ohne Menschen bleiben Integrationsmaßnahmen Stückwerk. Ich setze deshalb auf folgende Maßnahmen, die wenig organisatorischen Aufwand erzeugen, aber viel Wirkung zeigen:

  • Ritual der kurzen Syncs: Ein 30‑minütiges wöchentliches Forum mit Repräsentanten aus IT, Business und Betrieb funktioniert oft besser als monatelange Workshops.
  • Transparente Scorecards: Zeigen Sie die Verbesserungen sichtbar — weniger manuelle Korrekturen, kürzere Antwortzeiten, geringere Fehlerquoten. Sichtbare Erfolge schaffen Vertrauen für weitere Schritte.
  • Shadow Days und Rotationen: Kurzfristiges Arbeiten in anderen Teams (z. B. ein Entwickler im Vertrieb) baut Verständnis auf und reduziert Vorbehalte gegen Änderungen.
  • Trainings: „Warum die Datenpflicht wichtig ist“: Kleine, praktische Sessions (15–30 Minuten) zeigen, wie ein ordentlicher Dateninput anderen hilft — das senkt den Widerstand gegen neue Prozesse.

Technische Patterns, die ich empfehlen kann

Ein paar bewährte Patterns, die sich bei mir in Projekten bewährt haben:

  • Event‑Driven‑Notifications: Statt kompletter Replikation senden Systeme Ereignisse (z. B. „CustomerUpdated“). Das ist leichtgewichtig und reduziert Batch‑Probleme. Plattformen: Kafka, AWS SNS/SQS oder Azure Service Bus.
  • Canonical Data Model (CDM) in reduziertem Umfang: Ein kleines, klar definiertes CDM für kritische Domänen (Kunde, Produkt, Auftrag) vermeidet Übersetzungsaufwand zwischen vielen Systemen.
  • Adapter/Facade Layer: Eine dünne API‑Schicht, die interne Formate übersetzt, schützt Backend‑Systeme vor direkt Änderungen und ermöglicht schrittweise Harmonisierung.

Typische Fallstricke und wie ich sie vermeide

Aus Erfahrung vermeide ich folgende Fehler:

  • Zu große Lösungen von Anfang an: Ein monolithischer Master‑Datenansatz scheitert oft an Governance und Budget. Lieber iterative, sichtbare Schritte.
  • Kein Business‑Outcome: Integrationsarbeit ohne klare Geschäftsmessung verliert Unterstützung. Ich verknüpfe technische Maßnahmen immer mit KPIs.
  • Technikgetriebene Ownership: Daten gehören nicht allein der IT. Ich sorge früh für geteilte Verantwortlichkeiten.
  • Fehlende Monitoring‑Signale: Ohne Alerts und Dashboards werden Fehler erst sichtbar, wenn ein Incident entsteht. Einfache Health‑Checks und Logs reichen oft.

Wenn Sie möchten, kann ich Ihnen für Ihren konkreten Fall eine kurze Data‑Map‑Session (Remote, 60 Minuten) anbieten oder einen kleinen PoC‑Plan (4 Wochen) entwerfen — mit Fokus auf minimalen Änderungen und schnellen Ergebnissen. Schreiben Sie mir, und wir legen gemeinsam den ersten Quick Win fest.