Data silo’s: systemen die geen data uitwisselen

Data silo’s zijn eilanden van informatie die niet of nauwelijks met elkaar communiceren. Marketing heeft zijn eigen database, sales werkt in het CRM, finance zit in het boekhoudsysteem, en operations heeft weer een eigen tool. Elk eiland bevat waardevolle data, maar niemand heeft het complete plaatje. Dat is vervelend voor rapportages, rampzalig voor beslissingen die meerdere afdelingen raken en maakt het opzetten van je AI-strategie bijzonder lastig. Het probleem is dat de meeste bedrijven denken dat dit een technisch issue is – systemen die niet kunnen integreren – terwijl het eigenlijk een organisatieprobleem is dat zich uit in technologie. Niet de IT’ers doen het fout, maar de board.

Wat data silo’s zijn en hoe ze ontstaan

Een data silo ontstaat wanneer data binnen één afdeling of systeem blijft hangen en niet toegankelijk is voor anderen die het nodig hebben. Marketing verzamelt leads, maar sales ziet niet welke campagnes die leads opleverden. Klantenservice registreert klachten, maar productteams krijgen die feedback niet te zien. Finance heeft omzetcijfers per klant, maar marketing kan daar niet bij om CAC en LTV te berekenen. Elk team optimaliseert voor zijn eigen doelen met zijn eigen data, zonder zicht op hoe dat de rest beïnvloedt.

Silo’s ontstaan niet omdat mensen expres informatie achterhouden. Ze ontstaan omdat afdelingen hun eigen tools kiezen om hun eigen problemen op te lossen. Marketing kiest een marketing automation platform dat perfect is voor campagnes maar niet integreert met het CRM van sales. Sales koopt een tool die hen helpt targets te halen maar niet deelt welke klanten het meest winstgevend zijn met finance. Operations bouwt interne dashboards die niemand anders begrijpt of kan gebruiken. Elke tool op zich is prima, samen vormen ze een lappendeken van incompatibele systemen. Daar is een naam voor:

Conway’s Law in de praktijk

Conway’s Law stelt dat organisaties systemen ontwerpen die de communicatiestructuur van de organisatie weerspiegelen. Als jouw afdelingen niet met elkaar praten, zullen hun systemen dat ook niet doen. Als marketing en sales verschillende targets hebben en in aparte meetings zitten, waarom zouden hun databases dan wél syncen? De technologie volgt de organisatie, niet andersom. Een bedrijf met sterk gescheiden afdelingen krijgt sterk gescheiden systemen, ook al koop je de beste integratie-tools ter wereld.

Een concreet voorbeeld: een retailer heeft vier afdelingen die allemaal klantdata bijhouden. Marketing heeft e-mails en voorkeuren, sales heeft contactmomenten en deals, klantenservice heeft tickets en klachten, en logistiek heeft adressen en bezorghistorie. Elk team heeft precies de data die het nodig heeft voor zijn eigen werk, niemand heeft het complete klantbeeld. Waarom? Omdat die vier teams apart werken, aparte meetings hebben, aparte budgetten, aparte doelen waarop ze door hun management worden afgerekend. Hun systemen reflecteren die scheiding perfect. Het is geen bug, het is een feature van hoe de organisatie is ingericht.

Lekker langs elkaar heen werken

Silo’s kosten tijd omdat mensen handmatig data moeten combineren. Marketing wil weten welke campagnes leiden tot de meest waardevolle klanten, dus vraagt aan sales welke klanten het meest besteden. Sales exporteert data uit hun CRM, marketing matcht het met hun leads, iemand maakt een overzichtje, en drie dagen later hebben ze een antwoord dat alweer verouderd is omdat er inmiddels nieuwe data is bijgekomen. Datzelfde proces moet elke maand opnieuw omdat het niet geautomatiseerd is. Die uren stapelen zich op, maand na maand.

Silo’s leiden ook tot conflicterende waarheid. Marketing claimt 500 nieuwe leads deze maand, sales zegt dat ze er 300 hebben ontvangen. Beide hebben gelijk vanuit hun eigen systeem, niemand weet welk cijfer klopt voor het bedrijf als geheel. Vergaderingen gaan niet over wat te doen met de leads, maar over wie gelijk heeft over hoeveel leads er zijn. Finance heeft weer andere cijfers omdat zij uitgaan van gefactureerde omzet in plaats van afgesloten deals in het CRM. Elk team verdedigt zijn eigen cijfers, niemand kan beslissen omdat er geen enkele versie van de waarheid is.

Zo breek je je data silo’s open

Deze best practices helpen je om data silo’s om te zetten naar een vrije flow van data zodat de organisatie meer datagedreven kan worden. Let op! Dit is een continu proces dat je niet afvinkt met dit lijstje:

• Start met gedeelde doelen tussen afdelingen. Als marketing en sales allebei afgerekend worden op omzet in plaats van op leads en meetings, hebben ze een reden om data te delen. Als klantenservice en product allebei verantwoordelijk zijn voor klanttevredenheid, gaan ze samenwerken in plaats van langs elkaar heen werken. Technologie volgt samenwerking, dus begin met de samenwerking en de technologie komt vanzelf.
• Creëer een centrale datalaag waar belangrijke data samenkomt in een data-infrastructuur. Geen enorm datawarehouse dat alles bevat, gewoon een plek waar klantdata uit verschillende systemen wordt gecombineerd zodat iedereen hetzelfde beeld heeft. Marketing kan dan zien wat sales doet met leads, sales ziet welke campagnes werken, klantenservice ziet aankoophistorie. Die centrale laag hoeft niet real-time te zijn, een dagelijkse sync is vaak voldoende in de praktijk. Het punt is dat iedereen toegang heeft tot dezelfde informatie zonder handmatig te moeten vragen.
• Wijs data-eigenaren aan voor gedeelde data. Klantdata is bijvoorbeeld te belangrijk om in één silo te zitten. Maak iemand verantwoordelijk voor het klantbeeld als geheel, niet voor de klantdata binnen marketing of binnen sales. Die persoon zorgt dat definities overeenkomen, dat data actueel blijft, en dat alle afdelingen toegang hebben tot wat ze nodig hebben. Zonder die cross-functionele eigenaar blijft data gefragmenteerd omdat niemand het mandaat heeft om afdelingen te dwingen samen te werken.
• Standaardiseer definities over afdelingen heen. Wat is een lead? Wanneer is een klant actief? Hoe bereken je de lifetime value? Die vragen moeten hetzelfde antwoord krijgen bij marketing, sales en finance. Schrijf definities op, maak ze toegankelijk, en hanteer ze consequent in alle systemen. Als marketing een lead anders definieert dan sales, blijven hun cijfers verschillen ongeacht hoe goed je systemen integreren.
• Investeer in integratie, niet in migratie. Je hoeft niet alle data direct naar één systeem te verplaatsen. Marketing mag zijn marketing automation houden, sales zijn CRM, finance zijn boekhouding. Zorg dat die systemen wél praten met elkaar via API’s of integratie-platforms of middleware/EAI-oplossingen. Het doel is niet alles op één plek, het doel is dat data vloeit tussen plekken waar het nodig is.
• Maak data zichtbaar, toegankelijk én begrijpelijk via dashboards die meerdere bronnen combineren. Als een manager inlogt, moet die het complete plaatje zien zonder handmatig data te moeten combineren. Omzet uit finance, pipeline uit sales, leads uit marketing, klanttevredenheid uit service – allemaal in één overzicht. Moderne Business Intelligence-tools maken dat mogelijk zonder dat je eerst een datawarehouse moet bouwen. Zolang je data kan ophalen uit verschillende systemen via API’s, kan je het visualiseren in één dashboard.
• Train je mensen in het gebruik van elkaars data. Laat marketing zien hoe ze in het CRM kunnen kijken welke leads converteren. Leer sales waar ze campagne-performance kunnen vinden. Geef klantenservice toegang tot aankoophistorie zodat ze context hebben bij gesprekken. Technische toegang is niet genoeg, mensen moeten weten hoe ze de data kunnen interpreteren en gebruiken. Organiseer trainingen, maak handleidingen, en stimuleer cross-functionele meetings waar data wordt besproken.
• Meet en beloon samenwerking. Als teams alleen op hun eigen KPI’s worden afgerekend, blijven ze in hun eigen silo werken. Introduceer shared metrics waar meerdere teams verantwoordelijk voor zijn. Customer lifetime value bijvoorbeeld vereist samenwerking tussen marketing, sales en klantenservice. Revenue retention vraagt om afstemming tussen sales, product en support. Als teams gezamenlijke targets hebben, moeten ze wel samenwerken en dus ook data delen.

Nogmaals: deze actiepunten verschillen in de praktijk per organisatie en werkprocessen. Focus je vooral het creëren van een overkoepelend klantbeeld, daaruit komen vervolgens vanzelf de zaken die niet goed gaan en datasilo’s om te slechten.

Data silo’s neerhalen is geen IT-project

De standaard reactie op data silo’s is een IT-project starten. Leg het daar maar neer, klaar! Een nieuw systeem kopen dat alles integreert, een datawarehouse bouwen, consultants inhuren om migratie te doen. Die projecten kosten maanden en tonnen, en vaak lossen ze het probleem niet op omdat het probleem niet technisch is. Je kan de beste integratie-tools kopen, als afdelingen niet willen samenwerken gebruiken ze die tools niet. Je kan alle data naar één systeem migreren, als teams verschillende definities hanteren blijven de cijfers botsen.

Data silo’s zijn een symptoom van organisatorische scheiding. Afdelingen die niet samenwerken bouwen systemen die niet samenwerken. De oplossing is afdelingen laten samenwerken, doelen afstellen, verantwoordelijkheden delen, en communicatie verbeteren. De technologie volgt vanzelf. Dat is lastiger dan een IT-project omdat het betekent dat je moet veranderen hoe mensen werken, niet alleen welke tools ze gebruiken. Maar het is de enige manier om silo’s echt te doorbreken in plaats van ze te verplaatsen naar een nieuw systeem.