Data silos: wat zijn ze en hoe los je ze op?

Stel je voor: je marketingteam heeft gedetailleerde klantinzichten die het sales team perfect zouden kunnen helpen om potentiële klanten te benaderen. Maar… het sales team heeft geen weet van die gegevens. Of andersom: sales heeft cruciale info, maar marketing zit in het duister.

En wat gebeurt er dan? Je klant krijgt een aanbod dat helemaal niet past bij zijn behoeften. Frustrerend, toch? Dit is precies wat er gebeurt door data silo’s: afdelingen of teams binnen een organisatie die hun data niet (kunnen) delen of data zit verspreid over verschillende tools.  

 Hoe kun je dit probleem nu oplossen? Lees snel verder.

Wat zijn data silo's en hoe ontstaan ze?

Data silos ontstaan wanneer verschillende afdelingen of systemen binnen een organisatie hun gegevens apart bijhouden. Vaak in verschillende systemen. Dit zorgt voor vertragingen, inefficiëntie en gemiste kansen om leads op een gerichte manier te bereiken.  Data silos ontstaan vaak door een mix van technologische en organisatorische factoren.

Typische oorzaken van data silos:

• Een te uitgebreide tech stack. Vaak gebruikt een bedrijf verschillende softwareprogramma’s die niet goed met elkaar kunnen samenwerken. Vaak zien we bijvoorbeeld dat  marketing verschillende systemen gebruikt zoals Mailchimp,  Google Analytics, HootSuite en Meta. Sales werkt daarnaast met een CRM systeem, Excel & Linkedin  Sales Navigator. Vervolgens werk ook klantenservice weer met een andere tool zoals Zendesk.  

• Gebrek aan communicatie en samenwerking leidt ertoe dat teams hun eigen gegevens beheren zonder deze te delen met andere afdelingen. Hierdoor weten medewerkers vaak niet waar en hoe bepaalde data wordt bijgehouden. Ze richten zich voornamelijk op hun eigen taken en staan niet stil bij het belang van het delen van informatie. Soms ontbreekt bovendien de mogelijkheid om data eenvoudig te delen.
• Een competitieve bedrijfscultuur. Dit ontstaat bijvoorbeeld wanneer teams gestimuleerd worden om voor te blijven op andere teams of de beslissing niet overkoepelend genomen wordt binnen het bedrijf en elke afdeling zijn eigen tools kiest. Zo zijn ze vaak geneigd om belangrijke informatie af te schermen. Informatie wordt hierdoor dubbel en verspreidt bijgehouden. 
  

Wat is de impact van data silo's?

Data silo's kunnen op verschillende manieren een negatieve impact hebben op je organisatie. Op basis van onze ervaring zien we de volgende effecten vaak terugkomen.

1. Inefficiëntie en vertragingen

• Dubbele gegevensinvoer: Teams moeten dezelfde informatie meerdere keren invoeren. Dat wil zeggen dubbele data bijhouden ook een dubbele kost is. Bijvoorbeeld, je marketingteam houdt klantgegevens bij in een spreadsheet, terwijl sales dezelfde informatie opnieuw in het CRM invoert. Dit leidt niet alleen tot dubbel werk, maar ook tot fouten en inconsistenties.
• Langzamere besluitvorming: Het gebrek aan gedeelde informatie betekent dat managers beslissingen moeten nemen zonder volledig inzicht. Stel je voor: je wilt een nieuwe campagne lanceren, maar je hebt geen toegang tot actuele klantdata van sales. Je moet wachten op handmatige updates of zelf gegevens bij elkaar sprokkelen uit meerdere systemen. Het gevolg? Vertragingen, verkeerde targeting, en een campagne die niet het gewenste resultaat oplevert. In plaats van snel te schakelen, blijf je hangen in administratieve rompslomp.

2. Gemiste kansen

• Ongepersonaliseerde targeting: als marketing bijvoorbeeld geen toegang heeft tot salesdata, worden vaak algemene campagnes verstuurd. Leads voelen op deze manier minder betrokkenheid. Een klant die al interesse heeft getoond, krijgt bijvoorbeeld een irrelevante e-mail of advertentie. Terwijl die juist specifieke informatie nodig heeft om verder te gaan in het koopproces. Hierdoor kunnen leads afhaken.
  
• Verloren verkoopkansen: stel dat een potentiële klant een brochure heeft gedownload  maar deze informatie niet wordt gedeeld met het sales team. Hierdoor mist het team belangrijke context om in te spelen op de specifieke behoeften van de klant, en kan een deal verloren gaan.

3. Data security issues 

• Als werknemers gegevens op hun eigen apparaten opslaan, is de kans op datalekken groter, vooral zonder goede beveiliging. Data silo’s maken het ook lastig om te voldoen aan privacyregels. Het is vaak onduidelijk wie toegang heeft tot welke informatie of wie welke data mag en kan aanpassen. 

Hoe kan je data silos herkennen?

Voordat je data silo’s kunt oplossen, moet je ze eerst kunnen herkennen. Omdat teams vaak zelfstandig werken binnen een organisatie, kunnen silo’s moeilijk te zien zijn. Stel jezelf daarom de volgende vragen:

• Hebben  je teams moeite om voldoende data te vinden voor specifieke projecten of initiatieven?
•  Is het moeilijk om data te verzamelen die een compleet beeld van het bedrijf schetst?
• Is er veel inconsistente data? Zijn er tegenstrijdige rapporteringen tussen afdelingen, of blijven fouten onopgelost?
• Kost het veel tijd om toegang tot data te krijgen, of zijn er teams die er helemaal niet bij kunnen?
• Weten teams welke data ze kunnen gebruiken om beslissingen op te baseren? 

Heb je ja geantwoord op minsten 2 vragen zou je wel te maken kunnen hebben met silo's. Twijfel je? Plan gerust een vrijblijvende call in en luisteren we graag eens naar je problemen.

Hoe kan je data silos oplossen?

Data is continu in beweging — telefoonnummers veranderen, bezoekers worden leads, en prospects veranderen in partners.  Zonder een goed systeem blijven gegevens versnipperd, fouten nemen toe en teams werken langs elkaar heen. Hier zijn enkele oplossingen:

1. Kies een alles-in-één platform.
   Probeer over te schakelen naar geïntegreerde platforms, zoals HubSpot, waarin sales, marketing en service samenwerken binnen hetzelfde systeem. Dit kan in het begin vaak een onbegonnen klus lijken. Zeker wanneer je al jaren aan data hebt verzameld...

   Helaas hoe groter je organisatie wordt, hoe groter het risico dat je data steeds minder betrouwbaar of bruikbaar wordt als je geen duidelijke structuur hebt. 

   Case

   Een klant had te maken met versnipperde data: sales, marketing en klantenservice werkten in losse systemen, met veel dubbele en foutieve klantgegevens als gevolg. De overstap naar HubSpot leek eerst een onmogelijke klus door jaren aan verzamelde data.

   Met een gestructureerde aanpak werd data opgeschoond en workflows ingericht. Binnen enkele maanden werkte het hele team in één platform. Het resultaat? Veel makkelijkere  samenwerking, efficiëntere rapportering en een compleet klantbeeld.

2. Maak gebruik van integraties.

   De alles-in-één tool die perfect aansluit op alle processen binnen je organisatie zal moeilijk te vinden zijn. Sommige software heeft nu eenmaal voordelen voor specifieke use cases ten opzichte van andere. Daarom is het integreren van verschillende tools vaak een slimme strategie. 

   Maar wacht, creeër je dan niet gewoon nieuwe datasilo’s? Niet als je het goed aanpakt. Zorg ervoor dat je tools op de juiste manier met elkaar integreert, zodat data soepel blijft stromen. Kies daarnaast één centrale plek waar je masterdata wordt beheerd. Tools zoals Make (voorheen Integromat) maken het tegenwoordig supermakkelijk om systemen met elkaar te verbinden. Dit helpt om fouten te minimaliseren en het overzicht te behouden. Voor complexere integraties is het soms handig om samen te werken met een integratie partner, zodat je zeker weet dat je datasilo’s en dubbele data voorkomt.

3. Ruim je oude data op.
   Maak van deze situatie gebruik om verouderde data eens op te schonen. Wij merken vaak dat veel bedrijven verouderde data bijhouden. Dit zorgt voor een hogere opslag kost. In HubSpot verwijderen wij bijvoorbeeld oude data op basis van filters. Of stellen we via workflows filters  op met criteria voor oude contacten (bijvoorbeeld contacten die 6 maanden niet actief zijn geweest).  Zo worden oude contacten verwijderd uit de data base of op non-actief zetten.

4. Zet een standaard data beheer framework op.

   Wat we vaak zien, is dat er geen duidelijke afspraken zijn over wie toegang heeft tot welke data en hoe deze wordt gedeeld. Daarom is het belangrijk om een standaard framework te creëren. Train je medewerkers in het correct gebruiken en delen van data, en overweeg het instellen van restricties waar nodig.

   Vooral in grotere ondernemingen kan dit een groot verschil maken om datalekken te voorkomen en efficiënter samen te werken