Big Data, big waste? Daten-Ballast ist teuer, gefährlich und belastet die Umwelt

Big Data

Überflüssige Daten sind Kostentreiber, Risikoquelle und Umweltbelastung zugleich. Nachhaltiger Umgang mit Daten dagegen schont die Ressourcen, eliminiert Gefahrenpotenziale und senkt die Kosten. APARAVI zeigt, wie man Daten-Ballast entdeckt, analysiert und rückstandsfrei entfernt.

Steigende Energiepreise, Lieferkettenprobleme, Versorgungslücken und wachsende Inflation werfen ein neues Schlaglicht auf nachhaltiges und umweltbewusstes Verhalten. Die umweltschonendste und gleichzeitig kostengünstigste Ressource ist die, die gar nicht erst ge- oder verbraucht wird. Das gilt in einer durchdigitalisierten Gesellschaft auch und gerade für den Umgang mit Daten. APARAVI, Lösungsanbieter für Datenintelligenz und Automation, erklärt, wie verantwortungsbewusste Datenhygiene die Kosten senkt, die Risiken minimiert und gleichzeitig einen Beitrag zur Nachhaltigkeit leistet.

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1. Reduzierung des Datenbestands

Auf internen und externen Speichersystemen horten Unternehmen Terabyte an Daten. Viele davon sind überflüssig. Durch die Analyse und Bereinigung von Dark Data, also vor allem unstrukturierten ROT-Daten (redundant, obsolet, trivial), können der Speicherbedarf und der Ressourcen-Verbrauch massiv gesenkt werden.

2. Eliminierung von Risikofaktoren

In unstrukturierten Daten lauern unbekannte Risiken als tickende Zeitbombe. In diesem Datensumpf können beispielsweise Passwörter, Zugangsdaten oder sensible, geschäftskritische Informationen versteckt sein. Dieses Gefahrenpotenzial entfällt, wenn die Daten als überflüssig, beziehungsweise kritisch identifiziert und anschließend entweder gesichert oder gelöscht wurden.

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3. Reduzierung der Storage-Kosten

Gelöschte Daten brauchen keinen Speicher mehr. Eine Datenbereinigung senkt den Speicherplatzbedarf und damit sowohl die Hard- und Software-Kosten als auch den Platzbedarf, beispielsweise für Backup und Archivierung. Unternehmen sparen so Kosten im sechsstelligen Bereich ein. Die kostspielige Überdimensionierung von Ressourcen (Provisioning) wird damit überflüssig.

4. Erfüllung von Compliance- und Security-Vorgaben

Durch die Eliminierung von Risikofaktoren wird auch die Einhaltung von Sicherheitsvorgaben und Datenschutzgesetzen einfacher, wie etwa der DSGVO oder dem IT-Sicherheitsgesetz. Dazu kommt die höhere Datentransparenz, die das Sicherheits-Handling erleichtert.

5. Reduzierung des Carbon Footprints

Je mehr Dark Data nach der Bestandsaufnahme, Analyse und Bereinigung gelöscht werden kann, desto weniger Ressourcen müssen für die Datenhaltung bereitgestellt werden. Damit können Unternehmen die Umweltbelastung reduzieren und eine konkret nachweisbare Maßnahme in ESG-Reportings dokumentieren.

6. Minimierung des Administrations-Aufwands

Die Bereinigung der Datenbestände kann von geschulten Mitarbeitern der Fachabteilungen übernommen werden. Das entlastet die IT-Abteilung. Sind die Daten erst einmal konsolidiert und reduziert, dann entfällt ein weiterer Teil der Kosten für die interne Administration. Dadurch freiwerdende IT-Experten können so für andere, wertschöpfende Aktivitäten eingesetzt werden.

„Unternehmen müssen sich von ihrem Data Waste befreien, denn unstrukturierte Daten sind teuer und gefährlich“, erklärt Gregor Bieler, CEO EMEA bei APARAVI. „Damit reduzieren sie gleichzeitig auch ihren CO2-Fußabdruck – und schaffen die Grundlage für ein gutes Karma.“

www.aparavi.eu

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