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Datenmüll vergrößert unnötigerweise den CO2-Fußabdruck. Die Digitalisierung will einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz leisten. Zugleich werden immer größere Mengen sinnloser Daten gehortet, wodurch wertvolle Speicherressourcen und Energie gebunden und infolgedessen CO2-Emissionen verursacht werden.
Hält der Trend zum sinnlosen Archivieren an, werden allein in diesem Jahr 5,8 Millionen Tonnen CO2 unnötig in die Atmosphäre gepumpt. Um den Planeten vor dem dadurch bedingten CO2-Ausstoß zu schützen, sollten Firmen ihre Strategie für das Datenmanagement überarbeiten, mit den richtigen Werkzeugen den Wert ihrer Daten bestimmen und ihre Rechenzentren so von Dark Data befreien.
Jedes Unternehmen weltweit produziert Datenmüll. Im Schnitt kennen Firmen bei 52 Prozent ihrer Daten weder den Inhalt noch den Wert. Viel wurde bereits über die Kosten dunkler Daten gesagt, die Folgen für die Umwelt wurden dabei bisher übersehen. Analysten wie von IDC sagen voraus, dass die Menge der Daten weltweit von heute 33 auf 175 Zetabyte im Jahr 2025 wachsen wird. Es wird in fünf Jahren also 91 Zetabyte dunkler Daten geben, wenn die Menschen ihre Gewohnheiten beibehalten und Datenmüll weiter speichern. Dies entspricht der vierfachen Menge an Dark Data, die heute existiert. Auch die nötige Menge an Energie, um all die Infrastruktur mit Strom zu versorgen, auf der Datenmüll abgelegt wurde, wird sich wohl vervierfachen.
Eric Waltert, Regional Vice President DACH bei Veritas Technologies, erklärt:
„Auf der ganzen Welt engagieren sich Bürger und Unternehmen, ihren CO2-Fußabdruck zu verkleinern, dunkle Daten stehen aber selten auf ihrer Liste. Dabei verursachen Dark Data jährlich mehr CO2 als 80 einzelne Länder weltweit. Dark Data ist ein Thema, das jeder wirklich ernst nehmen muss. Dark Data zu filtern und sinnlose Informationen zu löschen sollte für jedes Unternehmen und jeden Anwender ein moralisches Gebot werden.
Die IT-Industrie sollte sich der Aufgabe stellen, da das Datenvolumen von Jahr zu Jahr größer wird. Wir erwarten, dass IoT-Geräte das Wachstum beschleunigen werden. Führende Analysten schätzen, dass IoT-Daten den Löwenanteil bei den 175 Zetabyte im Jahr 2025 ausmachen werden. Firmen sollten diese Art von Daten besser verstehen sowie Aufbewahrungsregeln entwickeln und so die Emissionen reduzieren. Wir alle können einen Beitrag hierzu leisten.
Fast jeder von uns speichert Daten, auf die wir nie wieder zugreifen, einfach weil Cloud-Speicher so billig und scheinbar unbegrenzt verfügbar sind – Tausende von Videos und Fotos, die wir nie wieder anschauen, und E-Mails, die wir nie lesen – und es gibt Hunderte Millionen von Menschen, die genauso handeln. Unternehmen und Verbraucher müssen überall lernen, wie sie ihre Daten zum Wohle des Planeten besser pflegen können.“
Veritas hat fünf Maßnahmen definiert, mit denen Firmen ihren Datenmüll nicht nur risikofrei löschen, sondern dabei auch Kosten senken und Compliance-Vorschriften besser einhalten können:
1. Alle Datenquellen identifizieren und einsehen
Data Mapping und Data Discovery sind die ersten beiden Maßnahmen, mit denen Firmen die Datenflüsse in ihrer Organisation besser verstehen können. Sie gewinnen so einen Überblick über ihre Datenbestände und wissen, wo Daten und sensible Informationen abgelegt sind, wer auf sie zugreifen darf und wie lange sie aufbewahrt werden. Auf diese Weise können Unternehmen Dark Data identifizieren.
2. Dark Data untersuchen
Mit einem proaktiven Datenmanagement können Unternehmen in die Daten hineinschauen und alle Datenquellen, ihre Speicher und Backup-Infrastruktur insgesamt überblicken. Sie sind somit in der Lage, Daten einen Wert zuzuordnen, das Risiko besser einzuordnen und so mit gutem Gewissen zu entscheiden, welche Daten gelöscht werden können.
3. Daten automatisch erkennen und einstufen
Da die Datenmengen rasant wachsen, sollten Firmen ihre Daten mithilfe entsprechender Software automatisch analysieren und nachverfolgen sowie ohne menschliches Zutun Berichte generieren lassen. Mit diesen Berichten kann ein Unternehmen nachweisen, dass es seiner organisatorischen Verantwortung für Dark Data nachkommt und bei Fragen zur Sicherheit und Datennutzung auskunftsfähig ist. Firmen werden wahrscheinlich Petabyte an Daten und Milliarden von Dateien untersuchen müssen. Daher sollte ihr Data Insight Ansatz Archive, Backups und Sicherheitslösungen einbinden, um Datenverlusten vorzubeugen und die Informationen anhand klarer Richtlinien vorzuhalten.
4. Datenbestand verkleinern und kontrollieren
Wichtig ist es, die Menge der Daten zu reduzieren, sie nur zweckgebunden zu speichern und genau zu kontrollieren, wer die Daten nutzt. Mit Klassifizierungstechniken und flexiblen Regeln für die Aufbewahrung der Daten lassen sich irrelevante Informationen aufspüren und risikofrei löschen – dies ist ein Eckpfeiler in jedem Dark-Data-Projekt.
5. Regelkonform handeln
Compliance-Regeln wie die DSGVO sehen vor, dass Organisationen bestimmte Datenverstöße an zuständige Aufsichtsbehörden melden und die betroffenen Personen informieren. Wer Dark Data untersucht, wird möglicherweise darin auch personenbezogene Daten finden. Organisationen müssen daher unbedingt klären, wie schnell sie in der Lage sind, Verstöße gegen Richtlinien zu identifizieren und Meldeverfahren einzuleiten. Nur so können sie Compliance-konform handeln.
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