Umgang mit unstrukturierten Daten

Big Data Analytics: Effektives Datenmanagement

Fünf Gründe, wieso Unternehmen im Zeitalter von Big Data Analytics manche Daten – egal ob strukturierte oder unstrukturierte Daten – besser löschen sollten – und dies auch dürfen

Papierkorb, Bildquelle: Thinkstock/iStock

Auch im Big-Data-Zeitalter sollten manche Daten im digitalen Papierkorb landen.

Sieht man 2012 als das Durchbruchsjahr für Big Data an, ist 2013 das Jahr der unstrukturierten Daten. Zu diesen zählen sämtliche Dokumente, E-Mails, Facebook-Einträge, Tweets und andere textbasierte Informationen.

Für Großunternehmen sind unstrukturierte Daten, neudeutsch Big Data, Herausforderung und Chance gleichzeitig. Täglich werden über 400 Mio. Tweets und 2,3 Mrd. Status-Updates bei Facebook gesendet. Das fördert zwar die Kommunikation, doch wird die Unterscheidung relevanter und irrelevanter Informationen komplexer. Ohne die richtige Software ist es also unmöglich, die Masse an Daten auf deren Relevanz zu überprüfen. Der erste Schritt ist eine sorgfältige Entsorgung überflüssiger Daten mittels der passenden Technik.

Desweiteren wird Unternehmen häufig geraten, sämtliche Daten wie ein Heiligtum aufzubewahren. In der Realität ist das unreflektierte Speichern aller vorhandenen Daten jedoch alles andere als sinnvoll und trägt mehr Risiko in sich, als man meinen mag. Die Geschäftsführer der Recommind GmbH, Bob Tennant und Hartwig Laute, nennen gute Gründe, wieso Unternehmen einen Teil ihrer Daten löschen sollten:

1. Mehr Daten bedeuten ein höheres Risiko
Im Falle der Aufbewahrung von persönlich identifizierbaren Informationen, kurz PII, haben sich Unternehmen bisher an regulatorischen Richtlinien orientiert und danach entschieden, welche Daten wie lange gespeichert werden mussten. Mit wachsenden Datenmengen wird die Organisation, Verwaltung und die Einhaltung solcher Vorgaben immer komplexer. Je mehr Daten aufgehoben werden, desto größer ist der potentielle Schaden bei „Datenpannen“.

2. Mehr Daten schaffen größeres Chaos
Je größer der Heuhaufen, desto schwieriger das Auffinden der sprichwörtlichen Nadel: Relevante Informationen aus Daten herauszufiltern ist sinnvoll, große Datenberge anzusammeln hingegen nicht. Laut einer Umfrage von Avanade unter 500 Managern und IT-Entscheidern wirkt die Datenmasse auf die Verantwortlichen eher erschlagend als hilfreich. Der Großteil der Befragten vermerkte, dass sie bereits vom derzeitigen Datenaufkommen überwältigt werden und nicht rechtzeitig Entscheidungen fällen können. Weniger Daten, die dafür besser organisiert sind, erleichtern den Überblick.

3. Mehr Daten erhöhen die Kosten
Während die Kosten pro Databyte sinken, steigen insgesamt die Speicherkosten für Unternehmen. Wenn nun auch noch unnötig vorgehaltene Daten mit ihrem benötigten Speicherplatz Kosten verursachen, kann es teuer werden: IDC zufolge werden bis 2020 von 40 Zettabyte alleine 10 Zettabyte Datenschrott darstellen, der mit rund 20 Mrd. US-Dollar für Storage zu Buche schlagen wird. Die Entscheidung, welche Daten relevant sind und welche entsorgt werden können, benötigt zwar ausgereifte Softwaretools, die mit Compliance-Bestimmungen konform gehen müssen; doch dafür gibt es ­bereits die passenden Lösungen.

4. Datenanalyse ist wertvoller als Speicherung
Das bloße Speichern einzelner Daten bringt kaum Erkenntnisse. Die richtige Analysesoftware ist entscheidend. Gespeicherte Daten bieten lediglich einen theoretischen Wert, ausgewertete Daten hingegen einen praktischen. Die Frage ist also, welche Daten Nutzen liefern, der sie speicherwürdig macht – alles andere ist wertlos.

5. Zu viele Daten schafft Verunsicherung
Mit verschiedenen Dokumenten in unterschiedlichen Kanälen und Speicherorten wird es schwieriger, eine vertrauenswürdige, zuverlässige Version der Informationen zu bekommen. Eine gute Organisation von Dokumentenversionen oder Kommunikationssträngen sorgt hingegen für einen schnellen Zugriff auf aktuelle Informationen und schützt vor unnötiger Aufbewahrung und Dopplungen.

www.recommind.de

Bildquelle: Thinkstock/iStock

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