Hoher Energieverbrauch durch nutzlose Daten

Dark Data: Alles andere als nachhaltig

Unmengen von Datenmüll werden auf Rechenzentren abgeladen – ihr Löschen wird den CO2-Fußabdruck der Digitalisierung spürbar reduzieren.

Dark Data: Alles andere als nachhaltig

Im Schnitt kennen Firmen bei 52 Prozent ihrer Daten weder den Inhalt noch den Wert.

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.

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:

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.

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.

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.

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.

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.

Bildquelle: Getty Images/iStock/Getty Images Plus

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