Dark Data
Datenmüll verstärkt CO2-Fußabdruck
Die Digitalisierung soll zum Klimaschutz beitragen, doch durch Unmengen sinnlos gehorteter Daten vergrößern sich CO2-Emissionen unnötigerweise. Veritas schlägt eine Reihe von Maßnahmen vor, um die Zahl der dunklen Daten zu reduzieren.
Rechenzentren werden mit riesigen Mengen an Daten beladen. Doch ein großer Teil davon ist Dark Data, also abgespeicherte Daten, die nicht analysiert und verarbeitet werden. Schätzungsweise 5,8 Tonnen CO2 könnten allein dieses Jahr wegen der massenhaften Speicherung von Daten ausgestoßen werden. Das liegt daran, dass das Speichern von Daten auch umwelttechnische Folgen hat. Rechenzentren benötigen Ressourcen, um die Daten zu verwalten. Physische Geräte müssen hergestellt und verbaut werden, aber auch die Stromversorgung erhöht sich durch den Datenmüll.
Jedes Unternehmen produziert Datenmüll und im Schnitt ist den Firmen bei 52 Prozent der Daten weder der Inhalt noch der Wert bekannt. Deshalb hat Veritas fünf Maßnahmen zusammengestellt, die dabei helfen sollen, die Menge an Dark Data zu reduzieren:
1. Datenquellen identifizieren und einsehen
Unternehmen können durch Data Mapping und Data Discovery ihre Datenflüsse besser verstehen und nachvollziehen. Dadurch gewinnen sie einen Überblick über Datenbestände, Ablageorte, Zugriffsberechtigungen und Aufbewahrungsdauer. Damit identifizieren Unternehmen Dark Data.
2. Dark Data untersuchen
Wenn das Datenmanagement proaktiv gestaltet wird, kann in Daten hineingeschaut werden, wodurch Datenquellen sowie Speicher und Back-up-Infrastruktur übersichtlicher werden. Damit lassen Daten sich einen Wert zuweisen, wodurch Risiken besser eingeschätzt werden können und das Löschen der Daten vertretbarer wird.
3. Daten automatisch erkennen und einstufen
Aufgrund der stark wachsenden Datenmenge kann Software, die Daten automatisch analysiert, nachverfolgt und Berichte generiert, für Unternehmen hilfreich sein. Diese Berichte zeigen, dass das Unternehmen Verantwortung für seine dunklen Daten übernimmt und auch auskunftsfähig für Sicherheit und Datennutzung ist. Da riesige Mengen an Daten untersucht werden müssen, sollte der Data-Insight-Ansatz der Unternehmen auch Archive, Back-ups und Sicherheitslösungen einbinden, um Datenverluste zu vermeiden und auch klare Richtlinien vorzuweisen.
4. Datenbestand verkleinern und kontrollieren
Daten, die nicht genutzt werden, sollten auch nicht abgespeichert werden. Das Speichern sollte zweckgebunden sein und die Nutzung kontrolliert werden. Wenn man Daten klassifiziert und Aufbewahrungsregeln definiert, lassen sich unnütze Informationen aufspüren und löschen.
5. Regelkonform handeln
Durch Datenschutzregelungen wie der DSGVO müssen Organisationen bestimmte Datenverstöße an Aufsichtsbehörden melden und betroffene Personen informieren. Untersucht man Dark Data, stößt man möglicherweise auf personenbezogene Daten. Deshalb müssen Organisationen feststellen, wie schnell sie Richtlinienverstöße identifizieren und Meldeverfahren einleiten können, um Compliance-konform vorzugehen.
Eric Waltert erläutert hierzu: "Dark Data zu filtern und sinnlose Informationen zu löschen sollte für jedes Unternehmen und jeden Anwender ein moralisches Gebot werden. 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."
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