Data Gravity Index
Regionale Rechenzentren wachsen
Große Datenmengen ziehen Systeme, Anwendungen und Dienste physisch an. Global stark vernetzte Regionen erzeugen durch Unmengen an Unternehmensdaten einen Gravitationseffekt. Das wiederum zieht mehr Daten an und es bilden sich regionale Datenzentren.
Ist eine Region stark vernetzt und beherbergt mehrere datenbasierte Branchen, entsteht durch die vielen Unternehmensdaten ein Anziehungseffekt. Durch diese sogenannte Data Gravity entstehen regionale Rechenzentren, die stetig weiter wachsen. Der "Data Gravity Index DGx" von Digital Reality misst und prognostiziert die Intensität und Gravitationskraft von Daten von Forbes-Global-2000-Unternehmen für 21 Metropolregionen.
Laut des "Data Gravity Index DGx" ist Europa das globale Gravitationszentrum für Unternehmensdaten. Die Menge der Daten aus europäischen Städten ist auch größer als in Nordamerika. Die Prognose hierzu ist, dass Europa diesen Vorsprung bis 2024 sogar noch ausbaut. Die datenreichste Stadt ist dabei London mit einem Data Gravity Score von etwa 167. Zum Vergleich: Der Wert liegt bei New York und Tokio je bei rund 80. Die Menge an Unternehmensdaten lässt sich auf die stark vernetzte Finanzdienstleistungsbranche zurückführen. Der Data Gravity Score aller Städte weltweit liegt bei etwa 23, während der Wert in den europäischen Städten im Schnitt bei rund 48 liegt.
Diese Städte sind jedoch nicht nur wegen ihrer Anziehungskraft erfolgreich, sondern vor allem auch wegen des Datenflusses zwischen ihnen. Laut des Berichts von Digital Reality verfügt Europa über einige der am stärksten untereinander vernetzten Städte weltweit. Somit ist Europa bereits in einer starken Ausgangsposition. Die Digitale Transformation und die Industrie 4.0 werden nur noch mehr Daten generieren, wovon letztlich auch das Gravitationszentrum Europa profitieren wird.
Doch die Data Gravity bringt auch ihre Herausforderungen mit sich. Denn dadurch, dass Daten immer mehr angezogen und auch generiert werden, steigt die Menge der Daten stark an. Das Problem: Es braucht auch die entsprechende Rechenleistung, um diese Daten zu verarbeiten, sonst sind sie nicht nützlich.
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