Sustainability-Gastkolumne, Folge 9 Kann Datenmanagement „grün“ sein?

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Wie einige aufmerksame Leser*innen vielleicht registriert haben, folgt diese kleine Serie einem „Top-down“-Ansatz: Wir bewegen uns vom Offensichtlichen – Geräte auch einmal ausschalten, langlebige Hardware anschaffen, das Mitarbeiterbewusstsein schärfen etc. – in Richtung komplexerer Zusammenhänge, wie zuletzt der Rolle der Software. Diesmal widmen wir uns dem Thema Datenmanagement.

Im Zusammenhang mit Nachhaltigkeit davon zu sprechen, Daten seien das neue Öl, entbehrt nicht einer gewissen Ironie. Klar ist aber, dass Daten heute Treibstoff, Schmiermittel, Kleber und vieles mehr für Geschäftsprozesse sind, von mir aus auch Sauerstoff – suchen Sie sich einfach das beste Bild dafür aus. Um es auf den Punkt zu bringen: Wer seine Daten nicht im Griff hat, kann heute nicht einmal mehr einen Kiosk führen, geschweige denn einen internationalen Konzern. Die richtigen Daten zur richtigen Zeit an der richtigen Stelle können Maschinen optimieren, Wartungszyklen verkürzen, die Mitarbeiterproduktivität erhöhen oder neue Umsatzquellen erschließen. Weil die Bedeutung von Daten für Geschäftsprozesse so immens ist, hat das Datenmanagement auch direkte Auswirkungen auf die Nachhaltigkeitsstrategien von Unternehmen.

Daten in Business-Prozessen müssen eine ganze Reihe von Bedingungen erfüllen, weil – simpel gesagt – schlechte oder veraltete Daten niemals ein positives Outcome produzieren werden. „Garbage in, Garbage out“ trifft hier den Punkt. Datenqualität hat eine Menge Facetten; so muss etwa die Herkunft und Zusammensetzung der Daten klar sein, doppelte Datenbestände müssen zu einem „Single Point of Truth“ konsolidiert, Lebenszyklen definiert und überwacht werden.

Je mehr verteilte Systeme und Datenbanken der unterschiedlichsten Anbieter in einer Infrastruktur zum Einsatz kommen, umso komplizierter wird das Gesamtbild. Das ist sicher ein wichtiger Grund, wieso wir seit einiger Zeit beobachten, dass die Entwicklung wieder zu zentraleren Lösungen geht (es muss ja nicht gleich ein Mainframe sein). Hinzu kommt die zunehmende Bedeutung von KI, die zu Trainingszwecken enorme, idealerweise nicht im Unternehmen verstreute Datenmengen benötigt.

Aber aktuell sind die meisten Rechenzentren immer noch heterogene Gebilde aus über Jahre gewachsenen Systemen. Moderne Storage-Plattformen wie unsere VSP One kombinieren daher das Beste aus beiden Welten: Auf der einen Seite können Unternehmen eine Appliance nutzen, die Block, File und Object kombiniert und alle gängigen Speichertechnologien von traditionellen Festplatten bis zu modernem NVMe-Speicher bis weit in den Petabyte-Bereich skaliert. Auf der anderen Seite erlaubt unser Datenmanagement-Tool Hitachi Ops Center auch die Integration von Fremdsystemen und ermöglicht so ein Management des gesamten Storage im Unternehmen über eine Benutzeroberfläche.

Wenn wir damit an einem Punkt angelangt sind, an dem wir uns nur noch um ein System kümmern müssen, kommen zusätzlich die technischen Möglichkeiten der Speicherplattform zum Tragen, mehr Effizienz in das Datenmanagement zu bringen. Dazu zählen beispielsweise:

Konsolidierung: Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen und die Eliminierung redundanter Datenbestände können Speicherressourcen optimiert und die Datenverarbeitung effizienter gestaltet werden.

Deduplizierung eliminiert redundante Daten, indem sie nur einzigartige Daten speichert und mehrere Referenzen auf dieselben Daten erstellt. Dies hat signifikante Auswirkungen auf die Speichereffizienz und Nachhaltigkeit.

Datenlebenszyklusmanagement (DLM) stellt sicher, dass Daten nur so lange aufbewahrt werden, wie sie tatsächlich benötigt werden. Dies ist insbesondere im Kontext der DSGVO wichtig, die eine Minimierung der Datenspeicherung fordert.

Data-Tiering ist die Praxis, Daten basierend auf ihrer Zugriffsfrequenz und Bedeutung auf unterschiedliche Speicherarten zu verteilen. Häufig genutzte Daten werden auf schnellen, aber teureren Speicherlösungen wie SSDs gehalten, während selten genutzte Daten auf kostengünstigeren und energieeffizienteren Speichern wie HDDs oder Cloud-Speicher archiviert werden.

Datenkompression reduziert die Größe der gespeicherten Daten, indem sie redundante Informationen eliminiert und Daten effizienter codiert. Weniger Speicherplatz bedeutet nicht zuletzt auch weniger Energieverbrauch. Hitachi kann dadurch die Kapazität um das Vierfache erhöhen!

Je weniger Systeme im Einsatz sind, desto weniger Stellschrauben müssen gedreht werden, um die immer komplexeren Anforderungen an die Datenspeicherung abzudecken und gleichzeitig die Kosten im Griff und die Umwelt im Blick zu behalten. Zugegeben: Die Kosten für die Anschaffung eines modernen Enterprise-Storage-Systems gehen nicht selten in den sechsstelligen Bereich.

Aber mit modernen, verbrauchsbasierten Modellen können Unternehmen die Appliances auch mieten, zahlen dann nur den tatsächlich benötigten Speicher und haben deutlich weniger Konfigurations- und Administrationsaufwand. Und damit mehr Zeit, sich um die Optimierung ihrer Businessprozesse zu kümmern. Mir sind zahlreiche Unternehmen bekannt, die aufgrund schlechter Businessprozesse und -entscheidungen in wirtschaftliche Schwierigkeiten geraten sind – aber keines, das sich mit der Investition in Enterprise-Storage ins Aus katapultiert hat. Hinweise gern in den Kommentaren!

* Die Autorin: Petra-Maria Grohs, Geschäftsführerin Hitachi Vantara Deutschland.

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