Datenmüll vermeiden Strategien für ein nachhaltiges Datenmanagement

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Daten, die niemand nutzt, kosten: Ressourcen, Geld und Energie. Doch mit einem nachhaltigen Datenmanagement können Unternehmen den Datenmüll minimieren. Dabei helfen Cloud-Lösungen und ein Bewusstsein für den Lebenszyklus von Daten.

Daten sind nicht anspruchsvoll. Macht es da etwas, wenn sie in Hülle und Fülle auf den Speichermedien des Unternehmens lagern? In Zeiten von Energiekrise, Klimawandel und hohen CO₂-Emissionen kann das nur eine rhetorische Frage sein. Unternehmen tun deshalb gut daran, ihre Daten nicht verwahrlosen zu lassen, sondern sie gezielt zu managen und einzusetzen. Der wichtigste Schritt ist dabei, Stellung zu beziehen und genau hinzusehen, welche Daten wo und wie gespeichert werden. Ein Bewusstsein für den Data-Lifecycle ist längst überfällig.

Daten treiben Innovationen

Es gilt also, zwei Ziele zu erfüllen: Einerseits sollten Daten nicht als „digital waste“ unnötig Speicherkapazitäten verbrauchen. Andererseits müssen diejenigen Daten, die für das Geschäftsmodell vorrangig von Bedeutung sind, immer aktuell gehalten werden. Insbesondere in Branchen, in denen ihre Halbwertszeit durch rapiden technologischen Fortschritt gering ist, ist die Aktualität der zentralen Daten überlebenswichtig. Sind Unternehmensdaten doch die Treiber für Innovationen, wenn sich der Wettbewerb verändert und schnell auf Herausforderungen reagiert werden muss.

Der ökologische Fußabdruck von Daten ist nicht zu unterschätzen

Unternehmen sollten sich verdeutlichen, dass ihre Daten immer einen von drei Zuständen annehmen:

• Daten, die ruhen und auf festen Speichermedien lagern,

• Daten, die zwischen verschiedenen Systemen transferiert werden,

• Daten, die in Benutzung sind und in flüchtigen Speichern, etwa CPU-Cache oder RAM, vorliegen.

Vor allem die Daten der ersten Kategorie wachsen in atemberaubender Geschwindigkeit. Laut Statista werden im Jahr 2025 rund 181 Zettabyte Daten jährlich anfallen. Daten, die auf physischen Laufwerken lagern, verbrauchen jedoch nicht nur Platz. Sie beanspruchen Wartungsressourcen und Energie. Der dafür nötige Strom bedeutet bei dem aktuellen Energiemix in den Industrieländern hohe CO₂-Emissionen. Der ökologische Fußabdruck ist daher nicht zu unterschätzen. Erschwerend kommt hinzu, dass gemäß einer Studie von Seagate und IDC 68 Prozent dieser Daten gar nicht genutzt werden. Viele davon entstehen beispielsweise in Unternehmensprozessen oder werden für Big-Data-Anwendungen und KI-Prozesse vorgehalten. Manche von ihnen sind relevant, ein großer Teil aber nicht. Das eine vom anderen zu unterscheiden, ist die Ausgangsbasis für ein nachhaltiges Datenmanagement.

Mit drei Fragen zum sinnvollen Datenmanagement

Welche Daten brauchen wir? Welche sind obsolet? Welche Daten können für die spätere Nutzung auf einem ressourcenschonenden Cloud-Speicherplatz abgelegt werden? Diese drei Fragen stehen am Anfang einer sinnvollen Data-Lifecycle-Strategie. Die Folgen sind beträchtlich. Wenn nicht genutzte oder nicht mehr benötigte Daten aussortiert werden, löst sich ein großes Problem beim nachhaltigen Datenmanagement von selbst. Besser noch: Was man gar nicht erst speichert, verbraucht auch keine Ressourcen.

Hilfreich sind hierbei aktuelle Technologien, die besonders ressourcenschonend funktionieren. Zum Beispiel die Snapshot-Technologie, bei der notwendige Backups zügig und effizient erstellt werden. Dabei wird ein Snapshot als Abbild einer Datenquelle zu einem bestimmten Zeitpunkt binnen weniger Sekunden angefertigt. Weil diese Snapshots keine Datenblöcke des gesamten Volumens kopieren, sind sie sehr speichereffizient. Stattdessen werden nur die Veränderungen gespeichert. Um wichtige Daten von „digital waste“ zu unterscheiden, kommen auch immer häufiger KI-Routinen zum Einsatz. Sie kategorisieren die Daten im besten Fall vollautomatisch und individuell mit der passenden Strategie.

Welche Rolle spielt die Cloud?

Eine Nachhaltigkeitsstrategie lautet: Migration in die Cloud. Dafür sprechen verschiedene Gründe: On-Premises-Rechenzentren sind häufig nicht nachhaltig. Lokal vorgehaltene Daten verbrauchen daher im Verhältnis mehr Energie. Je entbehrlicher die Daten sind, umso gravierender sind die Folgen. Auf der anderen Seite sorgen Skalen-Effekte und die Green-IT-Ansätze der Hyperscaler für einen geringeren CO₂-Abdruck ihrer Rechenzentren.

Operativ verursachen lokal gespeicherte Daten hohe Kosten, die dann an anderer Stelle fehlen. Schrumpfende On-Premises-Rechenzentren mit weniger Infrastruktur verbrauchen weniger Strom und verursachen damit geringere Kosten. Außerdem ist der Kapitaleinsatz im Falle von Neuanschaffungen geringer.

Strategisch können lokale Datensilos die Innovationskraft des Unternehmens behindern. Vor allem das Fortschreiten der digitalen Transformation wird in vielen Unternehmen dadurch gebremst, dass wichtige Digitalisierungspfade, etwa zu Cloud Computing, digitalen Plattformen, Big Data und dem Internet der Dinge nicht beschritten werden. Die Hyperscaler liefern am schnellsten neue Innovationen. Gleichzeitig können die eigenen IT-Fachkräfte ihre Cloud-Kompetenz schulen, anstatt das Rechenzentrum aufzurüsten. Mit dem Wachstum und der beständigen Innovation in der Cloud sichert sich das Unternehmen die Zukunftsfähigkeit.

Cloud-Strategien für ein effektives Datenmanagement

Nicht alle Unternehmen sind gleich. Daher sollte eine Datenstrategie individuell auf die jeweiligen Anforderungen zugeschnitten sein. Eine hierfür erforderliche Data Fabric schließt dabei mehrere Cloud-Strategien ein: Ausgehend vom On-Premises-Rechenzentrum kann eine Hybridstrategie mit der Auslagerung von Backups oder weniger wichtigen Daten in die Cloud ein guter Anfang sein. Einen Schritt weiter geht die Migration in die Cloud, was die Möglichkeit eines Cloud-Native-Ansatzes umfasst.

Ideal sind Lösungen, die unterschiedliche Clouds sowie Services wie das Datenmanagement und die Optimierung der Bereitstellung innerhalb einer Oberfläche und auf derselben Technologiebasis abbilden. Die Datenspezialisten des Unternehmens sollen nicht den Eindruck haben, zwischen verschiedenen Systemen und Anwendungen hin- und herspringen zu müssen, sondern alles in einer verbundenen Umgebung vorzufinden. Mit dem Wechsel in die Cloud sollte auch sichergestellt werden, dass die genutzten Systeme im Hinblick auf das Wachstum des Unternehmens skalierbar sind.

Vorausschauendes Datenmanagement dank Cloud-Analytics

Im gleichen Umfang, wie die Migration in die Cloud fortschreitet, können eher ineffiziente Speichersilos nach und nach reduziert werden. Dass Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit im Einklang stehen, lässt sich übrigens bereits bei der Planung der eigenen Data-Lifecycle-Strategie berechnen. Mit Cloud-Analytics können Unternehmen den CO₂-Verbrauch einzelner Komponenten darstellen und gezielte Sparmaßnahmen einleiten. Business-Intelligence-Reporting sorgt dafür, dass die gesamte Cloud-Infrastruktur jederzeit transparent ist. Dadurch behält das Unternehmen die Kontrolle über seine Kosten und profitiert gleichzeitig von den Vorteilen eines bewussten Umgangs mit dem Lifecycle von Daten.

*Der Autor: Peter Wüst ist Vice President und General Manager Deutschland beim Cloud- und datenorientierten Software-Anbieter NetApp.

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