Datenwildwuchs Was ist Data Sprawl?

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Als Data Sprawl bezeichnet man das Ansammeln riesiger Mengen von Daten bei gleichzeitigem Verlust von Überblick und Kontrolle. Für das die Daten ansammelnde Unternehmen wird es zunehmend intransparenter, welche Daten vorhanden sind und wofür sie verwendet werden. Ein solcher Datenwildwuchs ist mit zahlreichen Risiken und Nachteilen verbunden. So können beispielsweise Geschäftsprozesse ineffizient oder gesetzliche Vorgaben verletzt werden.

Der englische Begriff data sprawl lässt sich mit „Datenwildwuchs“ ins Deutsche übersetzen. Ein solcher Wildwuchs tritt auf, wenn ein Unternehmen riesige Mengen von Daten ansammelt und den Überblick verliert, welche Daten überhaupt vorhanden sind und wofür sie eingesetzt werden.

Durch die Digitalisierung und die von modernen Anwendungen und digitalen Prozessen erzeugten immer größer werdende Datenmengen ist es zunehmend schwieriger und aufwendiger nachzuvollziehen, wo welche Daten gespeichert sind, wer Zugriff auf sie hat, welche Zusammenhänge und Einblicke die Daten beinhalten und für welche Prozesse, Services und Anwendungen sie verwendbar sind. Ohne effektive Datenmanagement- und Monitoringprozesse nimmt der Datenwildwuchs immer weiter zu.

Nachteile und Risiken durch Data Sprawl

Data Sprawl ist mit zahlreichen Risiken und Nachteilen verbunden:

• hohe Kosten durch ständig steigenden Speicherplatzbedarf,

• erhöhter Verwaltungsaufwand,

• schwieriger Zugang zu wichtigen oder geschäftskritischen Informationen,

• erschwerte Datenanalysen und Informationsgewinnung aus den Daten,

• schleichender Informations- und Know-how-Verlust,

• ineffiziente, langsame Geschäftsprozesse und Verschlechterung der Produktivität,

• schwierige datenbasierte Entscheidungsfindung,

• Gefahr der Verletzung der Datensicherheit oder des Datenschutzes zum Beispiel durch unberechtigte Datenzugriffe oder unerlaubte Datenverarbeitung und -speicherung,

• Nichteinhaltung von gesetzlichen Vorgaben oder Compliance-Richtlinien.

Mögliche Ursachen für Data Sprawl

Moderne Unternehmensanwendungen, Betriebssysteme, digitale Prozesse und mobile Apps produzieren, verarbeiten und speichern eine Vielzahl an Daten in verschiedenen Formaten. Sie sind an unterschiedlichen Orten und in unterschiedlichen Systemen gespeichert. Daten werden sowohl On-Premises auf eigenen Servern als auch von Cloud-basierten, weltweit verteilt arbeitenden Services und Systemen verarbeitet und vorgehalten. Auch auf den Arbeitsgeräten der Mitarbeiter wie auf PCs, Laptops, Smartphones oder Tablets fallen häufig umfangreiche Datenbestände an. Ohne ein umfassendes Datenmanagement können der Überblick schnell verloren gehen und der Datenwildwuchs immer weiter zunehmen.

Maßnahmen gegen Datenwildwuchs

Mit den richtigen Maßnahmen steuern Unternehmen der Entstehung von Datenwildwuchs entgegen und verhindern Data Sprawl. Es sind Richtlinien notwendig und durchzusetzen, die festlegen, welche Daten warum gesammelt werden, wo die Daten wie lange aufbewahrt werden und wer aus welchem Grund Zugriff auf sie hat. Für als kritisch klassifizierte Daten oder personenbezogene Daten sind besondere Vorgaben und Regelungen notwendig. Zudem muss unterbunden werden, dass Mitarbeiter auf ihren Arbeitsgeräten lokale Datenbestände aufbauen können. Dies lässt sich beispielsweise durch die Verwendung von Thin Clients ohne lokale Speichermöglichkeit oder von Anwendungen mit zentraler Datenhaltung verhindern.

Sämtliche Datenhaltungssysteme müssen überwacht, regelmäßig konsolidiert und die Daten kontinuierlich bereinigt werden. Eine doppelte Datenhaltung ist zu vermeiden. Irrelevante oder redundante Datensätze sollten gelöscht werden. Viele solcher Arbeiten lassen sich mit entsprechenden Tools automatisieren. Begleitende Maßnahmen sind Schulungen und die Sensibilisierung der Mitarbeiter für das Thema Datenwildwuchs.

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