Nachhaltigkeit: Hipster, der eine Papierkugel schmeißt und die Füße hochgelegt hat

Dunkle Daten: Angst vor dem Datengau

Mehr als die Hälfte aller gespeicherten Daten wird nie wieder genutzt. Das Speichern dieser „Dark Data“ in den Rechenzentren treibt den Klimawandel voran. Das lässt sich ändern.

Datenmüll zerstört die Erde. Zumindest treiben ungenutzt gespeicherte Daten den CO2-Verbrauch in die Höhe. Allein im Jahr 2020 haben Firmen und ihre Angestellten mit ihrem Datenmüll weltweit 5,8 Millionen Tonnen an Kohlendioxid produziert und in die Atmosphäre gepumpt. 

Zu Müll werden Daten, wenn sie zwar gespeichert, aber nicht genutzt werden. Das betrifft laut US-Unternehmen Veritas Technologies 52 Prozent der täglich anfallenden Daten. Es kommt die Firmen billiger, diese Daten auf eigenen Servern oder in der Cloud zu horten, als sie auf ihren Sinn und Nutzen hin zu untersuchen. Von „Dark Data“ sprechen Experten: Dokumente, deren Wert und Inhalt für das Unternehmen unbekannt sind. Und die meist überflüssig und verzichtbar sind.

Der digitale Müll muss weg

„Dieser digitale Müll muss weg, sonst steuern wir auf einen Datengau zu“, sagt Veritas-Manager Eric Waltert. Bis 2025 soll sich das weltweite Datenvolumen verfünffachen. „Das effiziente Löschen von Dark Data könnte diese Entwicklung deutlich verlangsamen“, sagt Waltert. Doch so einfach ist das nicht. Die Zahl der Datenquellen steigt ständig, in die sich auftürmenden Datenberge mag sich kaum jemand eingraben. Warum auch, wenn dort nichts Wichtiges zu finden ist?

Nun ja. Die Unternehmen ahnen, dass sich mit Wissen gefüllte Minen in den Datenbergen verbergen. Und dieses Wissen sollte angezapft werden. Ihre Hoffnung setzen sie auf Data Analytics. Damit sind alle Prozesse, Werkzeuge und Techniken gemeint, die genutzt werden, um Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren. Sie erfüllen ihren Zweck, wenn Unternehmen so Trends erkennen und Probleme lösen können. Im Idealfall setzt Data Analytics nicht erst beim Auswerten, sondern bereits beim Sammeln und Speichern von Daten an. Spreu und Weizen werden so früh voneinander getrennt. 

Daten löschen? Oder Wissen aus ihnen saugen?

In den meisten Unternehmen ist der Einsatz von Data Analytics der übernächste Schritt: wünschenswert, aber aktuell noch nicht umsetzbar. Wer sich später nicht über voreiliges Löschen ärgern will, speichert potenziell wichtiges Wissen eben ein paar Jahre. Kostet ja fast nichts – wenn man die Auswirkungen aufs Klima geflissentlich ignoriert. 

Diese Ignoranz mag bequem sein, nötig ist sie nicht. Mit diesen drei Ansätzen lässt sich der Zuwachs an Dark Data kontrollieren – und drosseln: 

  1. Überblick über Datenquellen und -flüsse 
    Mithilfe von Data Mapping und Data Discovery verstehen Firmen ihre Datenflüsse besser. Sie gewinnen Überblick über ihre Bestände und wissen, wo Daten abgelegt sind, wer auf sie zugreifen darf und wie lange sie aufbewahrt werden. So werden zugleich auch Dark Data identifiziert. 
  2. Daten analysieren und managen 
    Per „Date Insight“ analysieren Firmen ihre Archive und Backups durch entsprechende Softwareprogramme. Das darauf aufbauende Datenmanagement sorgt für den Überblick über alle Datenquellen, ihre Speicher und die Backup-Infrastruktur. So lässt sich bestimmen, wo potenziell wertvolle Daten gespeichert werden – und wo sie gelöscht werden sollten.
  3. Datenbestand verkleinern und kontrollieren
    Indem Daten klassifiziert werden und Regeln für ihre Aufbewahrung eingeführt werden, lassen sich verzichtbare Informationen schnell aufspüren und löschen – das ist ein Eckpfeiler in jedem Dark-Data-Projekt. 

Richtig sinnvoll wird dieses Vorgehen gegen Dark Data, wenn es kombiniert wird mit Data Analytics. Es steigert die Wettbewerbsfähigkeit, wenn beim Durchstöbern der Datenhalden nutzbares Wissen generiert wird. Gut für die Erde, gut für die Umwelt und gut fürs Unternehmen. 

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