Autonomes Daten-Management unter der Lupe

Umwelt und Belegschaft entlasten

4. November 2022, 12:00 Uhr | Ralf Baumann und Mark Nutt/am
LL2112 SP2 Digital Workspace
© Wolfgang Traub

Das Speichern redundanter, nicht mehr benötigter oder unbekannter Informationen kostet Unternehmen viel Geld, erschwert die Datennutzung und belastet die Umwelt. KI-gestützte Daten-Management-Lösungen verwalten Datensätze vollkommen selbstständig und löschen nicht mehr benötigte Informationen automatisch. Auf diese Weise können Unternehmen die oft unüberschaubaren Mengen an gespeicherten Unternehmensdaten und den damit verbundenen Stromverbrauch radikal reduzieren.

In den vergangenen 20 Jahren sind die weltweiten Datenmengen unaufhaltsam angewachsen. Und ein Ende dieser Entwicklung ist nicht absehbar: Die Analysten von IDC prognostizieren für die kommenden Jahre Steigerungsraten von durchschnittlich 23 Prozent pro Jahr.

Der Boom bei der Datenerfassung hat Unternehmen überall auf der Welt klare Vorteile gebracht. Früher konnten zum Beispiel Ladenbetreiber anhand von Kassenbons nur feststellen, dass ein Artikel zu einem bestimmten Preis über die Theke ging. Heute sind sie in der Lage, Kundendaten und Online-Aktivitäten zu verknüpfen und auf diese Weise individuelle Kundenprofile zu erstellen. Sie wissen also nicht nur, wer was wann gekauft hat, sondern auch, was sich die Kunden sonst noch angesehen haben und wie lange.

Mit Hilfe von datengestützten Lösungen lassen sich zudem genaue Vorhersagen über die Kaufgewohnheiten der Kunden treffen. Das hilft zum Beispiel Supermarktbetreibern, die richtigen Waren in den Regalen zu platzieren. Streaming-Anbieter kennen die Vorlieben ihrer Kunden und empfehlen ihnen entsprechende Musikstücke oder Filme. Und Ärzte erhalten auf Basis von Daten detaillierte Krankenakten, mit deren Hilfe sie genauere Diagnosen stellen können.     

Datenerfassung

Allerdings handelt es sich bei den schier endlosen Möglichkeiten der Datenerfassung um ein zweischneidiges Schwert. Denn Daten sind nur dann aussagekräftig, wenn sie genau, aktuell und vollständig sind. Sobald bestimmte Informationen fehlen, beschädigt oder anderweitig unbrauchbar sind, bricht das ganze System zusammen. Je mehr Daten jedoch erfasst werden, desto schwerer lassen sie sich verwalten.

Heutzutage ist es fast unmöglich, irgendetwas im Netz zu tun, ohne Daten zu erzeugen. Dadurch sind die Informationsmengen in den Unternehmen so stark angestiegen, dass sie ein menschliches Team kaum noch überwachen und managen kann. Das aber macht die datengestützte Entscheidungsfindung problematisch: Wie lässt sich eine verlässliche Diagnose stellen, wenn die Ergebnisse bestimmter Tests fehlen? Wie lässt sich der Verkehr schnell und sicher umleiten, wenn zu manchen Straßen keine Daten vorliegen?

Viele Firmen konzentrieren sich daher nur auf besonders wertvolle Daten und „parken“ alles andere in der Cloud. Untersuchungen von Veritas haben ergeben, dass lediglich 16 Prozent der Unternehmensinformationen als verwertbar gelten und auch tatsächlich in Benutzung sind. Bei dem Rest handelt es sich entweder um „ROT“-Daten (Redundant, Obsolete, Trivial) oder um sogenannte Dark Data, deren Inhalt den Verantwortlichen nicht bekannt ist.

Das Problem: Das Speichern dieser Masse an ungenutzten Daten kostet nicht nur Geld, da die Server dabei enorme Mengen an Strom verbrauchen. Es verursacht auch hohe Treibhausgasemissionen. Veritas hat errechnet, dass durch das Speichern von Dark Data allein in diesem Jahr rund 5,8 Millionen Tonnen CO2 in die Erdatmosphäre gelangen werden. Das entspricht im Schnitt dem CO2-Fußabdruck von 80 Ländern der weltweit.


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  2. Eindämmung der Datenflut

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