11.05.2023 – Kategorie: Digitalisierung

Speicherressourcen: Durch intelligentes Datenmanagement den Verbrauch reduzieren

Um geheimnisvolle Orte ranken sich Mythen. Doch Unternehmen, die kein Loch Ness aus ihren Datenspeichern formen wollen, müssen sich mit unstrukturierten Daten beschäftigen. Durch software-gestützte Analysen können diese gefunden, verstanden und bereinigt werden: das reduziert Sicherheitsrisiken und verhindert Ressourcenverbrauch und Daten-Sümpfe.

Speicherressourcen optimieren: Die Prominenzen unter den Datenverlust-Skandalen haben auch dieses Jahr wieder gezeigt, wenn unternehmensinterne Daten in der Öffentlichkeit kursieren, geraten selbst DAX-Konzerne in monatelange Erklärungsnot. Dann müssen IT-Verantwortliche erklären, wieso Informationen zur psychischen Gesundheit von Arbeitnehmern ungeschützt auf Unternehmensservern liegen oder alte Verträge, Zahlungs- und Kontaktdaten nicht vorschriftsmäßig gelöscht worden sind.

Speicherressourcen sicher optimieren

Unstrukturierte Daten sind heute bei den meisten Sicherheitsverletzungen das Diebesgut Nummer eins. Gelingt es Angreifern, die Schutzwälle der IT-Systeme zu durchbrechen, haben sie meist einen umfassenden Zugriff auf diese sensiblen Daten, die über Cloud, On-Premises und andere Systeme verstreut sind. Solche Datenverluste können Unternehmen nicht als Kavaliersdelikt abhaken: ca. 1,2 Milliarden Euro Strafzahlungen brummte die EU-Datenschutzbehörde 2021 Unternehmen für DSGVO-Verstöße auf. Dazu kommen sehr hohe finanzielle Belastungen durch die Aufklärung, Bereinigung und Forensik der Schäden sowie öffentlichen Reputationsverluste und Schadensersatzansprüche.

Das Ungeheuer in den Untiefen der Datenträger

Die Altlasten in den Speichersystemen reichen oft Jahrzehnte zurück und umfassen Terabyte an Daten – in vielen Unternehmen machen sie bis zu 80 Prozent des Datenbestandes aus. Dark Data, die Großteils aus ROT-Daten (redundant, obsolet, trivial) bestehen, sind unstrukturiert und höchstkritisch hinsichtlich der DSGVO, Persönlichkeitsschutz und geschäftssensibler Informationen. Sie fallen oft als Nebenprodukte in Arbeitsprozessen an und wachsen mit hoher Geschwindigkeit – von der Umsatz- und Passwortliste, über den PDF-Lebenslauf, zu Ausweis-Fotos oder dienstlichen Chatverläufen. Die Formate sind dabei unterschiedlich und liegen als Kopien oft mehrfach vor. Auch die Datenstandorte wechseln und die Vorschriften ändern sich. All das macht das Auffinden und Kategorisieren von Daten äußerst kompliziert und fehleranfällig.

Der Schlüssel zur Analyse und Identifikation von Dark Data liegt daher in der Data Management Software. Sie scannt im ersten Schritt alle Unternehmensdaten und kategorisiert diese mittels Klassifizierungen und syntaktischen Funktionen. Anschließend können die Daten im Software-Cockpit eingesehen, bearbeitet und an sicheren Orten gespeichert oder gelöscht werden. Diese transparente Metaanalyse ermöglicht gesetzeskonforme Data Governance und ein effizientes Data Lifecycle Management, um Daten über ihren Lebenszyklus hinweg effizient und sicher zu verwalten.

Die Löschung überflüssiger Daten kann durch die Aufstellung regelbasierter Prozesse automatisiert werden. Auch tägliche Reports, die die Nutzerzugriffe und vorgenommene Änderungen protokollieren, reduzieren unbekannte Risiken, falls doch einmal Datenverluste verwaltet werden müssen. Die Bereinigung der Datenbestände kann dank nutzerfreundlicher Software-Lösungen von geschulten Mitarbeitern der Fachabteilungen übernommen werden – das entlastet die IT-Abteilung.

„Big Data, Big Waste?“ – lieber bares Geld und Speicherressourcen sparen

Speicherressourcen wie Server, Datenspeicher und ihre Kühlung sind die Top 3 der Stromverbraucher in der IT und ihr Bedarf wächst seit Jahren stetig an, wie eine Bitkom-Studie aus 2022 wieder bestätigte. Wenn ROT-Daten im Rahmen der Datenbereinigung kontinuierlich gelöscht werden, sinkt der Speicherplatzbedarf von Unternehmen schnell sehr deutlich. In der Konsequenz reduziert sich der Ressourcenbedarf, der zum Aufbau und Betrieb der Infrastruktur erforderlich ist. Eine überdimensionale Aufblähung der Server- und Storage-Kapazitäten wird effektiv verhindert.

Auch bei der Verlagerung von Unternehmensdaten in die Cloud sollte die Datenreduktion von Beginn an auf der Prioritätenliste stehen. Die selektive Migration von Datenbeständen, ermöglicht es, prioritätsbezogen vorzugehen und die Cloud nicht mit ROT-Daten zuzumüllen. Das ist in der Realität noch zu selten anzutreffen und erklärt, wieso 38 Prozent aller Cloud-Migrationen mehr als drei Monate hinter dem Zeitplan und 75 Prozent über den veranschlagten Kosten liegen.

Ein effizientes, transparentes Data Management reduziert die Umweltbelastung und kann als konkret nachweisbare Maßnahme in ESG-Reportings gelistet werden. Eine Aufgabe, die immer mehr Unternehmen betrifft. Ab 2023 müssen EU-weit 49.000 Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern Nachhaltigkeitsberichte veröffentlichen. Das setzt eine genaue Kenntnis der CO2-Bilanz eines Unternehmens über die Wertschöpfungskette voraus und dazu gehört selbstverständlich auch die IT-Infrastruktur. Einsparungen bei Storage- oder Cloud-Kapazitäten spielten in den letzten Jahren eine eher untergeordnete Rolle, doch mit den stark steigenden Energie- und CO2-Kompensationspreisen wird ihr Potenzial finanziell immer interessanter.

Eine Bereinigung auf die 15 bis 20 Prozent geschäftsnotwendigen Daten kann bei größeren Unternehmen schnell Einsparungskosten im sechsstelligen Bereich verursachen. Hinzu kommen sinkende Aufwendungen für die interne Administration. Dadurch freiwerdende IT-Experten können so für andere, wertschöpfende Aktivitäten eingesetzt werden.

Transparenz in der Administration und Regelbasis

Mit bereinigten Beständen und Speicherressourcen kann das unstrukturierte Daten-Ungeheuer schnell in ein zahmes Haustier transformiert werden. Denn der transparente Überblick macht es möglich, Compliance und Security-Vorgaben sicher einhalten zu können, die sich aus der DSGVO und dem IT-Sicherheitsgesetz ergeben.

Wer seine Daten kennt, kann Anfragen von Verbrauchern mit angemessenem Zeit- und Bearbeitungsaufwand (Art. 12 DSGVO) durchführen. Auch die Erstellung von Löschkonzepten (Art. 24 DSGVO, Rechenschaftspflichten aus Art. 5 und Art. 24) und die DSGVO-konforme Handhabung sind nur möglich, wenn Daten kontinuierlich sauber strukturiert und schlank gehalten werden.