Archivierung und Datenmanagement gehören in vielen Unternehmen zu den Aufgaben, die im Hintergrund ablaufen und im Tagesgeschäft kaum Beachtung finden. Dabei können gerade hier schleichende Leistungsverluste und steigende Kosten ihren Ursprung haben oft lange Zeit unbemerkt. Grund genug, die Optimierung von Datenarchiven näher zu betrachten und dabei insbesondere sogenannte Dark Data in den Blick zu nehmen.
Warum ist Datenarchivierung überhaupt wichtig?
Die Archivierung erfüllt in Unternehmen mehrere zentrale Aufgaben:
- Compliance: Sie gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher und branchenspezifischer Aufbewahrungspflichten.
- Kosteneffizienz: Sie verlagert selten genutzte Daten auf kostengünstigere Speichermedien.
- Performance: Sie entlastet operative Systeme durch die Auslagerung älterer Daten und verbessert so deren Leistungsfähigkeit.
- Risikominimierung: Sie schützt Daten vor versehentlichem Löschen und Beschädigung.
In dieser Woche widmen wir uns den beiden mittleren Aspekten: Kosteneffizienz und Performance.
Was sind Dark Data?
IBM zufolge handelt es sich bei Dark Data um Informationen, die Unternehmen ansammeln, jedoch häufig weder für Analysen noch für Entscheidungen nutzen. Dieser Datenbestand ist bereits beträchtlich und wächst weiter. Insbesondere mit dem Einzug künstlicher Intelligenz setzt sich zunehmend die Auffassung durch, möglichst viele Daten aufzubewahren, für den Fall, dass sie zu einem späteren Zeitpunkt wertvoll werden.
So entsteht ein stetig wachsender Bestand an Informationen, über die Unternehmen den Überblick verloren haben oder deren Existenz ihnen womöglich nie bewusst war. Untersuchungen von Forbes zufolge haben 94 Prozent der Unternehmen Schwierigkeiten im Umgang mit unstrukturierten Daten und verfügen über Datenbestände außerhalb ihrer regulären Speicherstrukturen.
Problematisch ist dabei weniger die Aufbewahrung an sich. Die Schwierigkeiten beginnen vielmehr dort, wo Daten außerhalb etablierter Formate oder Kategorien liegen und dadurch aus dem Blick geraten. Auch im Zusammenhang mit der zuvor beschriebenen KI Nutzung kann dies Folgen haben: KI Systeme greifen unter Umständen auf Informationsbestände zurück, die weder als Lernmaterial noch als Grundlage für ihre Antworten und ihr Verhalten vorgesehen waren.
Hinzu kommt, dass Dark Data rasant anwachsen, und das in einer Zeit, in der die Kosten der Datenspeicherung Unternehmen weltweit zunehmend beschäftigen. Gerade wenn das Datenvolumen außer Kontrolle zu geraten droht, ist es entscheidend zu wissen, welche Informationen sich bedenkenlos löschen oder zumindest auf möglichst kostengünstige Speicherlösungen auslagern lassen.
Wie können Archive helfen?
Durch eine strukturierte Archivierung lassen sich bislang unerschlossene Datenbestände erfassen und einordnen, und damit aus dem Bereich der Dark Data herausführen. Archive können so mehrere häufige Probleme gezielt entschärfen:
- Überlange Aufbewahrung: Compliance Vorgaben verlangen, bestimmte Daten für einen festgelegten Zeitraum vorzuhalten. Ein gut strukturiertes Archiv macht zugleich nachvollziehbar, wann diese Frist abgelaufen ist und die Daten gelöscht werden dürfen.
- ROT-Daten: Redundante, veraltete oder belanglose Daten im Englischen „redundant, obsolete or trivial“ lassen sich reduzieren. Insbesondere redundante Bestände können moderne Archive durch intelligente Deduplizierung minimieren.
- Data Governance: Klare Archivstrukturen helfen zu verhindern, dass Daten aus dem Blick geraten und dadurch unbrauchbar werden.
- Transparenz über den Datenbestand: Eine nachvollziehbare Archivstruktur, idealerweise ergänzt durch leistungsfähige Suchfunktionen, schafft Klarheit darüber, welche Informationen wo und zu welchem Zweck gespeichert werden.
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