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Unternehmen sammeln täglich Unmengen an Daten und erzeugen durch Speicherung, Verarbeitung und Analyse hohe CO2-Emissionen. Damit sind sie eine enorme Belastung für die Umwelt. Auch bei Nachhaltigkeitsmaßnahmen, die im Rahmen von Green-Engineering-Initiativen getroffen werden, besteht dieses Problem. Technologien für nachhaltigeres Arbeiten wie die „Three Ps“ (People, Profit, Planet) und die „Three Rs“ (Reduce, Reuse, Recycle) erzeugen aber auch wieder große Datenmengen, die wiederum lokal oder auf externen Servern gespeichert werden müssen. „Durch eine bewusste Lenkung des Datenstroms und die Implementierung von Maßnahmen für eine effizientere und nachhaltigere Green-Engineering-Strategie können Unternehmen nicht nur ihre ESG-Ziele erreichen, sondern auch einen Beitrag zur Reduzierung des CO2-Fußabdrucks und der Klimaziele leisten“, erklärt Thomas Kruse, Produktmanager Netzwerktechnik, Smart Home und Sicherheit bei reichelt elektronik.
Strategien zur Reduktion von Dark Data und Datenmüll
Ein bewusster Umgang mit Daten beinhaltet die Vermeidung von Datenmüll und die Minimierung von Dark Data. Durch fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können Unternehmen Daten effektiver verwalten. Die Implementierung von Data Mapping und Data Discovery-Techniken ermöglicht es, ungenutzte Datenquellen zu identifizieren und zu bewerten. Ein proaktives Datenmanagement, das klare Richtlinien für die Datenbewertung, -klassifizierung und -löschung umfasst, trägt dazu bei, die Datenqualität zu verbessern und die Umweltbelastung zu verringern.
Trotz ihrer negativen Auswirkungen auf die Datenqualität, Compliance und Speicherressourcen, werden Dark Data und Datenmüll oft übersehen. Dark Data sind Daten, die von Unternehmen gesammelt, gespeichert und verwaltet werden, aber nicht aktiv genutzt oder analysiert werden. Dark Data kann in verschiedenen Formen vorliegen, einschließlich unstrukturierter Daten in E-Mails, Dateien oder veralteten Systemen. Um Dark Data zu identifizieren, ist es entscheidend, Data Mapping und Data-Discovery-Techniken einzusetzen. Data Mapping ermöglicht eine klare Übersicht über die Datenflüsse im Unternehmen, während Data Discovery versteckte oder ungenutzte Datenquellen identifiziert.
Durch proaktives Datenmanagement können Unternehmen Dark Data von vornherein minimieren. Tools identifizieren, analysieren und kategorisieren automatisch Daten, wodurch Unternehmen schnell einen Überblick über ihre Datenlandschaft erhalten und potenzielle Dark-Data-Quellen aufdecken können. Um Datenmüll zu reduzieren, sollten Unternehmen ihren Datenbestand regelmäßig überprüfen und unnötige oder veraltete Daten löschen.
Bewusstseinsbildung für Datenmanagement und Nachhaltigkeit
Die Sensibilisierung und Aufklärung aller Beteiligten innerhalb und außerhalb des Unternehmens ist entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung nachhaltiger IT-Strategien. Schulungen, interne Kommunikation und Partnerschaften können dazu beitragen, ein gemeinsames Verständnis für die Bedeutung von Nachhaltigkeit in der digitalen Welt zu schaffen. Durch die Förderung einer Unternehmenskultur, die Wert auf verantwortungsvollen Umgang mit Ressourcen legt, können Unternehmen nicht nur ihre eigenen Nachhaltigkeitsziele erreichen, sondern auch einen positiven Beitrag zum globalen Umweltschutz leisten.
