2024 – das Jahr, in dem wir uns auf weniger konzentrieren müssen

Mit jedem neuen Jahr erhalten wir alle Vorhersagen für mehr von etwas. Im Jahr 2024 wird es mehr KI, mehr Cloud, mehr Cyberangriffe und mehr Nutzung dieser oder jener Technologie geben. Mehr, mehr, mehr ... Wie wäre es, wenn wir uns nächstes Jahr auf weniger konzentrieren?

Billige Rechenleistung und Speicher, die zunehmende Einführung von Hybrid-Clouds und das exponentielle Wachstum von KI führen dazu, dass die Datenmengen gefährlich außer Kontrolle geraten. In mehr als der Hälfte aller Unternehmen wächst das Datenvolumen bereits um durchschnittlich 50 Prozent pro Jahr und die Infrastruktur der meisten Organisationen ist mit Daten vollgestopft, deren Inhalte im Schnitt zu 70 Prozent völlig unbekannt sind.

All diese Daten erfordern Strom, und KI braucht noch mehr Strom; ChatGPT verbraucht beispielsweise bis zu zehnmal mehr als eine Standard-Datensuche, dennoch hat sich die Rechenzentrumseffizienz (PUE) im Zuge der gestiegenen Arbeitsbelastung nicht verbessert. Wir wissen, dass wir in einer Zeit des Klimanotstands leben, und dennoch gibt es keine konzertierten Anstrengungen von Unternehmen oder der IT-Branche, um diese Datenmengen zu reduzieren. Effizienz und Management allein lösen nicht das Problem, dass wir einfach zu viel von allem zu lange speichern. Wenn Daten auf Papier wären, wären wir unter einem riesigen Teil davon begraben, aber sie sind außer Sichtweite und außerhalb unseres Bewusstseins.

Unternehmen müssen das Jahr mit dem Vorsatz beginnen, eine Datendiät einzuhalten, Fett zu reduzieren und die Vorschriften einzuhalten. Ihre ersten beiden Aktionen sollten sein:

Konsolidieren Sie ihre Daten auf einer gemeinsamen Plattform, anstatt Dutzende oder sogar Hunderte separater Silos zu betreiben. Dort können diese Daten durch Standardtechniken wie Deduplizierung und Komprimierung weiter reduziert werden. Dadurch sind Reduktionsraten von 96 Prozent möglich.

Nutzen Sie KI, um Daten nach Inhalt und Wert für das Unternehmen zu indizieren und zu klassifizieren. Alles, was wertlos ist, kann gelöscht werden.

Obwohl sie energieintensiv ist, erweist sich KI als erhebliche Hilfe bei der Klärung des Inhalts und Werts von Daten und ermöglicht so die automatische Identifizierung veralteter, verwaister und redundanter Daten, die sofort gelöscht werden können.

Die Infrastruktur der meisten Unternehmen ist mit Daten vollgestopft, wobei sie im Durchschnitt nicht einmal 70 Prozent des Inhalts kennen. In diesen unstrukturierten dunklen Daten finden sich Katzenvideos ebenso wie die Speisekarte der letzten Weihnachtsfeier, veraltete Kopien von Datenbanken, Forschungsergebnisse, alles vermischt mit Daten, die für regulatorische und kommerzielle Zwecke aufbewahrt werden müssen. Um den modernen Energieherausforderungen gerecht zu werden und gleichzeitig weiterhin Daten zu sammeln, müssen sich Unternehmen auf die Indizierung, Klassifizierung und ein lebenszykluszentriertes Datenmanagement konzentrieren.

Diese Daten müssen bereinigt werden, und zwar nicht nur, um das Risiko eines Rechtsstreits zu verringern. Wer Datenmüll aufräumt und entsorgt, kann seine KI mit hochwertigen Inhalten füttern und Platz für neue Daten schaffen. Dazu müssen die Daten nach ihrem Inhalt und Wert für das Unternehmen erschlossen und klassifiziert werden. Auch hier spielt die KI eine Schlüsselrolle, um die Inhalte im Tempo sehr genau einzuordnen.

Unternehmen sollten ihre Daten auf einer gemeinsamen Plattform konsolidieren, anstatt weiterhin Dutzende oder gar Hunderte separate Silos zu betreiben. Dort können diese Daten durch Standardtechniken wie Deduplizierung und Komprimierung weiter reduziert werden. Im Alltag sind Reduktionsraten von 96 Prozent möglich.

2024 sollte das Jahr sein, in dem wir am Ende nicht mehr haben, sondern die Verantwortung übernehmen, das Jahresende mit weniger zu erreichen. Viel weniger:

Indizieren Sie die Daten und ermöglichen Sie die Berichterstellung, um eine genaue Kuratierung zu ermöglichen und Entscheidungen zu ermöglichen. Alles, was wertlos ist, kann gelöscht werden. Veraltete Daten, Duplikate von Systemen, Waisen, veraltete Testsysteme. Verabschieden Sie sich von Dingen, die Sie wirklich nicht brauchen.

Reduzieren Sie das Datenvolumen mithilfe von Technologie. Deduplizieren und komprimieren Sie Daten, um redundante Kopien zu eliminieren und/oder bestimmte Strukturen aufzulockern, indem Sie Originaldaten automatisch durch eine dünne Version ersetzen. Die Datenmenge kann je nach Art um bis zu 97 % reduziert werden. Im neuen Jahr werde ich dünn.

Klassifizieren Sie diese Daten; Damit Dateneigentümer die richtigen Entscheidungen treffen können, müssen Art, Inhalt und Wert der Daten glasklar sein. Klassifizierung gemäß Ihrer Richtlinie zu relevanten Datensätzen. Dies ermöglicht vertretbare Löschentscheidungen, d. h. Entscheidungen, die Sie treffen müssen, dies aber aufgrund mangelnder Dateninformationen nicht tun konnten. Sie behalten nur das, was Sie für den vorgeschriebenen Zeitraum aufbewahren müssen, und löschen es dann automatisch. Dadurch werden Ihre Datenberge reduziert, Sie erhalten außerdem umfassende Informationen, wenn Sie ein Cyber-Ereignis erleben und wissen müssen, was kompromittiert, verschlüsselt oder gestohlen wurde. KI und maschinelles Lernen können tatsächlich dazu genutzt werden, komplexe Probleme zu entschärfen, indem ihre LLMs auf soliden Daten basieren.

Was jeder Einzelne tun kann

Jeder Benutzer kann außerdem dazu beitragen, den Gesamtstromverbrauch zu senken und das Datenwachstum zu verlangsamen. Denn jeder kann seine Daten in der Cloud durchsuchen und Unbrauchbares löschen. Dabei kann es sich um X-Falz-Versionen desselben Fotos mit einer etwas anderen Perspektive handeln. Oder Videos, die Sie einmal lustig fanden und seitdem nicht mehr angeschaut haben. Vielleicht dieses Katzenvideo. Jedes Bit, das wir durch die Reduzierung unserer gespeicherten Daten einsparen können, wird den Energieverbrauch senken. Beginnen wir also mit dem Aufräumen.

Technologische Innovationen wie KI sollten auch als Instrument zur Optimierung von On-Premise- und Cloud-Speichern durch ein besseres Verständnis der darin gehosteten Daten betrachtet werden. Bei direkter Integration in eine Datenmanagementlösung kann KI die Menge der gespeicherten Daten und damit den Energieverbrauch reduzieren.