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Datenmüll

Datenmüll entsteht durch die wachsende Nutzung digitaler Kommunikationsmittel. Denn so kommt es zu einer sprunghaften Zunhame an veralteter Daten. So entstehen in Unternhemen Nutz- oder Wertlose Daten, sie wissen also nicht genau, welche Daten vorhanden sind. Die Bereinigung ist jedoch eine Kostenfrage und organisatorisch aufwändig.

Ursachen

Zu den Ursachen gehören verschiedene Bereiche. Zum einen spielen Die aufbewahrungsfristen dort mit rein. Durch Gesetze und Regeln, sind Unternehmen teilweise dazu verpflichtet Dateien/Dokumente über mehrere Jahre aufzubewahren.
Der andere Punkt sind Vorversionen. Diese werden zum Beispiel bei Planungen, Organisationen und Durchführungen von Projekten erstellt. Diese werden dann meist über E-Mail weiter verteilt und so entsteht eine redundante Speicherung auf zahlreichen Datenträgern. Der Großteil davon, ist dann Datenmüll.

Auswirkungen

Viele mögen es vielleicht nicht vermuten, oder sind sich dessen nicht bewusst. Datenmüll hat jedoch enorme Auswirkungen auf die Umwelt. Besonders die Unternehmen scheinen einen Großen Einfluss zu nehmen. Laut einer Statistik von Veritas haben wir in Deutschland den weltweit größten prozentualen Anteil von Dark Data (Datenmüll) in Unternehmen. Hier soll insgesamt ein Anteil von 66% Dark Data existieren. Nennenswerte 52% dieser Daten sind entweder nutzlos, oder der Wert ist nicht bekannt. Deswegen müssen gerade die Unternehmen einen Beitrag zur Reduzierung leisten, allein der Umwelt zuliebe.
Um allerdings eine fundierte Bewertung zu schreiben, müssen besonders zwei Aspekte betrachtet werden. Das Datenvolumen und daraus resultierende CO2-Ausstoß.

Diagramm

Diese Statistik befasst sich mit Volumen der jährlich generierten/replizierten digitalen Datenmenge weltweit in den Jahren 2012 und 2020 und einer Prognose für 2025.
Es handelt sich um ein Säulendiagramm, in dem auf der x-Achse die Jahre angegeben sind und auf der y-Achse das Datenvolumen in Zettabyte. Während das Volumen 2012 noch bei 6,5 ZB war, stiegt es bis 2020 auf 64,2 ZB an. Das ist ein fast 10facher Anstieg. Prognostiziert sind hier bis 2025 181 ZB, doch es gibt Schwankungen, die bis 175 ZB gehen. Generell wäre das jedoch ein weiterer Anstieg um das Dreifache in nur fünf Jahren. Die Tendenz für die Zukunft, bei gleichbleibendem Verhalten ist weiterhin stark steigend.

Nach dieser Betrachtung folgt nun der damit zusammenhängende CO2-Ausstoß.
Beispielhaft dazu, ist ein Diagramm mit den jährlichen Treibhausgasemissionen von Online-Speichern. Es wurden drei verschiedene Rechenzentren verglichen, welche auf der y-Achse dargestellt sind. Die x-Achse zeigt die jährlichen Treibhausgasemissionen in Kilogramm CO2-Äquivalenten18 pro Terabyte Speicherkapazität. Erkennbar ist, dass die Emissionen zwischen 105 und 153 in Kilogramm CO2-Äquivalenten pro Terabyte Speicherkapazität liegen.

Diagramm

Die Dateien werden in den Rechenzentren gespeichert und verbrauchen dort Speicherplatz. Damit die Dateien abruchbar sind muss der im Rechenzentrum erzeugte Datenstrom durch Telekommunikationsnetze geleitet werden. Das führt ebenfalls zu einem Energieverbauch, der sich auf den CO2-Austoß auswirkt.

Die Folgen:
Im Jahr 2020 haben Unternehmen 5,8 Millionen Tonnen CO2 ausgestoßen. Um dies wieder abzubauen wird eine Waldfläche von einer Größe entsprechend 500 mal Manhatten benötigt. Weiterhin haben „Die 50.000 deutschen Rechenzentren [...] 2018 etwa 14 Terawattstunden Strom verbraucht, das ist mehr als Berlin in einem Jahr - Tendenz stark steigend. [Als Resultat]: würden wir die nutzlosen Daten nicht speichern, bräuchten wir in Deutschland etwa 25.000 Rechenzentren weniger - und wir könnten gut die Hälfte des Jahresstrombedarfs von Berlin einsparen.“

Sparmaßnahmen

Einleitung

Beschreibung

Ziel des Prozesses

Es gibt drei große Ziele, die das Projekt erfüllen soll. Diese lauten:

  • Kosteneinsparung durch die Reduzierung des Datenmülls
  • sichere und nachhaltige Datenmüllentsorgung
  • Transparenz über Datenmüllvolumina erzeugen

Wann ist der Prozess sinvoll?

Es gibt zahlreiche Faktoren, die in die Entscheidung einbezogen werden, diese sind:

  • starkes Wachstum des Datenbestandes mit hohen Investitionen in Datenspeicher- und Datensicherungssystemen (hohe Geldausgaben)
  • hoher Zeitverlust durch das Löschen und Lesen von irrelevanten E-Mails
  • aufbewahrte E-Mails Bestände sind zu hoch
  • Dateien werden redundant und mehrfach gespeichert
  • großer Anteil aus zu groß ausgelegten Compliance-Anforderungen
  • keine fachgerechte Entsorgung
  • wichtige Dateien lassen sich nicht mehr lokalisieren
  • für verschiedene Anwenderdaten (E-Mails, Projekte) existieren durchschnittlich mindestens 60% Datenmüll auf verschiedenen Speichermedien
  • kein Datenmüll-Reporting
  • keine Rolle eines Datenmüllmanagers
  • kein Bewusstsein für Datenmüll in Unternehmen
Es müssen nicht alle Faktoren erfüllt sein, um dieses Projekt umzusetzen.

1. Phase Projektinitialisierung

In dieser ersten Phase geht es darum, inhaltliche, sowie organisatorische Vorraussetzungen abzustimmen. Zu diesen zählen:

  • Zielsetzung und Auftrag des Projekts
  • projektstakeholder
  • projektlenkausschuss
  • Projektleitung und Projektteammitglieder
  • anzusprechnede Experten und Meinungsbildner
  • ggf. Projekt-Office (Räume)
  • Beschreibung der Rollen für die gesamte Projektorganisation
  • Projektplanung
    • Aktivitätenplanung
    • Kapazität und Ressourcenplanung
    • Zeitplanung
    • Meilensteine
  • Welche Prozesse sollen analysiert werden? (Projektprozesse, Archivierungsprozesse)
  • Welche IT-Anwendungsprozesse sollen analysiert werden? (E-Mail, Voicemail)
  • Wie tief sollen die Prozesse analysiert werden?
  • Wie sollen Datenmüllmanagementprozesse deifniert werden?
  • Abstimmungen, ZUständigkeiten, Ansprechpartner für Teilprozesse
  • Festlegung der Rollen
  • Festlegung der Tools
    • Projektmanagemnt
    • Darstellung des Ist und Soll Datenmüllmanagementprozesse
    • Beschreibung der Rollen, Ziele und Kennzahlen
Die Ziele der ersten Phase sind:
  • Endgültige projektorganisation und Planung
  • Projektteam steht fest
  • Projhekt-Awareness wurde erzeugt
  • konkreter projektumfang wurde definiert (Prozesse, Anwendungssysteme)
  • ggf. Räume wurden geklärt
  • Ressourcen
  • -> formaler Projektstart