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Data Hoarding: Das Problem mit dem Horten von Daten

Viele Unternehmen horten zwanghaft Daten und sind nicht bereit, sich von ihnen zu trennen. Ein verständlicher Impuls, denn sie wissen nicht, welche Daten künftig wichtig sein könnten. Da all diese Daten auch verwaltet werden müssen, fallen hohe Kosten an. Was lässt sich dagegen tun?

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Die Datenansammlung ist sowohl für große als auch kleine Firmen ein Problem. Vor nicht allzu langer Zeit war die Verwaltung von 500 Terabyte Daten nur für Fortune-500-Unternehmen relevant, Mittelständler hatten solche Massen einfach nicht. Das ist heute anders und solche großen Datenmengen sind nun auch für viele kleine und mittlere Unternehmen ein Problem. Ein Beispiel: Ein Kunde von StorageCraft speichert medizinische Bilder wie CT-Scans und Mammographien für mehrere Radiologie-Praxen. Vor kurzem wurde auf hochauflösende 3D-Mammographie umgestellt, wodurch der Speicherbedarf für jedes Bild von wenigen Gigabyte auf zehn Gigabyte stieg. In kurzer Zeit mussten ­Radiologiepraxen also lernen, wie man Daten verwaltet, die nicht einen Umfang von einigen Terabytes, sondern von Petabytes haben.

Lösungen, die noch vor fünf Jahren perfekt funktionierten, sind für derzeitige Anforderungen nicht mehr geeignet. In dieser „guten alten Zeit“ haben Unternehmen Daten einfach in ihre bestehende Speicher-infrastruktur übernommen. Aber wenn Daten mit 120 Prozent pro Jahr wachsen, ist das nicht mehr machbar. Denn dann muss entweder die gesamte Speicherinfrastruktur alle ein bis zwei Jahre ausgelagert oder es müssen unterschiedliche Speichersilos hinzugefügt werden, um dem Wachstum Rechnung zu tragen. Beide Optionen sind in Bezug auf Kosten, Komplexität, Zusammenhalt und Kontinuität meist keine gute Wahl.

Unternehmer müssen schnell herausfinden, welche Informationen für ihr Geschäft wichtig sind und welche vernachlässigt werden können. Sie müssen verstehen, welche Daten in die Cloud verschoben werden sollen, damit sie immer verfügbar sind, und welche Daten lokal gespeichert sind. Die Lösung für diese Herausforderung ist selbstorganisierende Speicherung, die Intelligenz und insbesondere maschinelles Lernen auf das Management von Informationen anwendet. In Echtzeitanalyse entscheidet das Speichersystem selbst über die optimale Platzierung der Daten und den bestmöglichen Schutz für jedes einzelne Informationselement innerhalb eines Datensatzes. Nur mittels solch einer selbstorganisierenden Speicherung können Unternehmen mit dem explosionsartigen Wachstum der Daten, das einen Umfang und eine Größe erreicht hat, die der Mensch nicht mehr effektiv bewältigen kann, Schritt halten.

Die Zukunft, in der maschinelle Lernalgorithmen den Inhalt von Daten durchleuchten und Beziehungen herstellen können, hat bereits begonnen. Auf diese Weise sind Unternehmen in der Lage, Daten im richtigen Kontext zu organisieren und sicherzustellen, dass Datensätze mit ähnlichem Kontext zusammengeführt werden. Das erleichtert die Verwaltung dieser Daten.

Um das wachsende Datenproblem anzugehen, sollte mit verdaulichen Happen begonnen werden. Unternehmen sollten mit einer Strategie beginnen, die über die Zeit an sich ändernde Umstände angepasst werden kann. Kleine Schritte helfen dabei, die richtige Technologie zu testen und auszuwählen. Unternehmen sind so in der Lage, schneller zu reagieren, wenn sich zum Beispiel Markt, Vorschriften und Richtlinien, die Art der Daten oder auch die Größe des Unternehmens ändern. Unternehmen sollten so flexibel und agil wie möglich bleiben. Deshalb lohnt es sich, sich für ein skalierbares System zu entscheiden. Und immerhin hat dieser Ansatz trotz aller Herausforderungen auch etwas Gutes, denn eine solche Lösung erfordert relativ geringe Investitionen und kann leicht umgesetzt werden.

Andy Zollo ist VP EMEA bei StorageCraft