Intelligentes Datenmanagement: Risiken und Effizienz im Griff

Streng nach Vorschrift

Das Thema Compliance ist einer der größten Fallstricke für Unternehmen, wenn es um die Verwaltung ihrer Daten geht. Vorgaben wie die DSGVO, DORA und NIS2 erfordern strenge Unternehmensregeln für den Umgang mit Daten sowie die Umsetzung von Best Practices für Datenschutz und Cybersicherheit. Um den Vorschriften zu genügen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie sensible Daten nur unter vollständiger Einhaltung der einschlägigen Bestimmungen aufbewahren, abrufen und verarbeiten. Eine Aufgabe, die viel Zeit und Geld kosten kann.

Noch komplexer wird dieses Unterfangen, weil gerade unstrukturierte Daten oft personenbezogene Informationen und andere schützenswerte Inhalte enthalten, diese sich aber schwer auffinden lassen. Ohne strenge Zugriffskontrollen und Aufbewahrungsrichtlinien riskieren Firmen Datenschutzverletzungen und die damit einhergehenden Strafen. Zudem müssen sie auf Auskunftsersuchen vorbereitet sein. Beispielsweise kann es sein, dass sie Datenzugriffsanfragen gemäß der DSGVO erhalten, die sie dazu verpflichten, personenbezogene Daten auf Anfrage abzurufen und zu löschen.

Ein gut durchdachter Ansatz zum Data Lifecycle Management ist deshalb von entscheidender Bedeutung. Manche Vorschriften geben zum Beispiel vor, wie lange bestimmte Datentypen aufbewahrt werden müssen und wann sie zu löschen sind. Dies ist besonders in stärker regulierten Branchen relevant. Viele Unternehmen bewahren vorsichtshalber standardmäßig alles für unbestimmte Zeit auf, sogar wenn es keine besonderen Erfordernisse dafür gibt. Doch auch das birgt potenzielle Probleme. Denn wer seine Altdaten nicht archiviert oder löscht, erzeugt zusätzliche Kosten für Speicherinfrastrukturen, Backup-Lösungen und Sicherheitsmaßnahmen, um die ständig wachsenden Datenbestände zu schützen.

Mit einer gut strukturierten Datenarchivierungs- und Datenspeicherungsstrategie können Unternehmen dagegen Kosten sparen und gleichzeitig ihr Risiko für Sicherheitsverstöße vermindern – und sind besser aufgestellt, um ihre Compliance auch ohne unnötigen Aufwand zu gewährleisten.

Die Datenspeicherung optimieren

In der Praxis kann ein Governance-Framework helfen, automatisierte Datenlebenszyklus-Richtlinien umzusetzen, die sicherstellen, dass Daten je nach Anforderung entweder abrufbar gespeichert, kostengünstig archiviert oder gänzlich gelöscht werden. Regelmäßige Audits, Metadatenanalysen und Echtzeitinformationen zur Dateneigentümerschaft und zu Zugriffsmustern unterstützen die Compliance-Maßnahmen zusätzlich. Diese Einblicke erlauben es Unternehmen auch, ihre Effizienz- und Kostenoptimierungsziele zu erreichen.

„In Unternehmen fallen große Mengen unstrukturierter Daten an. Die darin enthaltenen Informationen sind wertvoll, enthalten aber oft sensible Daten, die Compliance-Anforderungen unterliegen. Um aus ihren unstrukturierten Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig geschäftliche Risiken zu minimieren, brauchen Unternehmen eine effiziente und langfristige Strategie für das Datenmanagement.“

Sascha Hempe, Datadobi

Nicht wenige Unternehmen schieben die Datenoptimierung aber auf die lange Bank. Entweder, weil sie nur einen mangelnden Überblick über ihre Datenlandschaft haben oder weil ihnen die passende Strategie und die richtigen Instrumente fehlen, um das Datenmanagement effektiv anzugehen. Stattdessen versuchen sie das steigende Datenaufkommen zu bewältigen, indem sie ihre Speicherinfrastruktur immer weiter ausbauen. Und zwar, ohne zu prüfen, ob die aufbewahrten Daten tatsächlich noch einen geschäftlichen Nutzen haben. Eine stetige Speicherplatzerweiterung ist aber keine dauerhafte Lösung: Sie ist teuer, ineffizient und birgt erhebliche Sicherheitsrisiken. Darüber hinaus häufen sich riesige Mengen redundanter, veralteter oder unbedeutender Daten (Redundant, Obsolete, Trivial, kurz ROT) an.

Um der Datenflut Herr zu werden, sollten ROT-Daten grundsätzlich in kostengünstigere Archivspeicher verschoben oder sogar ganz gelöscht werden. Hochwertige Daten, auf die häufig zugegriffen wird, sind in leistungsoptimierten Speichersystemen am besten aufgehoben. Mit modernen Datenmanagementlösungen können Unternehmen diese Prozesse nicht nur automatisieren, sondern auch wertvolle Einblicke zu ihren Datennutzungsmustern gewinnen. Diese helfen bei der Unterscheidung zwischen unternehmenskritischen Informationen und Inhalten, die sich bedenkenlos archivieren oder löschen lassen.

Mit einem solchen Ansatz sinken nicht nur die Speicherkosten, sondern auch der Verwaltungsaufwand. Gleichzeitig wird der Zugriff auf wichtige Daten optimiert und sichergestellt, dass die Daten einfach abrufbar, korrekt und für ihren Zweck geeignet sind. Ein weiterer Vorteil dieser proaktiven Datenmanagementstrategie: Sie reduziert die Gesamtmenge der Unternehmensdaten, die dem Risiko von Sicherheitsverstößen oder Ransomware-Angriffen ausgesetzt sind.

Daten für KI fit machen

Schließlich bringen fragmentierte und schlecht verwaltete Datenumgebungen nicht nur finanzielle Konsequenzen und Compliance-Fragen mit sich. Sie können auch die Produktivität und Innovationskraft eines Unternehmens beeinträchtigen. Ein Beispiel sind Anwendungen mit künstlicher Intelligenz (KI). Die zunehmende Verbreitung generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) macht ein sorgfältiges Datenmanagement zu einer noch dringlicheren Aufgabe. Denn um KI-Modelle so zu trainieren, dass sie zuverlässige Ergebnisse liefern, muss gewährleistet sein, dass als Input nur relevante, aktuelle und korrekt ausgewählte Daten genutzt werden. Sind die unstrukturierten Daten eines Unternehmens dagegen veraltet oder minderwertig, dann besteht die Gefahr eines Garbage In, Garbage Out-Szenarios, bei dem die künstliche Intelligenz wertlosen Output liefert. Das Datenmanagement sollte deshalb immer auch in die KI-Workflows eines Unternehmens integriert sein, um die Datenqualität zu verbessern, eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen und das Potenzial KI-gestützter Technologien richtig nutzen zu können.

Vor dem Hintergrund immer strengerer gesetzlicher Vorgaben und der fortschreitenden Digitalisierung wird es höchste Zeit, dass Unternehmen sich wieder die Kontrolle über ihre Daten verschaffen. Denn nur mit einer kohärenten Vorgehensweise bei der Datenverwaltung wird es Unternehmen gelingen, ihre Sicherheits- und Compliance-Risiken nachhaltig zu senken, effizienter zu arbeiten und den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen.

Über den Autor:
Sascha Hempe ist ein Vertriebsprofi mit 18 Jahren Erfahrung in der Technologie- und Softwarebranche. Seit Juli 2021 ist er als Regional Sales Manager bei Datadobi für die Umsetzung strategischer Vertriebsinitiativen und den Aufbau starker Kundenbeziehungen in der Region verantwortlich und trägt maßgeblich zum Unternehmenswachstum bei.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.