Big Data, big waste : que faire des données encombrantes ?
Les données superflues sont à la fois un facteur de coûts, une source de risques et une nuisance pour l'environnement. En revanche, une gestion durable des données permet de préserver les ressources, d'éliminer les risques potentiels et de réduire les coûts. La liste suivante montre comment détecter les données encombrantes, les analyser et les éliminer sans laisser de traces.
La hausse des prix de l'énergie, les problèmes de la chaîne d'approvisionnement, les ruptures d'approvisionnement et l'inflation croissante mettent en lumière un comportement durable et respectueux de l'environnement. La ressource la plus écologique et la plus économique est celle qui n'est pas utilisée ou consommée. Dans une société entièrement numérisée, cela vaut aussi et surtout pour l'utilisation des données. L'entreprise Aparavi, un fournisseur de solutions pour l'intelligence des données et l'automatisation, explique comment une hygiène responsable des données permet de réduire les coûts et de minimiser les risques tout en contribuant à la durabilité. Il s'agit de se débarrasser du poids des données.
- Réduction du nombre de donnéesLes entreprises accumulent des téraoctets de données sur des systèmes de stockage internes et externes. Beaucoup d'entre elles sont superflues. L'analyse et le nettoyage des Dark Data, c'est-à-dire surtout des données ROT non structurées (redondantes, obsolètes, triviales), permettent de réduire massivement les besoins en stockage et la consommation de ressources.
- Élimination des facteurs de risqueLes données non structurées sont une bombe à retardement qui recèle des risques inconnus. Dans ce marécage de données peuvent par exemple se cacher des mots de passe, des données d'accès ou des informations sensibles et critiques pour l'entreprise. Ce danger potentiel disparaît lorsque les données sont identifiées comme superflues ou critiques et qu'elles sont ensuite soit sauvegardées, soit supprimées.
- Réduction des coûts de stockageLes données supprimées n'ont plus besoin d'être stockées. Un nettoyage des données réduit l'espace de stockage nécessaire et donc aussi bien les coûts de matériel et de logiciel que l'espace requis, par exemple pour la sauvegarde et l'archivage. Les entreprises économisent ainsi des coûts à six chiffres. Le surdimensionnement coûteux des ressources (provisioning) devient ainsi superflu.
- Respect des exigences de conformité et de sécuritéL'élimination des facteurs de risque facilite également le respect des directives de sécurité et des lois sur la protection des données, comme le RGPD ou la loi sur la sécurité informatique. À cela s'ajoute une plus grande transparence des données, qui facilite la gestion de la sécurité.
- Réduction de l'empreinte carbone: Plus les dark data peuvent être supprimées après inventaire, analyse et nettoyage, moins il faut allouer de ressources à la conservation des données. Les entreprises peuvent ainsi réduire leur impact environnemental et documenter une mesure concrètement démontrable dans les rapports ESG.
- Minimisation des frais d'administrationLe nettoyage des données peut être confié à des collaborateurs formés des départements spécialisés. Cela allège la charge de travail du service informatique. Une fois les données consolidées et réduites, une autre partie des coûts liés à l'administration interne disparaît. Les experts informatiques ainsi libérés peuvent être affectés à d'autres activités à valeur ajoutée.
"Les entreprises doivent se débarrasser de leurs déchets de données, car les données non structurées sont coûteuses et dangereuses", explique Gregor Bieler, CEO EMEA d'Aparavi. "Ce faisant, elles réduisent en même temps leurs émissions de CO2-et créent les bases d'un bon karma". L'entreprise a été fondée par Adrian Knapp en 2016 à Zoug, où se trouve également le siège de l'entreprise. Les autres sites sont Munich et Santa Monica, aux États-Unis.
Source et informations complémentaires : Aparavi
