Wachsende Datenmengen treiben Speicherkosten und Komplexität in die Höhe – besonders, wenn Transparenz über Nutzung, Wert und Lebenszyklus der Informationen fehlt. Ein herstellerunabhängiges, richtlinienbasiertes Datenmanagement hilft Unternehmen, aktive Daten gezielt bereitzustellen und inaktive Bestände zu verschieben, zu archivieren oder zu löschen. So lassen sich Speicherressourcen effizienter nutzen, die Governance stärken und hochwertige Daten für KI und Analysen sicherstellen.

Management Summary

Datenwildwuchs verursacht Kosten & Ineffizienzen: 80–90 % unstrukturierte Daten erschweren Organisation, Governance und KI‑Readiness; fehlende Transparenz verhindert strategische Speicherplanung.
Metadaten schaffen Kontrolle: Einblicke in Alter, Nutzung, Speicherort und Eigentümerschaft ermöglichen die klare Trennung zwischen aktiven, wertvollen Daten und redundanten Beständen.
Richtlinienbasiertes Datenmanagement entlastet Speicher: Automatisiertes Verschieben, Archivieren oder Löschen inaktiver Daten reduziert Primärlast und verhindert teure Kapazitätsausbauten.
Governance als Compliance‑Hebel: Einheitliche Prozesse, Verantwortlichkeiten und Audits minimieren verwaiste Dateien, Sicherheitsrisiken und regulatorische Unsicherheiten.
Lebenszyklusorientierte Datenstrategie stärkt KI & Effizienz: Nur gepflegte, hochwertige Daten fließen in KI‑Modelle ein; Unternehmen gewinnen Kontrolle über Speicherumgebungen und senken langfristig Kosten.

Unternehmen erfassen und speichern heute Unmengen von Daten. Diese Praxis kann sich als zweischneidiges Schwert entpuppen: Einerseits profitieren sie von ihren Datenbeständen, weil Dateneinblicke die Unternehmenstransformation vorantreiben. Andererseits strapaziert die wachsende Datenflut die vorhandenen IT-Ressourcen. Und darunter kann die Effizienz von Unternehmensprozessen leiden.

Die Tatsache, dass 80 bis 90 Prozent aller Unternehmensdaten mittlerweile in unstrukturierter Form vorliegen – beispielsweise als Dokumente, Bilder, Videos, E-Mails und Sensorsignale –, erschwert ihre Organisation und Steuerung zusätzlich. Eine weitere Herausforderung ist, dass für die effektive Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen eine gut verwaltete, hochqualitative Datenbasis notwendig ist. Und an der mangelt es derzeit vielen Unternehmen.

Vielfach verschärfen fehlende Datenmanagementsysteme und -prozesse das Problem. Daten werden meist aus einer Vielzahl von Quellen und aus unterschiedlichsten Gründen erfasst – und anschließend für unbestimmte Zeit über diverse hybride Umgebungen (On-Premises und Cloud) verteilt aufbewahrt. Unternehmen scheuen sich oft, Informationen und Dateien zu löschen, für den Fall, dass diese noch von geschäftlichem Nutzen sein könnten, oder auch aufgrund regulatorischer Unsicherheiten.

Das Ergebnis dieses Datenwildwuchses: Unternehmen haben nur wenig oder gar keinen Einblick, über welche Daten sie verfügen, wo sich diese befinden, wie sie genutzt werden und ob sie auch weiterhin aufbewahrt werden sollten. Dadurch bleibt ihnen keine sinnvolle Möglichkeit, ihre Speicherinfrastruktur und -prozesse zu optimieren. Sie tun sich schwer, die Speicherkosten unter Kontrolle zu halten, die Weiterentwicklung ihrer Speicherumgebungen zu planen oder den erhofften Nutzen aus ihren Daten zu ziehen.

Die Notwendigkeit umfassender Datentransparenz.

Höchste Zeit, den Datenwust in den Griff zu bekommen. Unternehmen müssen dafür nicht nur wissen, welche Daten sich in ihren Speicherbeständen befinden, sondern auch Details kennen wie das Alter der Daten, den Datentyp, ihren Speicherort, jeweilige Zuständigkeiten und die Nutzungshäufigkeit. Erst dann können sie zuverlässig nachvollziehen, inwieweit ihre Datenlandschaft den Geschäftsanforderungen entspricht und wie sich die Speicherinfrastruktur verbessern lässt.

Detaillierte Einblicke zu Metadaten sind unerlässlich, um zu verstehen, wie die vorhandenen Speicher tatsächlich genutzt werden. Informationen wie Erstellungsdatum, Zeitstempel des letzten Zugriffs und Eigentümerschaft zeigen, welche Daten aktiv sind und entsprechend leistungsstarke Speichersysteme erfordern. Umgekehrt decken sie auch auf, welche Daten gar nicht mehr verwendet werden oder keinen Bezug mehr zu aktuellen Nutzern im Unternehmen haben.

Oft werden so große Datenmengen sichtbar, die Speicherkapazität beanspruchen, ohne Mehrwert zu bieten. Und die Metadaten-Einblicke liefern Unternehmen ein realistisches Bild davon, was auf Primärsystemen verbleiben sollte und was verschoben, archiviert oder gelöscht werden kann.

Proaktives Datenmanagement statt bloßer Speicherverwaltung.

Grundsätzlich hängt eine erfolgreiche Speicheroptimierung von der Einführung eines Technologieansatzes ab, der darauf abzielt, die Daten selbst und nicht nur die Speicher zu verwalten. Denn einfach immer wieder die Speicherkapazitäten aufzustocken, ist angesichts der steigenden Datenmengen nicht mehr tragbar.

Stattdessen sollten Unternehmen eine gezielte Datenmanagement-Strategie entwickeln, die sich auch über heterogene Speicherumgebungen mit mehreren Anbietern, Standorten und Clouds hinweg umsetzen lässt. Ganz gleich, welches die zugrunde liegende Speicherplattform ist: Die gewählte Datenmanagement-Lösung muss herstellerunabhängig alle notwendigen Prozesse unterstützen, sodass Daten nahtlos überwacht und verschoben werden können – auch im Petabyte-Maßstab. Sonst wird es Unternehmen weiterhin schwerfallen, die Performance ihrer Speicherinfrastruktur zu steigern, ohne unnötig in ihren Ausbau zu investieren.

Für eine nachhaltige Speicheroptimierung braucht es zudem richtlinienbasierte Datenmobilität. Das heißt, die Datenmanagement-Plattform muss das Verschieben von Daten anhand definierter Regeln ermöglichen, etwa auf Basis ihres Alters oder bei Inaktivität. Inaktive oder ruhende Daten, einschließlich Dateien, auf die über längere Zeiträume nicht zugegriffen wurde, werden dann in nachrangige Speichersysteme verschoben oder ganz gelöscht.

Gute Governance zahlt sich aus.

Schließlich stellt sich noch die Frage der Daten-Governance. Effektive Prozesse – oder deren Fehlen – können sich unmittelbar darauf auswirken, ob Unternehmen Compliance-Vorgaben ordnungsgemäß erfüllen. In diesem Zusammenhang ordnet klare Governance festgelegte Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten zu und verringert so den Umfang an verwaisten oder nicht verwalteten Dateien, die keinen Zweck mehr erfüllen. Das hilft auch bei der Beseitigung von Sicherheitsschwachstellen und betrieblichen Ineffizienzen, die auf unzureichendes Datenmanagement zurückzuführen sind.

Eine solide Governance-Strategie erfordert nicht nur Systeme und Prozesse, die dokumentieren, wie Daten erstellt, gespeichert, aufbewahrt und archiviert werden. Begleitet werden müssen diese außerdem von regelmäßigen Audits und umfassender Transparenz bezüglich Zuständigkeiten, Änderungs- und Zugriffshistorie. Dazu brauchen Unternehmen Tools, die ihre Daten über alle Speicherumgebungen hinweg konsistent klassifizieren und kennzeichnen sowie richtlinienbasierte Datenverschiebungen durchführen können. Denn effektive Governance lässt sich nicht häppchenweise implementieren. Nur mit einem ganzheitlichen Ansatz lässt sich sicherstellen, dass alle Informationen gemäß den betrieblichen Anforderungen und gesetzlichen Vorgaben verarbeitet und gespeichert sind.

Einblicke in Maßnahmen umsetzen.

In vielen Unternehmen braucht es eine grundlegende Neuausrichtung beim Umgang mit Speicherplatz. Vor allem bedeutet das eine Abkehr vom bisherigen engen Fokus auf die Verfügbarkeit und Kapazitätsauslastung. Stattdessen sollte ein besseres Datenmanagement stärker in den Vordergrund rücken.

Denn tiefe Dateneinblicke erlauben es Unternehmen, ihre aktiven, wertvollen Daten zuverlässig von Informationen zu unterscheiden, die nicht länger relevant sind oder nicht mehr genutzt werden. Auf dieser Basis können sie ihre Daten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Entstehung über die aktive Nutzung bis zur Archivierung und Löschung – ordnungsgemäß und wirtschaftlich handhaben.

Durch eine solche Optimierung der Datenlebenszyklusprozesse gewinnen Unternehmen die Kontrolle über ihre Speicherumgebungen zurück. Sie verringern die Belastung ihrer primären Speichersysteme und stellen sicher, dass nur hochwertige, gut gepflegte Informationen in KI-Anwendungen und Analysen einfließen. Das Ergebnis ist eine Win‑Win-Situation: Die Kapazitäten bleiben für die wesentlichen Daten reserviert, während langfristige Erfassungs- und Aufbewahrungsziele weiterhin umfassend unterstützt sind.

Sascha Hempe,
Regional Sales Manager,
DACH & Nordics,
Datadobi

Illustration: © Rik Trottier, GenAI | Dreamstime.com

FAQ (10 Fragen & Antworten)

Warum ist unstrukturierter Datenwust ein Problem? Weil Unternehmen weder wissen, welche Daten relevant sind, noch wo sie liegen – das treibt Kosten und verhindert effiziente Nutzung.
Welche Rolle spielen Metadaten beim Datenmanagement? Sie liefern entscheidende Informationen über Nutzung, Alter und Eigentümerschaft und ermöglichen fundierte Speicherentscheidungen.
Wie hilft richtlinienbasiertes Verschieben von Daten? Es automatisiert die Entlastung von Primärspeichern, indem inaktive Daten in günstigere Speicherklassen wandern oder gelöscht werden.
Warum scheuen Unternehmen das Löschen von Daten? Aus Angst vor späterem Nutzwert oder wegen regulatorischer Unsicherheiten – oft ohne objektive Grundlage.
Was bedeutet herstellerunabhängiges Datenmanagement? Eine Lösung funktioniert über alle Speicherplattformen hinweg und ermöglicht konsistente Prozesse in hybriden Umgebungen.
Wie beeinflusst Datenmanagement die KI‑Qualität? KI benötigt hochwertige, gepflegte Daten; schlechte Datenbasis führt zu schlechten Ergebnissen und höheren Kosten.
Welche Governance‑Elemente sind entscheidend? Zuständigkeiten, Dokumentation, Zugriffshistorie, Klassifizierung und regelmäßige Audits.
Was sind typische Symptome fehlender Datentransparenz? Überlastete Speicher, steigende Kosten, ineffiziente Prozesse und fehlende Entscheidungsgrundlagen.
Wie verbessert Lebenszyklusmanagement die Speicherstrategie? Durch klare Regeln für Entstehung, Nutzung, Archivierung und Löschung – und damit durch planbare, wirtschaftliche Speicherprozesse.
Welchen Nutzen hat ein ganzheitlicher Ansatz? Er stellt sicher, dass alle Daten gemäß Geschäftsanforderungen und Compliance verarbeitet werden und Speicherressourcen optimal genutzt sind.

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