Los datos oscuros generarán 5,8 millones de toneladas de CO2 este año

Se ha hablado mucho sobre el coste financiero del Dark Data, pero el coste ambiental, hasta ahora, a menudo se ha pasado por alto.

La digitalización puede ser parte de la solución al cambio climático, pero el almacenamiento de datos digitales que nunca se utilizan también puede consumir una enorme cantidad de energía y, como resultado, producir CO2 que no tendría por qué ser desperdiciado. Veritas Technologies estima que 5,8 millones de toneladas de CO2 serán innecesariamente enviadas a la atmósfera con el almacenamiento de este tipo de datos sólo durante este año. Para proteger el planeta de estos residuos, las empresas deben poner en marcha sus estrategias de gestión de datos, utilizar las herramientas adecuadas para identificar qué datos son valiosos y eliminar de sus centros de datos el “Dark Data”.

De promedio, el 52% de todos los datos almacenados por las organizaciones en todo el mundo son “oscuros”, ya que los responsables de su gestión no conocen su contenido o valor. Se ha hablado mucho sobre el coste financiero del Dark Data, pero el coste ambiental, hasta ahora, a menudo se ha pasado por alto. Los analistas predicen que la cantidad de datos que el mundo almacenará crecerá de 33 ZB en 2018 a 175 ZB en 2025. Esto implica que, a menos que la gente cambie sus hábitos, habrá 91 ZB de datos oscuros en cinco años, cuatro veces más que el volumen que tenemos hoy, con toda la energía asociada a la alimentación de la infraestructura en la que vive.

Con motivo del Día Internacional de la Tierra, Veritas Technologies ha definido unas prácticas que permitirán a las organizaciones de todo el mundo no sólo eliminar el desperdicio de datos con confianza, sino también ayudarlas a reducir los costes y reforzar su cumplimiento:

— Identificar todos los almacenes de datos y obtener una visión general: El mapeo y el descubrimiento de datos son los primeros pasos para comprender cómo fluye la información a través de una organización. Obtener visibilidad y visión de dónde se almacenan los datos y la información sensible, quién tiene acceso a ellos y cuánto tiempo se conservan es un primer paso crítico en la búsqueda de Dark Data y la base clave para poder gestionarlos.

— Iluminar al Dark Data: un enfoque proactivo de la gestión de los datos permite a las organizaciones obtener visibilidad, almacenamiento e infraestructura de respaldo, para que puedan tomar el control de los riesgos asociados a los datos y tomar decisiones bien fundamentadas sobre qué datos pueden ser eliminados con confianza.

— Automatizar las rutinas de descubrimiento y conocimiento de datos: para seguir el ritmo de la explosión de datos, las empresas deben automatizar el análisis, el seguimiento y la elaboración de informes necesarios para rendir cuentas de la organización sobre los datos oscuros, el uso de archivos y la seguridad. Las empresas podrían necesitar manejar petabytes de datos y miles de millones de archivos, por lo que su enfoque del análisis de datos debería integrarse con soluciones de archivo y copias de seguridad para evitar la pérdida de información y garantizar la retención de datos basada en políticas de cumplimiento.

— Minimizar y colocar controles alrededor de los datos: La minimización de los datos creados y la limitación de los fines para los que se utilizan garantizan que las organizaciones reduzcan la cantidad de información que almacenan y establezcan que lo que se retiene está directamente relacionado con el propósito que justificó su creación. La clasificación, la retención flexible y los motores de políticas de cumplimiento permiten eliminar con confianza la información no relevante, lo que constituye la piedra angular de cualquier proyecto de datos oscuros y del cumplimiento legal de la empresa.

— Vigilar para asegurar la continua adhesión a las normas de cumplimiento: las normas de cumplimiento como la GDPR introducen el deber de todas las organizaciones de informar sobre ciertos tipos de infracciones de datos a la autoridad supervisora pertinente y, en algunos casos, a las personas afectadas. Las organizaciones deben evaluar su capacidad para vigilar la actividad de las infracciones y poner en marcha rápidamente los procedimientos de presentación de informes para garantizar el cumplimiento.

José Manuel Petisco, Director General de Veritas España, afirma: “En todo el mundo, los datos oscuros están produciendo más dióxido de carbono de lo que 80 países diferentes aportan individualmente, por lo que está claro que este es un tema que se debe empezar a tomar muy en serio. Filtrar estos datos y eliminar la información que no se necesita debería convertirse en un imperativo moral para las empresas de todo el mundo. La industria tecnológica tiene que adelantarse al desafío, ya que los volúmenes de datos son mayores cada año. Estamos prediciendo un enorme crecimiento en la cantidad de datos creados por los dispositivos IoT, y esto es lo que los analistas de la industria sugieren que constituirá la mayor parte de los 175 ZB de datos que esperamos para el 2025”.

Y concluye: “Las empresas necesitan entender este tipo de datos ocultos, y las políticas de almacenamiento a su alrededor, para que no veamos crecer sin medida la espiral de emisiones nocivas para el medio ambiento. Todos podemos jugar un papel individual decisivo, ya que casi todos nosotros almacenamos datos a los que nunca volveremos a acceder, simplemente porque el almacenamiento en la Nube es tan barato y está disponible para nosotros – miles de vídeos y fotos que nunca miraremos, o correos electrónicos que nunca leeremos de nuevo -que hay cientos de millones de personas haciendo acopio sin una utilidad real. Las empresas y los consumidores de todo el mundo necesitan aprender a gestionar sus datos por el bien del planeta”.

Fuente: Diario TI

¿Quieres aprender a ser un analista de datos? En EducaciónIT tenemos un curso especial para ti: Curso de Python para Analisis de Datos. Aprenderás a manejar la herramienta más utilizada a nivel mundial en Data Science : Anaconda. Así, darás tus primeros pasos con Python en Jupyter Notebook para crear bases sólidas en tu carrera de Data Scientist..