Optimierung des Data Lifecycle Management

Um den gesamten Lebenszyklus von Daten – von der Erstellung bis zur Archivierung und Entsorgung – effektiv zu verwalten, kann beispielsweise eine intelligente, automatisierte Lösung zur Speicheroptimierung genutzt werden. Die Lösung sollte im Idealfall gleichzeitig die Zugriffsmöglichkeit für die Endnutzerinnen und -Nutzer auf Daten in SharePoint, Teams und OneDrive gewährleistet.

Was ist Data Lifecycle Management?

Unter Data Lifecycle Management (DLM) versteht man die Verwaltung von Daten von der Erstellung bis hin zur aktiven Nutzung, Archivierung und letztendlichen Löschung. Eine gut strukturierte DLM-Strategie gewährleistet:

• Optimierte Speichernutzung zur Vermeidung übermäßiger Kosten
• Verbesserte Einhaltung gesetzlicher Vorgaben
• Optimale Produktivität durch einfache Zugänglichkeit der Daten
• Geringere Sicherheitsrisiken durch Beseitigung veralteter, unnötiger Dateien

Vielen Unternehmen fehlt es jedoch an den notwendigen Instrumenten für die Umsetzung einer wirksamen DLM-Strategie, was zu Datenwildwuchs und Ineffizienzen führt.

Die verschiedenen Phasen des Data Lifecycle Management

Data Lifecycle Management umfasst die systematische Verwaltung von Daten – von ihrer Erstellung bis zu ihrer sicheren Entsorgung. Es gewährleistet eine effiziente Speicherung, die Einhaltung von Vorschriften und Kostenoptimierung. DLM umfasst in der Regel fünf Schlüsselphasen:

• Datenerstellung und -erfassung: Neue Daten werden aus verschiedenen Quellen generiert oder gesammelt, zum Beispiel aus Benutzereingaben, Systemprotokollen oder externen Integrationen.
• Datenspeicherung: Nach der Erfassung werden die Daten unter Berücksichtigung von Sicherheitsmaßnahmen und Zugriffsanforderungen sicher in geeigneten Speichersystemen gespeichert.
• Datenverwendung: In dieser Phase wird aktiv auf die Daten zugegriffen und sie werden von Benutzerinnen und Benutzern oder IT-Systemen für den täglichen Betrieb, die Entscheidungsfindung oder für Analysen verwendet.
• Datenarchivierung: Um die Speicherung zu optimieren und die Kosten zu senken, werden Daten, auf die weniger häufig zugegriffen wird, archiviert, wobei der Zugriff auf Daten für die Einhaltung von Vorschriften oder als historische Referenz erhalten bleibt.
• Löschung von Daten: Am Ende ihres Lebenszyklus werden die Daten sicher gelöscht, sobald sie nicht mehr benötigt werden oder ihre Aufbewahrungsfrist abgelaufen ist, um die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.

Eine effektive DLM-Strategie verbessert nicht nur die Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften, sondern hilft Unternehmen auch bei der Verwaltung der Speicherkosten und der Aufrechterhaltung einer optimalen Systemleistung.

Bewältigung allgemeiner Herausforderungen im Data Lifecycle

Seien wir ehrlich: Die Verwaltung von Daten ist nicht immer ganz einfach. Mit dem Wachstum eines Unternehmens wächst die Menge der erzeugten Daten, und das bringt eine ganze Reihe neuer Herausforderungen mit sich. Von explodierenden Speicherkosten über Sicherheitsbedenken bis hin zu Produktivitätseinbußen – man fühlt sich schnell überfordert. Aber keine Sorge! Wenn Sie diese häufigen Probleme verstehen, können Sie sie direkt angehen und Ihre Daten unter Kontrolle halten.

Steigende Speicherkosten

Die standardmäßige Speicherzuweisung von SharePoint ist begrenzt, und das Überschreiten dieser Grenzen führt zu erheblichen Zusatzkosten. Ohne eine Auslagerungsstrategie können Unternehmen unnötige Ausgaben entstehen. Ein strukturierter Ansatz für die Datenverwaltung entschärft dieses Problem, indem selten genutzte Dateien auf alternative Speicherlösungen ausgelagert werden. So wird sichergestellt, dass wichtige Daten in SharePoint verbleiben und gleichzeitig die Speicherkosten gesenkt werden.

Unstrukturierte Daten und verringerte Produktivität

Unstrukturierte Daten – wie E-Mails, Dokumente, Bilder und Videos – machen heute den Großteil der Geschäftsinformationen aus. In SharePoint sammelt sich diese Art von Daten oft ohne eine klare Organisationsstrategie an, was zu einer chaotischen Umgebung führt. Benutzerinnen und Benutzer haben dadurch Schwierigkeiten zu finden, was sie brauchen.

Unstrukturierte Daten sorgen nicht nur für Unordnung in der Ablage, sondern stellen auch ein Sicherheits- und Compliance-Risiko dar, da sensible Informationen ohne angemessene Kontrolle über mehrere Standorte verstreut sein können. Dieser Mangel an Organisation kann zu Versionsproblemen, doppelten Dateien und uneinheitlicher Datennutzung führen.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist die Implementierung automatischer Archivierungsregeln von entscheidender Bedeutung. Durch die Konfiguration von Regeln, die auf der Dateigröße, dem Datum der letzten Änderung oder des letzten Zugriffs und bestimmten SharePoint-Standorten basieren, können Unternehmen die Datenverwaltung optimieren. Die Automatisierung stellt sicher, dass Dateien, auf die weniger häufig zugegriffen wird, nahtlos in ein Archiv verschoben werden. Dadurch können Nutzerinnen und Nutzer natürlich nicht mehr wie gewohnt auf diese Daten zugreifen und es kann ein Mehraufwand für IT-Abteilungen entstehen, wenn diese Daten wiederhergestellt werden müssen. Im Idealfall sollte daher ein Zugriff auf die Daten für Nutzerinnen und Nutzer über SharePoint gewährleistet werden.

Dieser strategische Ansatz senkt allerdings Speicherkosten und steigert zudem die Produktivität durch die Schaffung eines aufgeräumten, besser organisierten digitalen Arbeitsbereichs. Die Mitarbeiterinnen une Mitarbeiter können relevante Informationen leicht finden, effektiver zusammenarbeiten und sich auf wichtige Aufgaben konzentrieren, anstatt Zeit mit der Navigation durch unübersichtliche Datenbestände zu verschwenden.

Durch die Optimierung der Verwaltung unstrukturierter Daten können Unternehmen ihre Gesamteffizienz verbessern, die Datensicherheit erhöhen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellen.

Sicherheits- und Compliance-Risiken

Alte, redundante oder veraltete Daten stellen ein Sicherheitsrisiko dar. Cyberangriffe zielen oft auf große Datenbestände ab, und die Aufbewahrung unnötiger Daten erhöht die Schwachstellen. Unternehmen können automatisierte Aufbewahrungs- und Löschungsrichtlinien anwenden, um das Risiko zu verringern und gleichzeitig die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.

So funktioniert intelligente Speicheroptimierung

• Verbinden Sie SharePoint mit alternativem Speicher.
• Stellen Sie eine sichere Verbindung zu einer externen Speicherlösung her.
• Definieren Sie Archivierungsregeln: Legen Sie Kriterien für das Auslagern von Daten fest, z. B. den Dateityp, das Datum des letzten Zugriffs oder die Dateigröße.
• Automatisieren Sie das Auslagern von Daten: Dateien, die den definierten Kriterien entsprechen, werden automatisch an den vorgesehenen Speicherort übertragen.
• Im Idealfall Sicherstellung eines nahtlosen Benutzerzugriffs: Mitarbeiter können Dateien weiterhin direkt über SharePoint, Teams oder OneDrive abrufen und darauf zugreifen.
• Überwachen und optimieren: Über ein intuitives Dashboard können Sie die Speichernutzung verfolgen und die Archivierungsrichtlinien bei Bedarf anpassen.

Die Rolle der KI im Data Lifecycle Management

Da die Datenmengen exponentiell wachsen, wird die Verwaltung des gesamten Data Lifecycles – von der Erstellung bis zur Archivierung und Löschung – immer komplexer. Herkömmliche Datenverwaltungsmethoden können mit der schieren Menge und Vielfalt der Daten nur schwer Schritt halten. Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel und revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen das Data Lifecycle Management handhaben.

Intelligente Datenklassifizierung und -verschlagwortung

Künstliche Intelligenz kann Daten auf der Grundlage von Inhalt, Kontext und Nutzungsmustern automatisch klassifizieren und kennzeichnen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Daten manuell zu sortieren, was menschliche Fehler reduziert und die Durchsuchbarkeit verbessert. Durch die genaue Kategorisierung der Daten stellt KI sicher, dass die richtigen Informationen den richtigen Benutzerinnen und Benutzern zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen.

Intelligente Archivierung und Speicheroptimierung mit KI 

KI-Algorithmen können Datennutzungstrends analysieren und vorhersagen, auf welche Dateien wahrscheinlich häufig zugegriffen wird und welche für die Archivierung in Frage kommen. Dank dieser Vorhersagefähigkeit können Unternehmen ihre Speicherkosten optimieren, indem sie weniger relevante Daten auf kostengünstigere Speicheroptionen verschieben, während wichtige Informationen weiterhin leicht zugänglich bleiben.

Verbesserte Compliance und Sicherheit

Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen ist für Unternehmen eine große Herausforderung. KI kann sensible oder regulierte Daten – zum Beispiel personenbezogene Daten oder Finanzdaten – identifizieren und die entsprechenden Aufbewahrungs- und Zugriffsrichtlinien automatisch anwenden. Diese proaktive Governance minimiert Sicherheitsrisiken und hilft Unternehmen, kostspielige Compliance-Verstöße zu vermeiden.

Automatisierte Aufbewahrung und Löschung von Daten

Eine der größten Herausforderungen im DLM ist die Verwaltung der Datenaufbewahrung und -löschung. KI-gestützte Systeme können Aufbewahrungszeitpläne automatisieren und eine sichere Datenlöschung gewährleisten, sobald die gesetzlichen Anforderungen erfüllt sind oder die Daten nicht mehr benötigt werden. Dies hilft Unternehmen, unnötige Speicherkosten zu reduzieren und das Risiko von Datenverstößen zu verringern.

Gesteigerte Effizienz und Produktivität

Durch die Automatisierung routinemäßiger Datenverwaltungsaufgaben ermöglicht KI den IT-Teams und Mitarbeitenden, sich auf strategische Aktivitäten zu konzentrieren, statt auf zeitraubende Verwaltungsaufgaben. Diese Produktivitätssteigerung schlägt sich in Kosteneinsparungen und einer verbesserten betrieblichen Effizienz nieder.

Evaluierung verschiedener Speicherlösungen

Ein strategischer Ansatz für SharePoint-Speicher kann zu erheblichen Kosteneinsparungen, verbesserter Effizienz und erhöhter Sicherheit führen. Bei der Betrachtung von Speicherlösungen für SharePoint müssen Unternehmen Kosten, Zugänglichkeit, Integration und Automatisierungsmöglichkeiten abwägen. Herkömmlicher SharePoint-Speicher, der zwar nativ integriert ist, kann bei steigendem Datenvolumen schnell teuer werden. Die Überschreitung des SharePoint-Speicherplatzes führt zu teuren Zusatzkosten, so dass es für Unternehmen unerlässlich ist, nach intelligenten Alternativen zu suchen.

Moderne Speicherlösungen bieten erhebliche Vorteile, darunter die nahtlose Integration mit SharePoint, die automatische Archivierung und den benutzerfreundlichen Zugriff auf archivierte Daten. Im Gegensatz zur konventionellen SharePoint-Speicherung, die häufig eine manuelle Datenverwaltung erfordert, automatisieren intelligente Speicherlösungen die Klassifizierung und Übertragung von Daten auf der Grundlage vordefinierter Regeln und stellen sicher, dass nur wichtige Dateien im aktiven SharePoint-Speicher verbleiben. Dieser Ansatz optimiert die Kosten und steigert die Effizienz durch erweiterte Nachverfolgung, Berichterstattung und Compliance-Management.

Durch die Implementierung einer strategischen Speicherlösung können Unternehmen Kosteneinsparungen von 50 % erzielen, die Produktivität durch eine besser organisierte Datenumgebung verbessern und die mit einer übermäßigen Datenansammlung verbundenen Sicherheitsrisiken mindern.

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