Kalte Daten.
Kalte Daten
Definition von Kalten Daten
Kalte Daten beziehen sich auf Informationen, auf die selten zugegriffen oder die selten genutzt werden. Dazu können alte Dateien, Aufzeichnungen oder Archive gehören, die aus Compliance-, Regulierungs- oder Sicherungsgründen gespeichert werden. Im Allgemeinen werden diese Daten nicht regelmäßig für die täglichen Abläufe benötigt, müssen aber aus rechtlichen oder geschäftlichen Gründen aufbewahrt werden.
Kalte Daten sind eine Art von Daten, die eine geringe Abrufrate aufweisen und im Vergleich zu heißen oder häufig abgerufenen Daten als weniger kritisch oder relevant gelten. Sie repräsentieren Informationen, die im Laufe der Zeit inaktiv oder obsolet geworden sind, aber dennoch für verschiedene Zwecke aufbewahrt werden, wie etwa zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen, für Compliance, rechtliche Verpflichtungen oder für Sicherungs- und Notfallwiederherstellungsmaßnahmen.
Wie Kalte Daten Funktionieren
Organisationen generieren im Laufe ihrer Tätigkeiten große Mengen an Daten, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte. Allerdings bleiben nicht alle Daten aktiv oder in häufiger Nutzung. Mit der Zeit werden bestimmte Daten weniger relevant oder notwendig für tägliche Geschäftsprozesse. Diese Daten werden als kalte Daten bezeichnet.
Die Ansammlung von kalten Daten kann zu Ineffizienzen in der Speicherung und erhöhten Kosten führen. Da Organisationen weiterhin große Mengen an Daten erzeugen, wird es notwendig, Speicherressourcen zu verwalten und zu optimieren. Durch die Identifizierung und Klassifizierung von kalten Daten können Organisationen Strategien implementieren, um Speicherherausforderungen zu bewältigen und Kosten zu reduzieren, die mit der Aufrechterhaltung unnötiger oder wenig genutzter Daten verbunden sind.
Präventionstipps
Datenlebenszyklusmanagement: Implementieren Sie eine robuste Strategie für das Datenlebenszyklusmanagement, die Nutzungsmuster von Daten identifiziert und selten abgerufene Daten automatisch auf kostengünstigere Speicheroptionen migriert. Das Datenlebenszyklusmanagement umfasst die Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Erstellung und Speicherung bis hin zur endgültigen Löschung oder Archivierung. Durch das Verständnis des Datenlebenszyklus können Organisationen Speicherressourcen optimieren und sicherstellen, dass kalte Daten effizient gespeichert werden.
Speicher-Tierierung: Nutzen Sie die Speicher-Tierierung, um kalte Daten auf Archiv- oder kostengünstigere Speicherlösungen zu verschieben und die Belastung der primären Speichersysteme zu reduzieren. Die Speicher-Tierierung ist eine Strategie, die darin besteht, Daten basierend auf ihrer Wichtigkeit oder Aktivität zu kategorisieren und entsprechend Speicherressourcen zuzuweisen. Durch die Verschiebung kalter Daten auf niedrigere Speicher-Tiers können Organisationen die Leistung der primären Speichersysteme verbessern, Kosten reduzieren und Ressourcen effizienter zuweisen.
Datenklassifizierung: Klassifizieren Sie Daten basierend auf ihrer Relevanz und Nutzung, um sicherzustellen, dass kalte Daten angemessen gespeichert und verwaltet werden. Durch die Kategorisierung von Daten nach ihrer Wichtigkeit, Sensibilität oder Aktivität können Organisationen die geeignetsten Speicher- und Verwaltungsmethoden bestimmen. Diese Klassifizierung hilft dabei, kalte Daten zu identifizieren und ermöglicht es Organisationen, gezielte Strategien für deren Speicherung, Abruf und letztendliche Löschung oder Archivierung zu implementieren.
Verwandte Begriffe
Datenarchivierung: Datenarchivierung ist die langfristige Aufbewahrung von historischen Daten, die für den täglichen Betrieb nicht mehr benötigt werden, aber aus regulatorischen oder Compliance-Gründen erforderlich sein können. Dieser Prozess umfasst das Verschieben von Daten auf dedizierte Speichersysteme oder Archive, wo sie bei Bedarf abgerufen werden können. Die Datenarchivierung hilft Organisationen, die regulatorische Compliance aufrechtzuerhalten, rechtliche Verpflichtungen zu erfüllen und primäre Speicherressourcen zu optimieren.
Datenlebenszyklusmanagement: Datenlebenszyklusmanagement ist der Prozess der Verwaltung des Datenflusses über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Erstellung und anfänglichen Speicherung bis hin zur Löschung oder Archivierung. Es umfasst verschiedene Aktivitäten, einschließlich Datenklassifizierung, Speicheroptimierung, Datenaufbewahrung und sichere Datenentsorgung. Das Datenlebenszyklusmanagement hilft Organisationen, Daten effektiv zu verwalten, Speicherkosten zu reduzieren und die Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien sicherzustellen.