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データジャー管理 基本的に、個人、企業、機関にとって（経済的に）役に立たない、必要であるか冗長であるが保存されているデータを扱います。これに関連して、彼らの最終消火がUltima比率であるかどうかは疑問です。

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多くの企業や機関にとって、データ廃棄物、余分な情報の量は、「データ墓地」としても時々あります。 [初め] 説明されている、問題。

データベースはこれまで世界中で増加しています：

Ende 2010：≈970Exabyte
2011年末に：≈1.8Zettabyte（IDC）
2020年の終わり：約35〜40ゼッタバイトの推定

さらに、世界中のデータベースの約80％が世界中で構造化されていない形になっています。 [2] 企業にとって、データ廃棄物はコストの問題であるだけでなく、効率的な組織の問題でもあります。

データ廃棄物は、企業や機関の従業員の不必要な仕事につながります。リソースは無駄になります。次の例はこれを説明する必要があります。

独自のメールを単独で管理するとき、従業員は2008/2009年にスパムメールを削除するために年間平均2日を必要としました。 [3] インターネット上のグローバル郵便トラフィックにおけるスパムメール（広告など）の割合は、約70％です。 [3] 2008年、1日あたりのスパムメールの推定数は1,000億を超えました。 [4] 2009年にすべてのネットワーク職場が世界中でネットワーク化された職場が平均126を受け取ったビジネスメールの数。 [5] – >

企業のプロジェクト文書では、プロジェクトの終了時には、ファイルの約70〜90％が仲介者であるため、もはや必要ありません。さらに、ほとんどのプロジェクトファイルは数回保存されます。 B.イントラネット内、SharePoint内、および一部はユーザーのデバイスにあるさまざまなデータキャリアにあります。

さらに、過去35年間でストレージコストは非常に減少しました。 1988年には、1988年の1 GBの費用は約12,000ドルでしたが、今日では数セントしか残っていません。それにもかかわらず、企業のIT予算における貯蔵能力の費用は、近年継続的に増加しています。この問題は、ビッグデータやデータウェアハウスなどの用語に関連して長い間議論されてきました。 [初め]

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ますます多くのソフトウェアおよびテクノロジーソリューションが開発され、データを保存するために提供されていますが、これまでのところ、データの成長を抑えるための包括的な企業プロセスはありません。

結果は現在、社会の大部分（個人、企業、公共部門）で知られています。データ、情報、知識の処理のための技術は、ますます複雑になり、高価になり、時には遅くなり、エラーの影響を受けやすくなっています。これは、多くの場合、バックアップソリューションとアーカイブソリューションのプロバイダーであるメーカーのストレージシステムの戦略概念にも反映されています。データ廃棄物を保存するためのコストは継続的に増加します。データ圧縮およびターゲット重複排除のためのソフトウェア方法は、ますます重量を増やします。

企業によるデータと文書の保存に関して、法的保持義務を遵守する必要があります。すべての商人のドイツ商業基準（HGB）と、それぞれの保持義務を簿記するすべての規則の税法（AO）。 Zもそうです。 B.ビジネス文書ドイツ民法のセクション257（1）文1に従って、およびセクション147（1）文1に従って、維持するために保持されるため、ビジネストランザクションと会社の状況の概要を合理的な時間内に提供できるようにします。

連邦データ保護法には、データを削除するためのさまざまな規定が含まれています。さらに、in §3a の定義された原則 データ経済とデータ回避。

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次の機能は、企業または機関のデータ廃棄物を示しています。

  1. 高いデータの成長p。 a。
  2. メモリ購入の増加p。 a。データを保存するためのIT予算を増やします。
  3. 会社の非構造化データの割合は（あまりにも）高くなっています。
  4. データは数回保持され、冗長であり、会社で一貫していません。
  5. 適切なファイル（情報）を見つけるのが悪い。現在のバージョンは、長い検索時間の後に発見されなくなる場合があります。
  6. 企業の従業員は、電子メールを処理するために多くの時間を費やしています。
  7. データオブジェクトと電子メールには通常、有効期限がなく、データライフサイクル管理がありません。
  8. データ廃棄物を保存するには高すぎます（データバックアップ、電力消費量など）。
  9. 会社のデータ廃棄物管理プロセスは欠落しています。また、専門的なデータ管理。
  10. データ廃棄物マネージャーの役​​割（「Data Watsten-Officer」）は確立されていません。
  11. ストレージメディアは専門的に処理されません（スパイのリスク、コンプライアンス違反の結果として）。

データ廃棄物管理プロセスを導入するためのプロジェクトモデルは、Martin G. Bernhardのモデルです。 [6] データ廃棄物領域の識別と、監視に起因する場所からの範囲です。実際には、このプロジェクトモデルは、すべての企業およびすべての機関にデータ廃棄物管理プロセスの導入に適用できます。会社または機関のそれぞれの状況に合わせて調整する必要があります。

このプロジェクトモデルの一部として、次のトピックを処理する必要があります。

  • メインおよびサブプロセスを備えたデータ廃棄物管理プロセス、
  • データ廃棄物マネージャーの役​​割、
  • データの廃棄物を記録するためのテンプレート、
  • 封じ込めのための具体的な提案を伴う測定のカタログと、データ廃棄物の短期から中期の削減およびデータ廃棄物を決定および制御するための主要な数値。

透明性 [ 編集 | ソーステキストを編集します ]

  • データ廃棄物を介した透明性は、さまざまなプロセスで生成されます。
  • すでにかなりの量のデータ廃棄物があり、将来継続的に発生し続けるサブプロセスとデータの概要があるはずです。
  • 透明性は、特にスパムの電子メールによるデータジャムボリューム：従業員ごとおよび会社全体で達成されることです。
  • データ廃棄物サイズの概要を示します。これは、新しいテクニック（画像、言語、映画、ソーシャルプラットフォームなど）の導入から生じるものです。
  • 継続的な改善措置から節約されたデータジャム量は記録されます。
  • 会社のデータ管理とそのデータオブジェクトは、データ廃棄物を表す他のデータオブジェクトへの処分と依存の種類だけでなく、データオブジェクトの有効期限などのプロパティを含むように拡張されます。

コスト決定とコストの透明性 [ 編集 | ソーステキストを編集します ]

  • 従業員ごとおよび会社全体として、スパムメールの処理と非生産的な電子メール（たとえば、当社の会社からの「CC電子メール」または「知識電子メール」）は決定されます。
  • データ廃棄物管理プロセスを維持するコストを提示します。
  • データ廃棄物を減らすために毎年実施される新しい措置のコストを提示する必要があります。
  • 総データボリュームに関連する全体的な年間データジャムボリュームを収集する予定です。
  • 全体としての年間データジャム量と、データ廃棄物の量の保管コスト（保護を含む）は決定されます。
  • 潜在的なデータ廃棄物の節約量は、現在の会計年度と少なくとも次の会計年度に節約されます。

制御されたデータ廃棄物処理 [ 編集 | ソーステキストを編集します ]

企業や機関にとって不可欠な目的は、持続可能なデータ廃棄物処理を達成することです。
最終的に、新しく作成されたデータ廃棄物が会社のプロセスで可能な限り自動的に識別され、安全に処分されることを保証する必要があります。

可能性 [ 編集 | ソーステキストを編集します ]

専門的なデータ廃棄物管理プロセスの導入により、以下の利点は企業や機関で達成できます。

  • 年間のメモリの購入が少ないため、コストが低くなります。
  • ストレージシステムの動作のための電力消費の低下による「グリーンイット」への貢献。
  • 誤ったファイルバージョンを使用する場合、正しい情報を見つけ、エラーが少なくなります。
  • ファイルの不必要な複数のストレージを回避することでファイルを見つけることができません（データバックアップは問題ありません）。
  • ファイル（写真、映画、科学的なテキストなど）を使用および使用する場合のセキュリティが高くなります。
  • 有効性を改善することにより、作業リソースの使用を改善しました（リリースなし）。
  • データバックアッププロセス全体の複雑さの削減とより良い制御。
  • 既存のストレージシステムでのサイレントリザーブの有効期限（改善されたストレージ使用のため）と既存のITリソースのより効率的な使用。
  • M. G. Bernhard、D。Hirschberger： データ廃棄物 – 新しい派fact-他の派ionはそれほど速く成長することはありません。 In：G。Hösel、B。Bilitewski、W。Schenkel、H。Schnurer（ed。）： ごみマニュアル – 廃棄物管理の百科事典。 7巻。ベルリン2003.（宝くじコレクション）
  • M. G. Bernhard、I。Trenn： 未来の新しいゴミ派派：データ無駄。 の： ゴミと無駄。 2/2003、S。94–97。 （dgaw.de）
  • M. G. Bernhard、I。Trenn： 未来はすでに始まっています：データ廃棄物。 Technology Foundation Hessen GmbH、ソフトウェアニュース、2002年3月。
  • W. L. Brunner、M。G。Bernhard、J。Weber（hrsg。）： 企業はデータの廃棄物に沈みます – より効率的なデータ管理のためのアプローチと手順。 Symposion Publishing、Düsseldorf2011、ISBN 978-3-939707-63-9。
  • W. L.ブルナー、J。ウェーバー、M。G。ベルンハルト： スパムメール：銀行のデータ無駄。 の： 銀行。 11/2004、S。58–63。
  • W. L.ブルナー、J。ウェーバー、M。G。ベルンハルト： 電気廃棄物に対する武器。 の： マネー研究所。 3/2008、S。68–71。
  • R. van昨日、W。L。ブルナー： 運用上のリスクの観点からの人事管理。 In：Erich R. Utz（ed。）： 運用リスク。 Stuttgart 2011、S。210–239。
  • O.Kohlbrück： 失望したネットワーク。 の： 地平線。 いいえ。 37/2011、p。17。
  • C. Kurz、F。Rieger： データイーター。 Frankfurt AM Main 2011、ISBN 978-3-596-19033-1。 （datenfresser.info）
  • IDCホワイトペーパー – EMCが後援 – The Diberse and Expploding Digital Universe- 2011年までの世界的な情報成長の予測。 2008年3月。 （PDF; 452 kb） （ 記念 2013年4月4日から インターネットアーカイブ ））
  • M.ローゼンバッハ、H。シュムント： 完璧な犯罪。 の： 鏡。 いいえ。 27/2011、pp。28–38。
  • H.シェフラー： 新しい方法、新しい倫理。 の： 販売経済。 いいえ。 3/2010、pp。44–46。
  • J.シュリー： ビジネス文書の保管義務。 In：W。L。Brunner、M。G。Bernhard、J。Weber（hrsg。）： 企業はデータ廃棄物に沈みます。 Düsseldorf2011、ISBN 978-3-939707-63-9、S。141–175。
  • A.-l.トーマット、M。G。ベルンハルト： データ廃棄物 – 未来のゴミ – すでに今日存在しています。 の： IT管​​理。 十。 2001、S。14BisS. 20。
  • B. Westphal： Landesbank Berlinの「運用マーケティング」でのデータマイニング機器の使用。 In：W。L. Brunner（編）： 銀行マーケティングの成功要因。 Wiesbaden 2004、S。273–283。
  1. ↑ a b https://www.computerwoche.de/a/ein-datenfriedhof-ist-keine-nformationsquelle,1081325
  2. ↑ 「組織では、非構造化データがすべての情報の80％以上を占めています」、Zitiert AUS：IDC White Paper、S。12。
  3. ↑ a b のようなブランド。 2009年9月。
  4. ↑ ブランドのような、2008年6月
  5. ↑ のようなブランド。 2009年6月。
  6. ↑ W. L. Brunner、M。G。Bernhard、J。Weber（hrsg。）： 企業はデータ廃棄物に沈みます：より効率的なデータ管理のためのアプローチと手順。

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