Na medida em que o mundo trabalha em direção a metas de carbono líquido iguais a zero (net zero), a digitalização se tornou essencial para fornecer estratégias verdes e eficientes.

Os dados são essenciais para gerar melhores resultados de negócios e garantir um futuro mais sustentável.

Mas o novo mundo orientado por dados também apresenta desafios para a sustentabilidade.

Os data centers que abrigam reservas digitais exigem grandes quantidades de energia.

Estima-se que as emissões globais da computação em nuvem, por exemplo, representem mais de 3,5% do total de emissões de gases de efeito estufa, ainda mais do que voos comerciais.

Na última década, esforços foram feitos para garantir que os data centers sejam mais sustentáveis.

Embora a infraestrutura possa se tornar mais ecológica, o armazenamento contínuo de dados inúteis dificulta os esforços.

De acordo com pesquisa da Veritas Technologies, a energia necessária para armazenar esses dados geram até 6,4 milhões de toneladas de gás carbônico anualmente.

Os analistas preveem que até 2025 haverá cerca de 91 ZB (zettabytes, ou 1 sextilhão de bytes) de dados sendo mantidos desnecessariamente – mais de quatro vezes o volume atual.

Dados obscuros

Em média, nossa pesquisa descobriu que 52% dos dados armazenados pelas organizações são obscuros, ou seja, seu conteúdo e valor são desconhecidos e são essencialmente inúteis até que seu valor (se houver) seja determinado.

Ao mesmo tempo, estima-se que cerca de um terço dos dados organizacionais sejam Redundantes, Obsoletos e Triviais (ROT).

Em suma, faixas de dados estão sendo armazenadas sem motivo.

Os dados ROT são os principais contribuintes para altos custos de armazenamento; pesquisas globais recentes sugerem que mais de nove em cada dez organizações excedem seus orçamentos de nuvem, gastando em média 43% em armazenamento, backup e recuperação.

Muito já foi dito sobre o custo financeiro dos dados obscuros, mas o custo ambiental é frequentemente negligenciado. Eliminar o desperdício de dados pode ajudar a reduzir drasticamente a pegada de carbono das organizações, levando a uma maior sustentabilidade e a custos mais baixos. Como tal, as empresas devem controlar suas estratégias de gerenciamento de dados, usar as ferramentas certas para identificar dados valiosos e livrar seus data centers de dados obscuros desnecessários e que consomem energia.

Gerenciamento de dados

O gerenciamento de dados é um primeiro passo crucial para que as organizações analisem dados em escala com eficiência.

Isso começa com o mapeamento e a descoberta de dados, entendendo como as informações fluem por uma organização.

Obter visibilidade e informações sobre onde os dados e informações confidenciais são armazenados, quem tem acesso e por quanto tempo eles são retidos é o primeiro porto de escala ao identificar dados obscuros.

No entanto, é importante que as organizações invistam em um programa contínuo de gerenciamento proativo de dados.

Isso permite que as organizações obtenham visibilidade de seus dados, armazenamento e infraestrutura de backup e tomem decisões baseadas em insights relacionados à exclusão de dados continuamente.

A minimização de dados e a limitação da finalidade podem reduzir a quantidade armazenada e garantir que o retido esteja diretamente relacionado à sua finalidade.

O uso de classificação, políticas flexíveis de retenção de dados e mecanismos de política compatíveis significa que pode haver exclusão confiável de informações não relevantes.

Isso não apenas reduz a quantidade de dados obscuros que alimentam os recursos do data center, mas também pode garantir a conformidade com os regulamentos de proteção de dados, como o General Data Protection Regulation (GDPR).

Para muitas organizações, a redução de dados obscuros e ROT não é uma tarefa simples, especialmente quando feita manualmente.

O processo pode ser complexo, com muitas soluções de gerenciamento de dados corporativos retendo uma abordagem manual de implantação e manutenção, diminuindo a agilidade operacional.

Além disso, a necessidade de estratégias multinuvem exigiu o desenvolvimento de uma nova abordagem para o gerenciamento de dados (multinuvem significa usar vários provedores de serviços de nuvem pública para atender a diversas necessidades).

A ferramenta indicada para as organizações é o gerenciamento autônomo de dados. Aqui, as tecnologias de inteligência artificial e machine learning permitem a automação dos processos de gerenciamento de dados e minimizam a intervenção e a supervisão humana.

Ao automatizar o provisionamento, otimização, recuperação e configuração de tecnologias de gerenciamento de dados em ambientes multinuvem, as empresas podem obter uma imagem muito mais clara e precisa de seus dados em um espaço de tempo muito mais curto.

Por exemplo, as plataformas de gerenciamento de dados corporativos podem classificar autonomamente dados baseados em nuvem, tirar a duplicação de dados desnecessários e redundantes e arquivar ou excluir dados obsoletos e triviais na nuvem.

Essa abordagem automatizada de percepção de dados também deve ser integrada a soluções de arquivamento, backup e segurança cibernética para evitar a perda de dados e garantir a retenção de dados baseada em políticas.

A transformação digital contínua torna os requisitos das organizações para conteúdo e contexto de dados uma prioridade, principalmente quando muitos desses projetos transformadores buscam oferecer maior sustentabilidade.

Se pudéssemos remover automaticamente 85% desses dados inúteis dos data centers, isso permitiria um grande salto em direção ao net zero.

Reduzir o impacto ambiental da pegada de armazenamento de dados será imperativo se quisermos evitar a criação de uma massa ainda maior de dados residuais na medida em que a nuvem evolui.

As estratégias verdes impulsionadas pela digitalização não podem ser abandonadas pela sombra de dados obscuros que consomem energia em segundo plano, desfazendo silenciosamente um bom trabalho.

*Gustavo Leite é vice-presidente para a América Latina da Veritas Technologies e country manager da empresa no Brasil.  Antes da Veritas, trabalhou na Enterasys Networks e na Cabletron