Mitos: Karena teknologi digital dan komputasi awan, bisnis menghindari menghasilkan sampah dokumenter atau limbah yang dihasilkan terkait dengan penyimpanan informasi. Organisasi dapat menyingkirkan tumpukan sampah yang mencakup DVD multimedia atau Blu-Ray, faktur, kontrak, laporan, proposal, anggaran, dan korespondensi bisnis.
Pada kenyataannya, pemborosan terjadi bahkan dengan teknologi digital. Orang membuat berbagai jenis pemborosan data termasuk data yang tidak perlu yang menghabiskan ruang penyimpanan, data yang tidak disortir yang dapat berguna tetapi dilupakan (dan sulit ditemukan), data duplikat, dan data yang ditujukan untuk pengguna tertentu tetapi kurang dimanfaatkan atau tidak digunakan sama sekali oleh pengguna yang seharusnya. Ini adalah pemborosan data yang mahal yang dapat diatasi dengan praktik terbaik berikut.
1. Dapatkan sistem dan alat yang tepat untuk menangani data dalam jumlah besar secara efisien
Organisasi yang berkecimpung dalam bisnis pengumpulan dan analisis data harus memastikan efisiensi dalam cara mereka menyimpan, mengelola, dan membuang data. AI atau pengembang pembelajaran mesin, khususnya, membutuhkan cara yang efisien untuk mengklasifikasikan dan mengelola data karena mereka terus-menerus mengumpulkan dan menganalisis berbagai informasi. Harus ada sistem yang memudahkan untuk menemukan, mengambil, dan kemudian menghapus data untuk mengosongkan ruang penyimpanan untuk lebih banyak data. Ketiadaan yang dapat menyebabkan redundansi penyimpanan, penyimpanan lanjutan dari data yang tidak dibutuhkan atau tidak diinginkan, dan kesulitan dalam mencari data.
Ada pendekatan yang berbeda untuk menangani data, seperti data warehousing dan penggunaan data lake. Ada juga berbagai solusi penyimpanan data, manajemen, dan analitik. Contohnya adalah Druid, ClickHouse, Cassandra, Prometheus, dan Elasticsearch. Pendekatan dan solusi ini menghadirkan pro dan kontra yang berbeda, jadi penting untuk mengevaluasinya dengan cermat.
Perbandingan atau panduan mendalam seperti artikel ini tentang Apache Druid vs Clickhouse dapat berguna dalam memilih alat dan strategi yang tepat untuk diterapkan. Organisasi yang berbeda memiliki kebutuhan yang berbeda, sementara penyimpanan data dan solusi analitik yang berbeda juga memiliki fungsi dan fitur yang berbeda. Penting untuk memastikan bahwa solusi yang dipilih sesuai dengan kebutuhan spesifik organisasi.
2. Berinvestasi dalam sistem yang efisien untuk membasmi dan mencegah ROT
ROT mengacu pada data yang berlebihan, usang, dan sepele. Menurut perusahaan keamanan data ManageEngine, setidaknya 30 persen data dalam organisasi dapat dianggap ROT. Ini menghadirkan tantangan besar bagi manajemen data, karena tidak hanya menambah biaya penyimpanan data yang tidak perlu; itu juga mempersulit pencarian dan penggunaan data tertentu secara efisien saat dibutuhkan.
Semua data yang ada harus diperiksa untuk menentukan apakah masih harus disimpan atau dihapus secara permanen. Kemudian, sisa data yang berguna atau berpotensi berguna dapat diinventarisasi dan diklasifikasikan/dikatalogkan. Jika sulit untuk memastikan apakah sekelompok data tertentu harus dihapus, mereka dapat diberikan kategori atau lokasi penyimpanannya sendiri yang dapat dengan mudah dikunjungi kembali nanti.
Namun, memiliki sistem manajemen data yang efisien bukan hanya tentang perangkat keras dan perangkat lunak. Salah satu komponen penting yang harus diperhitungkan adalah orang-orang yang membuat, menggunakan, dan mengelola data dalam suatu organisasi. Mereka perlu diorientasikan atau dilatih dengan benar tentang peran yang mereka mainkan dalam menghilangkan dan mencegah data ROT.
3. Tetapkan organisasi data dan kebijakan penyimpanan yang jelas
Accenture mengatakan itu hampir 80 persen data perusahaan tidak terstruktur. Ini berarti bahwa data yang disimpan tidak memiliki klasifikasi logis. Berbagai jenis data untuk penggunaan yang berbeda disimpan di berbagai lokasi secara sewenang-wenang. Beberapa karyawan mungkin memiliki beberapa bentuk penyortiran atau organisasi, tetapi skema yang mereka gunakan tidak konsisten.
Kurangnya organisasi atau struktur penyimpanan data adalah salah satu alasan terbesar mengapa beberapa data menjadi berlebihan dan sulit ditemukan. Redundansi menghabiskan ruang penyimpanan tidak hanya di tempat tetapi juga di cloud. Saat memeriksa kumpulan file untuk menemukan data tertentu, ada daya komputasi yang terlibat dan waktu serta upaya yang tidak perlu terbuang percuma.
Untuk menghindari inefisiensi dan pemborosan, disarankan untuk menyiapkan organisasi data yang jelas dan kebijakan penyimpanan sejak awal. Ini membantu untuk memberikan rincian tentang data apa yang akan disimpan, di mana menyimpannya, bagaimana mengklasifikasikan data, dan berapa lama untuk menyimpan data dalam penyimpanan. Ini juga membantu menjadikannya kebijakan untuk menambahkan metadata ke semua file yang disimpan untuk membantu penemuan dan evaluasi data. Memiliki kebijakan yang jelas dan komprehensif tentang organisasi dan penyimpanan data juga memiliki manfaat tambahan untuk memfasilitasi otomatisasi dan mematuhi peraturan data.
Selain itu, ini membantu untuk mengadopsi konsep "sumber kebenaran tunggal". Ini berarti memiliki repositori pusat atau indeks semua data dalam suatu organisasi. Ini memastikan bahwa salinan duplikat yang tidak perlu dihindari dan juga memudahkan untuk menemukan data kapan pun dibutuhkan dan untuk mengevaluasi data untuk penyimpanan atau penghapusan.
4. Kenali dengan benar undang-undang atau peraturan data
Beberapa organisasi menyimpan data selama mungkin karena mereka tidak yakin dengan apa yang diwajibkan oleh undang-undang dan peraturan. Peraturan ini termasuk yang ditetapkan oleh IRS dan FTC, standar ISO, standar industri seperti yang ada di CCPA dan PCI-DSS, dan kebijakan internal perusahaan seperti persyaratan penyimpanan catatan karyawan dan skema kontrol versi.
Di Amerika Serikat, sejumlah undang-undang federal dan negara bagian memiliki mandat penyimpanan data. Undang-Undang Manajemen Keamanan Informasi Federal (FISMA), misalnya, mewajibkan kontraktor dan agen federal untuk menyimpan data mereka dalam penyimpanan setidaknya selama tiga tahun. Komisi Energi Nasional (NERC) mewajibkan entitas terkait energi untuk menyimpan data selama tiga hingga enam bulan. Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA) memberlakukan minimal enam tahun persyaratan arsip informasi kesehatan untuk entitas terkait kesehatan.
Untuk organisasi yang beroperasi di berbagai belahan dunia, perlu untuk mengenal berbagai undang-undang dan peraturan negara tertentu. Di Swiss, misalnya, semua data bisnis diamanatkan untuk disimpan selama 10 tahun setelah akhir tahun keuangan. Juga, Kerangka Regulasi Internasional untuk Bank (Basel III) mengharuskan bank untuk mempertahankan riwayat data tiga hingga tujuh tahun.
Pemborosan penyimpanan data bukan masalah sepele
Limbah penyimpanan data tidak terbatas pada biaya digital. Itu juga dapat memiliki dampak offline. Menurut Saran untuk T&J Green Earth, 0.2 ton karbon dioksida dihasilkan setiap tahun untuk setiap 100 GB data yang disimpan di awan. Ini berarti bahwa menyimpan data yang tidak perlu di cloud berarti emisi yang sebenarnya bisa dihindari.
Sama seperti bentuk pemborosan lainnya, pemborosan penyimpanan data dapat dihindari atau setidaknya dapat direduksi. Memastikan penyimpanan data yang efisien dan mengikuti praktik terbaik dapat secara signifikan mengurangi pemborosan penyimpanan data yang tidak diinginkan, termasuk efek yang terkait secara offline.
Gambar: Pixabay
Tinggalkan komentar
Memiliki sesuatu untuk dikatakan tentang artikel ini? Tambahkan komentar Anda dan mulai diskusi.