Umfassendes Informationsmanagement

Ziele sind dabei unter anderem, die Auslastung von Primär- und Sekundärspeicher besser abzustimmen und Daten entsprechend der Priorität, Sicherheit oder Häufigkeit der Benutzung auf unterschiedliche Storage-Medien zu speichern. Und das sollte am besten 100% automatisiert erfolgen. Auf diese Weise lassen sich Storage-Auslastung, -Managementaufwand und -Kosten optimieren.

Daten sind nicht gleich Daten

Die automatisierte Bewertung der Daten gemäß ihrer Wichtigkeit für das Unternehmen und ihre Lagerung auf dafür geeignetem Speicher ist eine Herausforderung für jedes Unternehmen. Traditionelle Datenspeicherlösungen machen keinen Unterschied zwischen Datentypen: Sie repräsentieren eine Art Einheitslösung, die Storage, Replizierung, Backup und Datenlöschung exakt gleich behandelt. Für ein umfassendes Daten- und Informationsmanagement dagegen müssen zunächst die vorhandenen Datentypen gemäß folgender Kriterien definiert werden:

• Strukturierte Daten wie etwa eine Datenbank,
• halbstrukturierte Daten wie etwa ein E-Mail, das unstrukturierte Daten in einem strukturierten Format enthält,
• unstrukturierte Daten wie etwa Dokumente, Tabellen, Fotos und Internet-Dateien, die typischerweise in einem Filesystem abgelegt sind.

Der nächste Schritt ist die Klassifizierung der Daten nach ihrem Typ und die Zuordnung dieser Klassifizierungen auf die korrespondierenden Storage-Klassen in Abstimmung mit den geschäftlichen Anforderungen. Ob es sich dabei um die dauerhafte Aufbewahrung von Compliance-Daten mithilfe von WORM Storage handelt, um ökonomischen online Zugriff dank Migration auf nearline Storage oder um das Löschen von Daten - die laufende Verwaltung während des gesamten Lebenszyklus ist unerlässlich. Noch wichtiger ist die kontinuierliche Neubewertung der Daten, da ihr Wert in Abhängigkeit von den jeweiligen Geschäftsanforderungen im Lauf der Zeit schwankt.

Datenklassifizierung

Um die Daten möglichst automatisiert dem passenden Speicher zuordnen zu können, muss eine Datenklassifizierung gemäß Typ, Besitzer, Größe, Zeitpunkt der letzten Änderung, Compliance-Bedarf etc. erfolgen. Datenklassifizierung ist darüber hinaus notwendig, um das Datenmanagement effektiv definieren zu können. Das Datenmanagement sollte im Sinne einer "Entscheidungsautomatik" je nach Einstufung der Daten eine bestimmte Zuordnungsregel umsetzen. Diese Regeln diktieren den Storage-Typ - wie etwa hoch performante Festplatten, nearline Disk, WORM Disk oder Tape -, die notwendigen Aktionen wie etwa Replizierung oder Backup, die Einstellung der Aufbewahrungsfrist der Daten oder die Migrationsstrategie für optimale Storage-Nutzung oder Revisionssicherheit.

Die wenigsten Unternehmen haben eine klare Vorstellung von ihren Daten bezüglich Inhalt und Speicherort - ein Phänomen, das vor allem für unstrukturierte Daten in Dateiformaten gilt. Das Finden und Analysieren über Netzwerke verteilter Dateien einschließlich E-Mails ist mittlerweile per Software einfach möglich. Die Analyse umfasst die Indizierung und Klassifizierung unstrukturierter Daten einschließlich Volltextsuche und Klassifizierung für die statistische Aufbereitung des Datenbestandes. In Verbindung mit sogenannten Tiered Storage-Strukturen (siehe Kasten) lassen sich klassifizierte Daten richtlinienbasiert zwischen den Primär- und Sekundärspeichermedien bewegen. Daten müssen außerdem jederzeit identisch sein, ob beim Transfer, beim Speichern oder bei Suchabfragen. Integrität ist ein wichtiges Kriterium bei zahlreichen Compliance-Bestimmungen.