All’interno delle aziende, l’ingente quantità di dati che viene impiegata, produce elevate emissioni di CO2 attraverso i processi di archiviazione, elaborazione e analisi e rappresenta quindi un enorme peso per l’ambiente. Il problema riguarda anche le stesse misure di sostenibilità adottate nell’ambito delle iniziative di green engineering. Ad esempio, le nuove tecnologie che aiutano le aziende a considerare le “Tre P” (Persone, Profitto, Pianeta) e le “Tre R” (Ridurre, Riutilizzare, Riciclare) producono anche una grande quantità di dati e questi dati, a loro volta, devono essere immagazzinati ed elaborati in data center o su server locali o di proprietà dell’azienda, comportando quindi un consumo di energia.
“Indirizzando consapevolmente il flusso di dati e implementando misure per una strategia di green engineering più efficiente e sostenibile, le aziende possono non solo raggiungere i loro obiettivi ESG, ma anche contribuire a ridurre la loro impronta di carbonio e gli obiettivi climatici”, spiega Thomas Kruse, Product Manager Network Technology, Smart Home and Security di reichelt elektronik. “Il futuro tecnologico non deve essere solo intelligente, ma anche rispettoso dell’ambiente”.
Aumentare l’efficienza e la sostenibilità dell’information engineering
Occorre agire efficacemente per una riduzione dell’impronta di carbonio che sia duraturo nel tempo. Per questo è necessaria un’applicazione più efficiente e sostenibile delle misure di green IT da integrare nelle aziende fin dalle fondamenta. L’uso dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico consente di sviluppare soluzioni software che, da un lato, automatizzano i processi e, dall’altro, li rendono il più possibile snelli; i processi superflui devono quindi essere evitati. Le aziende dovrebbero inoltre creare un catalogo di requisiti standard chiaramente definito per i partner commerciali e i fornitori, in base al quale valutarli e selezionarli.
Per ridurre al minimo il consumo energetico è consigliabile che le aziende utilizzino tecnologie di raffreddamento intelligenti, come il “free cooling” o il contenimento del corridoio freddo nell’ambiente dei server. L’adozione di una strategia più sostenibile comprende anche il passaggio a fonti di energia rinnovabili all’interno del mix energetico e l’acquisto di un apparato hardware moderno che sia efficiente dal punto di vista del consumo di energia. Fattore particolarmente importante, ma meno ovvio, è rappresentato dalla gestione sostenibile dei dati per evitare sprechi di energia e risorse. Ciò include strategie come il consolidamento dei dati, la virtualizzazione dei server e l’identificazione dei dark data and data waste.
I dark data (dati oscuri) e i data waste (sprechi di dati)
I dark data sono dati raccolti, archiviati e gestiti dalle aziende, ma non utilizzati o analizzati attivamente. Nonostante il loro impatto negativo sulla qualità dei dati, sulla conformità e sulle risorse di archiviazione, i dark data (dati oscuri) e i data waste (sprechi di dati) sono spesso trascurati. Questi dati rimangono nell'”ombra”, poiché le organizzazioni spesso non sanno cosa contengono esattamente o quale valore possano avere. I dark data possono presentarsi in varie forme, tra cui dati non strutturati contenuti in e-mail, file o sistemi obsoleti. Per identificare i dark data è fondamentale utilizzare tecniche di data mapping e data discovery. La mappatura dei dati fornisce una chiara panoramica dei flussi di dati all’interno dell’organizzazione, mentre la data discovery identifica le fonti di dati nascoste o inutilizzate. Analizzando in modo completo l’ecosistema dei dati engineering, le aziende possono individuare e valutare i potenziali dark data.
Come evitare i dark data e i data waste
La ricerca attuale evolve verso una gestione proattiva dei dati, così che le aziende possano ridurre al minimo i dark data fin dall’inizio. Ciò comprende linee guida chiare per la valutazione, la classificazione e l’eliminazione dei dati, per garantire che vengano conservati solo quelli rilevanti e di valore. Strumenti avanzati identificano, analizzano e categorizzano automaticamente i dati, consentendo alle aziende di ottenere rapidamente una panoramica del loro sistema di dati e di scoprire potenziali fonti di dark data. Per ridurre i data waste, le aziende dovrebbero rivedere regolarmente il loro inventario di dati e cancellare quelli non necessari o obsoleti.
L’archiviazione dei dati per scopi specifici in base alle esigenze aziendali e ai requisiti di conformità aiuta a ridurre al minimo la quantità di informazioni irrilevanti. La conformità alle normative sulla protezione dei dati, come il GDPR, è fondamentale, in quanto garantisce che vengano archiviati meno dati e che le pratiche di gestione degli stessi siano conformi ai requisiti di legge. Gli strumenti di monitoraggio e analisi possono identificare la non conformità e ridurre al minimo i rischi legali.
Creare trasparenza e consapevolezza attraverso la formazione
Per raggiungere questi obiettivi engineering, è importante sensibilizzare il management, i dipendenti, i partner e i fornitori di servizi dell’azienda sull’importanza dell’uso sostenibile delle tecnologie informatiche. Questo rafforza anche la volontà di implementare strategie sostenibili ed efficienti. Questo obiettivo può essere raggiunto attraverso misure quali la comunicazione interna, la formazione, l’introduzione di iniziative di gratificazione, l’organizzazione di eventi congiunti o l’attivazione di partnership con altre aziende, al fine di creare una cultura aziendale che tratti il tema dei dati in modo responsabile. Non sono infatti solamente le moderne tecnologie a ridurre gli impatti ambientali negativi, bensì anche l’impegno stesso delle persone che lavorano all’interno delle aziende.
