Datenwachstum

Datenwachstum beschreibt die Zunahme der erzeugten, gespeicherten und verarbeiteten Daten in Organisationen, Branchen oder global. Es betrifft neben strukturierten Daten auch große Mengen unstrukturierter und semistrukturierter Daten. Typische Messgrößen sind das Datenvolumen in Bytes, die Geschwindigkeit der Datengenerierung (Velocity), die Vielfalt der Datentypen (Variety) und die Qualität bzw. Verlässlichkeit der Daten (Veracity).

Treiber des Datenwachstums sind vermehrte Sensorik, vernetzte Geräte, mobile Anwendungen, Log- und Transaktionsdaten sowie Multimedia-Inhalte. Businessprozesse erzeugen umfassende Protokolle, Analysen generieren neue Datensätze; gleichzeitig steigert der Einsatz von Cloud-Diensten und KI-gestützten Prozessen die Datenmenge weiter. Ein Großteil der wachsenden Daten ist unstrukturiert (Bilder, Videos, Texte, Logs).

Auswirkungen: Das Wachstum belastet Speicher- und Rechenressourcen, erhöht Betriebskosten sowie Anforderungen an Energieeffizienz und Kühlung. Unternehmen setzen Datenlebenszyklusmanagement, Datenarchivierung, Datenkompression und tiered storage ein, um Kosten zu reduzieren. Infrastruktur wird skalierbar; Cloud-Objektstorage und verteilte Dateisysteme unterstützen horizontale Skalierung; Datenqualität und Metadatenmanagement gewinnen an Bedeutung.

Governance, Datenschutz und Compliance sind zentrale Aspekte. Metadatenkatalogisierung, Datenqualität, Zugriffskontrollen und Auditierbarkeit unterstützen Transparenz. Rechtsvorschriften wie Datenschutzbestimmungen beeinflussen Löschfristen und Datenspeicherung. Backup- und Disaster-Recovery-Strategien sichern gegen Datenverlust; Automatisierung und Data Governance helfen, Übersicht und Sicherheit bei wachsenden Datenmassen zu behalten.