Nepal, 24 Agustus -- Di dunia saat ini, jumlah data yang sangat besar terus dibuat setiap saat, namun lebih dari separuhnya tidak pernah digunakan. Data tersebut tetap berada dalam wadah terpisah, atau tidak dikelola, atau tidak dapat diakses karena sistem berubah, atau tidak diperlukan karena prioritas bisnis berubah. Data 'gelap' ini menumpuk di server dan perangkat penyimpanan, menghabiskan listrik dan meningkatkan jejak karbon digital.
Terlihat mungkin aman, tetapi massa limbah digital yang semakin bertambah ini memiliki konsekuensi terhadap lingkungan. Menyimpan data digital yang tidak digunakan atau usang memerlukan daya listrik terus-menerus untuk server dan sistem pendingin. Hal ini meningkatkan konsumsi listrik dan emisi gas rumah kaca. Data gelap saja diperkirakan menghasilkan lebih dari 5,8 juta ton CO2 setiap tahun. Ini setara dengan emisi dari 1,2 juta mobil per tahun.
Data gelap juga mempercepat e-waste dari penggantian perangkat keras dan menghabiskan sumber daya melalui manufaktur, seperti penggunaan bahan baku daur ulang, serta pendinginan yang membutuhkan banyak air.
Organisasi mengumpulkan volume informasi yang sangat besar selama operasi rutin. Namun, informasi tersebut mungkin tidak pernah dianalisis atau digunakan kembali. File log sistem yang melacak aktivitas pengguna, kesalahan, dan transaksi tetap tidak tersentuh setelah penyimpanan awal. Kami sedang membicarakan setiap email, foto, video, atau spreadsheet yang tidak digunakan yang disimpan di server. Bayangkan seperti kotak-kotak yang terlupakan yang disimpan di gudang, kecuali gudang ini menggunakan energi secara terus-menerus. Mengelola data gelap bukan hanya masalah efisiensi kerja; ini adalah isu keberlanjutan yang mendesak.
Solusi terletak sebagian pada praktik manajemen pengetahuan yang efektif.
Ini berarti berusaha mengurangi dampak lingkungan dari sistem digital, terutama yang terkait dengan penyimpanan dan penggunaan data. Organisasi sebaiknya mengumpulkan, mengelola, dan menyimpan data dengan mempertimbangkan konsumsi energi dan emisi karbon.
Penelitian saya bertujuan untuk menemukan cara melakukan ini. Saya mengumpulkan 539 respons kuantitatif dan kualitatif dari kuesioner yang mewakili Amerika Utara sebesar 31,9 persen (172), diikuti oleh Eropa sebesar 21,5 persen (116) dan Asia sebesar 19,9 persen (107). Afrika (10,8 persen) dan Australia (9,8 persen) juga terwakili, sementara Amerika Selatan (5,8 persen) dan Antartika (0,4 persen) memiliki bagian terkecil.
Temuan tersebut menyoroti kebutuhan tata kelola data, keamanan data, dan pembelajaran terus-menerus dalam organisasi. Hal ini menunjukkan nilai dari praktik teknologi informasi yang hemat energi, repositori pengetahuan yang terpusat, dan bekerja lintas disiplin untuk mengatasi risiko data gelap.
Penelitian saya juga memberikan panduan kepada organisasi untuk menjadikan dekarbonisasi digital sebagai bagian dari cara mereka beroperasi dan membuat keputusan. Ini akan meningkatkan efisiensi organisasi, mengurangi jejak karbon, dan mendorong penggunaan kembali wawasan data yang bernilai.
Seiring dengan semakin melekatnya teknologi digital dalam operasi sehari-hari, permintaan akan penyimpanan dan kekuatan pemrosesan data meningkat tajam. Secara global, pusat data sudah menyumbang sekitar 2 persen emisi gas rumah kaca, setara dengan dampak lingkungan dari industri penerbangan. Angka ini diperkirakan akan berlipat ganda menjadi 4 persen pada tahun 2030 seiring percepatan adopsi digital.
Tetapi data gelap tidak mendapatkan banyak perhatian. Ini karena sebagian besar tidak berstruktur, tersembunyi dalam sistem warisan atau server cadangan. Tim teknologi informasi dan keberlanjutan cenderung mengabaikannya. Pengelolaannya mahal dan mudah diabaikan. Namun, hal ini memakan ruang penyimpanan yang mahal dan meningkatkan tagihan energi untuk menyalakan dan mendinginkan server. Hal ini juga memerlukan tindakan cadangan, keamanan, dan kepatuhan secara terus-menerus meskipun tidak memberikan nilai bisnis apa pun.
Strategi manajemen pengetahuan dapat mengatasi masalah data gelap. Manajemen pengetahuan bertindak seperti seorang organisator yang cerdas untuk seluruh informasi yang dimiliki organisasi. Ini memungkinkan pencarian file yang tersembunyi atau lupa yang terkubur dalam sistem, memahami apakah data tersebut berguna atau sudah usang, dan menentukan tindakan terbaik. Hal ini dapat dilakukan dengan mengubah data bernilai menjadi wawasan atau menghapus secara aman apa yang tidak lagi diperlukan.
Ini mengurangi penyimpanan yang terbuang, mengurangi biaya, mengurangi dampak lingkungan, dan memastikan informasi yang disimpan benar-benar mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Kami menyarankan dua hal yang dapat dilakukan organisasi: klasifikasi dan penyederhanaan.
1. Klasifikasi: mengatur, menandai, dan membuka nilai
Klasifikasi adalah langkah pertama dalam membawa urutan ke kekacauan data. Ini melibatkan penemuan, penandaan, pengkategorian, dan penilaian data untuk menentukan relevansi dan nilainya. Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin dapat membantu hal ini.
Pendekatan ini tidak hanya mengurangi limbah, tetapi juga membuka peluang yang tersembunyi. Misalnya, data umpan balik pelanggan yang sebelumnya tidak digunakan dapat dianalisis untuk inovasi produk, atau dokumen proyek lama dapat memberikan informasi untuk inisiatif baru.
2. Mempermudah: berhenti menyimpan, mulai mengurangi
Penghematan adalah tentang mengembangkan lingkungan data yang lebih ramping dan bersih. Ini membutuhkan tata kelola data yang kuat, termasuk kebijakan penyimpanan yang jelas, audit berkala dan pendidikan karyawan tentang kebersihan digital. Dengan menggunakan alat AI, organisasi dapat mengidentifikasi berkas yang duplikat, usang, atau tidak relevan dan mengotomatisasi penghapusan aman mereka.
Bukan hanya proses teknis. Ini melibatkan pembudayaan budaya yang menghargai penggunaan data yang bermakna dan mencegah penyimpanan yang tidak perlu. Ketika karyawan memahami biaya lingkungan dari data yang tidak dikelola, mereka menjadi lebih bertanggung jawab dalam mengelola informasi digital. Hasilnya adalah ekosistem data yang lebih gesit, hemat biaya, dan berkelanjutan.
Satu contoh organisasi yang melakukan hal ini adalah merek mobil, BMW Group. Perusahaan ini telah menjadikan dekarbonisasi digital sebagai bagian dari proses produksinya.
Google telah berinvestasi dalam praktik IT yang berkelanjutan, termasuk penyimpanan dan pemrosesan data yang hemat energi. Pusat data perusahaan telah netral karbon sejak 2007, dan sedang berupaya untuk menjalankan operasinya dengan 100 persen energi terbarukan.
Keberlanjutan digital tidak mengharuskan organisasi untuk melakukan sesuatu yang lebih sedikit; itu mendorong mereka untuk melakukan hal yang lebih baik. Merenungkan kembali pengelolaan data gelap adalah langkah menuju mengurangi emisi digital dan menghemat sumber daya.
Melalui strategi manajemen pengetahuan seperti klasifikasi dan penyederhanaan, organisasi dapat mengubah kewajiban yang diabaikan menjadi aset strategis.
Data harus melayani kita, bukan memberatkan kita.
-The Conversation
Baca artikel asli di sini.
Komentar
Tuliskan Komentar Anda!