Green Data Science: Wie Datenanalyse umweltfreundlicher gemacht werden kann

Die digitale Transformation hat in den letzten Jahren die Geschäftswelt revolutioniert und Unternehmen dabei geholfen, effizienter und wettbewerbsfähiger zu werden. Eine der Schlüsselkomponenten dieser Transformation ist die Datenanalyse, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Allerdings hat die Zunahme von Datenanalyse und Cloud-Computing auch eine erhebliche Umweltbelastung zur Folge, die oft übersehen wird. Angesichts dieser Tatsache wird es immer wichtiger, eine umweltfreundlichere Datenanalysepraxis in Unternehmen zu etablieren. Durch die Umsetzung von Green Data Science können Unternehmen nicht nur dazu beitragen, die Umwelt zu schützen, sondern auch Kosten senken und einen Wettbewerbsvorteil erlangen.

Warum Datenanalyse ein Umweltproblem darstellt

Obwohl Datenanalyse ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen ist, um ihre Leistung zu verbessern und ihren Kunden bessere Dienstleistungen anzubieten, birgt sie auch ein erhebliches Umweltproblem. Datenanalyse erfordert enorme Mengen an Rechenleistung, die in Rechenzentren und Cloud-Infrastrukturen bereitgestellt wird. Diese Systeme benötigen eine kontinuierliche Kühlung und Stromversorgung, um sicherzustellen, dass sie rund um die Uhr betriebsbereit sind. Dies bedeutet, dass Rechenzentren einen erheblichen Energieverbrauch haben und somit auch eine beträchtliche Menge an Treibhausgasemissionen verursachen.

Es wird geschätzt, dass die IT-Branche weltweit für etwa 2% der globalen Treibhausgasemissionen verantwortlich ist, was in etwa demselben Anteil wie die Luftfahrtindustrie entspricht. Allein die Datenanalyse soll bis 2025 etwa 5,5% des weltweiten Stromverbrauchs ausmachen und somit erheblich zum Klimawandel beitragen.

Ein weiteres Problem ist, dass viele Unternehmen keine umweltfreundlichen Methoden zur Entsorgung von Hardware und Elektronikgeräten haben, die nicht mehr verwendet werden können. Die Entsorgung von alten Geräten führt häufig zu einer Verschmutzung von Boden und Wasser durch giftige Chemikalien und Schwermetalle. Es ist daher unerlässlich, dass Unternehmen sich bewusst sind, wie sie ihre alten Geräte verantwortungsvoll entsorgen und recyceln können.

Es gibt jedoch auch positive Beispiele. Einige führende Technologieunternehmen haben erkannt, dass sie eine Verantwortung haben, umweltfreundlicher zu handeln und arbeiten daran, ihre Energieverbrauch und Emissionen zu reduzieren. Google hat zum Beispiel bereits angekündigt, bis 2030 kohlenstoffneutral zu sein, während Apple bereits seine gesamte Betriebsstätten weltweit auf 100% erneuerbare Energien umgestellt hat.

Ein paar Zahlen zu Rechenzentren

Um das Ausmaß des Problems zu verdeutlichen, hier einige Zahlen der Bitcom-Studie Rechenzentren in Deutschland – Aktuelle Marktentwicklung, Stand 2022:

• Zwischen 2016 und 2021 wuchsen die Kapazitäten an Rechenzentren gemessen in IT-Anschlussleitung um 30%.
• Zwischen 2016 und 2021 wuchsen die Cloud-Kapazitäten um 150%.
• Aktuell werden jährlich schätzungsweise ca. 2,5 Mrd. € in RZ-Infrastrukturen (Gebäude und technische Gebäudeausrüstung) investiert (Erhöhung um 150%).

Alles in allem wird eine deutliche Zunahme der Bedeutung von Cloud-Lösungen erwartet. Statista führt zusammen mit diesem Schaubild eine positive Nachricht an: Dank erneuerbarer Technologien steige zwar der Energiebedarf, gleichzeitig sinken aber die von den Rechenzentren verursachten CO2-Emissionen. Diese konnten in den letzten Jahren reduziert werden, ohne dass Energieeinbußen befürchtet werden mussten. Es bleibt weiterhin wichtig, dass Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um ihre Datenanalysepraktiken umweltfreundlicher zu gestalten.

Der jährliche Energiebedarf von Rechenzentren und kleineren IT-Installationen in Deutschland von 2016 bis 2020.

Fallstudien und Beispiele zu Green Data Science

Einige Unternehmen haben bereits Green Data Science in ihren Geschäftsprozessen umgesetzt und damit sowohl positive Auswirkungen auf die Umwelt als auch auf ihre Geschäftsprozesse erzielt. Hier sind einige Beispiele:

• Google hat das Ziel, bis 2025 komplett auf erneuerbare Energiequellen umzusteigen. In diesem Zusammenhang hat das Unternehmen auch die Energieeffizienz seiner Datenzentren verbessert und setzt auf Machine-Learning-Technologien, um den Energieverbrauch zu optimieren. Dies hat dazu beigetragen, dass Google 2017 mehr erneuerbare Energie genutzt hat als das Unternehmen insgesamt verbraucht hat.
• IBM hat eine Nachhaltigkeitsstrategie entwickelt, die auch Green Data Science umfasst. Das Unternehmen setzt dabei auf Virtualisierungstechnologien und Machine-Learning-Modelle, um den Energieverbrauch in seinen Datenzentren zu reduzieren. Dadurch konnte IBM bereits eine Reduzierung des Energieverbrauchs um 5,5 Prozent pro Jahr erzielen.
• Microsoft hat sich das Ziel gesetzt, bis 2030 klimaneutral zu sein. Das Unternehmen setzt dabei auch auf Green Data Science, um den Energieverbrauch in seinen Datenzentren zu reduzieren. Durch die Optimierung von Rechenprozessen konnte Microsoft bereits eine Energieeinsparung von 29 Prozent erreichen.
• Salesforce hat das Ziel, bis 2022 zu 100 Prozent auf erneuerbare Energien umzusteigen. Das Unternehmen setzt dabei auch auf Green Data Science, um den Energieverbrauch in seinen Datenzentren zu optimieren. Salesforce konnte bereits eine Energieeinsparung von 62 Prozent durch die Einführung von Virtualisierungstechnologien und effizientere Kühlungssysteme erreichen.

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Zukunftsaussichten von Green Data Science

Green Data Science ist ein wichtiger Trend in der IT-Branche und wird voraussichtlich in Zukunft noch weiter an Bedeutung gewinnen. Im Folgenden sind einige Entwicklungen und Veränderungen zu erwarten:

• Die Fortschritte in der Technologie, insbesondere in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Machine Learning, werden es ermöglichen, noch effizientere Methoden zur Energieoptimierung zu entwickeln. Die Anwendung von Algorithmen und Modellen, die den Energiebedarf von IT-Systemen vorhersagen und entsprechende Maßnahmen automatisch umsetzen, wird in Zukunft noch weiter voranschreiten.
• Die Nachfrage nach Nachhaltigkeit in der Wirtschaft wird voraussichtlich weiter steigen. Immer mehr Unternehmen setzen auf nachhaltige Geschäftspraktiken, um ihre Umweltbilanz zu verbessern und um Kunden und Investoren zu gewinnen. Green Data Science kann in diesem Zusammenhang eine wichtige Rolle spielen, um den Energieverbrauch in Unternehmen zu senken und um nachhaltige IT-Lösungen zu entwickeln.
• Die Verbesserung der Datenqualität wird es ermöglichen, noch genauere Vorhersagen zu treffen und die Effizienz von IT-Systemen weiter zu steigern. Unternehmen werden in der Lage sein, noch detailliertere Informationen über ihren Energieverbrauch zu sammeln und entsprechende Maßnahmen zur Energieoptimierung umzusetzen.
• Green Data Science wird auch in Zukunft neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen. Unternehmen, die auf nachhaltige IT-Lösungen setzen, können sich als Vorreiter in Sachen Nachhaltigkeit positionieren und dadurch einen Wettbewerbsvorteil erlangen. Auch neue Geschäftsmodelle, die auf der Verarbeitung und Analyse von Umweltdaten basieren, werden voraussichtlich an Bedeutung gewinnen.

Wie Green Data Science funktioniert

Green Data Science bedeutet, Datenanalyse auf eine umweltfreundlichere Weise zu betreiben, indem Technologien und Praktiken eingesetzt werden, die den Energieverbrauch und die Umweltauswirkungen der Datenanalyse reduzieren. Es gibt verschiedene Technologien und Praktiken, die bei Green Data Science eingesetzt werden können. Im Folgenden werden einige davon beschrieben:

1. Cloud-Computing-Plattformen können dabei helfen, die Rechenressourcen zu optimieren und den Energieverbrauch zu reduzieren, indem sie es Unternehmen ermöglichen, nur die Ressourcen zu nutzen, die sie benötigen, und diese bei Bedarf zu skalieren. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Verwendung von Cloud-Computing-Plattformen auch die Hardware und Energiekosten reduzieren, die bei der Wartung von Rechenzentren und der Bereitstellung von Servern anfallen.
2. Virtuelle Maschinen ermöglichen es Unternehmen, mehrere Anwendungen auf einer physischen Maschine auszuführen. Dadurch können Unternehmen den Energieverbrauch reduzieren und die Ressourcennutzung optimieren, indem sie die Auslastung der physischen Maschinen maximieren.
3. Ein wichtiger Aspekt von Green Data Science ist die Verwendung von energieeffizienter Hardware. Unternehmen sollten in energieeffiziente Hardware wie energieeffiziente Server und Netzwerkgeräte investieren, um den Energieverbrauch und die Betriebskosten zu reduzieren.
4. Verwenden Sie energieffiziente Algorithmen. Stichwort: Green Coding.
5. Unternehmen sollten datenzentrische Ansätze in Betracht ziehen, bei denen Daten in unmittelbarer Nähe zu den Benutzern verarbeitet und gespeichert werden. Dies kann dazu beitragen, den Energieverbrauch zu reduzieren, indem unnötige Übertragungen von Daten vermieden werden.
6. Eine weitere Möglichkeit, den Energieverbrauch und die Umweltauswirkungen der Datenanalyse zu reduzieren, ist, wie der Name schon sagt, die Datenreduzierung. Unternehmen sollten sich auf die Erfassung von nur relevanten Daten konzentrieren, um den Speicherbedarf zu reduzieren und den Energieverbrauch der Datenanalyse zu senken.
7. Green Data Science sollte in ein Nachhaltigkeitsmanagementsystem integriert werden, um sicherzustellen, dass es Teil der gesamten Nachhaltigkeitsstrategie des Unternehmens ist. Dies kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass Green Data Science Teil des Gesamtziels des Unternehmens ist, umweltfreundlicher zu werden.

Green Data Science ist ein wichtiger Schritt für Unternehmen, die ihre Datenanalyse umweltfreundlicher gestalten möchten. Durch die Implementierung von Technologien und Praktiken, die den Energieverbrauch reduzieren und die Umweltauswirkungen minimieren, können Unternehmen ihre Datenanalyse optimieren und gleichzeitig einen positiven Beitrag zum Schutz unserer Umwelt leisten.

Ergänzende Tipps zur Umsetzung von Green Data Science

Green Data Science kann für Unternehmen eine Herausforderung sein, insbesondere wenn sie noch keine Erfahrung mit umweltfreundlicher Datenanalyse haben. Hier sind einige Tipps zur Umsetzung von Green Data Science in Ihrem Unternehmen:

1. Erstellen Sie eine umfassende Strategie für Green Data Science. Identifizieren Sie die Bereiche, in denen Ihre Datenanalyse umweltfreundlicher gestaltet werden kann, und entwickeln Sie Maßnahmenpläne, um diese Ziele zu erreichen.
2. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter im Hinblick auf die Bedeutung von Green Data Science und stellen Sie sicher, dass sie mit den Technologien und Praktiken vertraut sind, die für eine umweltfreundliche Datenanalyse erforderlich sind.
3. Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Fortschritte bei der Umsetzung von Green Data Science und passen Sie Ihre Strategie entsprechend an.
4. Greifen Sie auf Datenzentren in der Nähe zurück, die auf erneuerbare Energiequellen setzen.

Fazit

Green Data Science bietet Unternehmen eine Chance, um nachhaltigere Lösungen in der Datenanalyse zu entwickeln. Durch die Umsetzung von Green Data Science können Unternehmen Energie sparen und gleichzeitig die Umweltbelastung reduzieren. Unternehmen, die Green Data Science in ihre Geschäftspraktiken integrieren, können nicht nur ihre Umweltbilanz verbessern, sondern auch neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen. Es ist wichtig, dass wir alle Verantwortung für die Umwelt übernehmen und Nachhaltigkeit zu einem festen Bestandteil unserer Geschäftsprozesse machen.

Quellen (zur Vertiefung)

• Andrae, A. S. G. & Edler, T. (2015). On Global Electricity Usage of Communication Technology: Trends to 2030. Challenges, 6(1), 117–157. https://doi.org/10.3390/challe6010117
• Andrae, A. S. G. (2019). Prediction Studies of Electricity Use of Global Computing in 2030.
• Helmrich, K. (2021). Wie die Cloud, Edge Computing und Künstliche Intelligenz zur Nachhaltigkeit in der Industrie beitragen. CSR und Digitalisierung (S.175–192). Springer