Abbiamo introdotto più volte il concetto di Green Data negli articoli scorsi, oggi però, andremo a raccontare nel dettaglio come questo approccio incida in tutto il ciclo di vita del dato.

Viviamo in un mondo sempre più digitale e questo ha grandi implicazioni per l’ambiente. I data center (luoghi dove vengono conservati e archiviati i dati) consumano già il 3% di tutta l’elettricità prodotta in tutto il mondo.

Può sembrare solo un piccolo pezzo del puzzle, ma, consideriamo che anche la produzione mondiale di alluminio, una delle industrie a più alta intensità di elettricità, utilizza il 3%.

Per i data center, questa percentuale è destinata a crescere, poiché gli esperti prevedono che lo storage e l’utilizzo totale dei dati raddoppieranno fino a 181 zettabyte nei prossimi quattro anni.

Quindi c’è un bisogno crescente di seguire un approccio Green (sostenibile).

Di seguito vediamo come dovrebbe essere un ciclo di vita del dato fatto nella maniera corretta.

Green Data-Data Intelligence

Green Data approach

Nella Green Data, il termine “Green” si riferisce al processo sostenibile di raccolta ed elaborazione dei Dati.

I seguenti passaggi aiutano ad adottare un approccio Green Data:

Nella Data Collection: definire lo scopo della raccolta dei dati e i risultati attesi e pianificare lo schema di raccolta dei dati prima di iniziare il progetto per ridurre la raccolta di dati ridondanti e obsoleti. Di conseguenza ottimizzeremo le risorse e avremo bisogno di minor spazio di archiviazione e meno potenza di elaborazione.

Nel Data Storage: prestare attenzione a selezionare un luogo adatto che permetta di ridurre i requisiti di raffreddamento, che faccia uso di server a bassa potenza, raffreddamento ad aria gratuito, riutilizzo del calore di scarto, umidificazione a ultrasuoni, raffreddamento evaporativo, utilizzo di fonti di energia rinnovabile. I data center che utilizzano fonti di energia rinnovabile per la manutenzione sono chiamati gree data center.

 

Data Intelligence

Possiamo definire la Data Intelligence come l’analisi di varie forme di dati con l’obiettivo di estrarne il valore. Nella fase di pre-elaborazione dei dati (Data pre-processing) creiamo le basi perché l’Artificial Intelligence, il Machine Learning e il Deep Learning, possano elaborare i dati in maniera corretta.

Solo seguendo tutti questi passaggi riusciremo ad estrapolare valore dai dati in modo sostenibile.

 

Passi chiave per la sostenibilità dei dati:

Con “Sostenibilità Digitale” si possono intendere più significati. In Pragma Etimos ci piace iniziare dalle basi: i dati.

La maggior parte delle organizzazioni oggi raccoglie molti più dati di quelli necessari per le proprie operazioni aziendali, semplicemente perché può. Il grande problema è che una gran percentuale dei dati raccolti è inutilizzata perché ridondante, obsoleta, destrutturata. Eliminando questi dati, o non raccogliendoli in primo luogo, le aziende possono ridurre i requisiti e i costi di storage, supportando anche gli obiettivi di sostenibilità utilizzando meno energia. Ma la Green Data va anche oltre: fa in modo che i dati vengano raccolti già filtrati, strutturati e corretti.

Per ricapitolare quanto detto, ecco alcuni suggerimenti per iniziare un percorso sostenibile con i dati:

  • Conosci l’impronta dei tuoi dati per seguire il loro ciclo di vita a partire dalla raccolta dei dati fino alla fase finale
  • Raccogli i dati nel modo corretto
  • Conserva solo ciò di cui hai bisogno
  • Centralizzare il controllo dei dati per il riutilizzo

 

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