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数字化可在一定程度上改善全球气候变暖，但在数字化进程中，无用数据的大量堆积往往造成更多能耗，使碳排放问题加剧。根据全球数据保护及数据管理服务商Veritas Technologies的数据显示，暗数据每年可产生逾580万吨碳排放。若想抑制温室效应，企业或可从数据分类，清除暗数据着眼。
就中国市场看，随着“新基建”概念的落地，数据中心建设将进一步提速，艾瑞咨询预测称，2020年中国数据市场将保持30%以上的年复合增长率，市场规模达1494.2亿元。然而，存储数据所带来的能耗问题也越发受到关注，根据环保组织绿色和平（Greenpeace）与华北电力大学2019年联合发布的数据，仅2018年，全国数据中心用电相关碳放量达9855万吨。就此，北上广深等一线城市陆续出台规范政策，将节能减排作为企业的硬性指标。如何更加有效地进行数据中心管理、优化能耗以降低其PUE，也随之成为企业的必修课。
从世界范围出发，全球企业数据存储中，平均 52%的企业数据未经分类和标记，成为难以治理的暗数据[3]。此前，对暗数据的探讨更多聚焦于其对企业财务成本的消耗，而环境因素往往被人们忽视。IDC分析预计称，截止2025年，全球数据存储量将从 2018 年的 33ZB 激增至175ZB[4]，如不改变当下的数据治理策略，暗数据也将于五年间连翻四倍，增至 91ZB，而存储数据所需的能耗也将随之迎来四倍攀升。
Veritas公司大中华区总裁杨晨坦言：“在数据大爆炸的时代背景下，很少人意识到暗数据甚至对环境产生重大的影响。全球暗数据占总数据量一半以上，却很少有企业对暗数据进行整理利用，这对资源是极大的浪费。每年因存储运维暗数据所产生的碳排放量甚至超过了全球80多个国家和地区的分别碳排放量。为了更好地保护环境，降低企业不必要的存储运维开支，删除冗余数据已成为企业的当务之急，企业需要掌握有效的数据管理方法，为节能减排尽一份力量。”
为了更好地支持全球企业删除无用数据、降低存储成本、提高合规能力，Veritas提出如下几点建议：
· 识别数据存储，获取全面洞察：发现数据、定位数据是理解企业内信息如何流动的首要步骤。了解不同数据及敏感信息的存储位置，洞察访问权限归属以及数据留存期限将有助于企业发掘暗数据，更是其构建数据治理规划的基础步骤。
· 循迹暗数据：企业需对数据进行主动管理，通过获得数据、存储和备份基础架构的相关洞察，企业可有效控制相关数据风险，并分辨出哪些数据可以放心删除。
· 自动化执行洞察任务：若想跟上当前数据的爆炸式增长趋势，并更好地承担组织在暗数据、文件使用和数据安全方面的应尽义务，企业应选择以自动化方式执行必要的数据分析、定位和报告任务。在数据管理中，企业需处理的数据往往高达数 PB 级，相关文件也多达几十亿份，企业应集成其数据洞察、归档、备份和安全解决方案，从而防止数据丢失，确保数据按策略留存。
· 严控数据总量，限定数据用途：控制数据总量，限定数据用途可帮助企业减少数据存储总量，明确留存数据的具体用途。分类数据、制定灵活的数据留存和数据合规策略将有助于支持企业删除无用信息，为整体数据合规、暗数据治理奠定基石。
· 确保遵守合规流程：如存在数据泄露情况，包含GDPR 在内的不少数据法规均要求企业对监管机构进行说明，在特定情境下，企业还需就数据泄露情况向受牵连的个人进行公告。因此，企业必须评估自己在监控数据泄露事件方面的能力，明确流程、快速报告以确保合规。