¿Se puede mejorar la huella ecológica del Big Data?

Algunas claves para reducir el impacto medioambiental pasan por reestructurar los data centers y utilizar centros de procesamiento de datos que requieran de un menor coste energético.

Una de las grandes ventajas del Big Data es que se puede disponer de una gran cantidad de información y que permiten extraer un valioso conocimiento tanto para el negocio como para la sociedad. Y es que, uno de sus potenciales usos es entender mejor el ecosistema, predecir clima u optimizar el uso energético, lo que se ha denominado en ciertas ocasiones como el Green Data.

Sin embargo, ¿se ha tenido en cuenta el impacto que está causando el Big Data en el medio ambiente? Para tenerlo presente se requiere, por ejemplo, una reestructuración de los data centers tanto a nivel de hardware como de software.

Hay muchas empresas que están especializadas en almacenamiento y también las grandes empresas multinacionales de Big Data. Sin embargo, no sólo vale que las grandes empresas desarrollen nuevas tecnologías de almacenamiento y gestión, es necesario que todo el ecosistema de datos optimice estos procesos para que el Big Data, además de escalable, sea sosteniblemente ecológico.

Gasto energético de los datos

Por el otro lado, a la hora de analizar los datos se produce un gasto energético. Los datos se analizan de forma dinámica constantemente tanto en grandes centros de procesos como en sistemas locales. Ello supone un gasto energético importante y que puede variar enormemente en función de cómo se realice. Las tecnologías de procesamiento tienden a ser cada vez más rápidas y de menor gasto energético para tratar de reducir el impacto de la huella ecológica.

Del mismo modo resulta importante el diseño de elementos clave en la gobernanza, así como los pipelines de datos que pueden tener un alto impacto en la huella ecológica. En este post identificamos varias formas en las que podemos ayudar a hacer más sostenible el Big Data respecto a su impacto ambiental y que suponen buenas prácticas a corto, medio y largo plazo para todos los sectores y los profesionales del Big Data. Del diseño de hoy dependerá la sostenibilidad del mañana.

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