Wirtschaftlichkeitsanalyse der automatisierten Verwaltung unstrukturierter Daten im Information Lifecycle Management

Ziel von Information Lifecycle Management (ILM) ist die Klassifizierung und kostengünstige Verwaltung von Informationen. Informationen, auf die in einem Unternehmen oft zugegriffen wird, können von Informationen mit geringerer Zugriffshäufigkeit getrennt und den Unternehmensanforderungen entsprechend auf dem jeweils sinnvollsten Speichermedium bereitgestellt und verwaltet werden. Das rasche Datenwachstum, hohe Speicher-, Administrations- und Betriebskosten sowie zahlreiche rechtliche Anforderungen sind die wesentlichen Gründe für die Entstehung von ILM. Zur Analyse des Kosten- und Nutzenverhältnisses, das bei der Implementierung und Anwendung von ILM entsteht, wird in dieser Arbeit ein Verfahren für die Wirtschaftlichkeitsanalyse zur Verwaltung unstrukturierter Daten im ILM konstruiert, implementiert, demonstriert und evaluiert. Es werden Klassifizierungs-, Verlagerungs- und Kostenfunktionen implementiert, um die Entstehung von Kosten und Kostensenkungspotentialen für verschiedene Nutzungsgrade von Informationen zu simulieren und auszuwerten. Es wird untersucht, welchen Einfluss die automatisierte Klassifizierung und Verwaltung unterschiedlich großer Datenmengen mit variierenden Zugriffshäufigkeiten und Nutzungsgraden auf die Wirtschaftlichkeit des ILM hat. Neben unternehmensinternen Speichermedien wird die Verwaltung von Daten im Cloud Computing in die Betrachtungen einbezogen. Die vorliegende Arbeit liefert eine Literaturanalyse zu den Konzepten ILM und Cloud Computing sowie einen wissenschaftlichen Beitrag dazu, sowohl rechtliche als auch funktionale und technische Anforderungen an ILM und Cloud Computing zu erörtern. Beendet wird die Arbeit durch eine Zusammenfassung sowie eine kritische Würdigung der Ergebnisse. Ein Ausblick gibt Hinweise und Verbesserungsvorschläge hinsichtlich der Wirtschaftlichkeitsanalyse unstrukturierter Daten im Information Lifecycle Management.The aim of Information Lifecycle Management (ILM) is the classification and cost-effective management of information. Highly accessed information should be separated from information with low access rates with the goal to use enterprise storage according to usage and business needs. The rapid growth of information, increasing storage-, administration- and operating costs as well as legal requirements are the main reasons for the emergence of ILM. To analyze the cost-benefit ratio resulting from implementing and running ILM, a method for the economic analysis for managing unstructured data in ILM is designed, implemented, demonstrated and evaluated. The author is implementing classification, displacement and cost functions to simulate the formation of costs and cost reduction potentials for different access rates and lifecycles of information. Automated classification is used for different volumes of data with varying access frequencies and degrees of utilization. Cloud Computing is included in the considerations as a way to store and manage data in addition to internal enterprise storage. The present study provides a literature review on ILM concepts and cloud computing. Legal, functional and technical requirements for ILM and Cloud Computing are discussed. A summary and a critical assessment of the results is finishing the work. A lookout gives hints and suggestions for improving the economic analysis of unstructured data in Information Lifecycle Management

The applicability of a use value-based file retention method

The determination of the relative value of files is important for an organization while determining a retrieval service level for its files and a corresponding file retention policy. This paper discusses via a literature review methods for developing file retention policies based on the use values of files. On basis of these results we propose an enhanced version of one of them. In a case study, we demonstrate how one can develop a customized file retention policy by testing causal relations between file parameters and the use value of files. This case shows that, contrary to suggestions of previous research, the file type has no significant relation with the value of a file and thus should be excluded from a retention policy in this case. The case study also shows a strong relation between the position of a file user and the value of this file. Furthermore, we have improved the Information Value Questionnaire (IVQ) for subjective valuation of files. However, the resulting method needs software to be efficient in its application. Therefore, we developed a prototype for the automatic execution of a file retention policy. We conclude with a discussio

Evaluating the Applicability of a Use Value-Based File Retention Method

A well constructed file retention policy can help a company determine the relative value and the corresponding retrieval service level of the different files it owns. Though such a retention policy is useful, the method one can use to arrive at such a policy is under-researched. This paper discusses how one can arrive at a method (based on a systematic literature review) for developing file retention policies based on use values of files. In the case study, we demonstrate how one can develop a file retention policy by testing of causal relations between file retention policy parameters and the use value of files. This case study shows that, contrary to suggestions of previous research, the file type has no significant causal relation with the value of a file and thus should be excluded from a retention policy in this case. The case study also shows that there is a strong causal relation between the position of a user of a file and the value of this file. Furthermore, we have amended an existing subjective file valuation method, namely, the Information Value Questionnaire (IVQ). However, to make file retention methods effective and reliable a substantially more case experiences need to be collected

Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2016: Technische Universität Ilmenau, 09. - 11. März 2016; Band I

Übersicht der Teilkonferenzen Band I: • 11. Konferenz Mobilität und Digitalisierung (MMS 2016) • Automated Process und Service Management • Business Intelligence, Analytics und Big Data • Computational Mobility, Transportation and Logistics • CSCW & Social Computing • Cyber-Physische Systeme und digitale Wertschöpfungsnetzwerke • Digitalisierung und Privacy • e-Commerce und e-Business • E-Government – Informations- und Kommunikationstechnologien im öffentlichen Sektor • E-Learning und Lern-Service-Engineering – Entwicklung, Einsatz und Evaluation technikgestützter Lehr-/Lernprozess

Information Lifecycle Management - Eine Methode zur Wertzuweisung von Dateien

Konventionelle IT-Architekturen betrieblicher Informationssysteme stoßen im Falle von organisatorischem Wandel in der Regel schnell an ihre Grenzen. Um strukturelle Analogien zwischen Unternehmensorganisationen und Informationssystemen zu entwickeln, wurden in den letzten Jahren unterschiedliche Ansätze verfolgt. Eine ganzheitliche Problemsicht ist jedoch erst dann gegeben, wenn auch die Speicherung gemäß den Anforderungen des Ge-schäftsprozesses Berücksichtigung in einer IT-Architektur findet. Unter den Stichworten „Tiered Storage“ und „Virtualisierung“ haben bereits zwei grundlegende Entwicklungen Einzug in die Speicherung gehalten. Information Lifecycle Management (ILM) ist ein darauf aufsetzendes Speicher Management-Konzept, welches die Vorteile dieser Trends ausnutzt und Informationen automatisch entsprechend ihres Wertes auf dem jeweils kostengünstigsten Speichermedium ablegt und langfristig sicher aufbewahrt. Laut einer Studie von Glasshouse denken 90% der befragten IT-Entscheider an einen Einsatz von ILM. Gleichzeitig betonen laut enginio 80% der dort befragten IT-Manager ihren Mangel an Zeit, sich mit neuen Konzepten ausreichend auseinanderzusetzen. Im Moment fehlt es noch an Erfahrungen mit ILM, um ILM beurteilen zu können. Insbesondere die Wertzuweisung ist ein offenes Thema, weil es an Methoden fehlt, die in der Lage sind, täglich mehrere tausend Dateien automatisch bewerten zu können. Die vorliegende Arbeit liefert einen umfassenden Beitrag zur Erforschung der Wertzuweisung von Dateien im Rahmen von ILM. In dieser Arbeit wird zunächst ein grundsätzliches Vorgehensmodell zu ILM entwickelt und im weiteren Verlauf strikt angewendet. Dazu wird die konkrete Ist-Situation eines Bereiches der Siemens AG erfasst und das mögliche Einsparungspotenzial identifiziert. Die Ergebnisse zeigen, dass fast 90% aller Dateien 90 Tage nach ihrer Erstellung keine Zugriffe mehr erfahren. In einem weiteren Schritt wird die Wertzuweisung von Dateien untersucht. Dabei offenbaren existierende Methoden insbesondere, dass sie nicht in der Lage sind, Prognosen über zukünftige Zugriffe zu erstellen. Ohne Prognosen werden Dateien anhand anderer Faktoren, wie z.B. Administratorenwissen bewertet. Dadurch ist die Bewertung erstens aufwendig und zweitens schwer automatisierbar. Deshalb wird eine Methode entwickelt, die erstmals Prognosen über die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Zugriffe auf Dateien erstellt. Dazu werden verschiedene theoretische Verteilungsmodelle auf ihre Anwendbarkeit untersucht. Als Ergebnis stehen gemischt-gestutzte Weibull- und Gamma-Verteilungen, die ihre Signifikanz für 82% der untersuchten Dateien in statistischen Tests belegen. Um die Leistungsfähigkeit der entwickelten Methode untersuchen zu können, wird eine Simulationsumgebung implementiert und ein Dateienpool mit 70.000 Dateien der Siemens AG angelegt. Die Auswertungen zeigen, dass die hier vorgestellte Methode der Wahrscheinlichkeit zukünftiger Zugriffe sowohl auf Dateibasis als auch auf aggregierter Speicherhierarchiebasis die ILM-Prozeduren umsetzt. Anhand eines spezifischen Szenarios wird der Aspekt der Entscheidung über Migrationsregeln in seiner generellen Struktur vorgestellt und unterneh-mensspezifisch durchgeführt. Dabei setzt sich die Methode der Wahrscheinlichkeit zukünftiger Zugriffe hinsichtlich der Leistungsfähigkeit insbesondere gegen die weit verbreitete zeitbasierte Methode durch