Was ist Data Lifecycle Management?
Daten-Lebenszyklus-Management (DLM) ist der durchgängige Framework für die Kontrolle darüber, wie Daten erstellt, gespeichert, verwendet, freigegeben, archiviert und schließlich gelöscht werden. Es stellt sicher, dass Daten während ihrer gesamten Lebensdauer - von der ersten Erfassung bis zur langfristigen Aufbewahrung oder Entsorgung - korrekt, sicher, konform und wertvoll bleiben.
DLM bringt Governance, Automatisierung und die Durchsetzung von Richtlinien zusammen, damit Unternehmen Risiken reduzieren, die Datenqualität verbessern und die Speicher- und Betriebskosten optimieren können. Mit dem Wachstum von Cloud , hybriden Umgebungen und KI-gesteuerten Analysen ist modernes DLM unerlässlich, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten den richtigen Personen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen und gleichzeitig unnötige oder veraltete Informationen eliminiert werden.
Warum Datenlebenszyklusmanagement wichtig ist
1. Kontrollen Risiko und Compliance
DLM setzt Aufbewahrungsregeln, Datenschutzanforderungen und Zugriffsrichtlinien durch. Dies verringert die Gefahr von Sicherheitsverletzungen, Audit-Fehlern und Verstößen gegen gesetzliche Vorschriften.
2. Verbessert Datenqualität und Vertrauen
Durch die Festlegung, wie Daten validiert, aktualisiert und gelöscht werden, erhalten Unternehmen konsistente, zuverlässige Datensätze für Analysen, KI, Berichterstellung und Betrieb.
3. Reduziert die Kosten für Lagerung und Infrastruktur
Die systematische Archivierung oder Löschung alter, doppelter oder ungenutzter Daten sorgt für effiziente Umgebungen und verhindert unkontrolliertes Datenwachstum.
4. Ermöglicht bessere Analysen und KI
Saubere, geordnete und gut gepflegte Daten unterstützen genaue Erkenntnisse, Training und eine schnellere Entscheidungsfindung.
Die Etappen des Datenlebenszyklus
1. Datenerstellung und -eingabe
Daten gelangen über Anwendungen, Sensoren, Formulare, Integrationen oder externe Quellen in das System. Richtlinien legen fest, was gesammelt werden kann und wie es formatiert werden soll.
2. Datenspeicherung
Daten werden in Datenbanken, Data Lakes, Cloud oder Warehouses mit klaren Regeln für Zugriff, Langlebigkeit und Verschlüsselung abgelegt.
3. Datenverwendung
Autorisierte Benutzer und Systeme analysieren, transformieren, visualisieren und teilen die Daten. DLM stellt sicher, dass die Nutzung mit den Governance- und Datenschutzkontrollen übereinstimmt.
4. Datenarchivierung
Ältere oder selten genutzte Daten werden auf kosteneffizienten Speicherplatz verschoben und bleiben für die Einhaltung von Vorschriften oder historische Analysen zugänglich.
5. Löschung oder Vernichtung von Daten
Daten, die nicht mehr benötigt werden oder die Aufbewahrungsanforderungen überschreiten, werden sicher gelöscht, um das Risiko zu minimieren und die Speicherkosten zu senken.
Fähigkeiten des Data Lifecycle Management
- Automatisierte Aufbewahrungs- und Archivierungsabläufe.
- Rollenbasierte Zugriffskontrollen und Berechtigungen.
- Datenklassifizierung und Durchsetzung von Richtlinien.
- Metadaten für Kontext und Rückverfolgbarkeit.
- Datenqualität und Validierungsprozesse.
- Compliance-Berichterstattung und Audit-Protokollierung.
- Sichere Verfahren zur Löschung und Vernichtung.
Etappen des Datenlebenszyklusmanagements
Die Phasen des Datenlebenszyklusmanagements müssen unbedingt verstanden werden. Jede Phase des Datenlebenszyklus hat einen Wert und bestimmte Ergebnisse, die verwaltet werden sollten. Verschiedene Teile des Unternehmens interagieren mit den Phasen zu verschiedenen Zeitpunkten im Lebenszyklus der Daten. Jede Interaktion sollte zur Unterstützung der Wertschöpfungskette des Datentransports im gesamten Unternehmen dienen. Ein Unternehmen sollte sich davor hüten, Daten in einem Silo zu verwalten und bei der Nutzung und Umwandlung von Daten nicht zusammenzuarbeiten. Andernfalls kann es zu einer ineffizienten Nutzung von Daten, Informationen und Wissen kommen, was sich auf die gesamte Serviceleistung auswirkt.
Die Phasen des Datenlebenszyklusmanagements sind: Erstellung, Speicherung, Übersetzung, Verwendung, Archivierung und Vernichtung. Jede Phase wird im Folgenden erläutert.
- Erstellung - Dies ist definiert als jede Quelle oder Eingabe zur Erstellung von Daten, wie z. B. Erfassung, Dateneingabe und Datenerfassung durch Anwendungen, Maschinelles Lernen (ML), Sensoren, künstliche Intelligenz (KI) usw. Ein Lebenszyklus von Forschungsdaten kann aus der Sammlung oder Erstellung von Daten als Innovationsprojekt hervorgehen.
- Speicherung - Hier geht es darum, wo und wie die Daten aufgezeichnet oder gespeichert werden, einschließlich backup, Kontinuitäts- und Wiederherstellungsplänen und -verfahren. Da nicht alle Daten digital sind, sollte dies für alle Daten gelten, auch für nicht-digitale. Auch Daten, die sich im Transit befinden und mit Hilfe von Technologien für kürzere Zeiträume gespeichert werden können, sollten hier berücksichtigt werden.
- Übersetzung - Einige Daten können vom Datenkonsumenten im Ist-Zustand verwendet werden, andere müssen in Informationen oder Wissen umgewandelt oder übersetzt werden, damit sie im Unternehmen zur Entscheidungsunterstützung verwendet werden können. Diese Umwandlung von Daten oder Datenverarbeitung kann als Information Lifecycle Management und Knowledge Lifecycle Management betrachtet werden. Daten, Informationen und Wissen sollten zusammen und als getrennte Prozesse verwaltet werden, um den Nutzen und die Ergebnisse jedes einzelnen Prozesses zu maximieren, was zu einem umfassenden Lebenszyklus der Datenqualität beiträgt.
- Nutzung - Die Nutzung der Daten, Informationen oder des Wissens, die in eine Verwendung zum Anzeigen, Verarbeiten, Teilen, Speichern und für andere Aktivitäten umgewandelt werden. Um dies effektiv zu tun, sollte die Organisation bestimmen, welche Daten, Informationen oder Kenntnisse von jedem Verbraucher der Daten (Anwendung, Person oder andere Technologie) benötigt werden, um sicherzustellen, dass die Daten aus einer Unternehmensperspektive verwaltet werden. So werden die Daten von allen Nutzern auf die gleiche Weise interpretiert, um kollaborative Entscheidungen zu unterstützen. Die Datennutzung umfasst auch die Verwaltung der Übertragung und Veröffentlichung der Daten.
- Archivierung - Einige Daten können nicht sofort gelöscht werden, sind aber aus historischer Sicht oder aus Sicht der Einhaltung von Vorschriften wertvoll und müssen archiviert werden. Archivierte Daten sind in der Regel nicht mehr aktiv und dienen der langfristigen Aufbewahrung. Viele Unternehmen nutzen Fähigkeiten für die Archivierung von Daten, die aus Leistungsgründen nur selten verwendet werden, können aber auch Technologien für einen schnelleren Zugriff auf ihre archivierten Daten einsetzen.
- Vernichtung - Daten sollten nach Bedarf vernichtet werden, je nach Archivierungsbedarf und Entscheidungsbedarf der Organisation. Die Aufbewahrung zu vieler Daten erhöht die Kosten für die Verwaltung der Daten und wirkt sich somit auf die Gesamtbetriebskosten und die Investitionsrendite der Dienstleistungen und Produkte des Unternehmens aus.
Bei der Datenübersetzung können die Daten einen Lebenszyklus von Forschungsdaten durchlaufen. Dies kann in der Organisation geschehen, wenn eine Datenanalyse durchgeführt wird, um Daten zu kombinieren oder Datenbeziehungen für die Informations- und Wissensartikulation der Daten zu bestimmen. Vor der Archivierung der Daten kann die Organisation feststellen, ob die Daten von der Organisation wiederverwendet werden können, um einen Vorteil zu erzielen.
Data Lifecycle Management sollte eine grundlegende Strategie für alle Unternehmen sein. Jede Organisation sollte zusätzlich zu anderen Strategien eine Strategie für die Verwaltung ihrer Daten haben. Die Strategie für das Datenlebenszyklusmanagement sollte von den Führungskräften der Organisation geleitet und sehr ernst genommen werden, und nicht nur als etwas, das alle verschiedenen Disziplinen auf der Grundlage allgemeiner Governance-Standards zu verwalten haben. Daten sind die Grundlage aller Aktivitäten, Prozesse und Verfahren, die zur Unterstützung und Bereitstellung von Dienstleistungen und Produkten für unsere Kunden durchgeführt werden. Das Verständnis und die sinnvolle Nutzung von Daten ist der Schlüssel zum Verständnis der Bedürfnisse unserer Kunden und der Bedürfnisse des Unternehmens insgesamt, einschließlich der Einschränkungen bei der Bereitstellung und Unterstützung besserer Dienstleistungen und Produkte.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
