Qu'est-ce que la gestion du cycle de vie des données ?
La gestion du cycle de vie des données (DLM) est le cadre de contrôle de bout en bout de la manière dont les données sont créées, stockées, utilisées, partagées, archivées et finalement supprimées. Elle garantit que les données restent exactes, sécurisées, conformes et précieuses tout au long de leur cycle de vie, depuis leur saisie initiale jusqu'à leur conservation à long terme ou leur élimination.
Le DLM réunit la gouvernance, l'automatisation et l'application des politiques afin que les organisations puissent réduire les risques, améliorer la qualité des données et optimiser les coûts de stockage et d'exploitation. Avec la croissance des systèmes cloud, des environnements hybrides et des analyses basées sur l'IA, une DLM moderne est essentielle pour garantir que les bonnes données sont disponibles pour les bonnes personnes au bon moment, tout en éliminant les informations inutiles ou obsolètes.
L'importance de la gestion du cycle de vie des données
1. Contrôles, risques et conformité
DLM applique les règles de conservation, les exigences de confidentialité et les politiques d'accès. Cela réduit l'exposition aux failles de sécurité, aux échecs d'audit et aux violations de la réglementation.
2. Amélioration de la qualité des données et de la confiance
En définissant la manière dont les données sont validées, mises à jour et retirées, les organisations conservent des jeux de données cohérents et fiables pour l'analyse, l'IA, le reporting et les opérations.
3. Réduction des coûts de stockage et d'infrastructure
L'archivage ou la suppression systématique des données anciennes, dupliquées ou inutilisées permet de préserver l'efficacité des environnements et d'éviter une croissance incontrôlée des données.
4. Amélioration de l'analyse et de l'intelligence artificielle
Des données propres, gouvernées et bien gérées permettent d'obtenir des informations précises, d'apprentissage modèles et de prise de décision plus rapidement.
Les étapes du cycle de vie des données
1. Création et ingestion de données
Les données entrent dans le système par le biais d'applications, de capteurs, de formulaires, d'intégrations ou de sources externes. Les politiques définissent ce qui peut être collecté et comment les données doivent être formatées.
2. Stockage des données
Les données sont placées dans des bases de données, des lacs de données, des référentiels en nuage ou des entrepôts avec des règles claires pour l'accès, la durabilité et le cryptage.
3. Utilisation des données
Les utilisateurs et systèmes autorisés analysent, transforment, visualisent et partagent les données. Le DLM veille à ce que l'utilisation soit conforme aux contrôles de la gouvernance et de la protection de la vie privée.
4. Archivage des données
Les données plus anciennes ou peu utilisées sont déplacées vers un stockage économique tout en restant accessibles à des fins de conformité ou d'analyse historique.
5. Effacement ou destruction des données
Les données qui ne sont plus nécessaires ou qui dépassent les exigences de conservation sont supprimées en toute sécurité afin de minimiser les risques et de réduire les coûts de stockage.
Principales Fonctionnalités de la gestion du cycle de vie des données
- Automatisation des flux de conservation et d'archivage.
- Contrôles d'accès et autorisations basés sur les rôles.
- Classification des données et application des politiques.
- la gestion des métadonnées pour le contexte et la traçabilité.
- Qualité des données et processus de validation.
- Rapports de conformité et enregistrement des audits.
- Procédures de suppression et de destruction sécurisées.
Les étapes de la gestion du cycle de vie des données
Il est essentiel de comprendre les étapes de la gestion du cycle de vie des données. Chaque étape du cycle de vie des données a une valeur et des résultats particuliers qui doivent être gérés. Différentes parties de l'organisation interagissent avec les étapes à différents moments de la vie des données. Chaque interaction doit support la chaîne de valeur du transport des données au sein de l'organisation. Une organisation doit veiller à ne pas gérer les données en vase clos et à ne pas collaborer à l'utilisation et à la transformation des données. Dans le cas contraire, les organisations risquent de créer une utilisation inefficace des données, des informations et des connaissances, ce qui affectera la performance globale des services.
Les étapes de la gestion du cycle de vie des données sont la création, le stockage, la traduction, l'utilisation, l'archivage et la destruction. Chaque étape est expliquée ci-dessous.
- Création - Il s'agit de toute source ou entrée permettant de créer des données, telles que l'acquisition, la saisie de données et la capture de données par des applications, l'apprentissage automatique (ML), les capteurs, l'intelligence artificielle (IA), etc. Un cycle de vie des données de recherche peut découler de la collecte ou de la création de données en tant que projet d'innovation.
- Stockage - Il s'agit de l'endroit et de la manière dont les données sont enregistrées ou stockées, y compris les plans et procédures de sauvegarde, de continuité et de récupération. Toutes les données n'étant pas numériques, il convient de se préoccuper de toutes les données, y compris celles qui ne le sont pas. Elles doivent également être incluses dans les données en transit qui peuvent être stockées pendant des périodes plus courtes grâce à la technologie.
- Traduction - Certaines données peuvent être utilisées telles quelles par le consommateur, tandis que d'autres doivent être transformées ou traduites en informations ou en connaissances pour être utilisées par l'organisation à des fins d'support décision. Cette transformation des données ou leur traitement peut être considérée comme une gestion du cycle de vie de l'information et une gestion du cycle de vie de la connaissance. Les données, les informations et les connaissances doivent être gérées ensemble et en tant que processus distincts afin de maximiser les avantages et les résultats de chacun, ce qui contribue à un cycle de vie global de la qualité des données.
- Utilisation - Consommation des données, des informations ou des connaissances transformées en vue de leur visualisation, de leur traitement, de leur partage, de leur sauvegarde et d'autres activités. Pour ce faire, l'organisation doit déterminer quelles données, informations ou connaissances sont nécessaires à chaque consommateur de données (application, personne ou autre technologie) afin de s'assurer que les données sont gérées du point de vue de l'entreprise. Ainsi, tous les consommateurs interprètent les données de la même manière afin de support décisions collaboratives. L'utilisation des données comprend également la gestion du transfert et de la publication des données.
- Archivage - Certaines données ne peuvent pas être supprimées immédiatement mais ont une valeur historique ou de conformité et doivent être archivées. Les données archivées ne sont généralement plus actives et doivent être conservées à long terme. De nombreuses organisations peuvent utiliser l'entreposage de données Fonctionnalités pour archiver des données rarement utilisées pour des raisons de performance, mais peuvent également utiliser la technologie pour un accès plus rapide à leurs données archivées.
- Destruction - Les données doivent être détruites en fonction des besoins d'archivage et des besoins de l'organisation en matière de prise de décision. Le fait de conserver trop de données augmente le coût de leur gestion, ce qui affecte le coût total de possession et le retour sur investissement des services et des produits de l'organisation.
Au cours de la traduction des données, les données peuvent passer par un cycle de vie des données de recherche. Cela peut se produire dans l'organisation lors d'un exercice d'analyse des données visant à combiner les données ou à déterminer les relations entre les données pour l'articulation de l'information et de la connaissance des données. Avant l'archivage des données, l'organisation peut déterminer si des données peuvent être réutilisées par l'organisation pour en tirer un avantage.
La gestion du cycle de vie des données devrait être une stratégie fondamentale pour toutes les organisations. Chaque organisation devrait avoir une stratégie de gestion de ses données en plus d'autres stratégies. La stratégie de gestion du cycle de vie des données devrait être régie par les dirigeants de l'organisation et prise très au sérieux, et non pas simplement comme un élément que les différentes disciplines doivent gérer sur la base de normes de gouvernance générales. Les données sont à la base de chaque activité, processus et procédure mis en œuvre pour support et fournir des services et des produits à nos clients. Comprendre et utiliser judicieusement les données est la clé pour comprendre les besoins de nos clients et les besoins de l'organisation dans son ensemble, y compris les contraintes qui pèsent sur la fourniture et le support meilleurs services et produits.
Actian et la plate-forme d'intelligence des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
