Was ist Datenlebenszyklusmanagement?
Datenlebenszyklusmanagement (DLM) ist der Prozess der Verwaltung von Geschäftsdaten von der Erstellung bis zur Löschung. Da die Arbeit zunehmend datengetrieben wird, müssen Unternehmen Richtlinien und Verfahren für die Erstellung, Speicherung und letztendlich die Stilllegung ihrer Daten entwickeln. DLM ist kein spezifisches Produkt, sondern vielmehr ein Ansatz zur Verwaltung proprietärer Daten. Der Prozess umfasst die Verwaltung von Anwendungen, Systemen, Datenbanken und Speichermedien.
Einige Softwarelösungen fungieren als Datenrepositorien und helfen, den Datenlebenszyklus zu verwalten, wie z.B. Produktdatenmanagement (PDM) Software für die Gestaltung und Herstellung neuer Produkte und Big Data Integrationsplattformen für die Speicherung großer Datensätze und die Verwaltung der Datenpipeline.
Arten des Datenlebenszyklusmanagements
Es gibt mehrere Phasen und Arten des Datenlebenszyklusmanagements. Diese Schritte sind inkrementell und reichen von der Sammlung bis zur Verfallszeit der Daten.
- Datensammlung: Daten werden gesammelt, um schließlich gespeichert und abgerufen zu werden.
- Datenspeicherung: Erfasste Daten werden in die Datenbank eines Unternehmens codiert. Einige können in den „Kältespeicher“ gelangen, was bedeutet, dass sie jetzt nicht nützlich sind, aber in der Zukunft sein werden.
- Datenvorbereitung: Der nächste Schritt im DLM besteht darin, Daten vorzubereiten und zu bereinigen, damit sie im richtigen Format für die Nutzung und Interpretation vorliegen.
- Datennutzung: Daten werden von der Vorbereitung zur Nutzung für Projekte und Analysen weiterentwickelt.
- Datenpflege: Das Ziel dieser Phase ist es, sicherzustellen, dass relevante Daten für das richtige Team verfügbar sind. Datenpflege erfolgt oft bei der Verwaltung von CRM-Datenbanken.
- Datenbereinigung: Daten, die nicht mehr relevant sind, werden entweder gelöscht, zerstört oder archiviert.
Vorteile des Datenlebenszyklusmanagements
Ein effektives DLM-System hat das Potenzial, interne Prozesse zur Sammlung, Speicherung und Synthese von Daten zu verbessern. Nachfolgend sind die wichtigsten Vorteile des Datenlebenszyklusmanagements aufgeführt:
- Einhaltung gesetzlicher Anforderungen: Jede Branche und Region hat einzigartige Vorschriften und Anforderungen in Bezug auf die Datensammlung, insbesondere im Hinblick auf Verbraucherrechte. Ein automatisierter Prozess zur Datenpflege hilft sicherzustellen, dass ein Unternehmen die Gesetze und Vorschriften zum Datenschutz einhält.
- Effiziente Geschäftsprozesse: Effektives Datenmanagement ermöglicht einfachen Zugang zu den richtigen Informationen zur richtigen Zeit. DLM automatisiert effizient die Validierung, Anreicherung und Integration von Daten.
- Sicherheit: DLM kodifiziert sichere Speicherprozesse und bietet auch Notfallpläne im Falle von Datenabstürzen oder -verletzungen.
Best Practices für das Datenlebenszyklusmanagement
Es gibt mehrere Best Practices, die bei der Verwaltung des Lebenszyklus interner Daten zu berücksichtigen sind.
- Einsatz automatisierter Lösungen: DLM-Strategien müssen iterierbar und klar sein. Dies kann nur geschehen, wenn eine Organisation automatisierte Lösungen im DLM-Prozess einsetzt, die Informationen in Ebenen organisieren.
- Interne Abstimmung zu DLM-Richtlinien: Alle Mitarbeiter müssen sich über die Richtlinien und Prozesse des DLM einig sein. Klare Richtlinien gewährleisten interne Effizienz und die Einhaltung von Richtlinien und Verfahren.
- Definierte Datentypen: Daten können nicht willkürlich gespeichert werden. Unternehmen müssen klare Kriterien für die Kategorisierung festlegen, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß gespeichert werden, um einfachen Zugang und erhöhte Integrität zu gewährleisten.
- Notfallplanung: Selbst die sichersten DLM-Systeme sind nicht vor Datenverlust gefeit. Daher müssen Notfallpläne vorhanden sein, um eine dauerhafte Löschung zu verhindern, wenn die Datenintegrität gefährdet ist.
- Implementierung von Namenskonventionen: Unauffindbare Daten sind eine vermeidbare Form von Datenverlust. Um einen bequemen Zugang zu Daten zu gewährleisten, müssen Wissensmanagement-Richtlinien wie konsistente Namenskonventionen und Dateibenennungsprozesse verwendet werden.
Datenlebenszyklusmanagement vs. Informationslebenszyklusmanagement
Datenlebenszyklusmanagement (DLM) wird oft mit Informationslebenszyklusmanagement (ILM) verwechselt. Sie sind jedoch nicht dasselbe, und es ist wichtig, ihre Unterschiede hervorzuheben. ILM befasst sich hauptsächlich mit einzelnen Datenpunkten, die in Dateien gespeichert sind, während sich DLM mit der Datei als Ganzes befasst. Zum Beispiel würde sich DLM mit allgemeinen Attributen von Datendateien wie Typ, Größe oder Alter befassen. Andererseits hilft ILM bei der Handhabung einzelner Datenpunkte wie Kundennummern. Effektiv sind sie zwei Seiten derselben Medaille.
Datenlebenszyklusmanagement-Diskussionen auf G2
Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
