Gestión del Ciclo de Vida de los Datos

¿Qué es la gestión del ciclo de vida de los datos?

La gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) es el proceso de gestionar los datos empresariales desde su creación hasta su eliminación. A medida que el trabajo se vuelve cada vez más orientado a los datos, las empresas deben desarrollar políticas y procedimientos para generar, almacenar y, eventualmente, retirar sus datos. DLM no es un producto específico, sino un enfoque para gestionar datos propietarios. El proceso incluye la gestión de aplicaciones, sistemas, bases de datos y medios de almacenamiento.

Algunos programas actúan como repositorios de datos y ayudan a gestionar el ciclo de vida de los datos, como el software de gestión de datos de productos (PDM) para diseñar y fabricar nuevos productos y las plataformas de integración de big data para retener conjuntos de datos masivos y gestionar la canalización de datos.

Software de Gestión del Ciclo de Vida de los Datos

Software que menciona a gestión del ciclo de vida de los datos como una característica o término.

OpenText Vertica

Dataloop

Tipos de gestión del ciclo de vida de los datos

Existen múltiples fases y tipos de gestión del ciclo de vida de los datos. Estos pasos son incrementales y van desde la recolección hasta la expiración de los datos.

• Recolección de datos: Se recopilan datos para eventualmente ser almacenados y accedidos.
• Almacenamiento de datos: Los datos capturados se codifican en la base de datos de una empresa. Algunos pueden entrar en "almacenamiento en frío", lo que significa que puede que no sean útiles ahora pero lo serán en el futuro.
• Preparación de datos: El siguiente paso en DLM implica preparar y limpiar los datos para que estén en el formato correcto para su uso e interpretación.
• Uso de datos: Los datos avanzan de la preparación al uso para proyectos y análisis.
• Mantenimiento de datos: El objetivo de esta etapa es asegurar que los datos relevantes estén disponibles para el equipo adecuado. El mantenimiento de datos a menudo ocurre al gestionar bases de datos CRM.
• Limpieza de datos: Los datos que ya no son relevantes se purgan, destruyen o archivan.

Beneficios de la gestión del ciclo de vida de los datos

Un sistema DLM efectivo tiene el potencial de mejorar los procesos internos para recolectar, almacenar y sintetizar datos. A continuación se presentan los beneficios clave de la gestión del ciclo de vida de los datos:

• Cumplimiento con los requisitos regulatorios: Cada industria y región tiene regulaciones y requisitos únicos en torno a la recolección de datos, especialmente con respecto a los derechos de privacidad del consumidor. Un proceso automatizado para el mantenimiento de datos ayuda a asegurar que una empresa siga las leyes y regulaciones sobre protección de datos.

• Procesos empresariales eficientes: Una gestión de datos efectiva permite un fácil acceso a la información correcta en el momento adecuado. DLM automatiza eficientemente la validación, enriquecimiento e integración de datos.

• Seguridad: DLM codifica procesos de almacenamiento seguro y también proporciona planes de contingencia en caso de emergencias de caídas o brechas de datos.

Mejores prácticas de gestión del ciclo de vida de los datos

Existen varias mejores prácticas a considerar al gestionar el ciclo de vida de los datos internos.

• Despliegue de soluciones automatizadas: Las estrategias de DLM deben ser iterables y claras. Esto solo puede suceder cuando una organización despliega soluciones automatizadas en el proceso de DLM que organizan la información en niveles.
• Alineación interna en políticas de DLM: Todos los empleados deben estar alineados con las políticas y procesos de DLM. Directrices claras aseguran eficiencia interna y adherencia a políticas y procedimientos.
• Tipos de datos definidos: Los datos no pueden almacenarse de manera desordenada. Las empresas deben determinar criterios claros para la categorización para asegurar que los datos se almacenen adecuadamente para un fácil acceso e integridad aumentada.
• Planificación de contingencias: Incluso los sistemas DLM más seguros no son inmunes a la pérdida de datos. Por lo tanto, deben existir planes de contingencia para prevenir la eliminación permanente si se compromete la integridad de los datos.
• Implementación de convenciones de nomenclatura: Los datos no buscables son una forma evitable de pérdida de datos. Para asegurar un acceso conveniente a los datos, deben utilizarse políticas de gestión del conocimiento, como convenciones de nomenclatura consistentes y procesos de nombramiento de archivos.

Gestión del ciclo de vida de los datos vs. gestión del ciclo de vida de la información

La gestión del ciclo de vida de los datos (DLM) a menudo se confunde con la gestión del ciclo de vida de la información (ILM). Sin embargo, no son lo mismo, y es importante destacar cómo difieren. ILM se preocupa principalmente por puntos de datos individuales almacenados en archivos, mientras que DLM se ocupa del archivo en su conjunto. Por ejemplo, DLM trataría con atributos generales de archivos de datos, como tipo, tamaño o antigüedad. Por otro lado, ILM ayuda a manejar puntos de datos individuales como números de clientes. Efectivamente, son dos caras de la misma moneda.

Discusiones sobre la gestión del ciclo de vida de los datos en G2

• Discusiones sobre gestión de datos