Qu'est-ce que la gestion du cycle de vie des données ?
La gestion du cycle de vie des données (DLM) est le processus de gestion des données d'entreprise depuis leur création jusqu'à leur suppression. À mesure que le travail devient de plus en plus axé sur les données, les entreprises doivent développer des politiques et des procédures pour générer, stocker et, finalement, retirer leurs données. La DLM n'est pas un produit spécifique mais plutôt une approche de gestion des données propriétaires. Le processus inclut la gestion des applications, des systèmes, des bases de données et des supports de stockage.
Certains logiciels agissent comme des référentiels de données et aident à gérer le cycle de vie des données, tels que les logiciels de gestion des données produits (PDM) pour la conception et la fabrication de nouveaux produits et les plateformes d'intégration de big data pour conserver des ensembles de données massifs et gérer le pipeline de données.
Types de gestion du cycle de vie des données
Il existe plusieurs phases et types de gestion du cycle de vie des données. Ces étapes sont progressives et vont de la collecte à l'expiration des données.
- Collecte de données : Les données sont recueillies pour être éventuellement stockées et accessibles.
- Stockage des données : Les données capturées sont codées dans la base de données de l'entreprise. Certaines peuvent entrer en « stockage à froid », ce qui signifie qu'elles peuvent ne pas être utiles maintenant mais le seront à l'avenir.
- Préparation des données : L'étape suivante de la DLM consiste à préparer et nettoyer les données pour qu'elles soient dans le bon format pour l'utilisation et l'interprétation.
- Utilisation des données : Les données passent de la préparation à l'utilisation pour des projets et des analyses.
- Maintenance des données : L'objectif de cette étape est de s'assurer que les données pertinentes sont disponibles pour la bonne équipe. La maintenance des données se produit souvent lors de la gestion des bases de données CRM.
- Nettoyage des données : Les données qui ne sont plus pertinentes sont soit purgées, détruites ou archivées.
Avantages de la gestion du cycle de vie des données
Un système DLM efficace a le potentiel d'améliorer les processus internes de collecte, de stockage et de synthèse des données. Voici les principaux avantages de la gestion du cycle de vie des données :
- Conformité aux exigences réglementaires : Chaque industrie et région a des réglementations et exigences uniques concernant la collecte de données, notamment en ce qui concerne les droits à la vie privée des consommateurs. Un processus automatisé de maintenance des données aide à garantir qu'une entreprise respecte les lois et réglementations en matière de protection des données.
- Processus commerciaux efficaces : Une gestion efficace des données permet un accès facile à la bonne information au bon moment. La DLM automatise efficacement la validation, l'enrichissement et l'intégration des données.
- Sécurité : La DLM codifie les processus de stockage sécurisé et fournit également des plans de contingence en cas de crash ou de violation de données d'urgence.
Meilleures pratiques de gestion du cycle de vie des données
Il existe plusieurs meilleures pratiques à considérer lors de la gestion du cycle de vie des données internes.
- Déploiement de solutions automatisées : Les stratégies DLM doivent être itérables et claires. Cela ne peut se produire que lorsqu'une organisation déploie des solutions automatisées dans le processus DLM qui organisent l'information en niveaux.
- Alignement interne sur les politiques DLM : Tous les employés doivent être alignés sur les politiques et processus de la DLM. Des directives claires garantissent l'efficacité interne et l'adhésion aux politiques et procédures.
- Types de données définis : Les données ne peuvent pas être stockées de manière désordonnée. Les entreprises doivent déterminer des critères clairs pour la catégorisation afin de garantir que les données sont correctement stockées pour un accès facile et une intégrité accrue.
- Planification de contingence : Même les systèmes DLM les plus sécurisés ne sont pas à l'abri de la perte de données. Ainsi, des plans de contingence doivent être en place pour éviter la suppression permanente si l'intégrité des données est compromise.
- Mise en œuvre de conventions de nommage : Les données non recherchables sont une forme évitable de perte de données. Pour garantir un accès pratique aux données, des politiques de gestion des connaissances, telles que des conventions de nommage cohérentes et des processus de nommage de fichiers, doivent être utilisées.
Gestion du cycle de vie des données vs. gestion du cycle de vie de l'information
La gestion du cycle de vie des données (DLM) est souvent confondue avec la gestion du cycle de vie de l'information (ILM). Cependant, elles ne sont pas la même chose, et il est important de souligner comment elles diffèrent. L'ILM est principalement concernée par les points de données individuels stockés dans des fichiers, tandis que la DLM s'intéresse au fichier dans son ensemble. Par exemple, la DLM traiterait des attributs généraux des fichiers de données, tels que le type, la taille ou l'âge. En revanche, l'ILM aide à gérer les points de données individuels comme les numéros de clients. En effet, elles sont deux faces d'une même pièce.
Discussions sur la gestion du cycle de vie des données sur 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.
