Cos'è la gestione del ciclo di vita dei dati? Consigli per migliorare la sicurezza

Sherlock una volta disse: "È un errore capitale teorizzare prima di avere dati."

Non si può negare che i dati alimentano tutto ciò che facciamo. È l'asset più prezioso di un'azienda: senza di essi, potrebbero esserci gravi conseguenze. Qualsiasi dato gestito male potrebbe portare a perdite, furti o violazioni della privacy. Di conseguenza, le aziende adottano la gestione del ciclo di vita dei dati (DLM) per proteggere i dati dalla creazione alla distruzione.

La distruzione è importante per la gestione del ciclo di vita dei dati di un'azienda quanto il backup e il recupero. A volte un'azienda deve eliminare in modo sicuro i propri dati a causa di obblighi legali o contrattuali. Il software di distruzione dei dati offre diversi metodi per eliminare permanentemente le informazioni.

Adottando DLM, le aziende si proteggono da attacchi malevoli. DLM supporta la crescita aziendale fornendo benefici come gestione del rischio, conoscenza aziendale e presa di decisioni strategiche.

In un ciclo di vita dei dati, i dati sono ordinati in diverse fasi in base a criteri specifici e spostati lungo ogni fase quando soddisfano il loro requisito. I dati giusti saranno sempre disponibili nel posto giusto e al momento giusto.

Perché è importante la gestione del ciclo di vita dei dati?

Man mano che sempre più organizzazioni diventano guidate dai dati, devono capire come gestirli in modo sicuro e produttivo. L'obiettivo finale della gestione dei dati è recuperare informazioni e trasformarle in intuizioni che migliorano il business.

DLM aiuta le organizzazioni a massimizzare i benefici dei dati che acquisiscono o generano. Una volta che le aziende definiscono come i loro dati vengono raccolti, archiviati e condivisi, si difendono da potenziali violazioni dei dati e usi impropri. L'input passa attraverso diversi tipi di elaborazione dei dati, come crittografia e trasformazione, per proteggere l'azienda.

Prendendosi cura dei dati correttamente, le aziende migliorano i loro servizi semplificando i flussi di lavoro.

Gestione del ciclo di vita dei dati: una breve storia

Nel corso degli anni, il volume dei dati e la tecnologia per la gestione dei dati sono cresciuti quasi parallelamente in tutti i settori. Le soluzioni di archiviazione sono ora molto più flessibili e meno costose, con l'archiviazione cloud che raggiunge l'infinito. Ma in passato, le cose erano drasticamente diverse.

Le aziende dovevano essere molto più concentrate sui cicli di vita dei dati a causa delle limitazioni sui diversi metodi di archiviazione. Non c'erano molte opzioni di archiviazione flessibili o espanse.

La pratica della gestione dei dati è nata negli anni '80 quando è stata introdotta la memoria ad accesso casuale (RAM). L'invenzione ha permesso alle aziende di passare dalle schede perforate meccaniche e dall'archiviazione su nastro magnetico ai database. Anche i vincoli sui metodi di archiviazione precedenti come i dischi rigidi sono stati eliminati.

Con l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, le aziende sono diventate sempre più efficienti nella raccolta e nell'analisi dei dati degli utenti. Ora hanno il potere di progettare esperienze clienti superiori, prendere decisioni basate sui dati e semplificare i processi aziendali.

Poiché le aziende stanno creando e lavorando con sempre più dati, comprendono l'intenzione e i vantaggi dell'analisi dei big data. Ha trasformato il modo in cui le strategie DLM sono sviluppate e mirate nel panorama attuale.

Ma con set di dati più grandi, la necessità di DLM è diventata anche urgente poiché migliora efficacemente la sicurezza dei dati per aziende di tutte le dimensioni.

Quali sono i tre obiettivi della gestione del ciclo di vita dei dati?

Poiché grandi volumi di dati arrivano da ogni direzione, le aziende moderne hanno bisogno di modi per gestirli meglio che mai. Inoltre, questi dati devono essere gestiti in modo da aderire a diverse normative mantenendo la sicurezza degli utenti in mente.

Gli obiettivi principali della gestione del ciclo di vita dei dati sono:

• Sicurezza dei dati. Come menzionato, DLM mira a proteggere i dati creando protocolli per ogni fase che attraversa nel suo ciclo di vita. DLM impedisce agli utenti non autorizzati di accedere a file riservati nel tuo database e crea protezione contro gli attacchi malware. La tua azienda potrebbe beneficiare di uno di questi cinque strumenti di rimozione malware che ti mantengono al sicuro.
• Integrità dei dati. Il tuo modello DLM deve mantenere la forma originale di tutti i dati e tracciare le modifiche per garantire che i dati archiviati siano affidabili e accurati. Inoltre, i decisori chiave devono avere piena visibilità di tutte le versioni di questi dati.
• Disponibilità dei dati. Tanto importante quanto proteggere i dati è, è altrettanto necessario garantire che i dati siano accessibili agli utenti giusti al momento giusto senza interruzioni nel flusso di lavoro quotidiano.

Gestione del ciclo di vita dei dati vs. gestione del ciclo di vita delle informazioni

Spesso usati in modo intercambiabile, la gestione del ciclo di vita dei dati e la gestione del ciclo di vita delle informazioni (ILM) non sono gli stessi concetti.

Pur essendo entrambi cruciali nel determinare la strategia di protezione dei dati di un'organizzazione, DLM si concentra sul quadro generale, mentre ILM si concentra su singoli pezzi di dati all'interno di un sistema.

Nonostante le differenze, DLM e ILM si completano a vicenda. Senza potenti soluzioni di gestione dei dati, non si può avere una strategia efficace di gestione del ciclo di vita delle informazioni.

Quali sono le cinque fasi della gestione del ciclo di vita dei dati?

Il framework di gestione del ciclo di vita dei dati comprende le diverse fasi dei dati nella loro durata. Mentre ogni azienda ha un modo distinto di gestire i dati (a seconda del modello di lavoro e dello stack software), ci sono generalmente cinque fasi in un modello DLM.

Creazione dei dati

La prima fase del DLM coinvolge la creazione e la raccolta dei dati. I dati sono inseriti manualmente o acquisiti da una fonte esistente come email, modulo di contatto o sito web. Possono assumere qualsiasi forma, da immagini e documenti Word a file PDF e database SQL. Tuttavia, l'aggiunta di nuovi dati dovrebbe essere valutata sia per la qualità che per la rilevanza aziendale.

In questa fase, è consigliabile standardizzare il formato di input dei dati in modo che sia accessibile e gestibile per tutti. Stabilire regole che determinano la categorizzazione iniziale dei tuoi record, rendendo più facile elaborare quei dati nelle fasi successive. Inoltre, aderire sempre alle normative sulla privacy dei dati quando si raccolgono dati personali.

Archiviazione dei dati

La seconda fase riguarda la protezione e l'elaborazione dei dati in modo che sia allineato con la sua sensibilità e importanza. Le aziende moderne che utilizzano server cloud tendono ad adottare soluzioni di sicurezza dell'archiviazione cloud per flessibilità e velocità. I set di dati strutturati e non strutturati sono elaborati in modo diverso.

Una volta identificate le esigenze di archiviazione, un'azienda può scegliere l'infrastruttura necessaria per crittografare e riservare dati sensibili assicurandosi che segua tutte le normative e le politiche sulla privacy. Questa fase si concentra anche sulla ridondanza dei dati e sul recupero per mantenere un sistema di backup sufficiente durante le emergenze.

Utilizzo dei dati

I dati archiviati sono quindi utilizzati, classificati e condivisi dall'organizzazione. Questa è spesso considerata la fase più sensibile del DLM perché i dati archiviati sono disponibili a diversi set di utenti. Pianifica di avere un sistema di audit per tracciare tutte le modifiche al tuo database.

Poiché l'obiettivo principale in questa fase è la condivisione dei dati, devi assicurarti che sia nel posto giusto e disponibile a tutto il personale autorizzato. Questo requisito è interno o esterno, a seconda di come utilizzi i tuoi dati archiviati.

Archiviazione dei dati

Dopo un certo periodo, alcuni dei tuoi dati archiviati potrebbero non essere utili. Ha senso archiviarli e segnarli come non necessari per la manutenzione o le operazioni aziendali in corso. L'archiviazione dei dati ottimizza il tuo sistema di archiviazione per un beneficio a lungo termine, assicurandoti di avere accesso alle informazioni conservate in futuro.

Inoltre, l'archiviazione dei dati previene anche la gestione errata dei dati aziendali e fornisce la funzionalità di ripristino dei dati per gli utenti attivi quando necessario.

Distruzione dei dati

Per quanto potenti siano i dati, i dati disfunzionali espongono la tua azienda a molti rischi. Quindi l'ultima fase del DLM, la distruzione dei dati (nota anche come eliminazione dei dati), riguarda l'eliminazione dei dati che non servono più a nessuno scopo, ora o nel prossimo futuro.

In questa fase, le aziende di solito prendono di mira i dati archiviati e trovano metodi per eliminarli in modo sicuro. La maggior parte delle aziende utilizza software di distruzione dei dati per garantire che i dati eliminati non possano essere recuperati da nessun altro strumento. Il processo di distruzione deve garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati.

Gestione gerarchica dell'archiviazione: scegliere il giusto livello per i tuoi dati

 L'accesso al cloud ha rivoluzionato i dati, ma con l'archiviazione illimitata arriva la responsabilità illimitata. È difficile decidere dove vanno i tuoi dati.

Il concetto di gestione gerarchica dell'archiviazione (HSM) affronta questo dilemma in modo impeccabile. HSM funziona come parte della politica di archiviazione e backup dei dati. Minimizza il costo complessivo dell'archiviazione dei dati monitorando come un'azienda utilizza i suoi dati e spostandoli automaticamente tra dispositivi di archiviazione ad alto costo e a basso costo.

I sistemi HSM ordinano i dati aziendali in tre livelli: caldo, tiepido e freddo.

• Archiviazione calda: I dati che necessitano di accesso frequente da parte dei dipendenti rientrano in questa categoria. A causa dell'uso attivo, l'accesso a questo set di dati deve essere rapido e senza attriti.
• Archiviazione tiepida: I dati che necessitano di accesso meno frequente risiedono nell'archiviazione tiepida. Poiché non è utilizzato attivamente come i dati caldi, è archiviato a una capacità leggermente più lenta.
• Archiviazione fredda: Qualsiasi dato che i dipendenti usano raramente si qualifica come archiviazione fredda. Include set di dati archiviati spostati in archiviazione meno costosa situata in sede per scopi di conformità.

Benefici della gestione del ciclo di vita dei dati

I benefici di un buon modello di gestione del ciclo di vita dei dati sono molti. Oltre a risparmiare tempo e risorse di un'azienda, creare un modello DLM porta anche a:

• Processi migliorati. DLM si concentra sul mantenimento della qualità dei dati e dell'integrità in ogni fase. Questo non solo alimenta l'efficienza complessiva, ma migliora anche il processo assicurando che le aziende massimizzino il valore dei loro dati attraverso una maggiore accuratezza e affidabilità.
• Sicurezza migliorata. La sicurezza dei dati è la principale preoccupazione per la maggior parte degli imprenditori e dei leader aziendali. DLM supporta le organizzazioni mentre definiscono come i loro dati vengono utilizzati, archiviati e condivisi, rendendolo la soluzione perfetta per minimizzare il rischio di violazioni dei dati e usi impropri.
• Conformità alle normative. La conservazione dei dati comporta una serie di regole rigorose riguardanti i dati personali e i record organizzativi. Le aziende che impostano un solido modello DLM gestiscono i dati con una maggiore sicurezza delle informazioni ed efficienza, permettendo loro di rimanere conformi.
• Maggiore accessibilità dei dati. Poiché le aziende dipendono fortemente dalla disponibilità dei dati per le loro operazioni quotidiane, DLM rende i dati costantemente disponibili agli utenti autorizzati. I team IT etichettano i dati al momento della creazione e li tracciano attraverso le fasi per migliorare l'accessibilità per tutti gli utenti.
• Efficienza dei costi. DLM apre opzioni sostenibili per i dati che potrebbero non essere utili a un'organizzazione. Ad esempio, può essere spostato in una posizione di archiviazione meno costosa o eliminato/archiviato in modo sicuro per rimuovere i costi di manutenzione.

Le sfide della gestione del ciclo di vita dei dati

Proprio come qualsiasi altro processo aziendale, anche DLM presenta il suo insieme unico di sfide. Queste includono:

• Estrarre valore. Molte aziende faticano a semplificare i numeri dei big data, non riuscendo a identificare come possono aggiungere valore produttivo alle loro operazioni. Comprendere l'analisi dei big data è cruciale per generare intuizioni azionabili e ottenere il massimo valore dai set di dati raccolti.
• Mantenere la coerenza. I team IT raccolgono dati da più fonti (sia interne che esterne), rendendo difficile l'uniformità. Anche l'analisi dei dati diventa una sfida quando le aziende gestiscono più formati. Pertanto, i dati devono essere decrittografati nello stesso formato per superare tali problemi.
• Semplificare il recupero dei dati. Il recupero dei dati deve essere un processo abbastanza semplice ma autenticato. Ma con un sovraccarico di volume di dati, gli stakeholder potrebbero sentirsi persi nel capire come e dove accedere ai file.

Le migliori pratiche per la gestione del ciclo di vita dei dati

Per sfruttare al meglio il processo di gestione del ciclo di vita dei dati, prova queste migliori pratiche quando progetti il tuo modello.

• Crea un repository centralizzato. Serve come pool di risorse per tutti i dati e i processi richiesti, in modo che gli utenti abbiano i mezzi per importare facilmente le informazioni. Inoltre, avere un sistema centralizzato risparmia tempo e aggiunge efficienza operativa.
• Standardizza il tuo modello di dati. La standardizzazione dei dati garantisce che i dipendenti accedano al formato di dati corretto per i loro usi trasversali. Inoltre, guida l'agilità, che porta a decisioni aziendali più informate.
• Segui la governance dei dati. Devi seguire complesse normative sulla privacy dei dati quando gestisci dati sensibili, internamente o esternamente. La conformità a queste politiche mantiene i tuoi dati organizzati e ti protegge da potenziali problemi legali e attacchi ai dati.
• Implementa un piano di recupero. Maggiore è il volume dei dati, maggiore è il rischio di perdita di dati o malfunzionamento. Preparati alle emergenze impostando un piano di recupero efficace. Investi in una soluzione affidabile di backup del database ed elimina il rischio di danni permanenti.
• Condividi la tua politica DLM. Assicurati che tutti in azienda siano sulla stessa lunghezza d'onda. Definire le linee guida accelera l'implementazione del nuovo processo e mantiene tutti in linea con la conformità.
• Installa soluzioni di automazione. Poiché DLM è vitale per il business quotidiano, le sue funzioni sono più efficaci quando sono facilmente gestibili e ripetibili. E questo è realizzabile solo implementando soluzioni di automazione che organizzano i dati in diversi livelli in base ai criteri delineati.

Nei dati, ci fidiamo.

Un framework funzionale basato su DLM ti mostra il flusso dei tuoi dati e li mantiene sicuri mentre rispetti le normative sulla privacy. Devi essere in grado di registrare, tracciare e analizzare tutte le tue informazioni perché man mano che la tua azienda cresce, crescono anche i tuoi dati.

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