Dalla raccolta dei dati alla distruzione dei dati, gestire terabyte di dati può essere difficile. Da quando le aziende hanno iniziato a memorizzare dati su hard disk, la crescita dei dati è stata esponenziale.

Secondo il IDG Data & Analytics Survey, l'azienda media gestiva circa 160 terabyte di dati nel 2016, e quel numero è probabilmente più alto oggi. Per gestire la massiccia quantità di dati, le organizzazioni utilizzano processi di gestione del ciclo di vita dei dati (DLM) per raccogliere, pulire, memorizzare e distruggere dati di livello aziendale. Questo articolo esplorerà il processo DLM e le categorie di software corrispondenti per aiutare ad automatizzare il processo DLM.

Un approccio imperativo alla gestione dei dati proprietari

Con la continua crescita della disponibilità dei dati, molte organizzazioni cercheranno di adattare il DLM per la generazione, l'archiviazione, l'uso e il ritiro dei dati. Questo include dati da applicazioni, sistemi, dispositivi, database e media. Con la crescita apparentemente perpetua delle esigenze di dati delle aziende, un corretto DLM è diventato più cruciale che mai.

Una panoramica del processo DLM

L'intero processo DLM coinvolge la raccolta dei dati, l'archiviazione dei dati, la preparazione dei dati, l'uso dei dati, la manutenzione dei dati e la distruzione dei dati.

Raccolta dei dati

Le aziende tipicamente raccolgono dati da tre fonti principali: dati sociali, dati delle macchine e dati transazionali.

I dati più tradizionali che tutte le aziende utilizzano sono i dati transazionali. Vendite, pagamenti, ricevute, registri di inventario, numeri di tracciamento delle spedizioni e altri sono dati fondamentali utilizzati per garantire le operazioni quotidiane. Le aziende possono utilizzare analisi di mercato e software di business intelligence per fare previsioni significative basate su combinazioni di dati transazionali.

Con l'uso dei social media al suo apice, la necessità per un'azienda di sfruttare e comprendere i propri dati aziendali è diventata una priorità assoluta. È essenziale per i gestori dei social media e i team di marketing sapere come stanno andando le campagne sui social media su tutti i canali social, come e perché gli account stanno crescendo in follower e coinvolgimenti, e persino monitorare come stanno andando i loro concorrenti.

Con il software di analisi dei social media, gli utenti possono digerire tutti questi dati e metriche attraverso visualizzazioni facili da comprendere. Questo è vantaggioso per i gestori dei social media o i marketer che non hanno conoscenze di analisi dei dati, così come per i loro manager o direttori marketing che potrebbero giudicare meglio i risultati del loro lavoro. Avere questi dati facilmente accessibili è un grande vantaggio sia per le aziende che per i dipendenti.

Dati ancora più rivoluzionari provengono dalle macchine e dall'IoT. L'internet delle cose (IoT) sta trasformando le industrie in tutto il mondo, e forse nessuna più dell'industria manifatturiera. Sensori intelligenti e applicazioni IoT ben programmate stanno aiutando a convertire le attrezzature di fabbrica in dispositivi IoT funzionanti, permettendo loro di generare dati azionabili, comunicare con altre macchine e ottimizzare la produzione. I dispositivi IoT sono anche installati su veicoli intelligenti, sensori di temperatura, sistemi di tracciamento al dettaglio, ecc.

Archiviazione dei dati

Quando le aziende raccolgono dati, possono archiviarli in un repository di dati. Le aziende moderne oggi tendono a memorizzare tutti i loro dati in un data warehouse. La tecnologia del data warehouse è utilizzata come meccanismo di archiviazione che estrae dati da più fonti di dati disparate in un unico archivio di dati in modo organizzato ed efficiente per consentire analisi e reportistica per un migliore processo decisionale. È diversa dalla tecnologia tradizionale dei database, che può solo registrare dati.

Il software di data warehouse è progettato con l'integrazione e l'analisi in mente, a differenza di altri database progettati per essere interrogati in vari modi. Questo aiuta gli utenti senza la conoscenza di SQL o altri linguaggi di interrogazione comuni a estrarre informazioni dall'archiviazione.

Le aziende possono anche configurare database individuali invece di un unico magazzino. Questo aumenta la flessibilità e riduce i costi per progetti di piccola scala. I database possono essere configurati in sede, nel cloud o in modalità ibrida. Ci sono tre principali tipi di software di database.

Preparazione dei dati

I dati grezzi sono raramente utilizzabili, quindi le organizzazioni devono ripulire i dati per la standardizzazione e per apportare correzioni.

Le aziende utilizzano software di preparazione dei dati per scoprire, mescolare, combinare, arricchire e trasformare i dati per la standardizzazione dei dati. Con l'aiuto di questo software, grandi set di dati possono essere facilmente integrati, consumati e analizzati con soluzioni di business intelligence e analisi. Le aziende moderne devono prendere decisioni tempestive e critiche in risposta alle diverse intuizioni generate da questi strumenti. Questi strumenti compilano analisi sugli utenti dei prodotti, numeri di vendita, prestazioni del sistema e altro in tempo reale. Gli strumenti in questo spazio emergente aiutano a semplificare il processo di preparazione dei dati, ottenendo informazioni precise da grandi set di dati. In questo modo, le aziende possono sfruttare immediatamente intuizioni azionabili senza dover passare ore a ordinare i dati.

Per la correzione dei dati, le aziende utilizzano software di qualità dei dati per analizzare set di informazioni e identificare dati errati, incompleti o formattati in modo improprio. Dopo aver profilato le preoccupazioni sui dati, gli strumenti di qualità dei dati puliscono o correggono quei dati in base a linee guida precedentemente stabilite. Cancellazione, modifica, aggiunta e fusione sono metodi standard di pulizia dei set di dati. Analisti di dati, marketer e venditori, tra gli altri, beneficiano dell'utilizzo di soluzioni di qualità dei dati.

Uso dei dati

L'obiettivo di superare tutti questi ostacoli è utilizzare l'analisi dei dati per generare intuizioni aziendali azionabili. Le aziende utilizzano i dati per comprendere tutti gli aspetti dell'azienda, inclusi previsioni di assunzione, quale campagna di marketing utilizzare per mirare a determinati demografici, quali prospettive di vendita mirare per prime, ottimizzazione della catena di approvvigionamento e così via. Ciascuno di questi aspetti aziendali e le decisioni prese intorno ad essi dovrebbero essere prima verificate utilizzando strumenti di dati e business intelligence.

Ci sono molti strumenti di analisi dei dati. Negli ultimi anni, l'analisi dei dati più pubblicizzata è stata il "big data". Il software di analisi dei big data può consumare grandi set di dati non strutturati da cluster di big data. Successivamente, possono connettere tutte le fonti di dati aziendali in un'unica piattaforma per creare connessioni interdipartimentali, visualizzare e comprendere i dati aziendali e incoraggiare decisioni basate sui dati.

Un'altra tecnica popolare di analisi dei dati è l'analisi del testo. Il software di analisi del testo consente agli utenti di visualizzare i dati da set di dati di testo non strutturati. Questi strumenti spesso utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre analisi del sentiment, analisi della sintassi, tagging delle parti del discorso e classificazione delle entità. I team di dati e gli analisti spesso utilizzano strumenti di analisi del testo per ottenere intuizioni da email e trascrizioni telefoniche, post sui social media o documenti generali.

La prossima generazione di strumenti di analisi dei dati si concentra sull'analisi predittiva. Il software di analisi predittiva consente agli utenti di eseguire data mining su dati storici per determinare risultati futuri. Con questo strumento, gli analisti possono costruire modelli e algoritmi che utilizzano modelli e tendenze dai dati passati per pianificare possibilità future. Queste soluzioni sono critiche quando si tratta di previsioni, identificazione di potenziali rischi o individuazione di opportunità non viste all'interno dell'azienda.

Manutenzione dei dati

I dati possono anche essere corrotti da errori umani, disastri naturali e attacchi informatici. Le aziende di solito eseguono il backup dei loro database in sede o nel cloud per evitare di perdere dati. Il backup del database è il processo di salvataggio di una copia del database corrente di un utente in un'altra posizione. Gli utenti possono tornare alle versioni precedenti del backup quando necessario.

I dati cambiano costantemente, il che crea diverse versioni del database. Molte aziende hanno adottato software di backup del database per gestire i loro dati, inclusa la funzionalità di aggiungere, modificare e rimuovere dati secondo necessità. I backup possono fornire informazioni preziose sulle versioni passate dei dati, il che significa che le aziende possono tracciare come i loro dati sono cambiati nel tempo e isolare cambiamenti specifici per trovare tendenze.

Distruzione dei dati

I dati delle transazioni aziendali sono fondamentali per gestire molti aspetti commerciali importanti. I proprietari di aziende dipendono da questi dati per tenere traccia di entrate e spese, inventario e altre informazioni sulle vendite in un luogo conveniente e sicuro. Quando i dati diventano obsoleti o troppo rischiosi da mantenere, eliminare i dati alla fine del loro ciclo di vita è essenziale. Ad esempio, le organizzazioni spesso distruggono dati sensibili o altri documenti riservati quando necessario.

La distruzione dei dati è vitale perché previene lo sfruttamento nefasto dei dati. Una corretta eliminazione dei dati riduce i rischi per la sicurezza. È imperativo assicurarsi che i dati IT ritirati non mettano in pericolo la tua azienda. A lungo termine, migliorare le tracce di audit può portare a risultati aziendali migliori.

La distruzione dei dati gioca anche un ruolo importante nella conformità alle leggi globali sulla protezione dei dati e sulla privacy dei dati. Ad esempio, l'Articolo 17 del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE concede ai residenti dell'UE il diritto alla cancellazione dei dati, noto anche come "diritto all'oblio".

Il Considerando 66 del GDPR afferma:

"Per rafforzare il diritto all'oblio nell'ambiente online, il diritto alla cancellazione dovrebbe essere esteso in modo tale che un titolare del trattamento che ha reso pubblici i dati personali sia obbligato a informare i titolari del trattamento che stanno elaborando tali dati personali di cancellare eventuali collegamenti a, o copie o repliche di tali dati personali. Nel farlo, quel titolare del trattamento dovrebbe adottare misure ragionevoli, tenendo conto della tecnologia disponibile e dei mezzi a disposizione del titolare del trattamento, comprese le misure tecniche, per informare i titolari del trattamento che stanno elaborando i dati personali della richiesta del soggetto dei dati."

Sebbene il GDPR non specifichi i metodi tecnici esatti per conformarsi a una richiesta di cancellazione, il software di distruzione dei dati sarebbe un mezzo per farlo.

L'integrità dei dati deve essere una priorità per le aziende

Poiché il DLM copre diversi dipartimenti, le aziende dovrebbero assicurarsi che tutti i dipendenti siano allineati con le politiche e i processi DLM. Dovrebbero essere iterabili e chiari a tutti in modo che tutti i dati siano correttamente raccolti, memorizzati e puliti per un facile accesso mantenendo alta integrità. Un piano di contingenza dei dati dovrebbe essere incluso anche per prevenire la cancellazione permanente.

In conclusione, ci sono molti aspetti di una strategia DLM efficace, quindi è importante prendersi il tempo per esplorare ogni fase del DLM per prevenire il fallimento aziendale dovuto a una gestione errata dei dati.