Che cos'è la gestione del ciclo di vita dei dati?
La gestione del ciclo di vita dei dati (DLM) è il processo di gestione dei dati aziendali dalla creazione alla cancellazione. Poiché il lavoro diventa sempre più guidato dai dati, le aziende devono sviluppare politiche e procedure per generare, archiviare e, infine, ritirare i loro dati. La DLM non è un prodotto specifico, ma piuttosto un approccio alla gestione dei dati proprietari. Il processo include la gestione di applicazioni, sistemi, database e supporti di archiviazione.
Alcuni software fungono da repository per i dati e aiutano a gestire il ciclo di vita dei dati, come il software di gestione dei dati di prodotto (PDM) per la progettazione e la produzione di nuovi prodotti e le piattaforme di integrazione dei big data per conservare set di dati massivi e gestire il flusso di dati.
Tipi di gestione del ciclo di vita dei dati
Esistono molteplici fasi e tipi di gestione del ciclo di vita dei dati. Questi passaggi sono incrementali e vanno dalla raccolta all'espirazione dei dati.
- Raccolta dei dati: I dati vengono raccolti per essere eventualmente archiviati e accessibili.
- Archiviazione dei dati: I dati acquisiti vengono codificati nel database di un'azienda. Alcuni possono entrare in "archiviazione a freddo", il che significa che potrebbero non essere utili ora ma lo saranno in futuro.
- Preparazione dei dati: Il passo successivo nella DLM comporta la preparazione e la pulizia dei dati in modo che siano nel formato giusto per l'uso e l'interpretazione.
- Utilizzo dei dati: I dati vengono avanzati dalla preparazione all'uso per progetti e analisi.
- Mantenimento dei dati: L'obiettivo di questa fase è garantire che i dati rilevanti siano disponibili per il team giusto. La manutenzione dei dati avviene spesso quando si gestiscono database CRM.
- Pulizia dei dati: I dati che non sono più rilevanti vengono eliminati, distrutti o archiviati.
Vantaggi della gestione del ciclo di vita dei dati
Un sistema DLM efficace ha il potenziale per migliorare i processi interni di raccolta, archiviazione e sintesi dei dati. Di seguito sono riportati i principali vantaggi della gestione del ciclo di vita dei dati:
- Conformità ai requisiti normativi: Ogni settore e regione ha regolamenti e requisiti unici riguardanti la raccolta dei dati, specialmente per quanto riguarda i diritti alla privacy dei consumatori. Un processo automatizzato per la manutenzione dei dati aiuta a garantire che un'azienda segua le leggi e i regolamenti sulla protezione dei dati.
- Processi aziendali efficienti: Una gestione efficace dei dati consente un facile accesso alle informazioni giuste al momento giusto. La DLM automatizza in modo efficiente la convalida, l'arricchimento e l'integrazione dei dati.
- Sicurezza: La DLM codifica i processi di archiviazione sicura e fornisce anche piani di contingenza in caso di crash o violazioni dei dati.
Le migliori pratiche per la gestione del ciclo di vita dei dati
Ci sono diverse migliori pratiche da considerare quando si gestisce il ciclo di vita dei dati interni.
- Implementazione di soluzioni automatizzate: Le strategie DLM devono essere iterabili e chiare. Questo può avvenire solo quando un'organizzazione implementa soluzioni automatizzate nel processo DLM che organizzano le informazioni in livelli.
- Allineamento interno sulle politiche DLM: Tutti i dipendenti devono essere allineati sulle politiche e i processi della DLM. Linee guida chiare garantiscono efficienza interna e aderenza a politiche e procedure.
- Tipi di dati definiti: I dati non possono essere archiviati in modo disordinato. Le aziende devono determinare criteri chiari per la categorizzazione per garantire che i dati siano correttamente archiviati per un facile accesso e maggiore integrità.
- Pianificazione di contingenza: Anche i sistemi DLM più sicuri non sono immuni alla perdita di dati. Pertanto, devono essere in atto piani di contingenza per prevenire la cancellazione permanente se l'integrità dei dati è compromessa.
- Implementazione di convenzioni di denominazione: I dati non ricercabili sono una forma evitabile di perdita di dati. Per garantire un accesso conveniente ai dati, devono essere utilizzate politiche di gestione della conoscenza, come convenzioni di denominazione coerenti e processi di denominazione dei file.
Gestione del ciclo di vita dei dati vs. gestione del ciclo di vita delle informazioni
La gestione del ciclo di vita dei dati (DLM) viene spesso confusa con la gestione del ciclo di vita delle informazioni (ILM). Tuttavia, non sono la stessa cosa ed è importante evidenziare come differiscono. L'ILM si occupa principalmente di singoli punti dati memorizzati nei file, mentre la DLM si occupa del file nel suo complesso. Ad esempio, la DLM si occuperebbe degli attributi generali dei file di dati, come tipo, dimensione o età. D'altra parte, l'ILM aiuta a gestire singoli punti dati come i numeri dei clienti. In effetti, sono due facce della stessa medaglia.
Discussioni sulla gestione del ciclo di vita dei dati su 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.
