O que é gerenciamento do ciclo de vida dos dados?
Gerenciamento do ciclo de vida dos dados (DLM) é o processo de gerenciar dados empresariais desde a criação até a exclusão. À medida que o trabalho se torna cada vez mais orientado por dados, as empresas devem desenvolver políticas e procedimentos para gerar, armazenar e, eventualmente, aposentar seus dados. DLM não é um produto específico, mas sim uma abordagem para gerenciar dados proprietários. O processo inclui o gerenciamento de aplicativos, sistemas, bancos de dados e mídias de armazenamento.
Alguns softwares atuam como repositórios de dados e ajudam a gerenciar o ciclo de vida dos dados, como software de gerenciamento de dados de produto (PDM) para projetar e fabricar novos produtos e plataformas de integração de big data para reter grandes conjuntos de dados e gerenciar o pipeline de dados.
Tipos de gerenciamento do ciclo de vida dos dados
Existem múltiplas fases e tipos de gerenciamento do ciclo de vida dos dados. Essas etapas são incrementais e vão desde a coleta até a expiração dos dados.
- Coleta de dados: Os dados são coletados para eventualmente serem armazenados e acessados.
- Armazenamento de dados: Os dados capturados são codificados no banco de dados de uma empresa. Alguns podem entrar em "armazenamento frio", o que significa que podem não ser úteis agora, mas serão no futuro.
- Preparação de dados: A próxima etapa no DLM envolve preparar e limpar os dados para que estejam no formato correto para uso e interpretação.
- Uso de dados: Os dados são avançados da preparação para o uso em projetos e análises.
- Manutenção de dados: O objetivo desta etapa é garantir que os dados relevantes estejam disponíveis para a equipe certa. A manutenção de dados geralmente ocorre ao gerenciar bancos de dados de CRM.
- Limpeza de dados: Os dados que não são mais relevantes são eliminados, destruídos ou arquivados.
Benefícios do gerenciamento do ciclo de vida dos dados
Um sistema DLM eficaz tem o potencial de melhorar os processos internos de coleta, armazenamento e síntese de dados. Abaixo estão os principais benefícios do gerenciamento do ciclo de vida dos dados:
- Conformidade com requisitos regulatórios: Cada indústria e região tem regulamentos e requisitos únicos em torno da coleta de dados, especialmente com preocupações sobre os direitos de privacidade do consumidor. Um processo automatizado para manutenção de dados ajuda a garantir que uma empresa siga as leis e regulamentos em torno da proteção de dados.
- Processos empresariais eficientes: O gerenciamento eficaz de dados permite fácil acesso à informação certa no momento certo. O DLM automatiza de forma eficiente a validação, enriquecimento e integração de dados.
- Segurança: O DLM codifica processos de armazenamento seguro e também fornece planos de contingência no caso de falhas ou violações de dados.
Melhores práticas de gerenciamento do ciclo de vida dos dados
Existem várias melhores práticas a serem consideradas ao gerenciar o ciclo de vida dos dados internos.
- Implantação de soluções automatizadas: As estratégias de DLM devem ser iteráveis e claras. Isso só pode acontecer quando uma organização implanta soluções automatizadas no processo de DLM que organizam informações em camadas.
- Alinhamento interno nas políticas de DLM: Todos os funcionários devem estar alinhados com as políticas e processos de DLM. Diretrizes claras garantem eficiência interna e adesão às políticas e procedimentos.
- Tipos de dados definidos: Os dados não podem ser armazenados de forma desordenada. As empresas devem determinar critérios claros para categorização para garantir que os dados sejam armazenados adequadamente para fácil acesso e maior integridade.
- Planejamento de contingência: Mesmo os sistemas DLM mais seguros não são imunes à perda de dados. Portanto, planos de contingência devem estar em vigor para evitar a exclusão permanente se a integridade dos dados for comprometida.
- Implementação de convenções de nomenclatura: Dados não pesquisáveis são uma forma evitável de perda de dados. Para garantir acesso conveniente aos dados, políticas de gerenciamento de conhecimento, como convenções de nomenclatura consistentes e processos de nomeação de arquivos, devem ser usadas.
Gerenciamento do ciclo de vida dos dados vs. gerenciamento do ciclo de vida da informação
O gerenciamento do ciclo de vida dos dados (DLM) muitas vezes é confundido com o gerenciamento do ciclo de vida da informação (ILM). No entanto, eles não são a mesma coisa, e é importante destacar como eles diferem. O ILM está principalmente preocupado com pontos de dados individuais armazenados em arquivos, enquanto o DLM está preocupado com o arquivo como um todo. Por exemplo, o DLM lidaria com atributos gerais de arquivos de dados, como tipo, tamanho ou idade. Por outro lado, o ILM ajuda a lidar com pontos de dados individuais, como números de clientes. Efetivamente, eles são dois lados da mesma moeda.
Discussões sobre gerenciamento do ciclo de vida dos dados no 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.
