Объяснение управления жизненным циклом данных без жаргона

80-е были не только для кубика Рубика, хип-хопа и прически с плоским верхом. Тогда было создано множество технологий, которые вы все еще используете. Так обстоит дело с базой данных. Краеугольным камнем баз данных была идея о том, что данные действительно могут быть доступными и управляемыми, а не представлять собой абстрактный недоступный набор.

С базами данных возник ряд проблем, связанных с управлением данными. С тех пор время и опыт побудили экспертов по данным и ИТ-специалистам теоретизировать и делиться передовыми методами работы с данными и их управлением.

Изучение принципов управления жизненным циклом данных может быть особенно полезно для растущих корпораций или предприятий, пытающихся создать структуру для передачи своих данных или обновить существующую.

Однако в настоящее время не только предприятия управляют большими объемами данных, но и средний или даже малый бизнес предъявляет все больше и больше требований, связанных с данными. Они тоже могут начать думать об управлении жизненным циклом данных на ранней стадии своего бизнеса.

Что такое управление жизненным циклом данных?

Управление жизненным циклом данных (DLM) относится к управляемой политикой структуре или модели, через которую проходят потоки данных для оптимизации срока их полезного использования. Он представлен серией шагов или этапов, которые обычно начинаются со сбора или создания данных и заканчиваются уничтожением или повторным использованием данных.

Проще говоря, DLM помогает определить и организовать цикл, через который должны пройти данные, чтобы получить от них максимальную отдачу, пока они не будут удалены.

Наряду с DLM существует множество параллельных или дополнительных моделей, которые помогут вам справиться с бесчисленными проблемами управления данными. Однако этот подход стал прототипом своей простоты и эффективности.

Каждая компания должна адаптировать DLM к своей собственной технологической экосистеме. Вы найдете в Интернете разнообразную графику для DLM с большим или меньшим количеством этапов.

DLM часто пересекается с управлением жизненным циклом информации (ILM). Основное различие между этими двумя концепциями заключается в том, что, в то время как DLM определяет, когда заканчивается срок полезного использования части данных, ILM регулирует, когда часть информации является актуальной и точной.

Этапы управления жизненным циклом данных

Поскольку у каждой компании своя бизнес-модель, программный стек и типы данных, существует множество вариантов DLM. Когда вы исследуете эту тему в Интернете, вы заметите разные слова для описания этапов или, возможно, даже подхода.

Например, первый этап может называться сбором, сбором, захватом, созданием данных и т.д. В зависимости от характеристик операции, посредством которой данные становятся частью базы данных.

Вот описание наиболее общих этапов DLM:

1. Сбор данных

   Это этап, на котором новая ценность входит в инфраструктуру данных вашей компании. Это может быть аппаратное или программное обеспечение. На этом этапе вы должны установить набор правил для сбора данных в стандартизованных форматах, чтобы они были доступны и управляемыми позже.

   Эти правила или политики должны соответствовать каждому типу собираемых данных. Таким образом, вы должны указать политики для данных сотрудников, данных партнеров, бухгалтерского учета и т.д. Для личных данных в каждой категории вы также должны принять во внимание применимые правила конфиденциальности данных.

   Во время сбора данных вы можете начать использовать начальные категории, такие как «конфиденциальные данные», «внутренние данные» или любой другой ярлык, который поможет вам решить, как управлять или обрабатывать данные на дальнейших этапах.

2. Хранилище данных

   Лучшие практики хранения данных должны зависеть от их использования. Собранные данные могут стать активным активом и использоваться / повторно использоваться, или они могут быть неактивными, и в этом случае они могут быть заархивированы или удалены. В любом случае вам необходимо установить политики для его хранилища. Также важно помнить о вариантах резервного копирования и восстановления.

   В качестве примера этих политик вы можете указать, что неактивные данные, которые могут быть актуальны в будущем, должны храниться в среде холодного хранения (что поможет вам снизить затраты).

3. Ведение данных

   Этот этап охватывает несколько процессов обработки данных, включая проверку и обогащение данных перед тем, как сделать их доступными для нужных пользователей.

   Общая цель на этом этапе – убедиться, что соответствующие данные доступны для нужной команды, когда и где они в них нуждаются. Поэтому после проверки и обогащения данных вам необходимо переместить их в нужное место. Вот тут и вступает в игру интеграция данных.

   Интеграция данных, пожалуй, самая сложная и важная часть этого этапа. В некоторых случаях вам понадобится платформа интеграции как услуга (iPaaS) или другое стороннее решение.

   Некоторые компании, особенно в сфере бухгалтерского учета и принятия инвестиционных решений, добавляют еще один этап после этого, называемый синтезом данных.

4. Использование данных

   Именно здесь данные будут играть роль в принятии бизнес-решений. На предыдущих этапах ваши данные были собраны, систематизированы, проверены и перемещены на нужную платформу. На этом этапе администраторам или заинтересованным сторонам должно быть легко найти эти данные и принять решения на основе информации, которую они раскрывают.

   Сразу после этого у вас может быть дополнительный шаг для публикации данных. Протоколы для этого этапа важны для компаний, которые обмениваются информацией за пределами бизнес-среды. Примером политик публикации данных может быть набор правил для совместного использования отчетов с партнерами или клиентами.

5. Очистка данных

Этап очистки данных включает удаление, очистку, уничтожение и архивирование. Ваши данные растут с каждым днем, и их хранение обходится довольно дорого. Вот почему, когда данные больше не нужны, рекомендуется удалить их или удалить из ваших баз данных.

Для неактивных данных, которые могут быть полезны в будущем, вы также можете создать политики того, как их архивировать или отделить от активных данных.

Все политики, касающиеся метода удаления, являются частью этапа очистки данных.

Преимущества управления жизненным циклом данных для предприятий

• Помогает соблюдать правила и требования к хранению данных. В каждой отрасли действуют свои правила в отношении данных. Также могут применяться местные или региональные законы о защите личных данных.
• Гарантирует эффективность. У вас будет доступ к актуальной информации в нужное время. Внедряя DLM, вы устанавливаете стандарты для автоматизации проверки, обогащения и интеграции данных.
• Обеспечивает безопасность. На всех этапах вы рассматриваете наиболее безопасные способы управления данными. Для хранения данных вы также создаете планы действий в чрезвычайных ситуациях.
• Повышает ценность ваших данных. Наличие качественных данных – и обеспечение их целостности – делает данные гораздо более ценным активом для вашей компании.

В целом, если вы будете помнить об этапах DLM, это поможет вам визуализировать путь данных через вашу компанию, чтобы составить план управления данными.

Как управление жизненным циклом данных может помочь малому бизнесу?

В общем, преимущества DLM могут применяться и к малым предприятиям. Создание и внедрение всех этих политик и процессов автоматизации может показаться чрезмерным, если у вас очень маленький бизнес; однако никогда не рано рассмотреть этапы DLM и разработать план управления данными, который может расти вместе с вашей компанией.

В меньшем масштабе вы можете рассмотреть:

• Для сбора данных: использование веб-форм для соответствующего содержания.
• Для хранения данных: размещение неактивных или внутренних данных в облачных сервисах хранения.
• Для обслуживания данных: использование инструментов iPaaS, таких как PieSync и Zapier, для интеграции или синхронизации.
• Для использования данных: создание документации, которая поможет заинтересованным сторонам найти данные.
• Для очистки данных: создание периодического процесса удаления ненужных данных.

Начать работу с DLM

По мере роста вашего бизнеса размер и сложность ваших данных также будут увеличиваться. Независимо от размера вашего бизнеса или ИТ-инфраструктуры, которой вы управляете, создание структуры на основе DLM позволяет визуализировать весь путь ваших данных в организации.

Получение полного представления о ваших бизнес-данных поможет вам определить уязвимые места, в которых необходимы политики для обеспечения безопасности ваших данных. В то же время это дает вам возможность максимально эффективно использовать свои данные для принятия обоснованных решений для вашего бизнеса.

Источник записи: https://blog.hubspot.com