5 Phasen im Data Lifecycle Management

Data Lifecycle Management November 28, 2022

Einblick in

Besitzer von Data Lifecycle Management, die IT-Systeme und -Richtlinien untersuchen, haben wahrscheinlich ueber Lifecycle Management DLM gelesen. Aehnlich wie bei den meisten IT-bezogenen Aktivitaeten erstellen und liefern Unternehmen nicht einfach Daten an Kunden. Leider ist der Prozess viel komplizierter und komplizierter.

Die Daten, die ein Unternehmen sammelt, wirken sich auf jede Geschaeftseinheit, jeden Mitarbeiter, jeden Eigentuemer, jeden Kunden und jeden Geschaeftsbenutzer aus. Aufgrund der Bedeutung von Daten fuer das Geschaeftsumfeld muessen die Datenverfahren mit jeder Phase des Lebenszyklus uebereinstimmen. Lesen Sie weiter, um herauszufinden, was Zyklusmanagement ist und was in jeder Phase des Lebenszyklus stattfindet.

Die 5 Hauptphasen des Data Lifecycle Management-Prozesses

So wie jeder lebende Organismus waehrend seiner gesamten Lebensdauer eine Reihe von Veraenderungen durchlaeuft, ebenso wie Daten. Die gesammelten Unternehmensdaten wurden nicht so wertvoll oder interessant. Es brauchte eine Reihe von Tools, Reinigungsprozessen und Techniken, um Verwaltungsdaten in etwas brauchbares und hilfreiches zu verwandeln. Die

digitale Transformation und der einfache Datenzugriff veraendern die Art und Weise, wie ein kleines Unternehmen an Datenerfassung, Speicherdaten und Datenverlust herangeht. Jede neue Datenbemassung ist in einer Zeit, in der Wettbewerber Geschaeftsdaten zu ihrem Vorteil nutzen, potenziell entscheidend.

Um sicherzustellen, dass Lebenszyklusdaten qualitativ hochwertig und fuer Business Intelligence nuetzlich sind, ist es wichtig, das Data Lifecycle Management zu verstehen. Hier erfahren Sie, wie sich gesammelte Informationen waehrend des gesamten Daten-Lebenszyklus entwickeln

1. Daten erstellen

Die erste Datenphase von Lifecycle Management-Daten ist die Phase der Datenerstellung. Die Daten, die ein Unternehmen erstellt, koennen in verschiedenen Formaten wie einem Kundenbeziehungsmanagementsystem, Cloud-Daten oder Social-Media-Plattformen vorliegen. Es gibt drei Moeglichkeiten, wie eine Organisation Daten erstellt. Dazu gehoeren

Akquise- Externe vorhandene Informationen sammeln
Eingabe- Mitarbeiter geben neue Informationen intern
Erfassung- Geraete erfassen Daten aus verschiedenen Sektoren eines Unternehmens

2. Datenspeicherung

Wenn ein Unternehmen Daten generiert, speichert es diese und ergreift Datensicherheitsmassnahmen, um Datenverlust zu verhindern. Es muss eine umfassende Strategie zur Verhinderung von Backup und Verlust vorhanden sein, um sicherzustellen, dass die Daten waehrend ihres gesamten Lebenszyklus sicher sind. Fuer IT-Mitarbeiter ist es wichtig, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in der Data Cloud zu schuetzen und Compliance-Anforderungen zu beruecksichtigen.

Es ist wichtig, eine Richtlinie zur Datenaufbewahrung festzulegen, die die Datenarchivierung und andere Lifecycle-Management-Prozesse umfasst. Die IT sollte keine redundanten Informationen speichern, da Benutzer fehlerhafte Erkenntnisse generieren und schlechte Geschaeftsentscheidungen treffen koennen. Massnahmen zurDatensicherheit sind waehrend der gesamten Phasen der Datenlebensdauer im Datenmanagement von entscheidender Bedeutung.

3. Datennutzung

In der Nutzungsphase des Management-Datenlebenszyklus sind Informationen die Grundlage fuer die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen. Benutzer koennen Phasendaten von der Managementsoftware abrufen, verarbeiten, aendern und in ihren Anwendungen speichern. Zu den

Best Practices gehoert die Verwendung eines Audit-Trails, um sicherzustellen, dass alle Aenderungen an Daten referenzierbar sind. In einer Data Governance-Richtlinie koennen Spezialisten bestimmen, welche Informationen Kunden und Kundensupport zur Verfuegung stehen sollten. Manchmal beschraenken Spezialisten die Daten, die den Benutzern zur Verfuegung stehen, faelschlicherweise zu sehr. Benutzer benoetigen moeglicherweise einen besseren Zugang zu Informationen fuer Analysen und Berichte zu Anwendungsfaellen. Entwickler sollten mit Fuehrungskraeften zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Richtlinien zur Datennutzung den Anforderungen des Unternehmens entsprechen.

4. Datenarchiv

Ein Datenarchiv bezieht sich auf die Kopie der Informationen an einen speicherbaren Ort. Entwickler tun dies, weil Benutzer zu oft nicht glauben, bestimmte Daten zu benoetigen. Bis sie es tun. Die Archivierung selbst der alltaeglichsten Informationen ist unerlaesslich, da bestimmte Daten auf der Strasse nuetzlich sein koennen. Die

Archivierung erfordert auch, dass Entwickler unnoetige oder alte Informationen aus den Produktionsdatenbanken entfernen. Es wird dann an einem separaten Ort gespeichert, sodass Benutzer nicht einfach darauf zugreifen koennen. Es findet keine Wartung der archivierten Daten statt, es sei denn, sie werden wieder in die aktive Datenbank eingefuegt.

5. Datenvernichtung

Da Unternehmen jeden Tag neue Informationen sammeln, ist es nicht moeglich, Daten laenger als noetig zu speichern. Waehrend der Cloud-Speicher in der Regel kostenguenstiger ist, ist es immer noch kostspielig, alle von Benutzern gesammelten Informationen unterzubringen.

Darueber hinaus gibt es Compliance-Bedenken, die Fuehrungskraefte beruecksichtigen muessen. Ungenaue oder veraltete Daten koennen zu schlechten Entscheidungen oder Fehlern fuehren, die zu einer Nichteinhaltung fuehren. Entwickler loeschen Informationen aus einer Archivdatenbank.

Governance-Richtlinien koennen bestimmen, wann und wie oft Informationen vernichtet werden. Es kann schwierig sein zu wissen, ob die Informationen wirklich zerstoert werden oder ob es einfach so scheint. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass zerstoerte Daten in Uebereinstimmung mit den Compliance-Standards zur Loeschung autorisiert sind.

Wichtige Erkenntnisse ueber Data Lifecycle Management

Abschliessend moechten Sie Folgendes ueber Data Lifecycle Management-Daten beachten

Um Daten zu erstellen, sollten Entwickler Daten ausserhalb des Unternehmens abrufen, DLM-Daten manuell eingeben und von verschiedenen Geraeten innerhalb des Unternehmens abrufen. Um Daten zu speichern, sollten Entwickler Datenschutzrichtlinien implementieren, aufbewahren und doppelte Informationen loeschen.
Entwickler sollten einen Audit-Trail fuer alle Informationen erstellen, um sicherzustellen, dass sie nicht verloren gehen. Sie koennen auch Richtlinien festlegen, mit denen Benutzer Daten verwalten, gespeicherte Daten finden und in ihren Anwendungen speichern koennen.
Entwickler muessen Informationen archivieren, auch wenn Benutzer nicht glauben, dass sie sie benoetigen. Sie muessen unnoetige Wertdaten aus produktiven Datenbanken entfernen und an einem separaten Ort speichern, um die Verhinderung von Datenverlust zu gewaehrleisten.
Unternehmen muessen Daten nach einiger Zeit vernichten, da die Speicherung teuer ist. Ungenaue oder veraltete Informationen koennen ebenfalls die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften beeintraechtigen. Alle Richtlinien zur Datenvernichtung sollten mit den Unternehmensstandards uebereinstimmen.