Quais são os três objetivos principais do gerenciamento do ciclo de vida dos dados (DLM)?

O Data Lifecycle Management (DLM) é simplesmente conhecido como os vários estágios que os dados percorrem ao longo de sua vida, desde o início até a destruição. Os estágios do ciclo de vida dos dados são compostos de criação, utilização, compartilhamento, armazenamento e exclusão.

O gerenciamento do ciclo de vida de dados (DLM) já há algum tempo é visto como uma abordagem baseada em políticas para gerenciar o fluxo de dados de um sistema de informações ao longo de seu ciclo de vida.

Observe também que os produtos DLM automatizam os processos envolvidos, mais ou menos organizando os dados em camadas separadas de acordo com as políticas especificadas e automatizando a migração de dados de uma camada para outra com base nesses critérios.

Atualmente, já é mundialmente reconhecido que a informação é um recurso independente que contribui para o desenvolvimento acelerado de várias áreas da atividade humana. A década de 1980 trouxe a introdução do armazenamento de acesso aleatório (RAM) e, com isso, os negócios corporativos fizeram a transição das abordagens sequencial de cartão perfurado e fita para bancos de dados. Essa era marcou o surgimento do gerenciamento de dados para resolver os problemas da época. A duplicação de dados confidenciais de clientes, por exemplo, era um grande motivo de preocupação.

No entanto, com o desenvolvimento de ferramentas de computação de alto desempenho e redes de comunicação de banda larga para estabelecer bancos de dados e organizar o acesso a eles, as questões de produção, armazenamento e apresentação de informações tornaram-se particularmente cruciais na criação de complexos objetos técnicos e de engenharia.

Segundo relatos, o conceito mais difundido é a automação de processos no ciclo de vida de produtos e serviços de dados, onde a informação é um elemento importante dos sistemas automatizados. Como regra, os dados mais recentes e os dados que devem ser acessados ​​com mais frequência são armazenados em mídias de armazenamento mais rápidas, porém mais caras, enquanto dados menos críticos são armazenados em mídias mais baratas, porém mais lentas.

Três metas principais de gerenciamento do ciclo de vida de dados

Um dos principais desafios que as empresas enfrentam ao crescer e acumular dados é uma violação de dados, o que implica que os dados devem ser gerenciados de forma eficaz durante todo o seu ciclo de vida. Os três objetivos mais importantes de gerenciamento do ciclo de vida dos dados podem ser explicados da seguinte forma:

1. Armazenamento e segurança de dados

Imediatamente, os dados são adquiridos, eles precisam ser armazenados com segurança para evitar ou limitar o uso indevido de dados. Observe que os dados estruturados podem ser armazenados em bancos de dados locais ou na nuvem, enquanto os dados não estruturados são normalmente armazenados em servidores de arquivos e / ou na nuvem. Mas, independentemente de onde estejam armazenados, os dados precisam estar protegidos contra acesso não autorizado e roubo.

2. Disponibilidade de dados

Como os negócios nesta era são mais ou menos movidos por dados, é pertinente garantir sua disponibilidade para os negócios. A disponibilidade também inclui o processamento e a visualização dos dados conforme exigido pelo negócio.

3. Resiliência de dados

Notavelmente, à medida que os dados envelhecem, eles podem evoluir e mudar com o tempo devido a modificações e atividades de limpeza. Essas atividades também podem resultar na proliferação de dados, o que significa que os mesmos dados podem existir em vários locais em formas ligeiramente diferentes. Portanto, é necessário implementar um processo para garantir a integridade e resiliência dos dados.

Benefícios do gerenciamento do ciclo de vida de dados para empresas nos Estados Unidos

Existem muitos motivos pelos quais as empresas nos Estados Unidos desejam implementar processos DLM. São os seguintes:

1. Conformidade e Governança

Tenha em mente que cada setor da indústria tem suas próprias estipulações para retenção de dados e a implementação de uma estratégia de DLM sólida ajuda as empresas a permanecerem em conformidade.

2. Proteção de dados

Uma boa estratégia de DLM oferece redundância que pode garantir que os dados permaneçam seguros em caso de emergência. Também ajuda a garantir que os dados do cliente sejam protegidos contra a duplicação em diferentes partes de uma infraestrutura de dados, onde a segurança pode ser uma preocupação.

3. Estratégia ILM

Na base do ILM está o DLM. Para que as empresas nos Estados Unidos atualizem totalmente uma estratégia de ILM que mantenha os dados atualizados e seguros, elas devem primeiro ter uma estratégia de DLM funcional que extraia os dados do ciclo de vida.

4. Eficiência

Tenha em mente que na crosta de cada solução de TI está uma maior eficiência. Quando o DLM e o ILM são implementados adequadamente em conjunto, os dados úteis são limpos, precisos e prontamente disponíveis para os usuários. A automação ajuda a conduzir esse processo. Tudo isso ajuda as empresas a obterem maior agilidade e eficiência.

Diferentes estágios de gerenciamento do ciclo de vida de dados

De acordo com especialistas, os dados passarão por quatro estágios principais diferentes durante seu ciclo de vida. Observe que cada estágio tende a girar em torno do propósito e valor Primários dos dados e para quem os dados são valiosos. Outros fatores que influenciarão cada fase incluem – privacidade de dados, segurança de dados e conformidade de dados.

1. Gerar e coletar

Esta primeira fase da gestão do ciclo de vida dos dados consiste na criação e captura daqueles que eram praticamente inexistentes na empresa. Os dados também são criados por sistemas de TI locais para auxiliar na análise posterior dos dados gerados por ações de negócios. O tipo de dados gerados pode ser estruturado e não estruturado.

2. Processar e gerenciar

Observe que, após a criação dos dados, eles são armazenados em bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL e arquivos compartilhados com base na natureza dos dados. Os dados também podem ser processados ​​para atender às necessidades de negócios, como finanças, marketing, gerenciamento de relacionamento com o cliente, etc. No entanto, como parte do processamento de dados, os dados também são classificados como internos, confidenciais, restritos e públicos. Observe também que as políticas de proteção de dados, incluindo controle de acesso, criptografia de dados, mascaramento de dados e prevenção contra perda de dados, também são aproveitadas para os dados como parte de seu gerenciamento. Nesse estágio, dependendo da idade dos dados e de sua relevância para os processos de negócios, eles são classificados como quentes, quentes ou frios.

3. Analisar e visualizar

Nesse ponto, os dados são limpos e validados, após o que são compartilhados com usuários de negócios, consumidores e outros terceiros. Observe que as políticas de proteção de dados abrangem controle de acesso, criptografia de dados, mascaramento de dados e prevenção contra perda de dados, todos aplicados aos dados antes de compartilhá-los. Planejamento de recursos empresariais (ERP), Recursos humanos (RH), Gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), Data Warehouse (DW) e sistemas de estoque são alguns dos sistemas de TI usados ​​para fornecer acesso aos dados.

4. Arquivo e Destruição

Para disponibilidade de longo prazo, os dados frios normalmente são arquivados em fita, disco e armazenamento em nuvem, de preferência em formato criptografado. O arquivamento pode ser on-line ou off-line. On-line significa simplesmente que os dados frios são armazenados no mesmo formato exato que os dados quentes e mornos e geralmente é devido a razões de conformidade regulamentar. Off-line significa que os dados são armazenados em um formato de arquivo ou dumps ou exportações de banco de dados e são normalmente criptografados. No entanto, dependendo da natureza dos dados, todos ou a maioria dos dados arquivados podem ser direcionados para exclusão. Isso é especialmente verdadeiro para dados derivados, em vez de dados coletados brutos.

Conclusão

O gerenciamento de dados tornou-se ativamente importante à medida que as empresas enfrentam conformidade, especialmente aquelas que regulam como as organizações devem lidar com tipos específicos de dados. De acordo com especialistas, o gerenciamento do ciclo de vida dos dados não é um produto, mas uma abordagem abrangente para gerenciar os dados de uma organização, envolvendo procedimentos e práticas, bem como aplicativos.