La gestion du cycle de vie des données (DLM) est simplement appelée les différentes étapes que les données traversent tout au long de leur vie, depuis leur création jusqu’à leur destruction. Les étapes du cycle de vie des données comprennent la création, l’utilisation, le partage, le stockage et la suppression.
La gestion du cycle de vie des données (DLM) est depuis longtemps considérée comme une approche basée sur des politiques pour gérer le flux de données d’un système d’information tout au long de son cycle de vie. Notez également que les produits DLM automatisent les processus impliqués, en organisant plus ou moins les données en niveaux distincts selon des politiques spécifiées, et en automatisant la migration des données d’un niveau à un autre en fonction de ces critères.
Quels sont les 3 principaux objectifs de la gestion du cycle de vie des données (DLM) ?
L’un des principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de la croissance et de l’accumulation de données est une violation de données, ce qui implique que les données doivent être gérées efficacement tout au long de leur cycle de vie. Les trois objectifs de gestion du cycle de vie des données les plus importants peuvent être expliqués comme suit :
Stockage et sécurité des données
Dès que les données sont acquises, elles doivent être stockées en toute sécurité pour éviter ou limiter l’utilisation abusive des données. Notez que les données structurées peuvent être stockées dans des bases de données sur site ou dans le cloud, tandis que les données non structurées sont normalement stockées sur des serveurs de fichiers et/ou dans le cloud.
Mais quel que soit l’endroit où elles sont stockées, les données doivent être protégées contre les accès non autorisés et le vol.
Disponibilité des données
Étant donné que les entreprises de cette ère sont plus ou moins axées sur les données, il est pertinent de garantir leur disponibilité pour l’entreprise. La disponibilité comprend également le traitement et la visualisation des données selon les besoins de l’entreprise.
Résilience des données
Notamment, à mesure que les données vieillissent, elles peuvent évoluer et changer au fil du temps en raison de modifications et d’activités de nettoyage. De telles activités peuvent également entraîner une prolifération des données, ce qui signifie que les mêmes données peuvent exister à plusieurs endroits sous des formes légèrement différentes. Par conséquent, il est nécessaire de mettre en place un processus pour assurer l’intégrité et la résilience des données.
Avantages de la gestion du cycle de vie des données pour les entreprises
Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les entreprises voudraient mettre en œuvre des processus DLM. Ceux-ci sont les suivants :
Conformité et gouvernance
Gardez à l’esprit que chaque secteur industriel a ses propres conditions de conservation des données, et la mise en œuvre d’une stratégie DLM solide aide les entreprises à rester en conformité.
Data Protection
Une bonne stratégie DLM offre une redondance qui peut garantir la sécurité des données en cas d’urgence. Cela permet également de garantir que les données des clients sont protégées contre la duplication dans différentes parties d’une infrastructure de données, où la sécurité peut être un problème.
Stratégie ILM
Le DLM est à la base de l’ILM. Pour que les entreprises aux États-Unis mettent pleinement en œuvre une stratégie ILM qui maintient les données à jour et sécurisées, elles doivent d’abord disposer d’une stratégie DLM fonctionnelle qui extrait les données tout au long du cycle de vie.
Efficacité
Gardez à l’esprit qu’au cœur de chaque solution informatique se trouve une plus grande efficacité. Lorsque DLM et ILM sont correctement mis en œuvre en tandem, les données utiles sont propres, précises et facilement accessibles aux utilisateurs. L’automatisation aide à piloter ce processus. Tout cela aide les entreprises à gagner en agilité et en efficacité.
Différentes étapes de la gestion du cycle de vie des données
Selon les experts, les données passeront par quatre étapes clés différentes au cours de leur cycle de vie. Notez que chaque étape a tendance à tourner autour de l’objectif principal et de la valeur des données et pour qui les données sont précieuses. Les autres facteurs qui influenceront chaque phase incluent la confidentialité des données, la sécurité des données et la conformité des données.
Générer et collecter
Cette première phase de gestion du cycle de vie des données consiste en la création et la capture de celles qui étaient quasiment inexistantes dans l’entreprise. Les données sont également créées par les systèmes informatiques sur site pour faciliter une analyse plus approfondie des données générées par les actions commerciales. Le type de données générées peut être à la fois structuré et non structuré.
Traiter et gérer
Notez qu’après la création des données, elles sont stockées dans des bases de données relationnelles, des bases de données NoSQL et des fichiers partagés en fonction de la nature des données. Les données pourraient en outre être traitées pour répondre aux besoins de l’entreprise, tels que la finance, le marketing, la gestion de la relation client, etc.
Cependant, dans le cadre du traitement des données, les données sont également classées comme internes, sensibles, restreintes et publiques. Notez également que les politiques de protection des données, y compris le contrôle d’accès, le cryptage des données, le masquage des données et la prévention des pertes de données, sont également exploitées pour les données dans le cadre de leur gestion. À ce stade, en fonction de l’âge des données et de leur pertinence pour les processus métier, elles sont classées comme chaudes, chaudes ou froides.
Analyser et visualiser
À ce stade, les données sont nettoyées et validées, après quoi elles sont partagées avec les utilisateurs professionnels, les consommateurs et d’autres tiers. Notez que les politiques de protection des données comprennent le contrôle d’accès, le cryptage des données, le masquage des données et la prévention des pertes de données, qui sont tous appliqués aux données avant de les partager. La planification des ressources d’entreprise (ERP), les ressources humaines (RH), la gestion de la relation client (CRM), l’entrepôt de données (DW) et les systèmes d’inventaire sont quelques-uns des systèmes informatiques utilisés pour donner accès aux données.
Archivage et destruction
Pour une disponibilité à long terme, les données froides sont généralement archivées sur bande, disque et stockage en nuage, de préférence dans un format crypté. L’archivage peut être en ligne ou hors ligne. En ligne signifie simplement que les données froides sont stockées dans le même format exact que les données chaudes et chaudes et sont généralement dues à des raisons de conformité réglementaire.
Hors ligne – signifie que les données sont soit stockées dans un format de fichier, soit sauvegardées ou exportées dans la base de données et sont généralement cryptées. Cependant, selon la nature des données, toutes ou la plupart des données archivées peuvent être ciblées pour suppression. Cela est particulièrement vrai pour les données dérivées plutôt que pour les données brutes collectées.
Conclusion
La gestion des données est devenue activement importante alors que les entreprises sont confrontées à la conformité, en particulier celles qui réglementent la manière dont les organisations doivent traiter des types de données particuliers. Selon les experts, la gestion du cycle de vie des données n’est pas un produit, mais une approche globale de la gestion des données d’une organisation, impliquant des procédures et des pratiques ainsi que des applications.