データライフサイクルは、データ管理の分野で使用される用語であり、資産の作成から使用または消費、最終的な廃棄までを管理するプロセスを表します。
データライフサイクル管理のXNUMXつの主な目標は次のとおりです。
データのセキュリティと機密性： 既存の法的要件および規制要件に従ってデータ資産を保存および保護します。
常に利用可能： 意思決定、計画、テスト/評価などをサポートするために、履歴情報と現在の情報の両方を取得できるようにします。データ資産を処理するときにビジネスプロセスが実行されていることを確認します。
長期的な構造的完全性： リソースの効率的な使用をサポートすることにより、会社の時間投資を評価します。」
この記事では、データライフサイクルとは何か、およびデータライフサイクル管理のXNUMXつの主要な目標は何かについて学習します。
関連する 心の知能指数の4つのコンポーネントとそれらを改善する方法
データライフサイクルとは何ですか？
「データライフサイクル」という用語は、ソフトウェア製品とデータライフサイクル管理（DLM）アプリケーションのライフサイクルに由来しています。 ここで適用されるデータとは、保存、処理、送信できるあらゆるデジタル情報を指します。 デジタル情報には、ドキュメント、データベース、またはその他のレコードが含まれる場合があります。
すべてのデジタル情報は、古くなった後、または組織で使用されなくなった後、最終的に廃棄する必要があります。 データライフサイクル（DLC）とは、資産の作成から最終処分までを管理するプロセスを指します。
「データライフサイクル」という用語は、1985年にLotusのRay Ozzieによって造られました。RayOzzieは、ユーザーがプログラムにデータを入力して保存する必要がある初期のスプレッドシートソフトウェア製品であるLotus1-2-3に取り組んでいました。その後、必要に応じて再入力します。
このプロセスは無限に繰り返すことができますが、Ozzieは、プログラムを使用する必要があるたびにデータをコンパイルおよび保存することに関連して、かなりのオーバーヘッドコストがかかることに気づきました。 これにより、彼は「データ抽象化レイヤー」と呼ばれるツールを開発しました。 このテクノロジーを使用して、彼はLotus Development Corp. Digital Research Groupを作成しました。これは、後にLotusNotes製品のコアになりました。
データライフサイクル管理は、エンタープライズデータの管理をサポートする一連のツールと手順です。 データライフサイクル管理の目標は、組織が情報資産から最大の価値を得ることができるプロセスを作成することです。
これには、洞察の取得と可能な限り効率の向上が含まれます。
データライフサイクル管理（DLM）ツールは、組織がライフサイクル全体を通じて情報資産を管理するのに役立ちます。 データ要件の管理とは別に、データライフサイクル管理を使用して、組織内の製品、プロセス、アプリケーション、および人を管理することもできます。
データライフサイクル管理ソフトウェアは、公的企業であるか民間企業であるかに関係なく、あらゆる種類の企業で使用されています。
（3）データライフサイクルのXNUMXつの主要な目標を例で説明
1.データのセキュリティと機密性：
データライフサイクルの最初の目標は、データのセキュリティです。 既存の法的要件および規制要件に従ってデータ資産を保存および保護します。 データはデジタル時代の原動力であり、必要なときに人々がデータにアクセスし、その機密性を信頼できるのは公正なことです。 データはXNUMX年以上にわたって継続的に収集、保存、分析されており、組織がアクセスできる情報に明確な境界や制限はありません。
しかし、サイバーセキュリティの台頭に伴い、データのプライバシーは多くの企業にとって大きな関心事になっています。 たとえば、GDPRは25年2018月XNUMX日に発効し、名前、住所、電子メールアドレス、FacebookやGoogleなどのプラットフォームで共有するIPアドレスなど、商用またはマーケティング目的で使用できる個人データを対象としています。
このデータの機密性は日常的に挑戦されており、データは意図的または非意図的な手段でハッキングされています。 後者の最新の例は、国民保健サービス（NHS）コンピューターに保持されているデータのハッキングです。
2.常にデータの可用性：
データライフサイクルのXNUMX番目の目標は、データの可用性です。 意思決定、計画、テスト/評価などをサポートするために、履歴情報と現在の情報の両方を取得できるようにします。何らかの形式の情報の存在は、特にその有用性を保証するものではありません。 IoTを （モノのインターネット）些細なデータでも悪意のある目的で使用される可能性のある領域。
たとえば、一部のIoTデバイスにまだ「生」で処理の準備ができていないデータがある場合、必要なときに使用またはアクセスできるように、データを遅滞なく即座に転送および保存する必要があります。
組織がデジタルサービスとチャネルに移行し続けるにつれて、デジタルデータの需要は飛躍的に増加しています。 調査会社による調査 ガートナー 2013年には、2.3ゼタバイト（250億ギガバイト）のデータのグローバル処理が2021年までに超えられることを示しています。
データ資産を処理する際に、ビジネスプロセスが実行されていることを確認します。 データは本来の目的に使用する必要があり、企業はデータを常に正しく報告する必要があります（たとえば、年末の監査）。
3.長期的な構造的完全性：
リソースの効率的な使用をサポートすることで企業の時間投資を評価することは、データライフサイクルのXNUMX番目の目標です。
販売、販売リード、販売取引、販売結果などを販売に至るまで最大化するために、膨大な量のデータが生成されています。 このすべてのデータ管理は、情報セキュリティとビジネスプロセスの効率の分野で重大な問題を引き起こしています。
データのライフサイクルは、組織がSLAを簡単に満たすことができるように、製品のライフサイクルに重点を置いて管理する必要があります。 これは、ロールアウト後に製品の動作に影響を与えるバグを組織が解決するのに時間がかかるため、長期的なメンテナンス作業のために製品のロールアウトが遅れる可能性があるためです。 したがって、適切なデータ管理は、長期的な構造的整合性を備えた保守作業のコストと時間を削減するのに役立ちます。
あなたは好きかもしれません： ペルソナ5：皇帝ネロがオリンピックに追加したイベントとその理由は何ですか？
データライフスタイル管理プロセスには、次のXNUMXつの主要な段階があります。
- 創造、データ資産がシステムで作成され、ビジネスプロセスにリンクされます。
- アーカイブ、データ資産がシステムからアーカイブに転送される場合。
- 処分、通常、データ資産が保持されていたシステムからの破壊または削除によって、データ資産が破壊または廃止された場合。 この定義では、古いコンピュータハードウェアはすべて使い捨てと見なすことができます。 ソフトウェアは通常、ソフトウェア業界の観点から使い捨てとは見なされません。
ビジネスでデータライフサイクル管理を採用する利点
データライフサイクルのXNUMXつの主な目標は、次の利点をもたらします。
- 現在および将来のビジネスニーズを理解する。
- 最小限の人間の介入で自動化および実行できるプロセスを作成します。 これにより、組織は時間とお金を節約し、最も重要なこととして、人的エラーなしでより高速なデータ転送を保証できます。
- 安全な方法で、ある場所から別の場所にデータを転送することに関連するほとんどのプロセスを自動化します。
- これは、ある場所から別の場所に転送するときにデータの品質やセキュリティが損なわれないようにするのに役立ちます。 また、あるシステムから別のシステムにデータを転送するときに説明責任を果たすのにも役立ちます。
- また、システム間を移動するときに冗長性や品質の低下がないことを保証します。 転送されたデータにはエラーがなく、データの精度も同じに保たれます。
- また、処理中のデータがエラー、情報の損失、または整合性の損失の影響を受けないようにするのに役立つ信頼性の高い処理環境を提供します。
- また、あるシステムから別のシステムに転送できるデータ間に競合が発生しないようにします。 これにより、異なるシステムで処理されているデータ間に競合が発生しないようにすることができます。
- また、単一のシステム内で競合が発生しないようにします。 これにより、異なるシステム間でレコードが競合することによるエラーが発生しなくなります。
- また、異なるシステム間で競合するレコードがないことを保証します。
データライフサイクルのXNUMXつの主要な目標の結論
Data Lifesyle Management（DLM）は、ビジネス戦略、サービス、計画、および実装を推進するのに役立つ構造化されたフレームワークです。 組織のより高いレベルの戦略を作成することにより、ライフサイクル全体でデータを管理する方法を計画するのに役立ちます。
データライフサイクルの1つの主な目標は、2。データのセキュリティと機密性が維持されること、3。必要なときにデータがすぐに利用できること、そして最後にXNUMX.そのようなデータの長期的な整合性を維持することです。
これは、組織のメンバーが従うことができる詳細な計画を作成するのに役立ちます。 また、データを保持するための戦略の開発にも役立ちます。 DLMを使用すると、組織はデータの廃棄に関する企業ポリシーを確立することでサービスプロビジョニングの継続性を確保できるため、利害関係者はデータの保持に対する責任を認識できます。