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

Ciclo de vida de dados é um termo usado no campo de gerenciamento de dados para descrever um processo de gerenciamento de um ativo desde a criação, passando pelo uso ou consumo, até a disposição final.

Os três principais objetivos do gerenciamento do ciclo de vida dos dados são:

Segurança e confidencialidade dos dados: Preservar e proteger os ativos de dados de acordo com os requisitos legais e regulamentares existentes.

Disponibilidade sempre: Garantir que as informações históricas e atuais estejam disponíveis para recuperação, a fim de apoiar a tomada de decisões, planejamento, teste/avaliação, etc. Verificar se os processos de negócios foram seguidos ao processar ativos de dados.

Integridade estrutural de longo prazo: Valorizar o investimento de tempo da empresa, apoiando o uso eficiente dos recursos.”

Neste artigo, você aprenderá sobre o que é o ciclo de vida dos dados e quais são os três principais objetivos do gerenciamento do ciclo de vida dos dados.

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O que é ciclo de vida dos dados?

O termo “ciclo de vida de dados” tem sua origem no ciclo de vida de produtos de software e aplicativos de gerenciamento de ciclo de vida de dados (DLM). Os dados aqui aplicados referem-se a qualquer informação digital, que pode ser armazenada, processada e transmitida. As informações digitais podem incluir documentos, bancos de dados ou outros registros.

Todas as informações digitais eventualmente precisam ser descartadas depois que estiverem desatualizadas ou não forem mais usadas pela organização. Data Life Cycle (DLC) refere-se ao processo de gerenciamento de um ativo desde a criação até a disposição final.

O termo “ciclo de vida de dados” foi cunhado por Ray Ozzie na Lotus, em 1985. Ray Ozzie estava trabalhando no Lotus 1-2-3, um produto de software de planilhas que exigia que os usuários inserissem dados no programa, depois os salvassem, em seguida, insira-o novamente mais tarde, quando necessário.

Esse processo poderia ser repetido infinitamente, mas Ozzie percebeu que havia custos indiretos significativos associados à compilação e ao salvamento dos dados cada vez que o programa precisava ser usado. Isso o levou a desenvolver uma ferramenta chamada “Data Abstraction Layer”. Usando essa tecnologia, ele criou o Lotus Development Corp. Digital Research Group, que mais tarde se tornou o núcleo do produto Lotus Notes.

O gerenciamento do ciclo de vida dos dados é o conjunto de ferramentas e procedimentos que suportam o gerenciamento de dados corporativos. O objetivo do gerenciamento do ciclo de vida dos dados é criar um processo que permita à organização obter o máximo valor de seus ativos de informação.

Isso inclui capturar insights e melhorar a eficiência sempre que possível.
As ferramentas de Data Life Cycle Management (DLM) são usadas para ajudar uma organização a gerenciar seus ativos de informações ao longo de seu ciclo de vida. Além de gerenciar os requisitos de dados, o Data Life Cycle Management também pode ser usado para gerenciar produtos, processos, aplicativos e pessoas dentro de uma organização.

O software de gerenciamento do ciclo de vida dos dados é usado por todos os tipos de empresas, independentemente de serem empresas do setor público ou privado.

(3) Três principais objetivos do ciclo de vida dos dados explicados com exemplos

1. Segurança e confidencialidade dos dados:

O primeiro objetivo do ciclo de vida dos dados é a segurança dos dados. Preservar e proteger os ativos de dados de acordo com os requisitos legais e regulamentares existentes. Os dados são a força motriz na era digital e é justo que, quando necessário, as pessoas possam acessá-los e ainda confiar em sua confidencialidade. Os dados foram coletados, armazenados e analisados ​​continuamente por mais de uma década, sem limites ou limites claros para quais informações as organizações podem ter acesso.

No entanto, com o aumento da segurança cibernética, a privacidade dos dados tornou-se uma grande preocupação para muitas empresas. Por exemplo, o GDPR entrou em vigor em 25 de maio de 2018 e abrange dados pessoais, como seu nome, endereço, endereço de e-mail e endereço IP que você compartilha em plataformas como Facebook e Google etc., que podem ser usados ​​para fins comerciais ou de marketing.

A confidencialidade desses dados está sendo desafiada diariamente, com dados sendo hackeados por meios intencionais ou não intencionais. O exemplo mais recente deste último é a invasão de dados mantidos em computadores do Serviço Nacional de Saúde (NHS).

2. Disponibilidade de dados em todos os momentos:

O segundo objetivo do ciclo de vida de dados é a disponibilidade de dados. Garantir que informações históricas e atuais estejam disponíveis para recuperação, a fim de apoiar a tomada de decisão, planejamento, teste/avaliação, etc. A presença de informações de alguma forma não garante sua utilidade, especialmente na Internet das coisas (A Internet das Coisas) esfera onde até mesmo dados triviais podem ser usados ​​para fins maliciosos.

Por exemplo, se algum dispositivo IoT tiver dados ainda “brutos” e não prontos para serem processados, eles precisam ser transferidos e armazenados instantaneamente, sem qualquer atraso, para que possam ser usados ​​ou acessados ​​quando necessário.

À medida que as organizações continuam migrando para serviços e canais digitais, a demanda por dados digitais aumentou exponencialmente. Uma pesquisa realizada por uma empresa de pesquisa Gartner em 2013 mostra que o processamento global de 2.3 zettabytes (250 bilhões de gigabytes) de dados será superado até 2021.

A verificação de processos de negócios foi seguida ao processar ativos de dados. Os dados precisam ser usados ​​para o propósito pretendido e as empresas precisam que seus dados sejam relatados corretamente o tempo todo (por exemplo, auditoria de final de ano).

3. Integridade estrutural de longo prazo:

Valorizar o investimento de tempo da empresa apoiando o uso eficiente dos recursos é o terceiro objetivo do ciclo de vida dos dados.

Enormes quantidades de dados estão sendo produzidas em um esforço para maximizar vendas, leads de vendas, negócios de vendas, resultados de vendas... até as vendas. Todo esse gerenciamento de dados está causando problemas significativos no campo da segurança da informação e eficiência dos processos de negócios.

O ciclo de vida dos dados deve ser gerenciado com foco nos ciclos de vida do produto para que a organização possa atender facilmente aos SLAs. Isso ocorre porque a implantação do produto pode ser atrasada devido a atividades de manutenção de longo prazo, pois levará mais tempo para a organização resolver os bugs que afetam as operações do produto após a implantação. Portanto, o gerenciamento adequado de dados pode ajudar a reduzir custos e tempo para atividades de manutenção com integridade estrutural de longo prazo.

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Existem três estágios principais no processo de gerenciamento de estilo de vida de dados:

1. Criação, onde os ativos de dados são criados em um sistema e vinculados a um processo de negócios.
2. Arquivamento, onde os ativos de dados são transferidos de um sistema para um arquivo.
3. Disposição, onde os ativos de dados são destruídos ou tornados obsoletos, geralmente por destruição ou remoção do(s) sistema(s) em que foram mantidos. Qualquer hardware de computador antigo pode ser considerado descartável sob esta definição. O software geralmente não é considerado descartável do ponto de vista da indústria de software.

Vantagens de empregar o gerenciamento do ciclo de vida de dados nos negócios

Os três principais objetivos do ciclo de vida dos dados trazem essas vantagens:

1. Compreender as necessidades atuais e futuras do negócio.
2. Criando um processo que pode ser automatizado e executado com uma quantidade mínima de intervenção humana. Isso ajudará a organização a economizar tempo, dinheiro e, o mais importante, garantir uma transferência de dados mais rápida, sem nenhum erro humano.
3. Ele automatiza a maioria dos processos relacionados à transferência de dados de um lugar para outro de forma segura.
4. Ele ajuda a garantir que não haja perda de qualidade ou segurança dos dados quando transferidos de um lugar para outro. Também ajuda a fornecer responsabilidade quando os dados estão sendo transferidos de um sistema para outro.
5. Também garante que não haja redundância ou diminuição na qualidade ao se mover entre os sistemas. Os dados que foram transferidos estão livres de erros e isso ajuda a garantir que a precisão dos dados também permaneça a mesma.
6. Ele também fornece um ambiente de processamento confiável que ajuda a garantir que os dados que estão sendo processados ​​não sejam suscetíveis a erros, perda de informações ou perda de integridade.
7. Também garante que não haja conflitos entre os dados que podem ser transferidos de um sistema para outro. Isso ajuda a garantir que não haja conflitos entre os dados que estão sendo processados ​​por sistemas diferentes.
8. Também garante que não haja conflitos em um único sistema. Isso garante que não haja erros devido a registros conflitantes entre sistemas diferentes.
9. Também garante que não haja registros conflitantes entre sistemas diferentes.

Conclusão dos três principais objetivos do ciclo de vida dos dados

O Data Lifesyle Management (DLM) é uma estrutura estruturada que pode ajudar a impulsionar a estratégia de negócios, serviços, planejamento e implementação. Ao criar a estratégia de nível superior para a organização, ela ajuda a planejar como os dados serão gerenciados ao longo de seu ciclo de vida.

Os três principais objetivos do ciclo de vida dos dados são garantir que 1. A segurança e a confidencialidade dos dados sejam mantidas, 2. Que os referidos dados estejam prontamente disponíveis quando necessário e, finalmente, 3. Para manter a integridade desses dados a longo prazo.

Ajuda no desenvolvimento de planos detalhados que podem ser seguidos pelos membros de uma organização. Também ajuda no desenvolvimento de estratégias para retenção de dados. Com o DLM, as organizações podem garantir a continuidade no fornecimento de serviços, estabelecendo políticas corporativas em relação ao descarte de dados, para que as partes interessadas estejam cientes de suas responsabilidades em relação à retenção de dados.