• /
  • /
Игнат Сатирский
Автор блога Андата
23.04.2024

Повышаем эффективность бизнеса с помощью управления жизненным циклом данных (DLM)

Игнат Сатирский
Автор блога Андата
В 80-х годах были созданы базы данных, чтобы сделать данные доступными и управляемыми, но вместе с этим появились проблемы, связанные со сбором, хранением, защитой и удалением данных. Со временем специалисты в области данных и ИТ разработали и начали делиться лучшими практиками, что привело к созданию модели, известной как Управление жизненным циклом данных (Data Lifecycle Management, DLM).

Понимание принципов DLM может помочь любому бизнесу — от крупных предприятий до малых и средних компаний — создать структуру для потока их данных или обновить существующую. Давайте подробнее рассмотрим эту тему.
Содержание

Что такое управление жизненным циклом данных

Управление жизненным циклом данных (Data Lifecycle Management, DLM) — это модель управления данными на протяжении всего их жизненного цикла, оптимизированная от момента создания до удаления. DLM разделяется на этапы, которые обычно начинаются со сбора данных и заканчиваются их уничтожением или повторным использованием.

Определяя, организуя и создавая политики относительно того, как должны управляться данные на каждом этапе их жизни, DLM помогает максимально эффективно использовать данные до того момента, когда они будут удалены.

Три основные цели DLM

Давайте подробнее рассмотрим три основные цели DLM.

Безопасность

Основная цель управления жизненным циклом данных — обеспечение безопасности данных. Создавая протоколы управления данными с момента их создания до момента удаления, вы помогаете предотвратить доступ к этим данным со стороны злоумышленников и других неавторизованных пользователей, а также защищаете данные от порчи вредоносными программами и другими угрозами.

Доступность

Одна из целей DLM — убедиться, что данные недоступны для определенных пользователей. Однако не менее важной задачей является обеспечение доступности данных для нужных пользователей в нужное время. Если это условие не соблюдается, множество процессов и рабочих процедур могут быть нарушены или даже остановлены.

Целостность

Еще одна цель DLM — поддержание целостности данных, что означает, что в вашей базе данных создаются и хранятся только самые актуальные и качественные данные. Без DLM пользователи могли бы получать доступ к устаревшим или различным версиям данных, использовать их и хранить.

DLM против ILM

Управление жизненным циклом данных (DLM) и управление жизненным циклом информации (ILM) представляют собой параллельные или дополняющие друг друга модели, которые могут направлять вас через бесчисленные вызовы управления данными.

Например, DLM часто пересекается с ILM. Основное отличие между этими двумя концепциями заключается в том, что в то время как DLM определяет, когда данные заканчивают свой полезный жизненный цикл, ILM регулирует, когда информация остаётся актуальной и точной, и как её следует соответственно хранить.
Несмотря на наличие множества параллельных или дополняющих моделей, рамки DLM стали прототипом благодаря своей простоте и эффективности. Давайте определим эту рамочную модель ниже.

Структура управления жизненным циклом данных

Поскольку каждая компания имеет свою собственную бизнес-модель, программный стек и типы данных, существует множество вариаций на тему рамочной модели управления жизненным циклом данных (DLM).

При изучении информации в интернете вы заметите, что количество этапов и терминов, используемые для описания каждого этапа, различаются. Например, первый этап может называться сбором данных, приобретением, захватом или созданием, в зависимости от того, как данные компании становятся частью базы данных.

Хотя каждой компании следует адаптировать рамочную модель DLM к собственной технологической экосистеме, существует пять общих этапов, описанных ниже.
Давайте подробнее рассмотрим этапы сбора данных, хранения, обслуживания, использования и очистки.

1. Сбор данных

Сбор данных является важным этапом в управлении жизненным циклом данных (DLM) в вашей компании. На этом этапе новое значение входит в инфраструктуру данных, будь то оборудование или программное обеспечение.

На этом этапе необходимо установить набор правил для сбора данных в стандартизированных форматах, чтобы впоследствии они были доступны и управляемы. Эти правила или политики должны быть адаптированы к каждому типу собираемых данных.

Например, для данных сотрудников, партнеров и учетных данных необходимо определить соответствующие политики. Кроме того, при сборе персональных данных в каждой категории необходимо учитывать применимые нормы защиты данных.

Во время сбора данных вы можете начать использовать начальные категории, такие как «чувствительные данные», «внутренние данные» или любую другую метку, которая поможет вам решить, как управлять данными или обрабатывать их на последующих этапах.

2. Хранение данных

Лучшие практики хранения данных зависят от их использования. Собранные данные могут стать активным активом и использоваться или повторно использоваться, либо они могут стать неактивными и быть архивированы или удалены. В любом из этих сценариев вам необходимо установить политики в отношении их хранения. Также важно учитывать опции резервного копирования и восстановления.
Например, в рамках этих политик вы можете предусмотреть, что неактивные данные, которые могут быть актуальны в будущем, должны храниться в условиях холодного хранения (что поможет снизить расходы).

3. Ведение данных

Этап поддержки данных включает в себя несколько процессов, таких как проверка и обогащение данных перед предоставлением их нужным пользователям. Основная цель на этом этапе управления жизненным циклом данных (DLM) — обеспечить доступность актуальных данных для соответствующей команды в нужное время и место.

После проверки и обогащения данных необходимо переместить их в подходящее место. В этом процессе на помощь приходит интеграция данных. Интеграция данных — возможно, самая сложная и важная часть поддержки данных. В некоторых случаях можно использовать родные или встроенные решения интеграции. Если для ваших приложений нет таких решений, потребуется платформа интеграции как сервис (iPaaS) или другое стороннее решение.

Некоторые компании, особенно в области бухгалтерского учета и инвестиционных решений, добавляют после этого еще один шаг, называемый синтезом данных.

По мере роста вашей базы данных необходимо постоянное обслуживание данных CRM для обеспечения их пригодности для инициатив в области продаж и маркетинга. Без непрерывного обслуживания проблемы с качеством данных могут быстро усугубиться, что повлияет на всех, кто полагается на данные о клиентах в вашей организации.

4. Использование данных

На этом этапе данные становятся важным инструментом для принятия бизнес-решений. Ранее данные были собраны, систематизированы, проверены и перенесены на подходящую платформу. Теперь администраторам или заинтересованным сторонам должно быть легко найти эти данные и принимать решения на их основе.

Часть этого этапа связана с публикацией данных. Установление протоколов публикации данных особенно важно для компаний, которые делятся информацией за пределами бизнес-среды. В качестве примера политики публикации данных можно привести набор правил для распространения отчетов среди партнеров или клиентов.

5. Очистка данных

Этап очистки данных включает в себя удаление, очистку, уничтожение и архивирование. Объем ваших данных постоянно растет, и их хранение может быть довольно дорогостоящим. Поэтому, когда данные становятся неактуальными, их следует удалять или очищать из баз данных.

Для неактивных данных, которые в будущем могут понадобиться, также можно разработать политику архивирования или отделения их от активных данных.

Все политики, связанные с утилизацией данных, являются частью этапа очистки данных.

Преимущества управления жизненным циклом данных для предприятий

Простое удержание в уме этапов управления жизненным циклом данных (DLM) может помочь вам визуализировать путь данных через вашу компанию и построить план управления данными. Реализация рамочной модели DLM может предоставить дополнительные преимущества, такие как:

  • Помощь в обработке данных

В каждой отрасли существуют свои регуляции относительно данных. Также могут применяться местные или региональные законы для защиты персональных данных.

  • Обеспечение эффективности

У вас будет доступ к актуальной информации в нужное время. При внедрении DLM вы устанавливаете стандарты для автоматизации проверки, обогащения и интеграции данных.

  • Обеспечение безопасности

На всех этапах вы учитываете наиболее безопасные способы управления данными. Для хранения данных вы также создаете планы на случай чрезвычайных ситуаций.

  • Повышение ценности ваших данных

Наличие качественных данных и обеспечение их целостности делает данные гораздо более ценным активом для вашей компании.

Как управление жизненным циклом данных может помочь малому бизнесу

В целом, преимущества управления жизненным циклом данных (Data Lifecycle Management, DLM) также могут быть применимы и к малому бизнесу. Создание и внедрение всех этих политик и автоматизированных процессов может показаться излишним, если вы ведете очень небольшой бизнес. Однако, никогда не бывает слишком рано начать учитывать этапы DLM и разработать план управления данными, который будет расти вместе с вашей компанией.

На меньшем масштабе вы можете рассмотреть следующие действия для различных этапов DLM:

  • Для сбора данных: используйте веб-формы на соответствующем контенте.
  • Для хранения данных: размещайте неактивные или внутренние данные в облачных хранилищах.
  • Для поддержки данных: Используйте инструменты iPaaS или платформы интеграции.
  • Для использования данных: Создавайте документацию, чтобы помочь заинтересованным сторонам найти данные.
  • Для очистки данных: Устанавливайте периодический процесс удаления ненужных данных.

Начало работы с DLM

По мере роста вашего бизнеса будут увеличиваться также размер и сложность ваших данных. Независимо от размера вашего бизнеса или управляемой вами ИТ-инфраструктуры, создание структуры на основе управления жизненным циклом данных (DLM) позволяет вам визуализировать полный путь ваших данных по всей организации.

Наличие полной картины данных вашего бизнеса помогает выявить уязвимые точки, где необходимы политики для обеспечения безопасности ваших данных. В то же время это дает вам возможность максимально эффективно использовать ваши данные для принятия обоснованных бизнес-решений.
Читайте также