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

В 80-х годах специалисты создали базы данных, которые сделали данные доступными и управляемыми. Теперь айтишники занимаются сбором, хранением и защитой данных. Эти задачи можно решить с помощью новой технологии — модели управления жизненным циклом данных (англ. Data Lifecycle Management, далее просто DLM).

Компании, которые следуют принципам DLM, могут создать эффективную структуру для управления данными. Рассмотрим этот процесс подробнее.

Содержание

• Что такое управление жизненным циклом данных
• Три основные цели DLM
• DLM против ILM
• Структура управления жизненным циклом данных
• Преимущества управления жизненным циклом данных для предприятий
• Как управление жизненным циклом данных может помочь малому бизнесу
• Начало работы с DLM
• Как Андата помогает в работе с данными

Что такое управление жизненным циклом данных

Управление жизненным циклом данных (Data Lifecycle Management, DLM) — это модель, оптимизирующая управление данными от их создания до удаления. DLM делится на этапы, начиная со сбора данных и заканчивая их уничтожением или повторным использованием.

Специалисты определяют и создают политики для каждого этапа работы с данными. Это позволяет максимально эффективно использовать данные на всех этапах. Бизнесы применяют DLM для надёжного и эффективного управления данными на протяжении всего жизненного цикла.

Три основные цели DLM

Давайте подробнее рассмотрим три основные цели DLM.

Безопасность

Основная цель управления жизненным циклом данных — обеспечение их безопасности. Специалисты создают протоколы управления данными с момента их создания до удаления, компании защищают данные от неавторизованного доступа, порчи и угроз, таких как вредоносные программы. Благодаря этому, вы можете предотвратить утечки и обеспечить целостность информации, что критически важно для поддержания доверия пользователей и соответствия нормативным требованиям.

Примеры:

❌ Бухгалтер Надежда случайно удаляет важные финансовые данные, и из-за отсутствия протоколов DLM они не подлежат восстановлению. Это приводит к нарушению бухгалтерского учёта и штрафам за несоблюдение нормативных требований.

✅ Владельцу интернет-магазина Сергею важно защитить данные клиентов от кибератак. Благодаря внедрению DLM, данные хранятся безопасно, что повышает доверие клиентов и увеличивает продажи.

Читайте также: “DMP — платформа управления данными”

Читать статью

Доступность

Одна из целей DLM — ограничить доступ к данным для неавторизованных пользователей. Однако не менее важно обеспечить доступность данных для нужных сотрудников в нужное время. Если данные недоступны, это может нарушить множество процессов и остановить рабочие процедуры, что отрицательно скажется на эффективности компании.

❌ Инженер Илья пытается провести анализ производительности, но из-за неправильного управления доступом к данным, он не может получить необходимые отчёты вовремя. Это приводит к задержкам в проекте и финансовым потерям для компании.

✅ Маркетолог Светлана работает над рекламной кампанией и нуждается в данных о предпочтениях клиентов. Благодаря эффективной системе DLM, она быстро получает нужную информацию и успешно завершает кампанию, увеличивая продажи.

Подробнее в статье “CDP (платформа клиентских данных) – что это такое и для чего она нужна”

Читать статью

Целостность

Еще одна цель DLM — поддержание целостности данных, что означает создание и хранение только самых актуальных и качественных данных. Без DLM пользователи могли бы получать доступ к устаревшим или различным версиям данных, что приводит к их некорректному использованию и хранению.

❌ Менеджер Виталий использует устаревшие данные из базы, в результате чего его отчеты оказываются неточными, что приводит к неверным управленческим решениям и финансовым потерям для компании.

✅ Аналитик Лиза регулярно обновляет данные в системе, благодаря чему её команда всегда работает с актуальной информацией, что позволяет принимать правильные решения.

Читайте также: Технология Big Data — от основ до применения в бизнес-аналитике

Читать статью

DLM против ILM

IT-специалисты выделяют две модели: первая — уже известная нам DLM (управление жизненным циклом данных), вторая — ILM (англ. Information Lifecycle Management или управление жизненным циклом информации). Обе модели дополняют друг друга и помогают решать задачи управления данными.

Основное отличие между этими двумя концепциями заключается в следующем: DLM определяет, когда данные завершают свой полезный жизненный цикл, а ILM регулирует, как информация остаётся актуальной и точной, и как её следует хранить.

Несмотря на множество моделей, DLM зарекомендовал себя благодаря своей простоте и эффективности. Рассмотрим эту модель подробнее.

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 могли заметить, что количество этапов и термины, используемые для их описания, различаются. Например, первый этап — коллекция — может называться сбором, приобретением, захватом или созданием, в зависимости от того, как данные компании попадают и интегрируются в базу данных.

Хотя каждая компания адаптирует модель DLM под свои технологические особенности, можно выделить пять общих этапов, описанных ниже.

Давайте подробнее рассмотрим этапы сбора данных, хранения, обслуживания, использования и очистки.

1. Коллекция данных

Первый этап управления жизненным циклом данных (DLM) — это их коллекция. На этом этапе IT-специалисты добавляют новые данные в инфраструктуру компании, будь то оборудование или программное обеспечение.

На этом этапе важно установить правила для сбора данных в стандартизированных форматах, чтобы они были доступны и управляемы. Эти правила должны быть адаптированы к каждому типу данных.

Например, для данных сотрудников, партнёров и учётных данных нужно определить соответствующие политики. При сборе персональных данных необходимо учитывать нормы защиты данных.

Во время сбора данных можно использовать начальные категории, такие как «чувствительные данные» или «внутренние данные», чтобы позже корректно обрабатывать и управлять ими.

Читайте также: Этапы принятия решений на основе данных: как стать data-driven

Читать статью

2. Хранение данных

Специалисты по data-science утверждают, что от того, как мы используем данные зависит способ их хранения. 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 решить, что неактивные данные, которые могут понадобиться в будущем, должны храниться в условиях холодного хранения, чтобы снизить расходы. Например, бухгалтерские отчеты, не требующие постоянного доступа, можно перенести на холодное хранение.

3. Техническое обслуживание

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.

Например, маркетолог Марк, имея доступ к систематизированным данным, может легко подготовить отчеты для клиентов. Компании, использующие DLM, устанавливают чёткие протоколы публикации, чтобы обеспечить точность и своевременность предоставления информации.

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.

Например, компания может удалить старые клиентские записи, сохраняя только актуальные данные. Неактивные данные, такие как архивные отчеты, можно перенести в холодное хранение для снижения затрат.

Преимущества управления жизненным циклом данных для предприятий

Когда вы будете держать в уме этапы управления жизненным циклом данных (DLM), вы сможете визуализировать путь данных через вашу компанию и построить план их управления. Реализация рамочной модели DLM предоставит вам дополнительные преимущества.

Помощь в обработке данных

В каждой отрасли существуют свои регуляции относительно данных. Также могут применяться как федеральные 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.

Читайте также: Автоматизация интернет-рекламы — что это такое, как работает и чем полезна

Читать статью

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.

Когда бизнес-руководители видят полную картину данных, они могут выявить уязвимые точки, где нужно проводить политики безопасности. В то же время это даёт возможность максимально эффективно использовать данные для принятия обоснованных бизнес-решений.

Как Андата помогает в работе с данными

Платформа Андата решает ключевые проблемы, с которыми сталкиваются бизнесы, применяющие модели управления данными, такие как DLM.

• Целостность и актуальность данных. Система поддерживает актуальность и целостность данных. Она автоматически обновляет и проверяет данные, что позволяет избежать ошибок и использовать самые свежие данные для принятия решений.
• Сквозная аналитика. Мы предоставляем мощные инструменты для анализа данных, объединяя данные из разных источников в единую панель управления. Это позволяет маркетологам и менеджерам видеть полную картину и принимать обоснованные решения.
• Интеграция и доступность данных. Платформа интегрируется с различными системами и приложениями, обеспечивая доступность данных для нужных сотрудников в нужное время. Это снижает задержки и увеличивает эффективность работы.
• Безопасность данных. Андата защищает все собранные данные от несанкционированного доступа и кибератак. Это включает технологии шифрования и многослойные протоколы безопасности, обеспечивающие целостность и конфиденциальность информации в соответствии с федеральным законом №152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006.