Ultimativer Leitfaden zum Datenlebenszyklus

Im heutigen Zeitalter sind Daten eine unverzichtbare Ressource für das Unternehmenswachstum. Es gibt jedoch mehrere Elemente und Faktoren, die an der Datenmaximierung beteiligt sind. All diese Elemente gipfeln in dem Konzept namens Datenlebenszyklus.

Von der Erfassung bis zur Nutzung erfordern Daten Qualität, Sorgfalt, Wiederholung, Sicherheit usw. Darüber hinaus wird die Nachverfolgung immer komplizierter, da Unternehmen mehr Zugriff auf (kritische) Daten erhalten. Außerdem treten mit zunehmendem Datenvolumen Probleme bei der Nutzung, Speicherung, Verarbeitung etc. auf.

Dann kommt Big Data ins Spiel, wodurch die Probleme und Komplexitäten überproportional werden.

Das Verständnis der Grundlagen des Datenlebenszyklus wird entscheidend, um die Komplexität des Datenmanagements zu entmystifizieren. Daher die Notwendigkeit für diesen ultimativen Leitfaden zum Datenlebenszyklus.

Was ist der Datenlebenszyklus?

Der Datenlebenszyklus bezieht sich auf die Gesamtdauer, die ein bestimmter Datensatz in Ihrem System verbringt. Wie der Name schon sagt, umfasst der Lebenszyklus von Daten alle Phasen, die sie durchlaufen, von der Sammlung bis zur anschließenden Entsorgung. Der Datenlebenszyklus endet nicht am Ende; es ist eine Schleife. Der gesamte Prozess wiederholt sich von Anfang bis Ende in einem endlosen Kreislauf.

Allerdings haben nicht alle Datensätze und Typen den gleichen Lebenszyklus. Einige werden aufgewühlt, andere bleiben im Speicher. Ein wesentlicher Einflussfaktor dafür ist die Relevanz. Als irrelevant empfundene Daten werden aus der Datenbank entfernt.

Ebenso können wertvolle Daten verbessert, sorgfältig in Klassen eingeteilt oder für die Verteilung vorbereitet werden. Diese datenbezogenen Aktivitäten gipfeln im sogenannten Data Lifecycle Management.

Die Komplexität Ihres Data Lifecycle Management hängt von der Größe Ihres Unternehmens ab. Wenn Ihre Datenarchitektur umfangreicher wird, benötigen Sie möglicherweise interne Fachleute, um die Systeme zu verwalten. In einem der folgenden Abschnitte dieses Artikels werfen wir einen detaillierten Blick auf das Data Lifecycle Management.

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Die Phasen des Datenlebenszyklus

Verschiedene Institutionen haben unterschiedliche Stadien ihres Datenlebenszyklus. Auch innerhalb eines Unternehmens können abteilungsübergreifend unterschiedliche Datenlebenszyklen zum Einsatz kommen. Im Wesentlichen hängt der Datenlebenszyklus eines Unternehmens von seinen Bedürfnissen und Besonderheiten ab. Daher muss Ihr Unternehmen vor der Ausführung eines Datenlebenszyklus seine Anforderungen ermitteln. Der verwendete Datenlebenszyklus sollte sich direkt auf Ihr Unternehmen auswirken.

Grundsätzlich basiert der Datenlebenszyklus eines Unternehmens auf den folgenden Phasen.

Generation

Die Generierungsphase markiert den Beginn eines jeden Datenlebenszyklus. Organisationen können nicht nutzen, was sie nicht haben.

Die ^{Datengenerierung} ist den Unternehmen des 21. Jahrhunderts so inhärent, dass der Prozess fast autonom abläuft – wie in der Natur. Es kann passieren, auch wenn Sie sich dessen nicht bewusst sind. Die Datengenerierung und -akkumulation hat begonnen, sobald Ihr Unternehmen Social-Media-Konten, eine Website oder eine Zielseite hat.

Darüber hinaus erfolgt eine autonome Datengenerierung mit Ihren Partnern, Kunden, Investoren usw. Sie erhalten Daten mit jedem Verkauf, jeder Kommunikation, jeder Vermietung, jeder Interaktion usw. Wenn Sie diesen Details bewusst Aufmerksamkeit schenken, werden Sie den schlummernden Datenschatz bemerken.

Sammlung

Nahezu alle digitalen Infrastrukturen erzeugen heute Daten. Es liegt jedoch an Ihnen, so viel wie möglich zu sammeln. Allerdings kann man nicht alle sammeln. Sie sollten ein System einrichten, um wichtige zu sammelnde Daten zu identifizieren. Ab dieser Phase müssen Sie damit beginnen, unnötige Daten zu verarbeiten.

Es gibt mehrere Prozesse zur Datenerfassung. Diese sind:

• Formulare: Mit Tools wie Google-Formularen, Typeform usw. können Sie Datenerfassungsseiten auf Ihrer Website, in sozialen Medien usw. einrichten.
• Umfragen: Umfragen sind eine spezifischere Methode, um Erkenntnisse und Daten von Benutzern zu generieren. Sie sind effektiv darin, maßgeschneiderte Informationen von vielen Menschen gleichzeitig zu erhalten.
• Interviews: Interviews reichen aus, wenn Sie tiefergehende Informationen von Ihren Benutzern oder Kunden benötigen. Dies ist jedoch ineffizient, wenn Sie es mit einem großen Markt zu tun haben.
• Direkte Beobachtung: Dies ist das am weitesten verbreitete Datenerfassungssystem. Sie müssen es auch nicht jede Stunde manuell überwachen. Stattdessen können Sie mit automatisierten Tools beobachten, wie Benutzer mit Ihrer Website oder Anwendung interagieren. Ein detaillierter Überblick darüber, wie Benutzer Ihre Plattform nutzen, mit welchen Problemen sie konfrontiert sind usw., hilft Ihnen, die Ergebnisse zu verbessern.

Es gibt weitere Datenerfassungsprozesse, die Organisationen anwenden können. Identifizieren Sie, was für Ihr Unternehmen funktioniert, und verdoppeln Sie es.

wird bearbeitet

Daten werden nutzlos, wenn sie nicht verarbeitet werden. Die Datenverarbeitungsphase tritt in verschiedenen Formen auf.

• Wrangling: Data Wrangling beinhaltet das Bereinigen und Umwandeln von Rohdaten in besser nutzbare Formate.
• Komprimierung: Bei der Datenkomprimierung werden Datensätze in effizientere Speicherformate konvertiert.
• Verschlüsselung: Die Datenverschlüsselung übersetzt Rohdaten in verschlüsselte Zeichen, um sie zu schützen.

Lager

Bei der Erhebung und Verarbeitung von Daten müssen diese gespeichert werden. Daten werden in Datenbanken, lokalen Servern oder Cloud-Infrastrukturen gespeichert. Daten können auch auf kleineren Speichergeräten wie Festplatten, Kassetten usw. gespeichert werden.

Das Einrichten einer Datenspeichereinrichtung ist ein komplexer Vorgang. Stellen Sie daher sicher, dass es von einem Fachmann durchgeführt wird. Wenn es sich bei Ihrer Organisation um eine große Organisation handelt, sollten Sie die Verwendung einer Cloud-Datenarchitektur in Betracht ziehen.

Management

Zu den Datenbankverwaltungsvorgängen gehören das Sortieren, Speichern und Abrufen von Daten bei Bedarf. Der Datenverwaltungsprozess ist ein gewaltiger Prozess, der fast ununterbrochen läuft. Jede Aktivität, die Daten von Anfang bis Ende am Laufen hält, ist eine Verwaltungsoperation.

Analyse

In ihrem Rohformat können Daten unverständlich sein. Die Analyse hilft, es zu verstehen. Zweck der Daten ist die Information. Ohne eine ordnungsgemäße Analyse können Daten keine wertvollen Erkenntnisse liefern. Datenanalysten und Wissenschaftler verwenden verschiedene Tools und Strategien, um die besten Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Einige Datenanalysetools umfassen statistische Modellierung, künstliche Intelligenz, Algorithmen, maschinelles Lernen, Data Mining usw.

Visualisierung

Die Datenvisualisierung umfasst die Erstellung grafischer Informationsdarstellungen. Diese Phase des Datenlebenszyklus nutzt mehrere Visualisierungstools, die unterschiedlich funktionieren. Visualisierung hilft dem Management, den Entscheidungsträgern, den Marketingfachleuten usw. eines Unternehmens, die Kunden besser zu verstehen.

Die Visualisierung ist jedoch nicht auf kundenorientierte Daten beschränkt. Jeder Datensatz kann visualisiert werden. Die Bühne dient hauptsächlich dem Verstehen und Verstehen.

Interpretation

In der Interpretationsphase werden Hypothesen aufgestellt und Schlussfolgerungen aus analysierten und visualisierten Daten gezogen. Die Qualität der Dateninterpretation hängt davon ab, wie gut die vorhergehenden Schritte ausgeführt wurden. Eine ordnungsgemäße Datenverwaltung und -analyse führt zu einer genauen Interpretation und damit zu einer fundierten Entscheidungsfindung.

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Was ist Data Lifecycle Management?

Die Antwort auf die Frage, was Datenmanagement ist, liegt im Framework. Es ist ein Modell, das Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg verwaltet. Mit dem Data-Lifecycle-Management-Modell werden Daten von der Erfassung bis zur Löschung optimiert. Im Wesentlichen beginnt die Verwaltungsinfrastruktur mit der Datenerstellung und endet mit der Datenvernichtung oder -wiederverwendung.

Der Fokus des Data Lifecycle Managements liegt auf der Optimierung.

Was sind die Hauptziele des Data Lifecycle Managements?

Das Data Lifecycle Management ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung und hat die folgenden Kernziele:

Sicherheit

Datendiebstahl ist in der heutigen Welt weit verbreitet. Wenn ein Unternehmen beim Schutz seiner Daten nachlässig wird, drohen Datenschutzverletzungen und Hacks. Wenn das Data Lifecycle Management-Modell jedoch optimal ausgeführt wird, werden Bedrohungen und böswillige Angriffe abgewehrt.

Verfügbarkeit

Das Data Lifecycle Management umfasst die Verhinderung des unbefugten Datenzugriffs. Das System muss jedoch auch Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Benutzer liefern. Eine Data-Lifecycle-Management-Infrastruktur, die daran scheitert, ist nicht optimal.

Darüber hinaus sollten die Dateninfrastrukturen auch in der Lage sein, dieselben Daten gleichzeitig an mehrere Personen zu liefern. Daher sollten Sie auf Systembandbreite, Ladegeschwindigkeit usw. achten. Darüber hinaus müssen verschiedene Teams und Mitarbeiter in einem Unternehmen möglicherweise jederzeit Daten abrufen. Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass solche Prozesse nicht behindert werden.

Integrität

Die Datenqualität ist wichtiger als die Daten selbst. Es reicht nicht aus, Daten zu haben; Ihr Unternehmen muss über die richtigen Daten verfügen. Wenn ein Unternehmen unnötige Daten kuratiert, verarbeitet und speichert, ist das ein finanzieller Verlust.

Außerdem untergraben Daten von geringer Qualität die Entscheidungsfindung, Marketingstrategien, Verkaufsargumente usw. Daher muss die Datenqualität direkt vom Erfassungsort an überwacht und auf dem Standard gehalten werden.

Darüber hinaus sollten regelmäßige Systemprüfungen durchgeführt werden, um veraltete Daten zu entfernen. Beispielsweise sind einige Daten nur für bestimmte Zeiträume relevant. Es ist verschwenderisch, solche Daten herumzutragen.

Wie Data Lifecycle Management Unternehmen hilft

Ob Sie ein großes Unternehmen oder ein kleines Unternehmen haben, der Zugriff auf hochwertige Daten ist bahnbrechend. Die folgenden Vorteile ergeben sich, wenn Sie auf Ihr Unternehmen zugeschnittene Dateninfrastrukturen implementieren.

Einhaltung der Verordnung

Daten sind überall verfügbar. Allerdings gibt es branchenspezifische Datenschutzbestimmungen. Mit einem modernen Data-Lifecycle-Management-Modell bleiben Ihre Datenprozesse problemlos innerhalb der gesetzlichen Grenzen.

Effizienz

Das Datenmanagement kann eine Herausforderung sein. Wenn Ihr Unternehmen jedoch ein standardmäßiges Datenlebenszyklus-Managementsystem betreibt, werden die gesamten Phasen der Datenmaximierung effizient. Gerade für kleine Unternehmen verschwenden ineffiziente Datensysteme nur begrenzte finanzielle Ressourcen.

Sicherheit

Data Lifecycle Management priorisiert Sicherheit. Daten, die angemessen gesichert sind, erreichen Geschäftsziele. Sie sollten auch Notfallmaßnahmen einrichten, wenn Ihre Sicherheitssysteme verletzt werden. Beispielsweise ist es wichtig, über ein aktualisiertes Backup-Datensystem zu verfügen.

Verbesserter Datenwert

Das Data Lifecycle Management wiederholt jedes Datenelement, jeden Prozess und jedes System. Ständige Datenverbesserung und -anreicherung verbessern den Gesamtwert der Daten. Je höher die Datenqualität, desto besser die Entscheidungsfindung.

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Fazit

Der Lebenszyklus von Daten endet nie. Daher besteht der Bedarf an spezialisierten Experten, die mit jedem Aspekt des Frameworks arbeiten. Darüber hinaus haben sich Daten zum Herzstück jedes erfolgreichen Unternehmens entwickelt. Daher ist es wichtig, reichlich Ressourcen zu investieren.

Als Geschäftsinhaber oder Datenanalyst ist es wichtig, Ihre Datenverwaltungssysteme so vorzubereiten, dass sie mit Ihrem Unternehmen skalieren können. Wenn Ihr Unternehmen wächst, entstehen Big Data. Unsachgemäßes und ineffizientes Datenmanagement kann zu massiven Verlusten führen.