Datenlebenszyklus: Was ist das und welche Phasen gibt es?

Seit dem Aufkommen von Big Data hat das Feld der Datenwissenschaft erhebliche Veränderungen in der Art und Weise, wie Daten gesammelt und analysiert werden, erfahren. Der Prozess, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, um strategische Entscheidungen zu treffen, hat sich zu einem klar definierten und strukturierten Ansatz entwickelt, der als Datenlebenszyklus bekannt ist. In diesem Artikel werden wir uns mit den Feinheiten dieses Prozesses befassen und seine verschiedenen Phasen und ihre Bedeutung hervorheben.

Was ist der Datenlebenszyklus?

Der Datenlebenszyklus, auch Informationslebenszyklus oder Datenlebenszyklusmanagement genannt, ist ein mehrstufiger Prozess, der die gesamte Lebensdauer von Daten umfasst, von ihrer Erstellung bis zu ihrer eventuellen Veralterung. Der Übergang von einer Stufe zur nächsten ist abhängig von der Erfüllung bestimmter Anforderungen.

Es ist entscheidend, die zyklische Natur des Datenlebenszyklus zu erkennen. Die aus einem Datenprojekt gewonnenen Informationen können oft für nachfolgende Projekte wiederverwendet werden, sodass die letzte Phase des Zyklus eine neue Iteration der ersten Phase einleiten kann und so weiter.

Für Organisationen, die eine umfassende Forschung durchführen möchten, die die Analyse großer Datenmengen beinhaltet, ist es unerlässlich, das Potenzial jeder Phase im Datenlebenszyklus zu maximieren und effiziente Prozesse zu implementieren.

Welche Bedeutung hat der Datenlebenszyklus?

Durch die effektive Implementierung jeder Phase des Datenlebenszyklus kann ein Unternehmen die Generierung, Nutzung und Wiederverwendung von Daten optimieren, was zu qualitativ hochwertigeren Informationen führt, die als solide Grundlage für die Entscheidungsfindung dienen. Darüber hinaus spielt der Datenlebenszyklus eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität während ihrer gesamten Nutzungsdauer.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil des Datenlebenszyklus ist sein Beitrag zur Verbesserung der Datensicherheit innerhalb einer Organisation. Durch die Einhaltung des Datenlebenszyklusprozesses kann ein Unternehmen die Risiken von Cyberangriffen mindern und katastrophale Datenverluste verhindern und so eine sicherere Datenumgebung fördern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Datenlebenszyklus nicht nur den Wert von Daten maximiert, sondern auch als robuste Risikomanagementstrategie dient, die vor Missbrauch schützt und sicherstellt, dass Daten auf sichere und verantwortungsvolle Weise verwendet werden.

Die 5 Phasen des Datenlebenszyklus

Es gibt keine einheitliche Interpretation des Datenlebenszyklus. Während einige Quellen es in sieben Phasen unterteilen, bevorzugen andere möglicherweise einen einfacheren Ansatz mit fünf Phasen. In diesem Fall haben wir uns für Letzteres entschieden, da wir glauben, dass es den Prozess besser vermittelt. Vor diesem Hintergrund setzt sich der Datenlebenszyklus zusammen aus:

• Erstellungsphase
• Speicherphase
• Nutzungsphase
• Archivierungsphase
• Löschphase

Nachfolgend erklären wir sie im Detail.

Schaffung

Die erste Phase des Datenlebenszyklus ist die Erstellung von Rohdaten. Rohdaten werden durch verschiedene Techniken, Methoden und Datenerfassungstools erhalten, die in der Datenwissenschaft verwendet werden. Diese Daten können in mehreren Formaten wie JPG, PDF, Word usw. ausgedrückt werden.

Insgesamt kann ein Unternehmen Daten auf drei verschiedene Arten erfassen bzw. generieren:

• Durch Akquisition: In diesem Fall erwirbt das Unternehmen Daten von externen Quellen, und die Daten werden extern für die Organisation produziert.
• Durch Eingabe: Die internen Mitarbeiter des Unternehmens beschaffen sich manuell neue Daten.
• Durch Erstellung: Daten werden von Geräten in verschiedenen Geschäftsprozessen erfasst.

Speichern

Sobald Rohdaten erhalten wurden, ist es entscheidend, sie sicher zu speichern, um sie vor potenziellen Angriffen oder Computerfehlern zu schützen. Die Implementierung eines Wiederherstellungsprozesses kann eine zusätzliche Schutzebene hinzufügen.

Diese Phase ist eine der heikelsten im Datenlebenszyklus, da sie je nach Art der Rohdaten, ihren Anforderungen und ihrer Architektur auf die eine oder andere Weise gespeichert werden müssen. In diesem Sinne werden die Daten je nachdem, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind, auf zwei Arten gespeichert:

• Strukturiert: Strukturierte Daten sind Daten, die einem standardisierten Format entsprechen, eine klar definierte Struktur haben und einem Datenmodell folgen, wodurch sie sowohl für Menschen als auch für Programme zugänglich sind. Relationale Datenbanken werden häufig zum Speichern strukturierter Daten verwendet. Diese Datenbanken ermöglichen die Organisation von Daten in Tabellen, wodurch sie leicht zugänglich und leicht identifizierbar sind.
• Unstrukturiert: Unstrukturierten Daten hingegen fehlt eine definierte Architektur oder Struktur und sie halten sich an kein vordefiniertes Datenmodell. Infolgedessen können unstrukturierte Daten nicht in einer herkömmlichen relationalen Datenbank gespeichert werden, sondern müssen in einer nicht relationalen oder NoSQL-Datenbank gespeichert werden, die in der Datenwissenschaft häufig verwendet werden. Diese Datenbanken wurden entwickelt, um unstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten und bieten Flexibilität und Skalierbarkeit für die Datenanalyse und -verarbeitung.

Verwenden

In dieser Phase des Datenlebenszyklus werden die Daten schließlich sinnvoll genutzt. Daten dienen als grundlegendes Element im Entscheidungsprozess eines Unternehmens, unabhängig davon, ob es sich um Vertrieb, Marketing oder interne Abläufe handelt. Es ist entscheidend, dass verschiedene Teams Zugriff auf die Daten haben, damit sie mit soliden Argumenten am Entscheidungsprozess teilnehmen und die Bedeutung ihrer Arbeit verstehen können. Ebenso benötigen Kunden, Lieferanten oder Mitarbeiter möglicherweise Zugriff auf relevante Daten.

Um die Daten für alle Beteiligten verständlich zu teilen und offenzulegen, ist es üblich, in dieser Phase der Datennutzung Berichte zu erstellen und Analysen durchzuführen. Die Arbeit von Data-Science-Experten in dieser Phase muss präzise und genau sein, da die gesammelten Daten eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Richtung und der Ergebnisse des Unternehmens spielen werden.

Archivierung

Sobald die Daten nicht mehr aktiv für die Entscheidungsfindung in der Organisation verwendet werden, ist es an der Zeit, sie zu archivieren. Bei der Datenarchivierung werden die Daten an einen bestimmten Ort kopiert, wo sie gespeichert und bei Bedarf in der Zukunft abgerufen werden können.

Während dieser Phase des Datenlebenszyklus wird normalerweise keine aktive Pflege der Daten durchgeführt. Wenn es jedoch erforderlich ist, die archivierten Daten wiederzuverwenden, können sie wie zuvor erwähnt für weitere Analysen oder andere Zwecke wiederhergestellt und abgerufen werden. Angemessene Datenarchivierungspraktiken stellen sicher, dass die Daten bei Bedarf zugänglich und abrufbar bleiben, während gleichzeitig die für ihre Speicherung und Wartung erforderlichen Ressourcen minimiert werden.

Streichung

Es ist unvermeidlich, dass sich archivierte Daten im Laufe der Zeit ansammeln und Speicherplatz belegen. Unendlicher Speicherplatz wäre zwar ideal, aber aufgrund der damit verbundenen Kosten für das Unternehmen nicht rentabel. Infolgedessen wird das Bereinigen und Löschen alter und ungenutzter Daten zu einer Notwendigkeit in jedem Unternehmen.

Typischerweise wird der Prozess der Datenlöschung von dem Ort aus durchgeführt, an dem sie archiviert wurden, und es ist entscheidend sicherzustellen, dass die Löschung genau durchgeführt wird und das Verschwinden der Daten garantiert ist.

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Daten für einen bestimmten Zeitraum gespeichert werden müssen, bevor sie gelöscht werden können. Daten können nicht nach Ermessen der Organisation gelöscht werden, da sie für die gesetzlich vorgeschriebene Dauer aufbewahrt werden müssen. Nach Ablauf dieser Frist können die Daten nach Ermessen des Unternehmens gelöscht werden.

Was sind die Vorteile eines guten Datenlebenszyklusmanagements?

Die Implementierung eines robusten Datenlebenszyklus in einem Unternehmen ist entscheidend für die effektive Nutzung von Daten. Hier sind die vier Hauptvorteile, die ein Unternehmen durch die Nutzung der auf diese Weise gesammelten Informationen erzielen kann.

Bessere Geschäftsentscheidungen

Daten sind Ihr bester Verbündeter, wenn es darum geht, die besten Strategien für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Mit dieser Methodik können Sie sicherstellen, dass Ihre Datenbank sauber, authentisch und aktuell gehalten wird.

Höhere Informationssicherheit

Kein Unternehmen ist frei von Cyberangriffen, aber Sie können alle möglichen Maßnahmen ergreifen, um sie in Schach zu halten und die Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten. Wir verstehen, dass die Datensicherheit als Unternehmen höchste Priorität hat. Die korrekte Implementierung dieses Datenlebenszyklus hilft Ihnen, Ihre Daten so sicher wie möglich vor Lecks, Missbrauch und Cyberangriffen zu halten.

Gute Einhaltung

Wie Sie wissen, stehen Daten im Rampenlicht der geltenden Vorschriften, und als Unternehmen ist es wichtig, die auferlegten Vorschriften einzuhalten, um Strafen zu vermeiden. Wir haben bereits die Bedeutung der Speicherung von Daten für einen bestimmten Zeitraum besprochen. Dies ist ein kritischer Aspekt, der bei der Implementierung dieses Datenlebenszyklus nicht übersehen werden sollte. Die Sicherstellung der Einhaltung relevanter Vorschriften schützt Ihr Unternehmen vor möglichen rechtlichen und finanziellen Folgen.

Zuverlässigere Daten

Wie in diesem Artikel betont wird, gewährleistet die korrekte Implementierung dieser Datenlebenszyklusmethodik die Zuverlässigkeit und Konsistenz der Daten in Ihrem Unternehmen. Dies verhindert, dass Entscheidungen auf der Grundlage veralteter oder fehlerhafter Daten getroffen werden, und schützt so die Integrität und Genauigkeit Ihrer Geschäftsentscheidungen. Das Treffen fundierter Entscheidungen auf der Grundlage genauer und aktueller Daten ist entscheidend für den Erfolg eines jeden Unternehmens.