データ ライフ サイクル: その内容とフェーズとは?
公開: 2023-04-28ビッグ データの出現以来、データ サイエンスの分野では、データの収集方法と分析方法が大きく変化しました。 データから貴重な洞察を抽出して戦略的な意思決定に役立てるプロセスは、データ ライフ サイクルとして知られる明確に定義された構造化されたアプローチに進化しました。 この記事では、このプロセスの複雑さを掘り下げ、そのさまざまな段階とその重要性を強調します。
データのライフサイクルとは?
情報ライフ サイクルまたはデータ ライフ サイクル管理とも呼ばれるデータ ライフ サイクルは、データの作成から最終的な陳腐化まで、データのライフスパン全体を網羅する多段階プロセスです。 ある段階から別の段階への進行は、特定の要件を満たすことが条件となります。
データ ライフ サイクルの周期的な性質を認識することが重要です。 1 つのデータ プロジェクトから収集された情報は、多くの場合、後続のプロジェクトに転用できます。これにより、サイクルの最後の段階で最初の段階の新しい反復を開始できるようになります。
大量のデータの分析を含む包括的な調査を実施しようとしている組織にとって、データ ライフ サイクルの各段階の可能性を最大化し、効率的なプロセスを実装することが不可欠です。
データ ライフ サイクルの重要性とは?
データ ライフ サイクルの各段階を効果的に実装することで、組織はデータの生成、利用、再利用を最適化し、意思決定の強固な基盤となる高品質の情報を得ることができます。 さらに、データのライフサイクルは、データの品質をその有効期間を通じて維持する上で重要な役割を果たします。
データ ライフ サイクルのもう 1 つの重要な利点は、組織内のデータセキュリティの強化に貢献することです。 データ ライフ サイクル プロセスを順守することで、企業はサイバー攻撃のリスクを軽減し、壊滅的なデータ損失を防ぐことができるため、より安全なデータ環境を推進できます。
要約すると、データ ライフ サイクルは、データの価値を最大化するだけでなく、悪用を防止し、データが安全かつ責任ある方法で使用されるようにする、堅牢なリスク管理戦略としても機能します。
データ ライフ サイクルの 5 つのフェーズ
データ ライフ サイクルの万能な解釈はありません。 一部の情報源はそれを 7 つのフェーズに分割している可能性がありますが、他の情報源は 5 つの段階のより単純なアプローチを好む可能性があります。 この場合、後者の方がプロセスをよりよく伝えると信じているため、後者を選択しました。 それを念頭に置いて、データライフサイクルは次のもので構成されています。
- 作成フェーズ
- 保管段階
- 使用フェーズ
- アーカイブ段階
- 削除フェーズ
以下では、それらについて詳しく説明します。
創造
データ ライフ サイクルの最初のフェーズは、生データの作成です。 生データは、データ サイエンスで使用されるさまざまな手法、方法、およびデータ収集ツールを通じて取得されます。 このデータは、JPG、PDF、Word など、複数の形式で表現できます。
合計すると、企業は次の 3 つの方法でデータを取得または生成できます。
- 取得による:この場合、企業は外部ソースからデータを購入し、データは組織の外部で生成されます。
- 入力による:会社の内部担当者が手動で新しいデータを取得します。
- 作成時:データは、さまざまなビジネス プロセスのデバイスによってキャプチャされます。
保存
生データを取得したら、潜在的な攻撃やコンピューター エラーから保護するために安全に保存することが重要です。 回復プロセスを実装することで、保護レイヤーを追加できます。
このフェーズは、データ ライフ サイクルの中で最もデリケートなフェーズの 1 つです。生データの種類、その要件、およびアーキテクチャに応じて、何らかの方法で保存する必要があるためです。 この意味で、データが構造化されているか非構造化されているかに応じて、次の 2 つの方法で保存されます。
- 構造化:構造化データは、標準化された形式に準拠し、明確に定義された構造を持ち、データ モデルに従っているデータであり、人間とプログラムの両方がアクセスできるようにします。 リレーショナル データベースは、構造化データの格納によく使用されます。 これらのデータベースを使用すると、データをテーブルに編成できるため、アクセスしやすく、簡単に識別できます。
- 非構造化:一方、非構造化データには、定義済みのアーキテクチャまたは構造がなく、定義済みのデータ モデルに準拠していません。 その結果、非構造化データは従来のリレーショナル データベースに格納できず、データ サイエンスで一般的に使用される非リレーショナル データベースまたは NoSQL データベースに格納する必要があります。 これらのデータベースは、非構造化データを効率的に処理するように設計されており、データの分析と処理に柔軟性とスケーラビリティを提供します。
使用
データ ライフ サイクルのこの段階で、データは最終的に有効に活用されます。 データは、販売、マーケティング、または社内業務に関連するかどうかにかかわらず、企業の意思決定プロセスにおける基本的な要素として機能します。 さまざまなチームがデータにアクセスできることが重要です。そうすることで、彼らは確固たる議論を持って意思決定プロセスに参加し、自分たちの仕事の重要性を理解することができます。 同様に、顧客、サプライヤー、または協力者も、関連データにアクセスする必要がある場合があります。
すべての利害関係者にとってわかりやすい方法でデータを共有および公開するために、データ使用のこの段階でレポートを作成し、分析を実行するのが一般的です。 収集されたデータは会社の方向性と結果を決定する上で重要な役割を果たすため、この段階でのデータ サイエンスの専門家の作業は正確かつ正確でなければなりません。
アーカイブ
データが組織内の意思決定に積極的に使用されなくなったら、それをアーカイブします。 データのアーカイブには、将来必要に応じて保存および取得できる指定されたスペースにデータをコピーすることが含まれます。
データ ライフ サイクルのこのフェーズでは、通常、データに対してアクティブなメンテナンスは実行されません。 ただし、アーカイブされたデータを再利用する必要が生じた場合は、前述のように、さらなる分析やその他の目的のために復元および取得できます。 適切なデータ アーカイブ プラクティスにより、データの保管と保守に必要なリソースを最小限に抑えながら、必要なときにデータにアクセスして取得できるようになります。
消す
アーカイブされたデータが時間の経過とともに蓄積し、ストレージ スペースを占有することは避けられません。 無限のストレージを持つことは理想的ですが、関連するコストが会社にとって利益にならないため、現実的ではありません。 その結果、古くて未使用のデータをクレンジングして削除することは、どの組織でも必要になります。
通常、データの削除プロセスは、アーカイブされた場所から実行されます。削除が正確に実行され、データの消失が保証されていることを確認することが重要です。
データは、削除する前に一定期間保存する必要があることに注意してください。 データは法定期間保持する必要があるため、組織の裁量でデータを削除することはできません。 この期間の後、データは会社の裁量で削除される可能性があります。
適切なデータ ライフ サイクル管理の利点は何ですか?
データを効果的に活用するには、企業内で堅牢なデータ ライフ サイクルを実装することが重要です。 このように収集された情報を企業が活用することで得られる 4 つの主なメリットを次に示します。
より良いビジネス上の意思決定
ビジネスに最適な戦略を立てる上で、データは最大の味方です。 この方法論を使用すると、データベースをクリーンで信頼性の高い最新の状態に保つことができます。
情報セキュリティの強化
サイバー攻撃を受けない企業はありませんが、サイバー攻撃を寄せ付けず、データの安全性を確保するためにあらゆる手段を講じることができます。 当社は、企業として、データ セキュリティが最優先事項であることを理解しています。 このデータ ライフ サイクルを正しく実装することで、データを漏洩、誤用、サイバー攻撃から可能な限り安全に保つことができます。
良好なコンプライアンス
ご存知のように、データは現在の規制の注目を集めており、企業として、罰則を回避するために課せられた規制を遵守することが重要です。 指定された期間データを保存することの重要性については、以前に説明しました。 これは、このデータ ライフ サイクルの実装中に見落とされてはならない重要な側面です。 関連する規制を確実に遵守することで、潜在的な法的および財務的影響から会社を保護できます。
信頼性の高いデータ
この記事全体で強調されているように、このデータ ライフ サイクルの方法論を正しく実装することで、組織内のデータの信頼性と一貫性が保証されます。 これにより、古いデータや誤ったデータに基づく意思決定が防止され、ビジネス上の意思決定の完全性と正確性が保護されます。 正確で最新のデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことは、組織の成功にとって不可欠です。
