Жизненный цикл данных: что это такое и каковы фазы?

С момента появления больших данных область науки о данных претерпела значительные изменения в том, как собираются и анализируются данные. Процесс извлечения ценной информации из данных для принятия стратегических решений превратился в четко определенный и структурированный подход, известный как жизненный цикл данных. В этой статье мы углубимся в тонкости этого процесса, выделив различные его этапы и их значение.

Что такое жизненный цикл данных?

Жизненный цикл данных, также известный как жизненный цикл информации или управление жизненным циклом данных, представляет собой многоэтапный процесс, охватывающий весь жизненный цикл данных, от их создания до их возможного устаревания. Переход от одного этапа к другому зависит от выполнения определенных требований.

Крайне важно признать цикличность жизненного цикла данных. Информация, полученная из одного проекта данных, часто может быть переназначена для последующих проектов, что позволяет последнему этапу цикла инициировать новую итерацию первого этапа и так далее.

Для организаций, стремящихся проводить комплексные исследования, включающие анализ больших объемов данных, крайне важно максимизировать потенциал каждого этапа жизненного цикла данных и внедрить эффективные процессы.

В чем важность жизненного цикла данных?

Эффективно реализуя каждый этап жизненного цикла данных, организация может оптимизировать создание, использование и повторное использование данных, что приводит к получению более качественной информации, которая служит надежной основой для принятия решений. Кроме того, жизненный цикл данных играет решающую роль в поддержании качества данных на протяжении всего срока их полезного использования.

Еще одним важным преимуществом жизненного цикла данных является его вклад в повышение безопасности данных в организации. Придерживаясь процесса жизненного цикла данных, компания может снизить риски кибератак и предотвратить катастрофические потери данных, способствуя тем самым созданию более безопасной среды данных.

Таким образом, жизненный цикл данных не только максимизирует ценность данных, но также служит надежной стратегией управления рисками, защищая от неправомерного использования и обеспечивая безопасное и ответственное использование данных.

5 фаз жизненного цикла данных

Не существует универсальной интерпретации жизненного цикла данных. В то время как некоторые источники могут разделить его на семь этапов, другие могут предпочесть более простой подход с пятью этапами. В данном случае мы выбрали последнее, так как считаем, что оно лучше передает процесс. Имея это в виду, жизненный цикл данных состоит из:

• Этап создания
• Фаза хранения
• Использовать фазу
• Фаза архивирования
• Фаза удаления

Ниже мы объясним их подробно.

Создание

Первым этапом жизненного цикла данных является создание необработанных данных. Необработанные данные получают с помощью различных методов, методов и инструментов сбора данных, используемых в науке о данных. Эти данные могут быть представлены в нескольких форматах, таких как JPG, PDF, Word и т. д.

Всего компания может собирать или генерировать данные тремя различными способами:

• По приобретению: в этом случае компания покупает данные из внешних источников, и данные производятся вне организации.
• По вводу: Внутренний персонал компании вручную получает новые данные.
• По созданию: данные собираются устройствами в различных бизнес-процессах.

Сохранение

После получения необработанных данных крайне важно обеспечить их безопасное хранение для защиты от потенциальных атак или компьютерных ошибок. Реализация процесса восстановления может добавить дополнительный уровень защиты.

Этот этап является одним из самых деликатных в жизненном цикле данных, поскольку в зависимости от типа необработанных данных, их требований и архитектуры их придется хранить тем или иным образом. В этом смысле, в зависимости от того, являются ли данные структурированными или неструктурированными, они будут храниться двумя возможными способами:

• Структурированные: структурированные данные — это данные, которые придерживаются стандартизированного формата, имеют четко определенную структуру и соответствуют модели данных, что делает их доступными как для людей, так и для программ. Реляционные базы данных обычно используются для хранения структурированных данных. Эти базы данных позволяют организовывать данные в таблицы, что делает их легкодоступными и легко идентифицируемыми.
• Неструктурированные: неструктурированные данные, с другой стороны, не имеют определенной архитектуры или структуры и не придерживаются какой-либо предопределенной модели данных. В результате неструктурированные данные не могут храниться в обычной реляционной базе данных, а должны храниться в нереляционной базе данных или базе данных NoSQL, которые обычно используются в науке о данных. Эти базы данных предназначены для эффективной обработки неструктурированных данных, обеспечивая гибкость и масштабируемость для анализа и обработки данных.

Использовать

На этом этапе жизненного цикла данных данные, наконец, используются с пользой. Данные служат фундаментальным элементом в процессе принятия решений компанией, независимо от того, связаны ли они с продажами, маркетингом или внутренними операциями. Крайне важно, чтобы разные команды имели доступ к данным, чтобы они могли участвовать в процессе принятия решений с вескими аргументами и понимать важность своей работы. Точно так же клиентам, поставщикам или сотрудникам также может потребоваться доступ к соответствующим данным.

Чтобы поделиться данными и представить их в понятной для всех заинтересованных сторон форме, на этом этапе использования данных обычно создаются отчеты и выполняется аналитика. Работа экспертов по науке о данных на этом этапе должна быть точной и точной, поскольку собранные данные будут играть решающую роль в определении направления и результатов компании.

Архивирование

Как только данные больше не используются активно для принятия решений в организации, пришло время их архивировать. Архивирование данных включает в себя копирование данных в специально отведенное место, где их можно хранить и извлекать при необходимости в будущем.

На этом этапе жизненного цикла данных обычно не выполняется активное обслуживание данных. Однако, если возникает необходимость в повторном использовании архивных данных, их можно восстановить и получить для дальнейшего анализа или других целей, как упоминалось ранее. Надлежащие методы архивирования данных гарантируют, что данные остаются доступными и извлекаемыми, когда это необходимо, при минимизации ресурсов, необходимых для их хранения и обслуживания.

Удаление

Неизбежно, что архивные данные со временем будут накапливаться и занимать место для хранения. Хотя бесконечное хранилище было бы идеальным, это невозможно из-за связанных с этим затрат, которые не выгодны для компании. В результате очистка и удаление старых и неиспользуемых данных становится необходимостью в любой организации.

Как правило, процесс удаления данных выполняется из места, где они были заархивированы, и крайне важно обеспечить точное удаление и гарантированное исчезновение данных.

Важно помнить, что данные должны храниться в течение определенного периода времени, прежде чем их можно будет удалить. Данные не могут быть удалены по усмотрению организации, так как они должны храниться в течение установленного законом срока. По истечении этого срока данные могут быть удалены по усмотрению компании.

Каковы преимущества эффективного управления жизненным циклом данных?

Реализация надежного жизненного цикла данных в компании имеет решающее значение для эффективного использования данных. Вот четыре ключевых преимущества, которые компания может получить, используя информацию, собранную таким образом.

Лучшие бизнес-решения

Данные — ваш лучший союзник, когда дело доходит до создания лучших стратегий для вашего бизнеса. С помощью этой методологии вы можете гарантировать, что ваша база данных будет чистой, аутентичной и актуальной.

Большая информационная безопасность

Ни одна компания не застрахована от кибератак, но вы можете принять все возможные меры, чтобы предотвратить их и обеспечить безопасность ваших данных. Мы понимаем, что для компании безопасность данных является главным приоритетом. Правильная реализация этого жизненного цикла данных поможет максимально защитить ваши данные от утечек, неправомерного использования и кибератак.

Хорошее соответствие

Как вы знаете, данные находятся в центре внимания действующих правил, и для компании крайне важно соблюдать установленные правила, чтобы избежать штрафов. Ранее мы обсуждали важность хранения данных в течение определенного периода времени. Это критический аспект, который нельзя упускать из виду при реализации этого жизненного цикла данных. Соблюдение соответствующих правил защитит вашу компанию от возможных юридических и финансовых последствий.

Более надежные данные

Как подчеркивается в этой статье, правильная реализация этой методологии жизненного цикла данных обеспечивает надежность и согласованность данных в вашей организации. Это предотвращает принятие решений на основе устаревших или ошибочных данных, тем самым обеспечивая целостность и точность ваших бизнес-решений. Принятие обоснованных решений на основе точных и актуальных данных имеет решающее значение для успеха любой организации.