Ultimativer Leitfaden zum Datenlebenszyklus

Im heutigen Zeitalter sind Daten eine unverzichtbare Ressource für das Unternehmenswachstum. Bei der Datenmaximierung spielen jedoch mehrere Elemente und Faktoren eine Rolle. 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 immer mehr Zugriff auf (kritische) Daten erhalten. Außerdem kommt es mit zunehmender Datenmenge zu Problemen bei der Nutzung, Speicherung, Verarbeitung etc.

Dann kommt Big Data ins Spiel, was die Probleme und Komplexität überproportional erscheinen lässt.

Das Verständnis der Grundlagen des Datenlebenszyklus ist von entscheidender Bedeutung, um die Komplexität des Datenmanagements zu entmystifizieren. Daher ist dieser ultimative Leitfaden zum Datenlebenszyklus erforderlich.

Was ist Datenlebenszyklus?

Der Datenlebenszyklus bezieht sich auf die Gesamtdauer, die ein bestimmter Datensatz in Ihrem System verbringt. Wie der Name schon sagt, umfasst der Lebenszyklus einer Daten alle Phasen, die sie durchlaufen, von der Erfassung 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 nie endenden Zyklus.

Allerdings haben nicht alle Datensätze und -typen den gleichen Lebenszyklus. Einige werden aufgewühlt, andere verbleiben im Lager. Ein wesentlicher Einflussfaktor hierfür ist die Relevanz. Als irrelevant erachtete Daten werden aus der Datenbank entfernt.

Auf die gleiche Weise können wertvolle Daten verbessert, sorgfältig in Klassen geordnet oder für die Verteilung vorbereitet werden. Diese datenbezogenen Aktivitäten münden in dem sogenannten Data Lifecycle Management.

Die Komplexität Ihres Datenlebenszyklusmanagements hängt von der Größe Ihres Unternehmens ab. Wenn Ihre Datenarchitektur immer umfangreicher wird, benötigen Sie möglicherweise interne Fachleute für die Verwaltung der Systeme. In einem der folgenden Abschnitte dieses Artikels werfen wir einen detaillierten Blick auf das Datenlebenszyklusmanagement.

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Die Phasen des Datenlebenszyklus

Verschiedene Institutionen durchlaufen unterschiedliche Phasen ihres Datenlebenszyklus. Selbst 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 Durchführung eines Datenlebenszyklus seine Anforderungen ermitteln. Der eingesetzte Datenlebenszyklus sollte einen direkten Einfluss auf Ihr Unternehmen haben.

Grundsätzlich basiert der Datenlebenszyklus eines Unternehmens auf den folgenden Phasen.

Generation

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

Die Datengenerierung ist für Unternehmen des ^21. Jahrhunderts so wichtig, dass der Prozess nahezu autonom – also naturähnlich – abläuft. Es kann passieren, auch wenn Sie sich dessen nicht bewusst sind. Die Datengenerierung und -akkumulation beginnt, sobald Ihr Unternehmen über Social-Media-Konten, eine Website oder eine Landingpage verfügt.

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

Sammlung

Fast alle digitalen Infrastrukturen erzeugen heute Daten. Es liegt jedoch bei Ihnen, so viel wie möglich einzusammeln. Allerdings können Sie nicht alle sammeln. Sie sollten ein System einrichten, um wichtige zu sammelnde Daten zu identifizieren. Ab diesem Zeitpunkt müssen Sie damit beginnen, unnötige Daten zu verarbeiten.

Es gibt mehrere Prozesse zur Datenerfassung. Diese sind:

• Formulare: Mit Tools wie Google Forms, Typeform usw. können Sie Datenerfassungsseiten auf Ihrer Website, in sozialen Medien usw. einrichten.
• Umfragen: Umfragen sind eine spezifischere Möglichkeit, 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 detailliertere 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 gebräuchlichste 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. Wenn Sie einen detaillierten Überblick darüber haben, wie Benutzer Ihre Plattform nutzen, mit welchen Problemen sie konfrontiert sind usw., können Sie Ihre Ergebnisse verbessern.

Es gibt weitere Datenerfassungsprozesse, die Unternehmen einsetzen können. Finden Sie heraus, was für Ihr Unternehmen funktioniert, und verdoppeln Sie es.

wird bearbeitet

Daten werden nutzlos, wenn sie nicht verarbeitet werden. Die Datenverarbeitungsphase kann verschiedene Formen annehmen.

• Wrangling: Beim Data Wrangling geht es darum, Rohdaten zu bereinigen und in besser verwendbare Formate umzuwandeln.
• Komprimierung: Bei der Datenkomprimierung werden Datensätze in effizientere Speicherformate konvertiert.
• Verschlüsselung: Die Datenverschlüsselung übersetzt Rohdaten in verschlüsselte Zeichen, um sie zu schützen.

Lagerung

Nach 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 Ihrem Unternehmen um ein großes Unternehmen handelt, sollten Sie den Einsatz einer Cloud-Datenarchitektur in Betracht ziehen.

Management

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

Analyse

Im Rohformat können Daten unverständlich sein. Eine Analyse hilft dabei, einen Sinn daraus zu ziehen. Der Zweck der Daten besteht darin, zu informieren. Ohne eine ordnungsgemäße Analyse können Daten keine wertvollen Erkenntnisse liefern. Datenanalysten und Wissenschaftler nutzen unterschiedliche 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

Bei der Datenvisualisierung handelt es sich um die Erstellung grafischer Informationsdarstellungen. In dieser Phase des Datenlebenszyklus werden mehrere Visualisierungstools genutzt, die unterschiedlich funktionieren. Visualisierung hilft dem Management, Entscheidungsträgern, Vermarktern usw. eines Unternehmens, die Kunden besser zu verstehen.

Die Visualisierung beschränkt sich jedoch nicht nur auf kundenorientierte Daten. Jeder Datensatz kann visualisiert werden. Die Bühne dient vor allem der Förderung des Verständnisses und des Verstehens.

Deutung

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

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Was ist Data Lifecycle Management?

Die Antwort auf die Frage, was Datenmanagement ist, liegt im Framework. Es handelt sich um ein Modell, das Daten während ihres gesamten Lebenszyklus 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 Datenlebenszyklusmanagement ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung und verfolgt die folgenden Kernziele:

Sicherheit

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

Verfügbarkeit

Beim Data Lifecycle Management geht es darum, unbefugten Datenzugriff zu verhindern. Das System muss jedoch auch Daten zur richtigen Zeit an die richtigen Benutzer liefern. Eine Data-Lifecycle-Management-Infrastruktur, die hier versagt, 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 die Systembandbreite, die Ladegeschwindigkeit usw. achten. Darüber hinaus müssen möglicherweise jederzeit verschiedene Teams und Mitarbeiter in einem Unternehmen 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.

Darüber hinaus beeinträchtigen Daten von geringer Qualität die Entscheidungsfindung, Marketingstrategien, Verkaufsgespräche usw. Daher muss die Datenqualität bereits ab der Erfassungsstelle überwacht und auf einem Standard gehalten werden.

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

Wie Data Lifecycle Management Unternehmen hilft

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

Einhaltung der Vorschriften

Daten sind überall verfügbar. Es gibt jedoch branchenspezifische Datenschutzbestimmungen. Mit einem modernen Data-Lifecycle-Management-Modell bleiben Ihre Datenprozesse problemlos im gesetzlichen Rahmen.

Effizienz

Datenverwaltung kann anspruchsvoll sein. Wenn Ihr Unternehmen jedoch ein standardmäßiges Datenlebenszyklus-Managementsystem betreibt, werden die gesamten Phasen der Datenmaximierung effizient. Insbesondere für kleine Unternehmen verschwenden ineffiziente Datensysteme nur begrenzte finanzielle Ressourcen.

Sicherheit

Beim Data Lifecycle Management steht die Sicherheit im Vordergrund. Daten, die entsprechend gesichert sind, erreichen Geschäftsziele. Sie sollten auch Notfallmaßnahmen einrichten, falls Ihre Sicherheitssysteme verletzt werden. Beispielsweise ist es wichtig, über ein aktualisiertes Backup-Datensystem zu verfügen.

Verbesserter Datenwert

Das Datenlebenszyklusmanagement 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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Abschluss

Der Lebenszyklus von Daten ist endlos. Daher besteht der Bedarf an spezialisierten Experten, die mit allen Aspekten des Frameworks arbeiten. Darüber hinaus haben sich Daten zum Herzstück jedes erfolgreichen Unternehmens entwickelt. Daher ist es wichtig, ausreichend Ressourcen zu investieren.

Als Geschäftsinhaber oder Datenanalyst ist es wichtig, dass Sie Ihre Datenverwaltungssysteme auf die Skalierung mit Ihrem Unternehmen vorbereiten. Wenn Ihr Unternehmen wächst, entsteht Big Data. Unsachgemäßes und ineffizientes Datenmanagement kann zu massiven Verlusten führen.