数据管理生命周期有哪些阶段?数据管理生命周期有什么好处?

什么是数据管理?数据生命周期管理 (DLM) 结合了数据生命周期各个阶段的最佳实践:生产、数据清理、数据管理、数据保护和数据治理。它定义了如何在数据生命周期的每个阶段捕获、准备、传输、管理、分析和治理数据。

通过遵循 DLM,企业可以确保正确的数据在正确的时间出现在正确的位置,从而使他们能够利用数据洞察力并创造新的机会。通过利用数据科学,公司可以获得数据的整体视图,从而可以监控客户旅程各个阶段的数据使用情况,并检测任何数据滥用或泄露。

数据管理生命周期有哪些阶段?数据管理生命周期有什么好处?-南华中天

任何软件平台的基本要求都是数据。在当今复杂的环境中,我们可能会从许多来源生成数据,例如网络运营中心、移动设备、社交媒体网站和其他数据共享环境。所有这些数据都必须以确保客户安全并遵守内部和外部法规的方式进行管理和使用。

根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的定义,数据生命周期管理 (DLCM) “是对数据管理和存储的一组原则、流程和技术的应用。DLCM 的目标包括在组织内保护、增强和重用电子数据。”

任何数据管理生命周期过程中的 3 个关键组件

每个组织都有用于创建、管理和删除数据的特定流程。我们将其称为数据生命周期管理流程:

数据创建

数据的创建涉及捕获数据、定义目的、分类数据和删除冗余数据。

数据管理

数据的管理包括处理、合并、聚合、分类和数据选择。

数据删除

在数据生命周期过程的最后阶段,数据删除是从系统中清除数据集中信息的地方。

数据管理生命周期有哪些阶段?

数据生命周期管理的逻辑过程可以分为六个完整的阶段。

1. 数据创建 | 数据采集

数据管理生命周期的第一个阶段是数据收集,有时称为数据创建,以及在有人使用产品时发生的数据收集。根据产品的不同,公司可能会通过电子邮件、网络表单、网站或其他方式等渠道收集数据。在这个阶段,企业从原始来源收集数据。该数据可能会通过软件平台进行验证,但也可能包括手动数据收集。

2. 数据存储与维护

一旦数据以正确的形式和格式存储,系统必须对其进行维护。实际上,这是一个持续的过程,考虑到数据库的添加、机器学习、业务规则等。

为了实现持续的数据完整性,企业需要一种方法来轻松地将数据迁移到云或要存储的新环境。最常见的数据存储方式是使用关系数据库管理系统 (RDBMS),它是大多数数据仓库系统的底层框架。RDBMS 使企业能够以受信任的方式管理和维护数据。

此外,RDBMS 支持几乎所有用于数据操作和查询功能的编程语言。RDBMS 定期通过从数据源检索数据并以预定时间间隔存储和/或删除数据来对其中的数据进行维护。

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3. 数据使用

数据收集是数据生命周期中的关键步骤。数据使用也是该过程中至关重要的一步,数据的实际使用取决于应用程序及其运行所在的业务环境。在此阶段进行数据处理和计算以从数据中提取有用的信息。但是,所有这些信息很少适合直接使用,因为数据可能不适用于手头的任务,或者数据可能是非结构化的。

为了保持数据完整性,企业必须跟踪实际数据使用情况并确保其符合业务规则和其他标准。我们认为我们可以成功使用的数据是好的数据,但前提是数据周围的信息准确可靠。

虽然我们无法在使用数据后对其进行更改,但它可以有利于:

  • 清晰直观的报告。
  • 增值业务流程。
  • 数据分析和数据货币化。
  • 业务协作应用程序。
  • 客户参与应用程序。
  • 网络分析应用。
  • 数据库内功能。

4. 数据共享

在任何数据管理生命周期中,数据共享都是必须的,尤其是在业务应用程序变得越来越相互关联的情况下。

有四种广泛类型的数据需要共享:

  1. 需要在同一业务领域的个人之间共享的数据。
  2. 需要在数据团队之间共享的数据。
  3. 需要在客户之间共享的数据。
  4. 需要使用共享企业资源规划系统 (ERP) 在组之间共享的数据。

随着当今许多软件系统变得越来越相互关联,上述四种数据类型越来越普遍。一个完美的例子是拨号盘,它使用虚拟 PBX来提供比传统商务电话系统功能更多的集成通信系统。(点击这里了解更多)。

除了需要在组织之间共享数据外,企业越来越多地采用跨组织的共享文化,无论是在私营部门还是公共部门。这增加了在不同部门或员工团队之间共享数据的可能性。数据共享的目的是提高生产力并最大限度地减少数据维护。这种共享数据的想法与“云计算”同步发展。

5. 数据管理生命周期中的数据归档

数据归档是数据管理生命周期的基本组成部分,也是最重要的数据生命周期活动之一。事实上,它是数据经常被测试、清理和归档的生命周期活动。

数据归档可确保数据受到保护,信息被保存并可供将来访问。数据归档允许业务用户通过 IT 部门访问来收回他们对数据的访问,而不是尝试从各种服务器本身检索数据。

随着企业在增长过程中面临从数据中提取更多价值的挑战,访问归档数据的需求变得更加紧迫。数据归档是数据管理生命周期中的重要阶段之一,也是许多组织忽视的阶段。这可能导致在数据灾难中丢失有价值的信息,或者只是延长从灾难中恢复的时间。

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6. 数据删除 | 数据重用

数据删除是数据管理生命周期的最后一步,其中删除数据的权利被分配和执行。为实现其目标,必须谨慎设置数据删除委员会的角色。通过数据删除,定义了删除数据的权利,数据管理者必须确保删除数据的权利得到尊重。必须实施删除过程,并制定有效的数据删除策略和概述如何实现数据删除目标的行动计划。

除了数据删除之外,消除重复或冗余数据在此过程中也很关键。如果数据的价值已经被捕获,一些组织有义务删除重复或冗余的数据。公司研究数据优化方法以使他们的业务更具可扩展性和效率,同时保护他们的用户,这一点至关重要。例如,数据重用计划可以通过识别正确的数据以与业务流程的下一次迭代集成来帮助推动更好的业务成果。

为什么数据管理很重要?

正确的信息是成功商业实践的关键,这使得数据管理变得如此重要。如果正确执行数据管理,它可以帮助企业简化流程并改善客户服务。公司还可以获得更多洞察力来分析绩效并更好地了解他们的客户。通过采用数据管理方法,企业可以快速且经济高效地收集信息,并将该信息存储在安全的环境中。除了数据生命周期管理,其他自动化可以为您提供更好的数据访问,例如,使用电子商务订单管理系统或访问者行为分析工具。

数据管理生命周期有什么好处?

数据生命周期管理有许多优点,例如通过允许更广泛地访问和使用数据来降低成本。数据驱动的企业还可以节省时间,因为它使他们能够消除昂贵且耗时的数据管理流程,并鼓励员工和用户之间进行更多的协作数据共享。

1. 遵守数据法规

数据管理生命周期管理对于企业遵守数据法规至关重要。中央监管机构之一是取代 1995 年数据保护指令的欧盟通用数据保护条例 (GDPR)。GDPR 考虑了经济和社会因素,其首要目标是使个人和企业能够在安全可靠的环境中从数字技术中受益。

2. 访问正确的数据

数据管理生命周期管理增强了数据的可用性和可访问性,使员工能够做出更好更快的决策,改善客户体验,并在面对变化时更加敏捷。这在物联网应用程序开发(IoT) 和部署方面尤为重要,因为组织现在正在寻求获得更高级别的数据可见性。

3. 提高运营效率

运营效率和敏捷性在当今的商业世界中至关重要。数据管理生命周期管理有助于提高 IT 基础架构的效率和有效性,并为日常运营带来更精简和高效的方法。

4. 改善客户体验

数据管理生命周期管理使企业能够释放数据的价值,从而更好地为客户服务并促进销售。

5. 数据治理

在数据管理生命周期管理流程中对 IT 人员进行网络治理培训可以帮助业务实体降低数据管理成本,并保证员工的数据以正确的格式收集、监控和维护。

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数据管理的最佳实践

数据管理是企业分配资源以识别确保在整个企业中仅捕获、存储、使用和管理正确数据的方法的过程。这些是数据生命周期管理的一些最佳实践。

共享数据管理

在此模型下,业务和 IT 利益相关者就标准数据模型达成一致。这可确保在整个公司的正确时间捕获正确的数据,这有助于提高绩效并增加收入。

开发用于数据生命周期管理的集中存储库

这将使企业能够开发一个集中的数据管理信息存储库,其中包含所有必需的数据和流程,并允许轻松导入数据。

数据管理

这需要数据管理员在业务中的角色来控制数据并监督正在进行的流程。这将确保以正确的方式收集、管理、分析和使用正确的数据,并确保信息永远不会被滥用。

数据训练

为了让 IT 专业人员变得更加具有数据意识,他们必须接受正确的文化和工作方式。IT 专业人员需要将他们的数据视为一项关键资产,并使其发挥作用。这将有助于提高他们分析数据的能力,并确定他们系统的哪些领域最需要关注。

数据聚合

这使企业能够更全面地了解业务数据,从而做出更明智的决策。

数据标准化

这使 IT 专业人员能够确保他们使用正确的数据类型用于适当的目的。数据标准化有助于提高企业的效率和敏捷性,并帮助他们做出更明智的决策。

强大的数据治理

这确保了所有数据的安全和组织。它还将有助于确保系统和流程到位,以帮助保护这些数据并帮助他们遵守 GDPR 等法规。

是时候开始数据生命周期管理了吗?

数据生命周期管理是当今每个企业的重要方面。越来越多的企业意识到跟上不断变化的数据管理要求是多么重要,这在当今快节奏的技术世界中可能是相当具有挑战性的。事实上,公司在数据管理中面临的主要挑战之一是他们的数据通常是杂乱无章的。通过数据生命周期管理,您可以确保数据碎片和混乱不会使您的业务需求复杂化,而是允许您控制和有效利用数据以获得最大输出。