Was ist Data Lifecycle Management?
Von der Erstellung und Speicherung bis hin zu Freigabe und Löschen: Data Lifecycle Management (z. Dt. Datenlebenszyklusmanagement, kurz DLM) bietet einen Rahmen für die effiziente Verwaltung von Daten während ihrer gesamten Lebensdauer. Dedizierte Produkte automatisieren jede erforderliche Phase eines DLM-Frameworks und helfen Unternehmen, Daten sicher, fehlerfrei und 365 Tage im Jahr verfügbar zu halten.
Sinn und Zweck des Data Lifecycle Management
Angesichts der riesigen von Unternehmen erzeugten Datenmengen ist ein solides Framework für die präzise Verwaltung jedes einzelnen Datenpunkts einfach unerlässlich. Data Lifecycle Management, kurz DLM, sichert die Einhaltung von Best Practices für jede Phase im Lebenszyklus eines Datensatzes, einschließlich Produktion, Bereinigung, Verarbeitung, Verwaltung, Schutz, Governance und Löschung.
DLM-Frameworks können vollständig an die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens hinsichtlich des Datenlebenszyklus angepasst werden und sind in einer Zeit, in der Daten aus verschiedenen Quellen – einschließlich Verkaufsstellen, sozialen Medien und vielen mehr – einströmen, einfach unverzichtbar. Data Lifecycle Management stellt sicher, dass Unternehmen jederzeit und in jeder Phase auf korrekte, zuverlässige und verfügbare Daten zählen können. Diese präzise Steuerung des Datenlebenszyklus hilft, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen, Wachstumschancen zu erkennen und wertvolle Daten – und damit auch Ihre Markenreputation – vor böswilligen Akteuren zu schützen.
Was sind die 3 Hauptziele von Data Lifecycle Management?
Eine umfassende Strategie für das Datenmanagement trägt zum Erreichen dreier Ziele bei, die für jedes zukunftsfähige Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind:
Sicherheit schaffen
Verfügbarkeit garantieren
Stellen Sie sicher, dass nur autorisierte Mitarbeiter bei Bedarf auf Daten zugreifen können. Richten Sie zusätzlich Einschränkungen ein, um alle nicht autorisierten Aktionen zu blockieren, die Betriebskontinuität und Datenschutzrichtlinien beeinträchtigen könnten.
Integrität gewährleisten
Daten entwickeln sich im Laufe ihres Lebenszyklus stetig weiter, was die Gefahr mit sich bringt, dass beteiligte Parteien mit veralteten und uneinheitlichen Datensätzen arbeiten. Ein effektives Data Lifecycle Management sorgt dafür, dass Unternehmen immer nur die aktuellsten und akkuratesten Datensätze verwenden, sodass alle Mitarbeiter stets mit den richtigen Daten arbeiten.
Was sind die 5 Phasen des Data Lifecycle Management?
Damit Ihr Lebenszyklusmanagement seinen Zweck erfüllt, sind in der Regel 5 Hauptphasen zu beachten, die den Weg Ihrer Daten von der Erstellung bis zum Löschen abdecken. Diese lassen sich wie folgt aufteilen:
1. Datenverarbeitung
Daten sind überall. Denken Sie nur an Anwendungen, die allgemeine Dateneingabe, soziale Medien, Umfragen, IoT und vieles mehr. In dieser Phase des Data Lifecycle Management entscheidet das Unternehmen, welche Datenquellen aufgenommen oder beibehalten und welche verworfen werden sollen. Die Daten aus den ausgewählten Quellen werden je nach Datentyp in standardisierten Formaten – gegebenenfalls mit Metadaten – gesammelt und damit für ihre ordnungsgemäße Speicherung, Verwaltung und Nutzung vorbereitet.
Um die Integrität des Datenlebenszyklus in der Verwaltung sicherzustellen, werden alle Daten vollständig geprüft und bereinigt, damit ausschließlich aktuelle Informationen verwendet werden. Diese Phase ist eine der wichtigsten im Sicherheitslebenszyklus der Daten, da in ihr die Richtlinien und Regeln zugewiesen werden. Werden die Daten allen Mitarbeitern zur Verfügung stehen (allgemeine interne Daten) oder werden sie nur bestimmten Abteilungen oder Partnern bereitgestellt (potenziell sensible Daten)? Es ist wichtig, sich bereits in dieser frühen Phase des Data Lifecycle Management mit dem Thema Datenschutz auseinanderzusetzen, denn jede Speicherung und Nutzung personenbezogener Daten muss den geltenden gesetzlichen Bestimmungen entsprechen.
2. Datenspeicherung
Die Daten werden zur Speicherung in die Cloud oder eine neue Umgebung migriert. Strukturierte Daten (wie Namen, Datumsangaben und Adressen) werden meist in SQL-basierten relationalen Datenbanken gespeichert. Unstrukturierte Daten hingegen (z. B. Social-Media-Beiträge, Videos und Audiodateien) werden in NoSQL- oder nichtrelationalen Datenbanken abgelegt.
Alle Datensätze werden vollständig indiziert, um sicherzustellen, dass Lösungen wie CRMs oder ERPs „verstehen“, wie die eingegebenen Daten zu verarbeiten sind und wie sie diese über den gesamten Lebenszyklus das Data Management hinweg korrekt präsentieren. Unabhängig vom Datentyp werden mögliche Schwachstellen bereits vor der Nutzung ermittelt. Außerdem werden Systeme für Datenbackups und Wiederherstellungsoptionen eingerichtet, für den Fall, dass die Daten gehackt, manipuliert oder beschädigt werden.
3. Datennutzung
4. Datenarchivierung
Daten erreichen mit der Zeit einen Punkt, an dem sie nicht mehr in der täglichen Datenanalyse verwendet werden. Zu einer effektiven Data-Lifecycle-Management-Strategie gehört, dass diese Daten langfristig und sicher in einem sogenannten „Cold Archive“ archiviert werden. Dort werden sie für den Fall weiter aufbewahrt, dass sie für Berichte, Compliance oder Audits zu einem späteren Zeitpunkt benötigt werden. Zu einem erfolgreichen Datenmanagement-Lebenszyklus gehören außerdem Parameter für den Archivierungsprozess, mit denen festgelegt wird, wo und wie lange archivierte Daten gespeichert werden sollen, bevor sie vernichtet werden.
5. Datenlöschung
Am Ende ihres Data-Management-Lebenszyklus nehmen Daten schließlich nur noch Speicherplatz ein, der für neue Datenströme genutzt werden könnte. Die archivierten Daten können nun endgültig gelöscht werden. Wie bei Erstellung und Erfassung müssen auch alle zum Löschen gekennzeichneten Daten auf sichere Weise vernichtet werden. Damit wird sichergestellt, dass alle gesetzlichen Datenschutzvorschriften weiterhin eingehalten werden. Das macht diese Phase zu einer der wichtigsten im Sicherheitslebenszyklus der Daten.
OVHcloud und Data Lifecycle Management
Wir bieten verschiedene datenorientierte Lösungen an, die speziell konzipiert wurden, um Sie bei der Umsetzung und Pflege Ihres DLM-Frameworks zu unterstützen. Von Cold-Archive-Diensten bis hin zu einem skalierbarem Storage, der auch große Datensätze aufnehmen kann – OVHcloud hilft Ihnen, damit Ihre Daten stets aktuell, abrufbar und sicher bleiben.
*S3 ist eine eingetragene Marke von Amazon Technologies, Inc. Die Dienste von OVHcloud werden nicht von Amazon Technologies, Inc. gesponsert, genehmigt oder in irgendeiner Weise mit diesen verbunden.