Cos'è la gestione del ciclo di vita dei dati?
Creazione, storage, condivisione ed eliminazione: la gestione del ciclo di vita dei dati (Data Lifecycle Management, DLM) offre una struttura per la gestione efficace dei dati per tutta la loro durata di vita. Delle soluzioni dedicate automatizzano ogni fase tramite un framework DLM, garantendo la sicurezza, l’accuratezza e la disponibilità dei dati 365 giorni l’anno.
Cosa significa gestione del ciclo di vita dei dati
Dato l’enorme volume di dati creati dalle aziende, un framework efficace è fondamentale per gestire ogni punto dati. Una strategia di DLM introduce le migliori pratiche per ogni fase del ciclo di vita di un dataset: produzione, pulizia, elaborazione, gestione, protezione, governance ed eliminazione.
Completamente personalizzabili in base ai requisiti specifici del ciclo di vita dei dati, i framework DLM sono essenziali in un’epoca in cui i dati provengono da diverse fonti, come punti vendita, social media, ecc. La gestione del ciclo di vita dei dati garantisce che le aziende possano disporre in ogni fase di dati accurati, affidabili e disponibili. Un metodo di DLM consente di prendere decisioni aziendali più consapevoli, individuare opportunità di crescita e proteggere i dati più importanti e la reputazione del marchio da fattori negativi.
Quali sono i tre obiettivi principali della gestione del ciclo di vita dei dati?
Adottare un approccio completo ai dati aiuta a raggiungere tre obiettivi cruciali per qualsiasi azienda di successo:
Offrire sicurezza
Garantire la disponibilità
Assicurati che solo il personale autorizzato acceda ai dati come e quando lo desidera. Inoltre, puoi applicare restrizioni per bloccare azioni non autorizzate che potrebbero mettere a rischio la continuità dell’attività e le norme di protezione dei dati.
Garantire l’integrità
I dati evolvono durante tutto il ciclo di vita, con conseguente rischio per gli stakeholder di lavorare con dataset obsoleti ed eterogenei. Una gestione efficace del ciclo di vita dei dati garantisce che un'azienda utilizzi solo i dataset più recenti e accurati, in modo che tutto il personale disponga sempre dei dati giusti.
Quali sono le 5 fasi della gestione del ciclo di vita dei dati?
Per comprendere bene una strategia di DLM, bisogna analizzare le cinque fasi del percorso dei dati dalla creazione all’eliminazione, ovvero:
1. Elaborazione dei dati
I dati sono ovunque: applicazioni, data entry, social media, sondaggi, IoT e molto altro. In questa fase della gestione del ciclo di vita dei dati, l'azienda decide quali fonti di dati devono essere utilizzate e quali devono essere scartate. I dati provenienti dalle fonti definitive vengono raccolti in formati standardizzati (o metadati) in base al tipo di dati, per poter essere salvati, gestiti e utilizzati in modo corretto.
Per garantire l'integrità di un ciclo di vita di gestione dei dati, tutti i dati vengono completamente verificati e puliti per garantire che vengano utilizzate solo informazioni accurate e aggiornate. A questo punto si verifica una delle fasi cruciali del ciclo di vita dei dati: l’assegnazione di politiche e regole. I dati devono essere messi a disposizione dei dipendenti (dati interni generali) o solo di reparti o partner specifici (dati potenzialmente sensibili)? Considerare la privacy dei dati in questa fase iniziale della gestione del ciclo di vita dei dati è fondamentale anche perché qualsiasi forma di storage e utilizzo dei dati personali deve soddisfare i requisiti normativi esistenti.
2. Storage dei dati
I dati vengono migrati nel Cloud o in un nuovo ambiente di storage. I dati strutturati (ad esempio nomi, date e indirizzi) vengono in genere salvati in database relazionali SQL. Nel frattempo, i dati non strutturati (come post sui social media, video e audio) sono ospitati in database NoSQL o non relazionali.
Ciascun dataset è completamente indicizzato per garantire che sistemi come i CRM e gli ERP siano in grado di "capire" come elaborare i dati e di presentarli correttamente durante il ciclo di vita. Indipendentemente dal tipo di dati, prima dell’utilizzo vengono verificate le vulnerabilità a livello di sicurezza. Vengono inoltre introdotti sistemi che offrono opzioni di backup e ripristino in caso di hacking, violazione o danneggiamento dei dati.
3. Utilizzo dei dati
4. Archiviazione dei dati
I dati raggiungono un punto in cui non vengono più utilizzati quotidianamente durante il ciclo di vita di analisi dei dati. Per una gestione efficace della DLM, è consigliabile salvarli in modo sicuro a lungo termine tramite un "cold archive" e di conservarli nel caso in cui siano necessari per la creazione di report, la conformità, l'audit o altro in una fase successiva. Per una gestione del ciclo di vita dei dati ottimale, vengono inoltre impostati dei parametri per il processo di archiviazione in modo da definire dove e per quanto tempo i dati salvati devono essere conservati prima di essere eliminati.
5. Eliminazione dei dati
Quando i dati giungono alla fine del loro ciclo di vita, occupano spazio di storage che potrebbe essere assegnato a nuovi flussi di dati. I dati archiviati possono essere eliminati definitivamente. Come per la creazione e l’acquisizione dei dati, anche i dati contrassegnati per l’eliminazione devono essere distrutti in modo sicuro, in modo da garantire il rispetto di tutti i requisiti normativi sulla protezione dei dati. Si tratta di una delle fasi più importanti del ciclo di vita della sicurezza dei dati.
OVHcloud e Data Lifecycle Management
OVHcloud offre diverse soluzioni dedicate ai dati, progettate per aiutare le aziende a implementare e gestire la struttura di gestione del ciclo di vita dei dati. Dal servizio Cold Archive allo storage scalabile in grado di ospitare grandi dataset, OVHcloud garantisce l’aggiornamento, l’accessibilità e la sicurezza dei dati.
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