O que é o gerenciamento do ciclo de vida de dados (DLM)?

Um bom processo de DLM oferece estrutura e organização aos dados de uma empresa, o que, por sua vez, permite atingir objetivos-chave no processo, como segurança e disponibilidade de dados.

Essas metas são essenciais para o sucesso dos negócios e se tornam mais importantes com o tempo. As políticas e os processos de DLM permitem que as empresas se preparem para as consequências devastadoras em caso de violações de dados, perda de dados ou falhas no sistema.

Uma boa estratégia de DLM prioriza a proteção de dados e a recuperação de desastres, especialmente à medida que mais atores mal-intencionados entram no mercado com o rápido crescimento dos dados. Dessa forma, um plano eficaz de recuperação de dados já estará em vigor no caso de um desastre, limitando alguns dos efeitos devastadores para o resultado financeiro e a reputação geral da marca.

O gerenciamento do ciclo de vida da informação (ILM) frequentemente é usado como sinônimo de DLM e, embora também faça parte de uma prática de gerenciamento de dados, é distinto do DLM.

O gerenciamento do ciclo de vida dos dados supervisiona dados no nível de arquivo; ou seja, gerencia arquivos com base em seu tipo, tamanho e idade. O ILM, por outro lado, gerencia as partes individuais dos dados dentro de um arquivo, garantindo a precisão dos dados e atualizações oportunas. Isso inclui informações do usuário, como endereços de e-mail ou saldos de contas.

Um ciclo de vida de dados consiste em uma série de fases ao longo de sua vida útil. Cada fase é regida por um conjunto de políticas que maximizam o valor dos dados durante cada estágio do ciclo de vida. O DLM vai se tornando cada vez mais importante à medida que aumenta o volume de dados incorporados aos fluxos de trabalho de negócios.

Fase 1: criação de dados

Um novo ciclo de vida de dados começa com a coleta de dados, mas as fontes de dados são abundantes. Elas podem variar de aplicações da web e móveis, dispositivos da Internet das coisas (IoT), formulários, pesquisas e muito mais. Embora os dados possam ser gerados de várias maneiras, a coleta de todos os dados disponíveis não é necessária para o sucesso de sua empresa. A incorporação de novos dados deve sempre ser avaliada com base na sua qualidade e relevância para sua empresa.

Fase 2: armazenamento de dados

Os dados também podem diferir na forma como são estruturados, o que tem implicações no tipo de armazenamento de dados que uma empresa utiliza. Dados estruturados tendem a utilizar bancos de dados relacionais, enquanto dados não estruturados geralmente fazem uso de bancos de dados NoSQL ou não relacionais. Uma vez identificado o tipo de armazenamento para o conjunto de dados, a infraestrutura pode ser avaliada quanto a vulnerabilidades de segurança, e os dados podem passar por diferentes tipos de processamento, como criptografia e transformação de dados, para proteger a empresa de agentes mal-intencionados. Esse tipo de manipulação de dados garante que dados confidenciais atendam aos requisitos de privacidade e políticas governamentais, como o GDPR, permitindo que as empresas evitem multas decorrentes desses tipos de regulamentações.

Outro aspecto da proteção de dados é o foco na redundância dos dados. Uma cópia de qualquer dado armazenado pode atuar como backup em situações como exclusão ou corrupção de dados, protegendo contra alterações acidentais e mais deliberadas, como ataques de malware.

Fase 3: compartilhamento e uso de dados

Durante essa fase, os dados tornam-se acessíveis aos usuários corporativos. O DLM permite que as organizações definam quem pode usar os dados e para que fins eles podem ser utilizados. Após os dados estarem disponíveis, eles podem ser aproveitados para uma variedade de análises, desde análises de dados exploratórias básicas e visualizações de dados até técnicas mais avançadas de mineração de dados e aprendizado de máquina. Todos esses métodos desempenham um papel na tomada de decisões de negócios e na comunicação com vários stakeholders.

Além disso, o uso de dados não está necessariamente restrito ao uso interno. Por exemplo, prestadores de serviços externos podem utilizar os dados para finalidades como análises de marketing e publicidade. Os usos internos incluem processos e fluxos de trabalho diários, como dashboards e apresentações.

Fase 4: arquivamento de dados

Após um determinado período, os dados deixam de ser úteis para as operações diárias. No entanto, é importante manter cópias dos dados da organização que não são acessados com frequência, para possíveis necessidades de litígios e investigações. Então, se necessário, os dados arquivados podem ser restaurados para um ambiente de produção ativo.

A estratégia de DLM de uma organização deve definir claramente quando, onde e por quanto tempo os dados devem ser arquivados. Nesta fase, os dados passam por um processo de arquivamento que garante a redundância.

Fase 5: exclusão de dados

Nesta fase final do ciclo de vida, os dados são eliminados dos registros e destruídos de forma segura. As empresas excluem os dados de que não precisam mais para criar mais espaço de armazenamento para dados ativos. Durante esta fase, os dados são removidos dos arquivos quando excedem o período de retenção necessário ou quando não têm mais utilidade significativa para a organização.

O gerenciamento do ciclo de vida dos dados traz vários benefícios importantes, incluindo:

• Melhoria de processos: os dados desempenham um papel crucial na condução das iniciativas estratégicas de uma organização. O DLM ajuda a manter a qualidade dos dados durante todo o seu ciclo de vida, o que, por sua vez, permite a melhoria dos processos e aumenta a eficiência. Uma boa estratégia de DLM garante que os dados disponíveis aos usuários sejam precisos e confiáveis, permitindo que as empresas maximizem o valor deles.

• Controle de custos: um processo de DLM valoriza os dados em cada estágio de seu ciclo de vida. Quando os dados não são mais úteis para ambientes de produção, as organizações podem utilizar uma gama de soluções para reduzir custos, como backup de dados, replicação e arquivamento. Por exemplo, os dados podem ser movidos para armazenamento mais barato, local, na nuvem ou conectado à rede.

• Usabilidade dos dados: com uma estratégia de DLM, as equipes de TI podem desenvolver políticas e procedimentos que garantam que todos os metadados sejam etiquetados de forma consistente, melhorando a acessibilidade quando necessário. Estabelecer políticas de governança aplicáveis garante o valor dos dados pelo tempo que precisarem ser mantidos. A disponibilidade de dados limpos e úteis aumenta a agilidade e a eficiência dos processos da empresa.

• Conformidade e governança: cada setor da indústria possui suas próprias regras e regulamentações para a retenção de dados, e uma estratégia sólida de DLM ajuda as empresas a manterem-se em conformidade. O DLM permite que as organizações gerenciem dados com maior eficiência e segurança, enquanto mantêm conformidade com as leis de privacidade de dados relativas a dados pessoais e registros organizacionais.