Qu'est-ce que la gestion du cycle de vie des données ?

Vue aérienne du rond-point.

Qu'est-ce que la gestion du cycle de vie des données ?

La gestion du cycle de vie des données (DLM) est une approche de gestion des données tout au long de leur cycle de vie, de la saisie des données à leur destruction. Les données sont séparées en phases en fonction de différents critères, et elles traversent ces phases au fur et à mesure qu'elles accomplissent différentes tâches ou répondent à certaines exigences. Un bon processus DLM fournit une structure et une organisation aux données d'une entreprise, ce qui permet d'atteindre des objectifs clés au sein du processus, tels que la sécurité et la disponibilité des données.  

Ces objectifs sont essentiels au succès de l'entreprise et gagnent en importance avec le temps. Les politiques et processus DLM permettent aux entreprises de se préparer aux conséquences dévastatrices si l'une d'elle subissait des violations de données, une perte de données ou une défaillance du système. Une bonne stratégie DLM donne la priorité à la protection des données et à la reprise après incident, d'autant plus que de plus en plus d'acteurs malveillants entrent sur le marché avec la croissance rapide des données. De cette façon, un plan efficace de récupération des données est déjà en place en cas d'incident, limitant certains des effets dévastateurs sur les résultats et la réputation globale d'une marque.

Gestion du cycle de vie des données vs gestion du cycle de vie des informations

La gestion du cycle de vie de l'information (ILM) est souvent utilisée de manière interchangeable avec la gestion du cycle de vie des données, et bien qu'elle fasse également partie d'une pratique de gestion des données, elle se distingue de la DLM.  

La gestion du cycle de vie des données supervise les données au niveau des fichiers ; c'est-à-dire qu'elle gère les fichiers en fonction de leur type, de leur taille et de leur âge. La gestion du cycle de vie de l'information (ILM), en revanche, gère les éléments de données individuels dans un fichier, garantissant l'exactitude des données et des actualisations en temps opportun. Ces informations incluent les informations relatives à l'utilisateur, telles que les adresses électroniques ou les soldes de compte.  


Phases de la gestion du cycle de vie des données

Un cycle de vie des données se compose d'une série de phases tout au long de leur durée de vie utile. Chaque phase est régie par un ensemble de politiques qui maximise la valeur des données à chaque phase du cycle de vie. La gestion du cycle de vie des données (DLM) devient de plus en plus importante à mesure que le volume de données incorporées dans les flux de travail de l'entreprise augmente. 

Phase 1 : création des données

Un nouveau cycle de vie des données commence par la collecte de données, mais les sources de données sont abondantes. Il peut s'agir d'applications Web et mobiles, d'appareils Internet des objets (IoT), de formulaires, d'enquêtes, etc. Bien que les données puissent être générées de différentes manières, la collecte de toutes les données disponibles n'est pas nécessaire au succès de votre entreprise. L'ajout de nouvelles données doit toujours être évalué en fonction de leur qualité et de leur pertinence pour votre entreprise. 

Phase 2 : Stockage des données

Les données peuvent également différer dans la manière dont elles sont structurées, ce qui a des implications sur le type de stockage de données qu'une entreprise utilise. Les données structurées ont tendance à tirer parti des bases de données relationnelles, tandis que les données non structurées utilisent généralement NoSQL ou des bases de données non relationnelles. Une fois le type de stockage identifié pour le jeu de données, l'infrastructure peut être évaluée pour toute vulnérabilité de sécurité et les données peuvent subir différents types de traitements, tels que le cryptage et la transformation, afin de protéger l'entreprise contre les acteurs malveillants. Ce type de collecte de données garantit également que les données sensibles répondent aux exigences de confidentialité et gouvernementales pour les politiques gouvernementales, comme le RGPD, ce qui permet aux entreprises d'éviter les amendes coûteuses de ces types de réglementations. 

Un autre aspect de la protection des données est l'accent mis sur la redondance des données. Une copie de toutes les données stockées peut servir de sauvegarde dans des situations telles que la suppression ou la corruption de données. Votre entreprise est ainsi protégée contre les altérations accidentelles des données et les plus délibérées, comme les attaques par des logiciels malveillants.  

Phase 3 : Partage et utilisation des données

Au cours de cette phase, les données deviennent disponibles pour les utilisateurs de l'entreprise. La DLM permet aux entreprises de définir qui peut utiliser les données et à quelles fins elles peuvent être utilisées. Une fois les données mises à disposition, elles peuvent être exploitées pour une série d'analyses, allant de l'analyse exploratoire de base des données et des visualisations de données aux techniques plus avancées d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Toutes ces méthodes jouent un rôle dans la prise de décision commerciale et la communication avec les différentes parties prenantes. 

En outre, l'utilisation des données n'est pas nécessairement limitée à un usage interne uniquement. Par exemple, des prestataires de services externes pourraient utiliser les données à des fins telles que l'analyse marketing et la publicité. Les utilisations internes incluent les processus métier et les flux de travail quotidiens, tels que les tableaux de bord et les présentations.

Phase 4 : Archivage des données

Après un certain temps, les données ne sont plus utiles pour les opérations quotidiennes. Cependant, il est important de conserver des copies des données de l'entreprise qui ne sont pas fréquemment consultées pour d'éventuels litiges et besoins d'enquête. Ensuite, si nécessaire, les données archivées peuvent être restaurées dans un environnement de production actif. 

La stratégie DLM d'une entreprise doit clairement définir quand, où et pendant combien de temps les données doivent être archivées. Au cours de cette phase, les données subissent un processus d'archivage qui assure la redondance.

Phase 5 : suppression des données 

Au cours de cette dernière phase du cycle de vie, les données sont purgées des enregistrements et détruites en toute sécurité. Les entreprises supprimeront les données dont elles n'ont plus besoin pour créer davantage d'espace de stockage pour les données actives. Au cours de cette phase, les données sont supprimées des archives lorsqu'elles dépassent la période de conservation requise ou ne servent plus un objectif significatif pour l'entreprise.


Avantages de la gestion du cycle de vie des données

La gestion du cycle de vie des données présente plusieurs avantages importants, notamment : 

• Amélioration des processus : les données jouent un rôle crucial dans la conduite des initiatives stratégiques d'une entreprise. La DLM aide à maintenir la qualité des données tout au long de leur cycle de vie, ce qui permet d'améliorer les processus et d'augmenter l'efficacité. Une bonne stratégie DLM garantit que les données disponibles pour les utilisateurs sont exactes et fiables, ce qui permet aux entreprises de maximiser la valeur de leurs données.

• Maîtrise des coûts : un processus DLM valorise les données à chaque phase de son cycle de vie. Une fois que les données ne sont plus utiles pour les environnements de production, les entreprises peuvent tirer parti de diverses solutions pour réduire les coûts tels que la sauvegarde, la réplication et l'archivage des données. Par exemple, elles peuvent être déplacées vers un stockage moins coûteux situé sur site, dans le cloud ou dans un stockage en réseau.

• Facilité d'utilisation des données : avec une stratégie DLM, les équipes informatiques peuvent développer des politiques et des procédures qui garantissent que toutes les métadonnées sont étiquetées de manière cohérente afin d'améliorer l'accessibilité en cas de besoin. La mise en place de politiques de gouvernance applicables garantit la valeur des données aussi longtemps qu'elles doivent être conservées. La disponibilité de données propres et utiles augmente l'agilité et l'efficacité des processus de l'entreprise.

• Conformité et gouvernance : chaque secteur industriel a ses propres règles et réglementations en matière de conservation des données, et une stratégie DLM solide aide les entreprises à rester conformes. La DLM permet aux entreprises de gérer les données avec une efficacité et une sécurité accrues, tout en maintenant la conformité aux lois sur la confidentialité des données concernant les données personnelles et les enregistrements de l'entreprise.


Gestion du cycle de vie des données et IBM

IBM propose des solutions qui aident les entreprises à gérer les données depuis la réponse aux exigences jusqu'à leur suppression afin d'améliorer l'agilité de l'entreprise tout en réduisant les coûts. IBM Cloud Pak for Data exploite les microservices et ses principales capacités de données et d'IA pour permettre l'intégration intelligente des données dans les systèmes distribués, offrant aux entreprises une vue globale des performances de l'entreprise. Cela facilite la collecte, l'organisation et la compréhension plus rapides des données d'entreprise, et permet aux entreprises de prendre des décisions à grande échelle. Les équipes en charge de la gestion des données peuvent également être sûres que leurs données sont sécurisées grâce aux cadres de sécurité concurrentiels d'IBM, qui garantissent le respect des politiques réglementaires et réduisent les risques de non-conformité.