Qu’est-ce que la gestion du cycle de vie des données (DLM) ?

Un processus DLM efficace permet de structurer et d’organiser les données de l’entreprise, afin d’atteindre les objectifs clés du processus, tels que la sécurité et la disponibilité des données.

Ces objectifs sont essentiels à la réussite de l’entreprise et gagnent en importance avec le temps. Les politiques et processus de gestion des données personnelles permettent aux entreprises de se préparer aux conséquences dévastatrices d’une violation de données, d’une perte de données ou d’une panne de système.

Une bonne stratégie DLM donne la priorité à la protection des données et à la reprise après sinistre, d’autant plus que de plus en plus d’acteurs malveillants entrent sur le marché avec la croissance rapide des volumes de données. Ainsi, un plan efficace de récupération des données est déjà en place en cas de sinistre, ce qui permet d’atténuer certains des effets dévastateurs sur les résultats et la réputation globale d’une marque.

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 est différente de la DLM.

La gestion du cycle de vie des données supervise les données au niveau des fichiers ; en d’autres termes, elle gère les fichiers en fonction du type, de la taille et de l’âge. L’ILM, quant à elle, gère les données individuelles d’un fichier, ce qui garantit l’exactitude des données et la pertinence des mises à jour. Cela inclut les informations sur les utilisateurs, telles que les adresses e-mail ou les soldes de compte.

Un cycle de vie des données est composé d’une série de phases tout au long de sa durée de vie utile. Chaque phase est régie par un ensemble de règles qui maximisent la valeur des données à chaque étape du cycle de vie. À mesure que le volume de données intégrées dans les workflows de l’entreprise augmente, la DLM devient de plus en plus importante.

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, de dispositifs de l’Internet des objets (IdO), 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’intégration de nouvelles données doit toujours être évaluée 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 utilisé par une entreprise. Les données structurées ont tendance à exploiter les 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 détecter toute faille de sécurité et les données peuvent être soumises à différents types de traitement de données, tels que le chiffrement et la transformation des données, afin de protéger l’entreprise contre les acteurs malveillants. Ce type de data munging garantit également que les données sensibles répondent aux exigences de confidentialité et des politiques gouvernementales, comme le RGPD, ce qui permet aux entreprises d’éviter des amendes coûteuses.

Un autre aspect de la protection des données met l’accent 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, les protégeant ainsi contre les altérations accidentelles ou délibérées, par exemple en cas d’attaques via des logiciels malveillants.

Phase 3 : Partage et utilisation des données

Pendant cette phase, les données sont mises à la disposition des utilisateurs professionnels. La DLM permet aux organisations de définir qui peut utiliser les données et à quelles fins. Une fois les données disponibles, elles peuvent être utilisées pour toute une série d’analyses, de l’analyse exploratoire de données de base à la visualisation des données jusqu’aux techniques les plus avancées en matière de fouille des données et de machine learning. Toutes ces méthodes jouent un rôle dans la prise de décision de l’entreprise et la communication avec les différentes parties prenantes.

De plus, l’utilisation des données n’est pas nécessairement limitée à un usage interne. Par exemple, les prestataires de services externes peuvent utiliser les données à des fins telles que l’analytique marketing et la publicité. Les utilisations internes comprennent les processus métier et les workflows 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. Il est toutefois important de conserver des copies des données de l’organisation qui ne sont pas fréquemment consultées en cas de litige ou d’enquête. Ensuite, si nécessaire, les données archivées peuvent être restaurées dans un environnement de production actif.

La stratégie DLM d’une organisation doit définir clairement quand, où et pendant combien de temps les données doivent être archivées. À ce stade, les données font l’objet d’un processus d’archivage qui assure la redondance.

Phase 5 : Suppression des données

Pour cette dernière étape du cycle de vie, les données sont supprimées des dossiers et détruites en toute sécurité. Les entreprises supprimeront les données dont elles n’ont plus besoin pour créer plus 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 qu’elles ne servent plus à assurer la rentabilité de l’organisation.

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 organisation. La DLM permet de 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, permettant ainsi aux entreprises de maximiser la valeur de leurs données.

• Maîtrise des coûts : un processus DLM valorise les données à chaque étape de leur cycle de vie. Une fois que les données ne sont plus utiles pour les environnements de production, les organisations peuvent tirer parti d’une série de solutions pour réduire les coûts, telles que la sauvegarde, la réplication et l’archivage des données. Par exemple, elles peuvent être déplacées vers un stockage moins coûteux sur site, dans le cloud ou sur un réseau.

• Facilité d’utilisation des données : grâce à une stratégie DLM, les équipes informatiques peuvent élaborer des politiques et des procédures garantissant 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 exploitables accroît l’agilité et l’efficacité des processus de l’entreprise.

• Conformité et gouvernance : chaque secteur a ses propres règles et réglementations en matière de conservation des données, et une stratégie DLM solide aide les entreprises à rester en conformité. Les DLM permettent aux organisations de traiter les données avec une efficacité et une sécurité accrues, tout en respectant les lois sur la confidentialité des données concernant les données personnelles et les dossiers organisationnels.