Apa itu manajemen siklus hidup data (DLM)?

Proses DLM yang baik memberikan struktur dan organisasi pada data bisnis, yang pada gilirannya memungkinkan tujuan utama dalam proses tersebut, seperti keamanan data dan ketersediaan data.

Tujuan ini sangat penting untuk kesuksesan bisnis dan menjadi semakin penting seiring waktu. Kebijakan dan proses DLM memungkinkan bisnis untuk mempersiapkan diri menghadapi konsekuensi fatal jika organisasi mengalami pelanggaran data, kehilangan data, atau kegagalan sistem.

Strategi DLM yang baik memprioritaskan perlindungan data dan pemulihan bencana, terutama karena semakin banyak pelaku jahat yang masuk ke pasar dengan pertumbuhan data yang cepat. Dengan cara ini, rencana pemulihan data yang efektif sudah tersedia jika terjadi bencana, sehingga dapat mengurangi beberapa dampak buruk terhadap keuntungan dan reputasi merek secara keseluruhan.

Istilah manajemen siklus hidup informasi (ILM) sering dianggap sama dengan manajemen siklus hidup data, dan meskipun juga merupakan bagian dari praktik manajemen data, ILM sebenarnya berbeda dari DLM.

Manajemen siklus hidup data mengawasi data tingkat file; yaitu, mengelola file berdasarkan jenis, ukuran, dan usia. Sedangkan ILM mengelola setiap bagian data dalam sebuah file, memastikan keakuratan data dan penyegaran yang tepat waktu. Termasuk informasi pengguna seperti alamat email atau saldo akun.

Siklus hidup data terdiri dari serangkaian fase selama masa manfaatnya. Setiap fase diatur oleh serangkaian kebijakan yang memaksimalkan nilai data selama setiap tahap siklus hidup. DLM menjadi semakin penting karena volume data yang dimasukkan ke dalam alur kerja bisnis tumbuh.

Tahap 1: Pembuatan data

Siklus hidup data baru dimulai dengan pengumpulan data, tetapi sumber datanya berlimpah. Mereka dapat bervariasi dari aplikasi web dan mobile, perangkat internet of things (IoT), formulir, survei, dan banyak lagi. Meskipun data dapat dihasilkan dengan berbagai cara, pengumpulan semua data yang tersedia tidak diperlukan untuk kesuksesan bisnis Anda. Penggabungan data baru harus selalu dievaluasi berdasarkan kualitas dan relevansinya dengan bisnis Anda.

Tahap 2: Penyimpanan data

Data dapat berbeda berdasarkan strukturnya, yang berimplikasi pada jenis penyimpanan data yang digunakan perusahaan. Data terstruktur cenderung memanfaatkan basis data relasional, sedangkan data tidak terstruktur biasanya menggunakan basis data NoSQL atau relasional. Setelah jenis penyimpanan untuk suatu kumpulan data diidentifikasi, infrastrukturnya dapat dievaluasi untuk mengetahui kerentanan keamanan dan data dapat menjalani berbagai jenis pemrosesan data, seperti enkripsi data dan transformasi data, untuk melindungi bisnis dari pihak-pihak yang berniat jahat. Jenis pengolahan data ini juga memastikan data sensitif memenuhi persyaratan privasi dan peraturan sesuai kebijakan pemerintah, seperti GDPR, yang memungkinkan bisnis untuk menghindari denda yang mahal dari jenis peraturan ini.

Aspek lain dari perlindungan data adalah fokus pada redundansi data. Salinan data yang disimpan dapat berfungsi sebagai cadangan dalam situasi seperti hapusan atau kerusakan data, melindungi dari perubahan data yang tidak sengaja dan yang sengaja, seperti serangan malware.

Tahap 3: Berbagi data dan penggunaan data

Selama fase ini, data tersedia untuk pengguna bisnis. DLM memungkinkan organisasi untuk menentukan siapa yang dapat menggunakan data dan tujuan penggunaannya. Setelah tersedia, data tersebut dapat dimanfaatkan untuk berbagai analisis—mulai dari analisis eksplorasi dasar dan visualisasi data hingga teknik penggalian data dan machine learning yang lebih canggih. Semua metode ini berperan dalam pengambilan keputusan bisnis dan komunikasi kepada berbagai pemangku kepentingan.

Selain itu, penggunaan data tidak selalu terbatas pada penggunaan internal saja. Misalnya, penyedia layanan eksternal dapat menggunakan data untuk tujuan seperti analitik pemasaran dan periklanan. Penggunaan internal mencakup proses bisnis sehari-hari dan alur kerja, seperti dasbor dan presentasi.

Tahap 4: Pengarsipan data

Setelah beberapa waktu, data tidak lagi berguna untuk operasi sehari-hari. Namun, penting untuk menyimpan salinan data organisasi yang tidak sering diakses untuk kebutuhan litigasi dan investigasi. Kemudian, jika diperlukan, data yang diarsipkan dapat dikembalikan ke lingkungan produksi aktif.

Strategi DLM organisasi harus secara jelas menentukan kapan, di mana, dan untuk berapa lama data harus diarsipkan. Pada tahap ini, data menjalani proses pengarsipan dan pasti terjadi redundansi.

Tahap 5: Penghapusan Data

Pada tahap akhir siklus hidup ini, data dihapus dari catatan dan dimusnahkan dengan aman. Bisnis akan menghapus data yang tidak lagi mereka butuhkan untuk menyediakan lebih banyak ruang penyimpanan untuk data aktif. Selama fase ini, data dihapus dari arsip jika sudah melebihi periode penyimpanan yang disyaratkan atau tidak lagi memiliki tujuan yang berarti bagi organisasi.

Manajemen siklus hidup data memiliki beberapa manfaat penting yang termasuk:

• Peningkatan proses: Data memainkan peran penting dalam mendorong inisiatif strategis suatu organisasi. DLM membantu menjaga kualitas data sepanjang siklus hidupnya, yang nantinya memungkinkan peningkatan proses dan meningkatkan efisiensi. Strategi DLM yang baik memastikan bahwa data yang tersedia bagi pengguna akurat dan dapat diandalkan, sehingga memungkinkan bisnis memaksimalkan nilai data mereka.

• Mengontrol biaya: Proses DLM memberi nilai pada data di setiap tahap siklus hidupnya. Setelah data tidak lagi berguna untuk lingkungan produksi, organisasi dapat memanfaatkan berbagai solusi untuk mengurangi biaya seperti pencadangan, replikasi, dan pengarsipan data. Misalnya, data dapat dipindahkan ke penyimpanan lebih murah yang berada di lokasi, di cloud, atau di penyimpanan yang terpasang di jaringan.

- Kegunaan data: Dengan strategi DLM, tim TI dapat mengembangkan kebijakan dan prosedur yang memastikan semua metadata ditandai secara konsisten sehingga dapat meningkatkan aksesibilitas saat dibutuhkan. Menetapkan kebijakan tata kelola yang dapat ditegakkan memastikan nilai data selama perlu dipertahankan. Ketersediaan data yang bersih dan berguna meningkatkan ketangkasan dan efisiensi proses perusahaan.

- Kepatuhan dan tata kelola: Setiap sektor industri memiliki aturan dan regulasi sendiri untuk penyimpanan data, dan strategi DLM yang baik membantu bisnis untuk tetap patuh. DLM memungkinkan organisasi menangani data dengan efisiensi dan keamanan yang lebih baik, sekaligus menjaga kepatuhan terhadap undang-undang privasi data terkait data pribadi dan catatan organisasi.