Il ciclo di vita di un dato è costituito da una serie di fasi nel corso della sua vita utile. Ogni fase è governata da un set di policy che massimizzano il valore dei dati durante ogni fase del ciclo di vita. Il DLM diventa sempre più importante con l'aumentare del volume di dati incorporati nei flussi di lavoro aziendali.

Fase 1: Creazione dei dati

Un nuovo ciclo di vita dei dati inizia con la loro raccolta, ma le fonti di dati sono abbondanti. Possono variare da applicazioni web e mobili, dispositivi Internet of Things (IoT), moduli, sondaggi e altro ancora. Sebbene i dati possano essere generati in vari modi, non è necessaria la raccolta di tutti i dati disponibili per il successo della tua attività. L'incorporazione di nuovi dati deve essere sempre valutata in base alla loro qualità e pertinenza per la tua attività. 

Fase 2: Data storage

I dati possono anche differire nel modo in cui sono strutturati, il che ha implicazioni sul tipo di data storage utilizzato da un'azienda. I dati strutturati tendono a utilizzare i database relazionali, mentre quelli non strutturati in genere utilizzano database NoSQL o non relazionali. Una volta identificato il tipo di archiviazione per il set di dati, l'infrastruttura può essere valutata per eventuali vulnerabilità di sicurezza e i dati possono essere sottoposti a diversi tipi di trattamenti, come la crittografia e la trasformazione, per salvaguardare l'azienda da attori malintenzionati. Questo processo di preparazione garantisce inoltre che i dati sensibili soddisfino i requisiti governativi e di privacy per le politiche governative, come il GDPR, consentendo alle aziende di evitare costose multe dovute a questo tipo di normative. 

Un altro aspetto della protezione dei dati è l'attenzione alla ridondanza dei dati. Una copia di tutti i dati memorizzati può avere funzione di backup in situazioni, come l'eliminazione o la corruzione dei dati, proteggendo da alterazioni accidentali dei dati e da altre più deliberate, come gli attacchi di malware.

Fase 3: condivisione e utilizzo dei dati

Durante questa fase, i dati diventano disponibili per gli utenti aziendali. DLM consente alle organizzazioni di definire chi può utilizzare i dati e per quale scopo. Una volta resi disponibili, i dati possono essere sfruttati per una serie di analisi, dall'analisi esplorativa di base dei dati e dalle visualizzazioni dei dati alle tecniche più avanzate di data mining e apprendimento automatico. Tutti questi metodi svolgono un ruolo nel processo decisionale aziendale e nella comunicazione con i vari stakeholder.

Inoltre, l'utilizzo dei dati non è necessariamente limitato al solo uso interno. Ad esempio, i fornitori di servizi esterni potrebbero utilizzare i dati per scopi quali analisi di marketing e pubblicità. Gli usi interni includono i processi aziendali e i workflow quotidiani, come dashboard e presentazioni.

Fase 4: Archiviazione dei dati

Dopo un certo periodo di tempo, i dati non sono più utili per le operazioni quotidiane. Tuttavia, è importante conservare copie dei dati dell'organizzazione a cui non si accede di frequente per potenziali controversie e indagini. Poi, se necessario, i dati archiviati possono essere ripristinati in un ambiente di produzione attivo. 

La strategia DLM di un'organizzazione dovrebbe definire chiaramente quando, dove e per quanto tempo i dati devono essere archiviati. In questa fase, i dati vengono sottoposti a un processo di archiviazione che ne garantisce la ridondanza.

Fase 5: eliminazione dei dati 

In questa fase finale del ciclo di vita, i dati vengono eliminati dai record e distrutti in modo sicuro. Le aziende elimineranno i dati di cui non hanno più bisogno per creare più storage per i dati attivi. Durante questa fase, i dati vengono eliminati dagli archivi quando superano il periodo di retention richiesto o non sono più importanti per l'organizzazione.

La gestione del ciclo di vita dei dati presenta diversi vantaggi importanti, tra cui:

• Miglioramento dei processi: i dati svolgono un ruolo cruciale nel guidare le iniziative strategiche di un'organizzazione. DLM aiuta a mantenere la qualità dei dati durante tutto il loro ciclo di vita, il che a sua volta consente di migliorare i processi e aumentare l'efficienza. Una buona strategia DLM garantisce che i dati disponibili per gli utenti siano accurati e affidabili, consentendo alle aziende di massimizzare il valore dei propri dati.

• Controllo dei costi: un processo DLM attribuisce valore ai dati in ogni fase del loro ciclo di vita. Una volta che i dati non sono più utili per gli ambienti di produzione, le organizzazioni possono utilizzare una gamma di soluzioni per ridurre i costi, come il backup, la replica e l'archiviazione dei dati. Ad esempio, possono essere spostati in uno storage meno costoso situato on-premise, nel cloud o in un network attached storage.

• Usabilità dei dati: con una strategia DLM, i team IT possono sviluppare politiche e procedure che garantiscono che tutti i metadati siano contrassegnati in modo coerente in modo da poter migliorare l'accessibilità quando necessario. Stabilire politiche di governance applicabili garantisce il valore dei dati per tutto il tempo necessario a conservarli. La disponibilità di dati puliti e utili aumenta l'agilità e l'efficienza dei processi aziendali.

• Conformità e governance: ogni settore industriale ha le proprie regole e regolamenti per la conservazione dei dati e una solida strategia DLM aiuta le aziende a rimanere conformi. Il DLM consente alle organizzazioni di gestire i dati con maggiore efficienza e sicurezza, mantenendo al contempo la conformità alle leggi sulla privacy dei dati relative ai dati personali e ai record organizzativi.