Un ciclo de vida de datos consta de una serie de fases en su vida útil. Cada fase se rige por un conjunto de políticas que maximiza el valor de los datos durante cada etapa del ciclo de vida. DLM se vuelve cada vez más importante a medida que crece el volumen de datos que se incorporan a los flujos de trabajo comerciales. 

Fase 1: creación de datos

Un nuevo ciclo de vida de datos comienza con la recopilación de datos, pero las fuentes de datos son abundantes. Pueden variar desde aplicaciones web y móviles, dispositivos de Internet de las cosas (IoT), formularios, encuestas y más. Si bien los datos se pueden generar de varias formas, la recopilación de todos los datos disponibles no es necesaria para el éxito de su negocio. La incorporación de nuevos datos debe evaluarse siempre en función de su calidad y relevancia para su negocio. 

Fase 2: almacenamiento de datos

Los datos también pueden diferir en la forma en que están estructurados, lo que tiene implicaciones en el tipo de almacenamiento de datos que utiliza una empresa. Los datos estructurados tienden a aprovechar las bases de datos relacionales, mientras que los datos no estructurados suelen utilizar NoSQL o bases de datos no relacionales. Una vez que se identifica el tipo de almacenamiento para el conjunto de datos, se puede evaluar la infraestructura en busca de vulnerabilidades de seguridad y los datos pueden someterse a diferentes tipos de procesamiento de datos, como el cifrado de datos y la transformación de datos, para proteger el negocio de actores maliciosos. Este tipo de transferencia de datos también garantiza que los datos confidenciales cumplan con los requisitos gubernamentales y de privacidad para las políticas gubernamentales, como GDPR, lo que permite a las empresas evitar multas costosas por este tipo de regulaciones. 

Otro aspecto de la protección de datos es el enfoque en la redundancia de datos. Una copia de los datos almacenados puede actuar como una copia de seguridad en situaciones, como la eliminación de datos o la corrupción de datos, protegiendo contra alteraciones accidentales en los datos y otras más deliberadas, como ataques de malware.  

Fase 3: intercambio y uso de datos

Durante esta fase, los datos están disponibles para los usuarios comerciales. DLM permite a las organizaciones definir quién puede usar los datos y el propósito para el que se pueden usar. Una vez que los datos estén disponibles, se pueden aprovechar para una variedad de análisis, desde análisis de datos exploratorios básicos y visualizaciones de datos hasta técnicas más avanzadas de extracción de datos y machine learning. Todos estos métodos desempeñan un papel en la toma de decisiones del negocio y la comunicación con varios stakeholders. 

Además, el uso de datos no está necesariamente restringido solo al uso interno. Por ejemplo, los proveedores de servicios externos podrían usar los datos para fines como analítica de marketing y publicidad. Los usos internos incluyen flujos de trabajo y procesos empresariales cotidianos, como paneles y presentaciones.

Fase 4: archivo de datos

Después de una cierta cantidad de tiempo, los datos ya no son útiles para las operaciones diarias. Sin embargo, es importante mantener copias de los datos de la organización a los que no se accede con frecuencia para posibles litigios e investigaciones. Luego, si es necesario, los datos archivados se pueden restaurar en un entorno de producción activo. 

La estrategia DLM de una organización debe definir claramente cuándo, dónde y durante cuánto tiempo se deben archivar los datos. En esta etapa, los datos pasan por un proceso de archivo que asegura la redundancia.

Fase 5: eliminación de datos 

En esta etapa final del ciclo de vida, los datos se eliminan de los registros y se destruyen de forma segura. Las empresas eliminarán los datos que ya no necesiten para crear más espacio de almacenamiento para los datos activos. Durante esta fase, los datos se eliminan de los archivos cuando exceden el período de retención requerido o ya no tienen un propósito significativo para la organización.

La gestión del ciclo de vida de los datos tiene varios beneficios importantes que incluyen: 

• Mejora de procesos: los datos juegan un papel crucial en el impulso de las iniciativas estratégicas de una organización. DLM ayuda a mantener la calidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida, lo que a su vez permite mejorar los procesos y aumentar la eficiencia. Una buena estrategia de DLM garantiza que los datos disponibles para los usuarios sean precisos y confiables, lo que permite a las empresas maximizar el valor de sus datos.

• Control de costos: un proceso DLM otorga valor a los datos en cada etapa de su ciclo de vida. Una vez que los datos ya no son útiles para los entornos de producción, las organizaciones pueden aprovechar una variedad de soluciones para reducir los costos, como la copia de seguridad, la réplica y el archivo de datos. Por ejemplo, se puede mover a un almacenamiento menos costoso ubicado en las instalaciones, en la nube o en un almacenamiento conectado a la red.

• Usabilidad de los datos: con una estrategia de DLM, los equipos de TI pueden desarrollar políticas y procedimientos que aseguren que todos los metadatos se etiqueten de manera uniforme para mejorar la accesibilidad cuando sea necesario. El establecimiento de políticas de gestión aplicables garantiza el valor de los datos durante el tiempo que sea necesario conservarlos. La disponibilidad de datos limpios y útiles aumenta la agilidad y eficiencia de los procesos de la empresa.

• Conformidad y gestión: cada sector de la industria tiene sus propias reglas y regulaciones para la retención de datos, y una estrategia sólida de DLM ayuda a las empresas a cumplir. DLM permite que las organizaciones manejen los datos con mayor eficiencia y seguridad, mientras mantienen la conformidad de las leyes de privacidad de datos con respecto a los datos personales y los registros organizacionales.