تُعدّ إدارة دورة حياة البيانات (DLM) نهجًا لإدارة البيانات طوال دورة حياتها، بدءًا من إدخال البيانات وحتى تدمير البيانات. يتم تقسيم البيانات إلى مراحل بناءً على معايير مختلفة، وتنتقل البيانات عبر هذه المراحل أثناء إكمالها لمهام مختلفة أو استيفائها لمتطلبات معينة.
توفر عملية إدارة دورة حياة البيانات المناسبة هيكلاً وتنظيمًا لبيانات الشركة التي تتيح بدورها تحقيق الأهداف الرئيسية في العملية، مثل أمن البيانات وتوافر البيانات.
هذه الأهداف ضرورية لنجاح الأعمال وزيادة أهميتها مع مرور الوقت. تسمح سياسات وعمليات إدارة دورة حياة البيانات (DLM) للشركات بالاستعداد الجيد للعواقب المدمرة في حال تعرض المؤسسة لانتهاكات بيانات أو فقدان بيانات أو فشل النظام.
تعطي إستراتيجية DLM الجيدة الأولوية لحماية البيانات والتعافي من الكوارث، خاصة مع دخول المزيد من الجهات الفاعلة الضارة إلى السوق والنمو السريع للبيانات. وبهذه الطريقة، توجد بالفعل خطة فعالة لاستعادة البيانات في حال وقوع كارثة، ما يحد من بعض الآثار المدمرة في النتيجة النهائية للعلامة التجارية وسمعتها العامة.
غالبًا ما تُستخدم إدارة دورة حياة المعلومات (ILM) بالتبادل مع إدارة دورة حياة البيانات، وعلى الرغم من أنها أيضًا جزء من ممارسة إدارة البيانات، إلا أنها تختلف عن إدارة دورة حياة البيانات.
تشرف إدارة دورة حياة البيانات على البيانات على مستوى الملف؛ أي أنها تدير الملفات بناءً على النوع والحجم والعمر. بينما تدير إدارة دورة حياة المعلومات (ILM) الأجزاء الفردية من البيانات داخل الملف، مما يضمن دقة البيانات والتحديثات في الوقت المناسب. يشمل ذلك معلومات المستخدمين، مثل عناوين البريد الإلكتروني أو أرصدة الحسابات.
تتكون دورة حياة البيانات من سلسلة من المراحل على مدار عمرها الإنتاجي. حيث تخضع كل مرحلة لمجموعة من السياسات التي تزيد من قيمة البيانات خلال كل مرحلة من مراحل دورة الحياة. تزداد أهمية دورة حياة البيانات (DLM) مع نمو حجم البيانات التي يجري دمجها في سير وتدفق الأعمال.
المرحلة 1: إنشاء البيانات
تبدأ دورة حياة البيانات الجديدة بجمع البيانات، ولكن مصادر البيانات وفيرة ومتنوعة. يمكن أن تتنوع ما بين تطبيقات الويب والهاتف المحمول، وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، والنماذج، والاستبيانات، وغيرها. في حين أنه يمكن إنشاء البيانات بعدة طرق، إلا أن جمع كل البيانات المتاحة ليس ضرورياً لنجاح أعمالك. دائمًا يجب تقييم دمج البيانات الجديدة بناءً على جودتها وعلاقتها بنشاطك التجاري.
المرحلة الثانية: تخزين البيانات
كما أن البيانات تختلف في طريقة تنظيمها، وهذا أمر له تداعياته على نوع تخزين البيانات الذي تستخدمه كل شركة. فالبيانات المنظمة تميل إلى الاستفادة من قواعد البيانات العلائقية بينما البيانات غير المنظمة تستخدم قواعد بيانات NoSQL عادةً أو قواعد البيانات غير العلائقية. وبمجرد تحديد نوع التخزين لمجموعة البيانات، يمكن تقييم البنية التحتية للتأكد من عدم وجود أي ثغرات أمنية، ويمكن إخضاع البيانات لأنواع مختلفة من معالجة البيانات، مثل تشفير البيانات وتحويل البيانات، لحماية الأعمال من الجهات الفاعلة الضارة. هذا النوع من التجميع والتصفية بالبيانات يتأكد أن البيانات الحساسة تلبي متطلبات الخصوصية والمتطلبات الحكومية للسياسات الحكومية، مثل الناتج المحلي الإجمالي، مما يسمح للشركات بتجنب أي مخاطر نقص الأموال بسبب هذه الأنواع من اللوائح التنظيمية.
جانب آخر من حماية البيانات هو التركيز على تكرار البيانات. نسخة من أي بيانات مخزنة يمكن أن تعمل كنسخة احتياطية في حالات مثل حذف البيانات أو تلف البيانات، مما يحمي من التغييرات العرضية في البيانات أو التغييرات المتميزة التي تم قدمها بشكل متعمد، مثل هجمات البرمجيات الخبيثة.
المرحلة الثالثة: مشاركة البيانات واستخدامها
خلال هذه المرحلة، تصبح البيانات متاحة لمستخدمي الأعمال. تعمل دورة حياة البيانات (DLM) على تمكين المؤسسات من تحديد مَن الذي يمكنه استخدام البيانات وما هو الغرض الذي يمكن استخدام البيانات له. وبمجرد إتاحة البيانات، يمكن الاستفادة منها في مجموعة من التحليلات؛ بدءًا من تحليل البيانات الاستكشافية الأساسية والعروض المصورة للبيانات إلى أساليب استخراج البيانات والتعلّم الآلي الأكثر تقدمًا. حيث تؤدي كل هذه الأساليب دورًا في اتخاذ القرار التجاري والتواصل مع مختلف الأطراف المعنية.
بالإضافة إلى ذلك، لا يقتصر استخدام البيانات بالضرورة على الاستخدام الداخلي فقط. على سبيل المثال، يمكن لمقدمي الخدمات الخارجيين استخدام البيانات لأغراض مثل تحليلات التسويق والإعلانات. تشمل الاستخدامات الداخلية عمليات الأعمال اليومية وسير العمل، مثل لوحات المعلومات والعروض التقديمية.
المرحلة 4: أرشفة البيانات
بعد فترة زمنية معينة، تُصبح البيانات غير مفيدة في العمليات اليومية. ومع ذلك، من المهم الاحتفاظ بنسخ من بيانات المؤسسة التي لا يتم الوصول إليها بشكل متكرر لاحتياجات التقاضي والتحقيق المحتملة. وبعد ذلك، إذا لزم الأمر، فيمكن استعادة البيانات المؤرشفة إلى بيئة إنتاج نشطة.
يجب أن تحدد استراتيجية إدارة دورة حياة البيانات (DLM) الخاصة بالمؤسسة بوضوح متى وأين يجب أرشفة البيانات والمدة التي سيستمر الاحتفاظ بها خلالها. في هذه المرحلة، تخضع البيانات لعملية أرشفة تضمن التكرار.
المرحلة 5: حذف البيانات
في هذه المرحلة الأخيرة من دورة الحياة، يتم مسح البيانات من السجلات وإتلافها بشكل آمن. ستحذف الشركات البيانات التي لم تعد بحاجة إليها لتوفير مساحة تخزين أكبر للبيانات النشطة. خلال هذه المرحلة، تتم إزالة البيانات من الأرشيفات عندما تتجاوز فترة الاحتفاظ المطلوبة أو إذا لم تعد تخدم غرضًا مهمًا بالنسبة إلى المؤسسة.
تتمتع إدارة دورة حياة البيانات بالعديد من الفوائد المهمة والتي تتضمن:
• تحسين العملية: تؤدي البيانات دورًا حاسمًا في قيادة المبادرات الاستراتيجية للمؤسسة. حيث تساعد دورة حياة البيانات (DLM) في الحفاظ على جودة البيانات طوال دورة حياتها، مما يتيح تحسين العملية وزيادة الكفاءة في المقابل. تضمن استراتيجية دورة حياة البيانات (DLM) الجيدة أن تكون البيانات المتاحة للمستخدمين بيانات دقيقة وموثوقة، مما يمكِّن الشركات من لحصول على أقصى قيمة ممكنة من بياناتها.
• التحكم في التكاليف: تضع عملية إدارة دورة حياة البيانات (DLM) قيمة على البيانات في كل مرحلة من مراحل دورة حياتها. بمجرد أن تصبح البيانات غير مفيدة لبيئات الإنتاج، يمكن للمؤسسات الاستفادة من مجموعة من الحلول لتقليل التكاليف مثل النسخ الاحتياطي للبيانات والنسخ المتماثل والأرشفة. على سبيل المثال، يمكن نقلها إلى وحدة تخزين أقل تكلفة موجودة في أماكن العمل أو في السحابة أو في وحدة تخزين متصلة بالشبكة.
• قابلية استخدام البيانات: باستخدام إستراتيجية إدارة دورة حياة البيانات (DLM)، يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات تطوير سياسات وإجراءات تضمن وضع علامات على جميع البيانات الوصفية باستمرار حتى تتمكن من تحسين إمكانية الوصول عند الحاجة. يضمن وضع سياسات حوكمة قابلة للتنفيذ قيمة البيانات طالما كانت بحاجة إلى الاحتفاظ بها. يزيد توافر البيانات النظيفة والمفيدة من سرعة وكفاءة عمليات الشركة.
• الامتثال والحوكمة: لكل قطاع صناعي قواعده ولوائحه الخاصة للاحتفاظ بالبيانات، وتساعد استراتيجية إدارة دورة حياة البيانات (DLM) السليمة الشركات على البقاء متوافقة. تتيح إدارة دورة حياة البيانات (DLM) للمؤسسات التعامل مع البيانات بكفاءة وأمان متزايدين، مع الحفاظ على الامتثال لقوانين خصوصية البيانات المتعلقة بالبيانات الشخصية والسجلات التنظيمية.
تعرَّف على كيفية مساهمة نهج مستودع بحيرة البيانات المفتوحة في تقديم بيانات موثوق بها وتنفيذ مشاريع التحليلات والذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.
تم اختيار IBM كشركة رائدة للعام التاسع عشر على التوالي في تقرير Magic Quadrant من Gartner لعام 2024 لأدوات تكامل البيانات.
استكشف دليل قائد البيانات لإنشاء مؤسسة قائمة على البيانات وتعزيز ميزة الأعمال.
تعرَّف على أهمية الذكاء الاصطناعي المدعوم بالبيانات ودمج البيانات في تحضير البيانات المنظمة وغير المنظمة وتسريع نتائج الذكاء الاصطناعي.
تمكَّن من تبسيط الوصول إلى البيانات وأتمتة إدارة البيانات. اكتشف قوة دمج استراتيجية مستودع بحيرة البيانات في بنية بياناتك، بما في ذلك تحسين التكاليف لأعباء العمل وتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي والتحليلات لديك، باستخدام جميع بياناتك وفي أي مكان.
اكتشف كيف يتم دمج IBM Research بانتظام في الميزات الجديدة لبرنامج IBM Cloud Pak for Data.
احصل على رؤى فريدة حول تطور مشهد الحلول في مجال التحليلات وذكاء الأعمال (ABI)، مع تسليط الضوء على النتائج الرئيسية، والافتراضات، والتوصيات لقادة البيانات والتحليلات.