什么是數據管理？數據生命周期管理 (DLM) 結合了數據生命周期各個階段的最佳實踐：生產、數據清理、數據管理、數據保護和數據治理。它定義了如何在數據生命周期的每個階段捕獲、準備、傳輸、管理、分析和治理數據。
通過遵循 DLM，企業可以確保正確的數據在正確的時間出現在正確的位置，從而使他們能夠利用數據洞察力并創造新的機會。通過利用數據科學，公司可以獲得數據的整體視圖，從而可以監控客戶旅程各個階段的數據使用情況，并檢測任何數據濫用或泄露。
任何軟件平臺的基本要求都是數據。在當今復雜的環境中，我們可能會從許多來源生成數據，例如網絡運營中心、移動設備、社交媒體網站和其他數據共享環境。所有這些數據都必須以確保客戶安全并遵守內部和外部法規的方式進行管理和使用。
根據美國國家標準與技術研究院 (NIST) 的定義，數據生命周期管理 (DLCM) “是對數據管理和存儲的一組原則、流程和技術的應用。DLCM 的目標包括在組織內保護、增強和重用電子數據。”
任何數據管理生命周期過程中的 3 個關鍵組件
每個組織都有用于創建、管理和刪除數據的特定流程。我們將其稱為數據生命周期管理流程：
數據創建
數據的創建涉及捕獲數據、定義目的、分類數據和刪除冗余數據。
數據管理
數據的管理包括處理、合并、聚合、分類和數據選擇。
數據刪除
在數據生命周期過程的最后階段，數據刪除是從系統中清除數據集中信息的地方。
數據管理生命周期有哪些階段？
數據生命周期管理的邏輯過程可以分為六個完整的階段。
1. 數據創建 | 數據采集
數據管理生命周期的第一個階段是數據收集，有時稱為數據創建，以及在有人使用產品時發生的數據收集。根據產品的不同，公司可能會通過電子郵件、網絡表單、網站或其他方式等渠道收集數據。在這個階段，企業從原始來源收集數據。該數據可能會通過軟件平臺進行驗證，但也可能包括手動數據收集。
2. 數據存儲與維護
一旦數據以正確的形式和格式存儲，系統必須對其進行維護。實際上，這是一個持續的過程，考慮到數據庫的添加、機器學習、業務規則等。
為了實現持續的數據完整性，企業需要一種方法來輕松地將數據遷移到云或要存儲的新環境。最常見的數據存儲方式是使用關系數據庫管理系統 (RDBMS)，它是大多數數據倉庫系統的底層框架。RDBMS 使企業能夠以受信任的方式管理和維護數據。
此外，RDBMS 支持幾乎所有用于數據操作和查詢功能的編程語言。RDBMS 定期通過從數據源檢索數據并以預定時間間隔存儲和/或刪除數據來對其中的數據進行維護。
3. 數據使用
數據收集是數據生命周期中的關鍵步驟。數據使用也是該過程中至關重要的一步，數據的實際使用取決于應用程序及其運行所在的業務環境。在此階段進行數據處理和計算以從數據中提取有用的信息。但是，所有這些信息很少適合直接使用，因為數據可能不適用于手頭的任務，或者數據可能是非結構化的。
為了保持數據完整性，企業必須跟蹤實際數據使用情況并確保其符合業務規則和其他標準。我們認為我們可以成功使用的數據是好的數據，但前提是數據周圍的信息準確可靠。
雖然我們無法在使用數據后對其進行更改，但它可以有利于：
- 清晰直觀的報告。
- 增值業務流程。
- 數據分析和數據貨幣化。
- 業務協作應用程序。
- 客戶參與應用程序。
- 網絡分析應用。
- 數據庫內功能。
4. 數據共享
在任何數據管理生命周期中，數據共享都是必須的，尤其是在業務應用程序變得越來越相互關聯的情況下。
有四種廣泛類型的數據需要共享：
- 需要在同一業務領域的個人之間共享的數據。
- 需要在數據團隊之間共享的數據。
- 需要在客戶之間共享的數據。
- 需要使用共享企業資源規劃系統 (ERP) 在組之間共享的數據。
隨著當今許多軟件系統變得越來越相互關聯，上述四種數據類型越來越普遍。一個完美的例子是撥號盤，它使用虛擬 PBX來提供比傳統商務電話系統功能更多的集成通信系統。（點擊這里了解更多）。
除了需要在組織之間共享數據外，企業越來越多地采用跨組織的共享文化，無論是在私營部門還是公共部門。這增加了在不同部門或員工團隊之間共享數據的可能性。數據共享的目的是提高生產力并最大限度地減少數據維護。這種共享數據的想法與“云計算”同步發展。
5. 數據管理生命周期中的數據歸檔
數據歸檔是數據管理生命周期的基本組成部分，也是最重要的數據生命周期活動之一。事實上，它是數據經常被測試、清理和歸檔的生命周期活動。
數據歸檔可確保數據受到保護，信息被保存并可供將來訪問。數據歸檔允許業務用戶通過 IT 部門訪問來收回他們對數據的訪問，而不是嘗試從各種服務器本身檢索數據。
隨著企業在增長過程中面臨從數據中提取更多價值的挑戰，訪問歸檔數據的需求變得更加緊迫。數據歸檔是數據管理生命周期中的重要階段之一，也是許多組織忽視的階段。這可能導致在數據災難中丟失有價值的信息，或者只是延長從災難中恢復的時間。
6. 數據刪除 | 數據重用
數據刪除是數據管理生命周期的最后一步，其中刪除數據的權利被分配和執行。為實現其目標，必須謹慎設置數據刪除委員會的角色。通過數據刪除，定義了刪除數據的權利，數據管理者必須確保刪除數據的權利得到尊重。必須實施刪除過程，并制定有效的數據刪除策略和概述如何實現數據刪除目標的行動計劃。
除了數據刪除之外，消除重復或冗余數據在此過程中也很關鍵。如果數據的價值已經被捕獲，一些組織有義務刪除重復或冗余的數據。公司研究數據優化方法以使他們的業務更具可擴展性和效率，同時保護他們的用戶，這一點至關重要。例如，數據重用計劃可以通過識別正確的數據以與業務流程的下一次迭代集成來幫助推動更好的業務成果。
為什么數據管理很重要？
正確的信息是成功商業實踐的關鍵，這使得數據管理變得如此重要。如果正確執行數據管理，它可以幫助企業簡化流程并改善客戶服務。公司還可以獲得更多洞察力來分析績效并更好地了解他們的客戶。通過采用數據管理方法，企業可以快速且經濟高效地收集信息，并將該信息存儲在安全的環境中。除了數據生命周期管理，其他自動化可以為您提供更好的數據訪問，例如，使用電子商務訂單管理系統或訪問者行為分析工具。
數據管理生命周期有什么好處？
數據生命周期管理有許多優點，例如通過允許更廣泛地訪問和使用數據來降低成本。數據驅動的企業還可以節省時間，因為它使他們能夠消除昂貴且耗時的數據管理流程，并鼓勵員工和用戶之間進行更多的協作數據共享。
1. 遵守數據法規
數據管理生命周期管理對于企業遵守數據法規至關重要。中央監管機構之一是取代 1995 年數據保護指令的歐盟通用數據保護條例 (GDPR)。GDPR 考慮了經濟和社會因素，其首要目標是使個人和企業能夠在安全可靠的環境中從數字技術中受益。
2. 訪問正確的數據
數據管理生命周期管理增強了數據的可用性和可訪問性，使員工能夠做出更好更快的決策，改善客戶體驗，并在面對變化時更加敏捷。這在物聯網應用程序開發(IoT) 和部署方面尤為重要，因為組織現在正在尋求獲得更高級別的數據可見性。
3. 提高運營效率
運營效率和敏捷性在當今的商業世界中至關重要。數據管理生命周期管理有助于提高 IT 基礎架構的效率和有效性，并為日常運營帶來更精簡和高效的方法。
4. 改善客戶體驗
數據管理生命周期管理使企業能夠釋放數據的價值，從而更好地為客戶服務并促進銷售。
5. 數據治理
在數據管理生命周期管理流程中對 IT 人員進行網絡治理培訓可以幫助業務實體降低數據管理成本，并保證員工的數據以正確的格式收集、監控和維護。
數據管理的最佳實踐
數據管理是企業分配資源以識別確保在整個企業中僅捕獲、存儲、使用和管理正確數據的方法的過程。這些是數據生命周期管理的一些最佳實踐。
共享數據管理
在此模型下，業務和 IT 利益相關者就標準數據模型達成一致。這可確保在整個公司的正確時間捕獲正確的數據，這有助于提高績效并增加收入。
開發用于數據生命周期管理的集中存儲庫
這將使企業能夠開發一個集中的數據管理信息存儲庫，其中包含所有必需的數據和流程，并允許輕松導入數據。
數據管理
這需要數據管理員在業務中的角色來控制數據并監督正在進行的流程。這將確保以正確的方式收集、管理、分析和使用正確的數據，并確保信息永遠不會被濫用。
數據訓練
為了讓 IT 專業人員變得更加具有數據意識，他們必須接受正確的文化和工作方式。IT 專業人員需要將他們的數據視為一項關鍵資產，并使其發揮作用。這將有助于提高他們分析數據的能力，并確定他們系統的哪些領域最需要關注。
數據聚合
這使企業能夠更全面地了解業務數據，從而做出更明智的決策。
數據標準化
這使 IT 專業人員能夠確保他們使用正確的數據類型用于適當的目的。數據標準化有助于提高企業的效率和敏捷性，并幫助他們做出更明智的決策。
強大的數據治理
這確保了所有數據的安全和組織。它還將有助于確保系統和流程到位，以幫助保護這些數據并幫助他們遵守 GDPR 等法規。
是時候開始數據生命周期管理了嗎？
數據生命周期管理是當今每個企業的重要方面。越來越多的企業意識到跟上不斷變化的數據管理要求是多么重要，這在當今快節奏的技術世界中可能是相當具有挑戰性的。事實上，公司在數據管理中面臨的主要挑戰之一是他們的數據通常是雜亂無章的。通過數據生命周期管理，您可以確保數據碎片和混亂不會使您的業務需求復雜化，而是允許您控制和有效利用數據以獲得最大輸出。
