Guide ultime du cycle de vie des données

À l'ère actuelle, les données sont une ressource indispensable à la croissance des entreprises. Cependant, il y a plusieurs éléments et facteurs impliqués dans la maximisation des données. Tous ces éléments aboutissent au concept appelé cycle de vie des données.

De la collecte à l'utilisation, les données nécessitent qualité, diligence, réitération, sécurité, etc. De plus, le suivi devient de plus en plus compliqué à mesure que les entreprises ont davantage accès aux données (critiques). De plus, à mesure que le volume de données augmente, des problèmes d'utilisation, de stockage, de traitement, etc. surviennent.

Les mégadonnées entrent alors en scène, exagérant les problèmes et les complexités.

Comprendre les fondamentaux du cycle de vie des données devient essentiel pour démystifier les complexités de la gestion des données. D'où la nécessité de ce guide ultime sur le cycle de vie des données.

Qu'est-ce que le cycle de vie des données ?

Le cycle de vie des données fait référence à la durée totale qu'un jeu de données particulier passe dans votre système. Comme son nom l'indique, le cycle de vie d'une donnée est l'ensemble des phases qu'elle traverse, de la collecte à l'élimination ultérieure. Le cycle de vie des données ne s'arrête pas à la fin ; c'est une boucle. L'ensemble du processus continue de se répéter du début à la fin dans un cycle sans fin.

Cependant, tous les ensembles et types de données n'ont pas le même cycle de vie. Certains sont barattés et d'autres restent entreposés. Un facteur d'influence majeur pour cela est la pertinence. Les données perçues comme non pertinentes sont supprimées de la base de données.

Dans le même ordre d'idées, des données précieuses peuvent être améliorées, soigneusement organisées en classes ou préparées pour la distribution. Ces activités liées aux données aboutissent à ce que l'on appelle la gestion du cycle de vie des données.

La complexité de la gestion du cycle de vie de vos données dépend de la taille de votre entreprise. Au fur et à mesure que votre architecture de données devient plus étendue, vous aurez peut-être besoin de professionnels internes pour gérer les systèmes. Dans l'une des sections suivantes de cet article, nous examinerons en détail la gestion du cycle de vie des données.

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Les étapes du cycle de vie des données

Différentes institutions ont différentes étapes du cycle de vie de leurs données. Même au sein d'une entreprise, différents cycles de vie des données peuvent être utilisés dans différents départements. Essentiellement, le cycle de vie des données d'une entreprise dépend de ses besoins et de ses particularités. Ainsi, avant d'exécuter un cycle de vie des données, votre organisation doit identifier ses besoins. Le cycle de vie des données utilisé doit avoir un impact direct sur votre entreprise.

Fondamentalement, le cycle de vie des données d'une entreprise reposera sur les étapes suivantes.

Génération

L'étape de génération marque le début de tout cycle de vie des données. Les organisations ne peuvent pas utiliser ce qu'elles n'ont pas.

La génération de données est tellement intrinsèque aux entreprises du 21 ^e siècle que le processus est presque autonome – comme dans la nature. Cela peut arriver même si vous n'en êtes pas conscient. La génération et l'accumulation de données ont commencé une fois que votre entreprise a des comptes de médias sociaux, un site Web ou une page de destination.

De plus, la génération autonome de données se produit avec vos partenaires, clients, investisseurs, etc. Vous obtenez des données à chaque vente, communication, embauche, interaction, etc. Lorsque vous portez une attention consciente à ces détails, vous remarquerez la mine de données dormantes.

Collection

Presque toutes les infrastructures numériques génèrent aujourd'hui des données. Cependant, il vous incombe de collecter autant que possible. Cependant, vous ne pouvez pas tout collecter. Vous devez mettre en place un système pour identifier les données vitales à collecter. Vous devez commencer à générer des données inutiles à partir de cette étape.

Il existe plusieurs processus de collecte de données. Ceux-ci sont:

• Formulaires : avec des outils tels que les formulaires Google, Typeform, etc., vous pouvez configurer des pages de collecte de données sur votre site Web, vos réseaux sociaux, etc.
• Enquêtes : les enquêtes sont un moyen plus spécifique de générer des informations et des données auprès des utilisateurs. Ils sont efficaces pour obtenir des informations personnalisées de plusieurs personnes à la fois.
• Entretiens : les entretiens suffiront lorsque vous aurez besoin d'informations plus approfondies de la part de vos utilisateurs ou clients. Cependant, cela est inefficace si vous avez affaire à un grand marché.
• Observation directe : Il s'agit du système de collecte de données le plus courant. Vous n'avez pas non plus besoin de le surveiller manuellement toutes les heures. Au lieu de cela, vous pouvez observer comment les utilisateurs interagissent avec votre site Web ou votre application avec des outils automatisés. Avoir un aperçu détaillé de la façon dont les utilisateurs utilisent votre plateforme, des problèmes auxquels ils sont confrontés, etc., vous aide à améliorer les livrables.

Il existe d'autres processus de collecte de données que les organisations peuvent utiliser. Identifiez ce qui fonctionne pour votre entreprise et doublez-le.

Traitement

Les données deviennent inutiles si elles ne sont pas traitées. L'étape de traitement des données se présente sous différentes formes.

• Wrangling : le data wrangling implique le nettoyage et la transformation de données brutes dans des formats plus utilisables.
• Compression : la compression des données implique la conversion d'ensembles de données dans des formats de stockage plus efficaces.
• Cryptage : Le cryptage des données traduit les données brutes en caractères codés pour les protéger.

Stockage

Lors de la collecte et du traitement des données, celles-ci doivent être stockées. Les données sont stockées dans des bases de données, des serveurs sur site ou des infrastructures cloud. Les données peuvent également être stockées sur des périphériques de stockage mineurs tels que des disques durs, des cassettes, etc.

La mise en place d'une installation de stockage de données est une opération complexe. Par conséquent, assurez-vous qu'il est effectué par un professionnel. Si vous êtes une grande organisation, envisagez d'utiliser une architecture de données cloud.

Gestion

Les opérations de gestion de base de données incluent le tri, le stockage et la récupération des données en cas de besoin. Le processus de gestion des données est un processus massif, qui s'exécute presque perpétuellement. Chaque activité qui maintient les données en cours d'exécution du début à la fin est une opération de gestion.

Analyse

Dans leur format brut, les données peuvent être incompréhensibles. L'analyse permet de donner du sens. Le but des données est d'informer. Sans une analyse appropriée, les données ne peuvent fournir aucun aperçu précieux. Les analystes de données et les scientifiques utilisent différents outils et stratégies pour tirer le meilleur parti des données.

Certains outils d'analyse de données incluent la modélisation statistique, l'intelligence artificielle, les algorithmes, l'apprentissage automatique, l'exploration de données, etc.

Visualisation

La visualisation des données implique la création de représentations graphiques de l'information. Cette étape du cycle de vie des données exploite plusieurs outils de visualisation, qui fonctionnent différemment. La visualisation aide la direction d'une entreprise, les décideurs, les spécialistes du marketing, etc., à mieux comprendre les clients.

La visualisation, cependant, ne se limite pas aux données destinées aux clients. Tout ensemble de données peut être visualisé. L'étape est principalement d'aider à la compréhension et à la compréhension.

Interprétation

La phase d'interprétation consiste à formuler des hypothèses et à tirer des conclusions à partir de données analysées et visualisées. La qualité de l'interprétation des données dépend de la qualité de l'exécution des étapes précédentes. Une gestion et une analyse appropriées des données conduisent à une interprétation précise, informant ainsi une excellente prise de décision.

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Qu'est-ce que la gestion du cycle de vie des données ?

La réponse à ce qu'est la gestion des données réside dans le cadre. C'est un modèle qui gère les données tout au long de leur cycle de vie. Avec le modèle de gestion du cycle de vie des données, les données sont optimisées de la collecte à la suppression. Essentiellement, l'infrastructure de gestion commence par la création de données et se termine par la destruction ou la réutilisation des données.

L'objectif de la gestion du cycle de vie des données est l'optimisation.

Quels sont les principaux objectifs de la gestion du cycle de vie des données ?

La gestion du cycle de vie des données est vitale pour les entreprises, et elle a les objectifs principaux suivants :

Sécurité

Le vol de données est répandu dans le monde actuel. Si une entreprise devient négligente quant à la protection de ses données, les violations et les piratages sont imminents. Cependant, lorsque le modèle de gestion du cycle de vie des données est exécuté de manière optimale, les menaces et les attaques malveillantes sont parées.

Disponibilité

La gestion du cycle de vie des données consiste à empêcher l'accès non autorisé aux données. Cependant, le système doit également fournir des données aux bons utilisateurs au bon moment. Une infrastructure de gestion du cycle de vie des données qui échoue à cet égard n'est pas optimale.

En outre, les infrastructures de données doivent également être capables de fournir simultanément les mêmes données à plusieurs personnes. Par conséquent, vous devez faire attention à la bande passante du système, à la vitesse de chargement, etc. De plus, différentes équipes et différents membres du personnel d'une entreprise peuvent avoir besoin d'extraire des données à tout moment. Par conséquent, il est pertinent de s'assurer qu'aucun obstacle ne s'oppose à ces processus.

Intégrité

La qualité des données est plus importante que les données elles-mêmes. Il ne suffit pas d'avoir des données; votre entreprise doit disposer des données correctes. Lorsqu'une entreprise conserve, traite et stocke des données inutiles, c'est une perte financière.

De plus, des données de mauvaise qualité compromettent la prise de décision, les stratégies marketing, les argumentaires de vente, etc. Par conséquent, la qualité des données doit être contrôlée et maintenue aux normes, dès le point de collecte.

En outre, des vérifications régulières du système doivent être effectuées, visant à supprimer les données obsolètes. Par exemple, certaines données ne sont pertinentes que pour des périodes spécifiques. C'est du gaspillage de conserver de telles données.

Comment la gestion du cycle de vie des données aide les entreprises

Que vous ayez une grande ou une petite entreprise, l'accès à des données de qualité change la donne. Les avantages suivants découleront de la mise en œuvre d'infrastructures de données adaptées à votre entreprise.

Conformité à la réglementation

Les données sont disponibles partout. Cependant, il existe des réglementations sur la confidentialité des données par secteur. Avec un modèle moderne de gestion du cycle de vie des données, vos processus de données restent facilement dans les limites de la loi.

Efficacité

La gestion des données peut être une tâche. Mais lorsque votre entreprise exploite un système standard de gestion du cycle de vie des données, toutes les étapes de maximisation des données deviennent efficaces. Pour les petites entreprises en particulier, les systèmes de données inefficaces ne gaspillent que des ressources financières limitées.

Sécurité

La gestion du cycle de vie des données donne la priorité à la sécurité. Les données correctement sécurisées permettent d'atteindre les objectifs commerciaux. Vous devez également mettre en place des mesures d'urgence en cas de violation de vos systèmes de sécurité. Par exemple, il est vital d'avoir un système de données de sauvegarde à jour.

Valeur des données améliorée

La gestion du cycle de vie des données réitère chaque élément de données, processus et système. L'amélioration et l'enrichissement constants des données améliorent la valeur globale des données. Plus la qualité des données est élevée, meilleure est la prise de décision.

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Conclusion

Le cycle de vie des données est sans fin. D'où le besoin d'experts spécialisés qui travaillent avec tous les aspects du cadre. De plus, les données sont devenues le cœur de toute entreprise prospère. Par conséquent, il est important d'investir suffisamment de ressources.

En tant que propriétaire d'entreprise ou analyste de données, il est essentiel de préparer vos systèmes de gestion de données à évoluer avec votre entreprise. Au fur et à mesure que votre entreprise grandit, le Big Data s'ensuit. Une gestion des données inappropriée et inefficace peut entraîner des pertes massives.