Panduan Utama untuk Daur Hidup Data

Di era saat ini, data adalah sumber daya yang sangat diperlukan untuk pertumbuhan bisnis. Namun, ada beberapa elemen dan faktor yang terlibat dalam memaksimalkan data. Semua elemen ini berujung pada konsep yang disebut siklus hidup data.

Dari pengumpulan hingga penggunaan, data memerlukan kualitas, ketekunan, pengulangan, keamanan, dll. Selain itu, pelacakan menjadi semakin rumit karena perusahaan mendapatkan lebih banyak akses ke data (penting). Selain itu, seiring bertambahnya volume data, masalah dalam penggunaan, penyimpanan, pemrosesan, dll., muncul.

Data besar kemudian muncul, membuat masalah dan kerumitan menjadi tidak proporsional.

Memahami dasar-dasar siklus hidup data menjadi penting untuk mengungkap kompleksitas manajemen data. Oleh karena itu, perlunya panduan utama untuk siklus hidup data ini.

Apa itu Daur Hidup Data?

Siklus hidup data mengacu pada total durasi yang dihabiskan kumpulan data tertentu di sistem Anda. Seperti namanya, siklus hidup data adalah semua fase yang dilaluinya, dari pengumpulan hingga pembuangan selanjutnya. Siklus hidup data tidak berhenti di akhir; itu sebuah lingkaran. Seluruh proses terus berulang dari awal hingga akhir dalam siklus yang tidak pernah berakhir.

Namun, tidak semua kumpulan dan tipe data memiliki siklus hidup yang sama. Beberapa dikocok, dan beberapa tetap disimpan. Faktor utama yang mempengaruhi hal ini adalah relevansi. Data yang dianggap tidak relevan akan dihapus dari database.

Dengan nada yang sama, data berharga dapat diperbaiki, diatur dengan hati-hati ke dalam kelas, atau disiapkan untuk didistribusikan. Aktivitas terkait data ini berujung pada apa yang dikenal sebagai manajemen siklus hidup data.

Kompleksitas manajemen siklus hidup data Anda bergantung pada ukuran bisnis Anda. Karena arsitektur data Anda menjadi lebih luas, Anda mungkin memerlukan profesional internal untuk mengelola sistem. Di salah satu bagian selanjutnya di bagian ini, kita akan melihat secara mendetail tentang manajemen siklus hidup data.

Direkomendasikan untuk Anda: Tips Teratas untuk Melindungi Data Pelanggan.

Tahapan Daur Hidup Data

Institusi yang berbeda memiliki tahapan siklus hidup data yang berbeda. Bahkan di dalam perusahaan, berbagai siklus hidup data dapat digunakan di berbagai departemen. Pada dasarnya, siklus hidup data perusahaan bergantung pada kebutuhan dan kekhususannya. Oleh karena itu, sebelum menjalankan siklus hidup data, organisasi Anda harus mengidentifikasi kebutuhannya. Siklus hidup data yang digunakan harus berdampak langsung pada bisnis Anda.

Pada dasarnya, siklus hidup data perusahaan akan didasarkan pada tahapan berikut.

Generasi

Tahap pembuatan menandai awal dari setiap siklus hidup data. Organisasi tidak dapat menggunakan apa yang tidak mereka miliki.

Pembuatan data sangat intrinsik bagi bisnis abad ^ke -21 sehingga prosesnya hampir otonom – seperti alam. Itu bisa terjadi bahkan ketika Anda tidak menyadarinya. Pembuatan dan pengumpulan data telah dimulai setelah perusahaan Anda memiliki akun media sosial, situs web, atau halaman arahan.

Selain itu, pembuatan data otonom terjadi dengan mitra, pelanggan, investor, dll. Anda mendapatkan data dengan setiap penjualan, komunikasi, perekrutan, interaksi, dll. Saat Anda memperhatikan detail ini secara sadar, Anda akan melihat kumpulan data yang tidak aktif.

Koleksi

Hampir semua infrastruktur digital saat ini menghasilkan data. Namun, tanggung jawab ada pada Anda untuk mengumpulkan sebanyak mungkin. Padahal, Anda tidak bisa mengumpulkan semuanya. Anda harus menyiapkan sistem untuk mengidentifikasi data penting yang akan dikumpulkan. Anda harus mulai mengocok data yang tidak perlu dari tahap ini.

Ada beberapa proses untuk pengumpulan data. Ini adalah:

• Formulir: Dengan alat seperti formulir Google, Typeform, dll., Anda dapat menyiapkan halaman pengumpulan data di situs web, media sosial, dll.
• Survei: Survei adalah cara yang lebih spesifik untuk menghasilkan wawasan dan data dari pengguna. Mereka efektif dalam mendapatkan informasi yang disesuaikan dari banyak orang sekaligus.
• Wawancara: Wawancara akan cukup ketika Anda membutuhkan informasi yang lebih mendalam dari pengguna atau pelanggan Anda. Padahal, ini tidak efisien jika Anda berurusan dengan pasar yang besar.
• Pengamatan Langsung: Ini adalah sistem pengumpulan data yang paling umum. Anda juga tidak perlu memantaunya setiap jam secara manual. Sebagai gantinya, Anda dapat mengamati bagaimana pengguna berinteraksi dengan situs web atau aplikasi Anda dengan alat otomatis. Memiliki ikhtisar mendetail tentang cara pengguna menggunakan platform Anda, masalah apa yang mereka hadapi, dll., membantu Anda meningkatkan hasil kerja.

Ada lebih banyak proses pengumpulan data yang dapat diterapkan oleh organisasi. Identifikasi apa yang berhasil untuk perusahaan Anda dan gandakan.

Pengolahan

Data menjadi tidak berguna jika tidak diolah. Tahap pengolahan data datang dalam berbagai bentuk.

• Perselisihan: Perselisihan data melibatkan pembersihan dan transformasi data mentah menjadi format yang lebih bermanfaat.
• Kompresi: Kompresi data melibatkan pengubahan kumpulan data menjadi format penyimpanan yang lebih efisien.
• Enkripsi: Enkripsi data menerjemahkan data mentah menjadi karakter yang disandikan untuk melindunginya.

Penyimpanan

Setelah mengumpulkan dan memproses data, itu perlu disimpan. Data disimpan di database, server lokal, atau infrastruktur cloud. Data juga dapat disimpan pada perangkat penyimpanan kecil seperti hard drive, kaset, dll.

Menyiapkan fasilitas penyimpanan data adalah operasi yang rumit. Oleh karena itu, pastikan itu dilakukan oleh seorang profesional. Jika organisasi Anda besar, pertimbangkan untuk menggunakan arsitektur data cloud.

Pengelolaan

Operasi manajemen basis data meliputi penyortiran, penyimpanan, dan pengambilan data bila diperlukan. Proses manajemen data sangat masif, yang berjalan hampir terus-menerus. Setiap aktivitas yang membuat data terus berjalan dari awal hingga akhir adalah operasi manajemen.

Analisis

Dalam format mentahnya, data bisa jadi tidak dapat dipahami. Analisis membantu memahaminya. Tujuan data adalah untuk menginformasikan. Tanpa analisis yang tepat, data tidak dapat memberikan wawasan yang berharga. Analis data dan ilmuwan menggunakan berbagai alat dan strategi untuk mendapatkan wawasan terbaik dari data.

Beberapa alat analisis data termasuk pemodelan statistik, kecerdasan buatan, algoritme, pembelajaran mesin, penambangan data, dll.

Visualisasi

Visualisasi data melibatkan pembuatan representasi informasi grafis. Tahap siklus hidup data ini memanfaatkan beberapa alat visualisasi, yang bekerja secara berbeda. Visualisasi membantu manajemen perusahaan, pembuat keputusan, pemasar, dll., Lebih memahami pelanggan.

Namun, visualisasi tidak terbatas pada data yang dilihat pelanggan. Kumpulan data apa pun dapat divisualisasikan. Tahap ini terutama untuk membantu pemahaman dan pemahaman.

Penafsiran

Tahap interpretasi melibatkan menggambar hipotesis dan membuat kesimpulan dari data yang dianalisis dan divisualisasikan. Kualitas interpretasi data tergantung pada seberapa baik langkah-langkah sebelumnya telah dijalankan. Manajemen dan analisis data yang tepat mengarah pada interpretasi yang akurat, sehingga menginformasikan pengambilan keputusan yang sangat baik.

Anda mungkin tertarik: Bagaimana Jaringan Proxy Peer-To-Peer Menjaga Data Besar Tetap Jujur?

Apa itu Manajemen Daur Hidup Data?

Jawaban atas apa itu manajemen data terletak pada kerangka kerja. Ini adalah model yang mengelola data sepanjang siklus hidupnya. Dengan model manajemen siklus hidup data, data dioptimalkan dari pengumpulan hingga penghapusan. Pada dasarnya, infrastruktur manajemen dimulai dengan pembuatan data dan diakhiri dengan penghancuran atau penggunaan kembali data.

Fokus manajemen siklus hidup data adalah pengoptimalan.

Apa Sasaran Utama Manajemen Daur Hidup Data?

Manajemen siklus hidup data sangat penting untuk bisnis, dan memiliki tujuan inti berikut:

Keamanan

Pencurian data lazim terjadi di dunia saat ini. Jika sebuah perusahaan menjadi lesu dalam melindungi datanya, pelanggaran dan peretasan akan segera terjadi. Namun, ketika model manajemen siklus hidup data dijalankan secara optimal, ancaman dan serangan jahat dicegah.

Ketersediaan

Manajemen siklus hidup data melibatkan pencegahan akses data yang tidak sah. Namun, sistem juga perlu mengirimkan data ke pengguna yang tepat pada waktu yang tepat. Infrastruktur manajemen siklus hidup data yang gagal saat ini tidak optimal.

Selain itu, infrastruktur data juga harus mampu mengirimkan data yang sama ke banyak orang secara bersamaan. Oleh karena itu, Anda harus memperhatikan bandwidth sistem, kecepatan memuat, dll. Selain itu, tim dan personel yang berbeda di perusahaan mungkin perlu menarik data kapan saja. Oleh karena itu, penting untuk memastikan tidak ada hambatan pada proses tersebut.

Integritas

Kualitas data lebih penting daripada data itu sendiri. Tidak cukup hanya memiliki data; perusahaan Anda harus memiliki data yang benar. Ketika sebuah perusahaan mengkurasi, memproses, dan menyimpan data yang tidak perlu, itu merupakan kerugian finansial.

Juga, data berkualitas rendah merusak pengambilan keputusan, strategi pemasaran, promosi penjualan, dll. Oleh karena itu, kualitas data harus dipantau dan dipertahankan sesuai standar, langsung dari titik pengumpulan.

Selain itu, pemeriksaan sistem reguler harus dilanjutkan, bertujuan untuk menghapus data yang sudah usang. Misalnya, beberapa data hanya relevan untuk periode tertentu. Ini boros untuk menyimpan data tersebut di sekitar.

Bagaimana Manajemen Daur Hidup Data Membantu Bisnis

Apakah Anda memiliki perusahaan besar, atau bisnis kecil, akses ke data berkualitas mengubah permainan. Manfaat berikut akan diperoleh saat Anda menerapkan infrastruktur data yang disesuaikan dengan bisnis Anda.

Kepatuhan terhadap Regulasi

Data tersedia di mana-mana. Namun, ada peraturan privasi data per industri. Dengan model manajemen siklus hidup data modern, proses data Anda dengan mudah tetap berada dalam batas-batas hukum.

Efisiensi

Manajemen data bisa menjadi tugas. Tetapi ketika bisnis Anda mengoperasikan sistem manajemen siklus hidup data standar, seluruh tahapan pemaksimalan data menjadi efisien. Khususnya untuk bisnis kecil, sistem data yang tidak efisien hanya menghabiskan sumber daya keuangan yang terbatas.

Keamanan

Manajemen siklus hidup data memprioritaskan keamanan. Data yang diamankan dengan tepat akan mencapai sasaran bisnis. Anda juga harus menyiapkan tindakan darurat jika sistem keamanan Anda dilanggar. Misalnya, sangat penting untuk memiliki sistem data cadangan yang diperbarui.

Nilai data yang ditingkatkan

Manajemen siklus hidup data mengulangi setiap item data, proses, dan sistem. Peningkatan dan pengayaan data yang konstan meningkatkan nilai data secara keseluruhan. Semakin tinggi kualitas data, semakin baik pengambilan keputusan.

Anda mungkin juga menyukai: 10 Perangkat Lunak Ruang Data Virtual Teratas.

Kesimpulan

Siklus hidup data tidak pernah berakhir. Oleh karena itu, diperlukan ahli khusus yang bekerja dengan setiap aspek kerangka kerja. Selain itu, data telah berkembang menjadi jantung dari setiap bisnis yang sukses. Oleh karena itu, penting untuk menginvestasikan sumber daya yang cukup.

Sebagai pemilik bisnis atau analis data, penting untuk menyiapkan sistem pengelolaan data agar dapat disesuaikan dengan perusahaan Anda. Seiring pertumbuhan perusahaan Anda, data besar akan dihasilkan. Pengelolaan data yang tidak tepat dan tidak efisien dapat menyebabkan kerugian yang sangat besar.