Guida definitiva al ciclo di vita dei dati

Nell'era attuale, i dati sono una risorsa indispensabile per la crescita aziendale. Tuttavia, ci sono diversi elementi e fattori coinvolti nella massimizzazione dei dati. Tutti questi elementi culminano nel concetto chiamato ciclo di vita dei dati.

Dalla raccolta all'utilizzo, i dati richiedono qualità, diligenza, reiterazione, sicurezza, ecc. Inoltre, il tracciamento diventa sempre più complicato man mano che le aziende ottengono un maggiore accesso ai dati (critici). Inoltre, con l'aumentare del volume dei dati, sorgono problemi di utilizzo, archiviazione, elaborazione, ecc.

I big data entrano quindi in scena, gonfiando a dismisura i problemi e le complessità.

Comprendere i fondamenti del ciclo di vita dei dati diventa fondamentale per demistificare le complessità della gestione dei dati. Da qui, la necessità di questa guida definitiva al ciclo di vita dei dati.

Cos'è il ciclo di vita dei dati?

Il ciclo di vita dei dati si riferisce alla durata totale che un particolare set di dati trascorre nel sistema. Come suggerisce il nome, il ciclo di vita di un dato è l'insieme delle fasi che attraversa, dalla raccolta al successivo smaltimento. Il ciclo di vita dei dati non si ferma alla fine; è un ciclo. L'intero processo continua a ripetersi dall'inizio alla fine in un ciclo senza fine.

Tuttavia, non tutti i set di dati e i tipi hanno lo stesso ciclo di vita. Alcuni sono agitati e alcuni rimangono in magazzino. Un importante fattore di influenza per questo è la pertinenza. I dati percepiti come irrilevanti vengono rimossi dal database.

Allo stesso modo, i dati preziosi possono essere migliorati, organizzati con cura in classi o preparati per la distribuzione. Queste attività relative ai dati culminano in quella che è nota come gestione del ciclo di vita dei dati.

La complessità della gestione del ciclo di vita dei dati dipende dalle dimensioni della tua azienda. Man mano che la tua architettura dei dati diventa più estesa, potresti aver bisogno di professionisti interni per gestire i sistemi. In una delle sezioni successive di questo pezzo, daremo uno sguardo dettagliato alla gestione del ciclo di vita dei dati.

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Le fasi del ciclo di vita dei dati

Istituzioni diverse hanno fasi diverse del loro ciclo di vita dei dati. Anche all'interno di un'azienda, è possibile utilizzare diversi cicli di vita dei dati in vari reparti. In sostanza, il ciclo di vita dei dati di un'azienda dipende dalle sue esigenze e peculiarità. Pertanto, prima di eseguire un ciclo di vita dei dati, la tua organizzazione deve identificare le proprie esigenze. Il ciclo di vita dei dati impiegato dovrebbe avere un impatto diretto sulla tua attività.

Fondamentalmente, il ciclo di vita dei dati di un'azienda si baserà sulle seguenti fasi.

Generazione

La fase di generazione segna l'inizio di qualsiasi ciclo di vita dei dati. Le organizzazioni non possono usare ciò che non hanno.

La generazione dei dati è così intrinseca alle aziende del 21 ^° secolo che il processo è quasi autonomo, simile alla natura. Può succedere anche quando non te ne accorgi. La generazione e l'accumulo di dati sono iniziati una volta che la tua azienda ha account di social media, un sito Web o una pagina di destinazione.

Inoltre, la generazione autonoma di dati avviene con i tuoi partner, clienti, investitori, ecc. Ottieni dati con ogni vendita, comunicazione, assunzione, interazione, ecc. Quando presti attenzione consapevole a questi dettagli, noterai la raccolta di dati inattivi.

Collezione

Quasi tutte le infrastrutture digitali oggi generano dati. Tuttavia, l'onere ricade su di te per raccogliere quanto più possibile. Tuttavia, non puoi raccogliere tutto. Dovresti impostare un sistema per identificare i dati vitali da raccogliere. Devi iniziare a sfornare dati non necessari da questa fase.

Esistono diversi processi per la raccolta dei dati. Questi sono:

• Moduli: con strumenti come moduli di Google, Typeform, ecc., puoi impostare pagine di raccolta dati sul tuo sito Web, social media, ecc.
• Sondaggi: i sondaggi sono un modo più specifico per generare approfondimenti e dati dagli utenti. Sono efficaci nell'ottenere informazioni su misura da molte persone contemporaneamente.
• Interviste: le interviste saranno sufficienti quando avrai bisogno di informazioni più approfondite dai tuoi utenti o clienti. Tuttavia, questo è inefficiente se hai a che fare con un grande mercato.
• Osservazione diretta: questo è il sistema di raccolta dati più comune. Inoltre, non è necessario monitorarlo ogni ora manualmente. Invece, puoi osservare come gli utenti interagiscono con il tuo sito web o la tua applicazione con strumenti automatizzati. Avere una panoramica dettagliata di come gli utenti utilizzano la tua piattaforma, quali problemi devono affrontare, ecc., ti aiuta a migliorare i risultati finali.

Esistono più processi di raccolta dati che le organizzazioni possono utilizzare. Identifica ciò che funziona per la tua azienda e raddoppialo.

in lavorazione

I dati diventano inutili se non vengono elaborati. La fase di elaborazione dei dati si presenta in diverse forme.

• Wrangling: il data wrangling comporta la pulizia e la trasformazione dei dati grezzi in formati più utilizzabili.
• Compressione: la compressione dei dati comporta la conversione di set di dati in formati di archiviazione più efficienti.
• Crittografia: la crittografia dei dati traduce i dati grezzi in caratteri codificati per proteggerli.

Magazzinaggio

Al momento della raccolta e dell'elaborazione dei dati, è necessario archiviarli. I dati vengono archiviati in database, server locali o infrastrutture cloud. I dati possono anche essere archiviati su dispositivi di archiviazione minori come dischi rigidi, cassette, ecc.

La creazione di una struttura di archiviazione dati è un'operazione complessa. Quindi, assicurati che sia eseguito da un professionista. Se la tua è una grande organizzazione, prendi in considerazione l'utilizzo di un'architettura dati cloud.

Gestione

Le operazioni di gestione del database includono l'ordinamento, l'archiviazione e il recupero dei dati quando necessario. Il processo di gestione dei dati è enorme, che viene eseguito quasi perennemente. Ogni attività che mantiene i dati in esecuzione dall'inizio alla fine è un'operazione di gestione.

Analisi

Nel loro formato grezzo, i dati possono essere incomprensibili. L'analisi aiuta a dargli un senso. Lo scopo dei dati è quello di informare. Senza un'analisi adeguata, i dati non possono fornire informazioni preziose. Gli analisti e gli scienziati dei dati utilizzano diversi strumenti e strategie per ottenere le migliori informazioni dai dati.

Alcuni strumenti di analisi dei dati includono modellazione statistica, intelligenza artificiale, algoritmi, apprendimento automatico, data mining, ecc.

Visualizzazione

La visualizzazione dei dati implica la creazione di rappresentazioni grafiche delle informazioni. Questa fase del ciclo di vita dei dati sfrutta diversi strumenti di visualizzazione, che funzionano in modo diverso. La visualizzazione aiuta la direzione di un'azienda, i decisori, gli addetti al marketing, ecc., a comprendere meglio i clienti.

La visualizzazione, tuttavia, non si limita ai dati rivolti al cliente. È possibile visualizzare qualsiasi set di dati. Lo stadio è principalmente quello di aiutare la comprensione e la comprensione.

Interpretazione

La fase di interpretazione consiste nel formulare ipotesi e trarre conclusioni dai dati analizzati e visualizzati. La qualità dell'interpretazione dei dati dipende da quanto bene sono stati eseguiti i passaggi precedenti. Una corretta gestione e analisi dei dati porta a un'interpretazione accurata, informando così un eccellente processo decisionale.

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Cos'è la gestione del ciclo di vita dei dati?

La risposta a cosa sia la gestione dei dati risiede nel framework. È un modello che gestisce i dati durante l'intero ciclo di vita. Con il modello di gestione del ciclo di vita dei dati, i dati vengono ottimizzati dalla raccolta all'eliminazione. Essenzialmente, l'infrastruttura di gestione inizia con la creazione dei dati e termina con la distruzione o il riutilizzo dei dati.

L'obiettivo della gestione del ciclo di vita dei dati è l'ottimizzazione.

Quali sono gli obiettivi principali della gestione del ciclo di vita dei dati?

La gestione del ciclo di vita dei dati è vitale per le aziende e ha i seguenti obiettivi principali:

Sicurezza

Il furto di dati è prevalente nel mondo attuale. Se un'azienda diventa poco attenta alla protezione dei propri dati, le violazioni e gli attacchi informatici sono imminenti. Tuttavia, quando il modello di gestione del ciclo di vita dei dati viene eseguito in modo ottimale, le minacce e gli attacchi dannosi vengono scongiurati.

Disponibilità

La gestione del ciclo di vita dei dati comporta la prevenzione dell'accesso non autorizzato ai dati. Tuttavia, il sistema deve anche fornire i dati agli utenti giusti al momento giusto. Un'infrastruttura di gestione del ciclo di vita dei dati che fallisce in questo non è ottimale.

Inoltre, le infrastrutture di dati dovrebbero anche essere in grado di fornire gli stessi dati a più persone contemporaneamente. Pertanto, è necessario prestare attenzione alla larghezza di banda del sistema, alla velocità di caricamento, ecc. Inoltre, diversi team e personale di un'azienda potrebbero dover estrarre dati in qualsiasi momento. Pertanto, è opportuno garantire che non vi siano impedimenti a tali processi.

Integrità

La qualità dei dati è più importante dei dati stessi. Non basta avere dati; la tua azienda deve avere i dati corretti. Quando un'azienda cura, elabora e archivia dati non necessari, si tratta di una perdita finanziaria.

Inoltre, i dati di bassa qualità compromettono il processo decisionale, le strategie di marketing, le proposte di vendita, ecc. Pertanto, la qualità dei dati deve essere monitorata e mantenuta allo standard, fin dal punto di raccolta.

Inoltre, dovrebbero procedere regolari controlli di sistema, volti a rimuovere i dati obsoleti. Ad esempio, alcuni dati sono rilevanti solo per periodi specifici. È uno spreco mantenere tali dati in giro.

In che modo la gestione del ciclo di vita dei dati aiuta le aziende

Che tu abbia una grande impresa o una piccola impresa, l'accesso a dati di qualità è rivoluzionario. I seguenti vantaggi derivano dall'implementazione di infrastrutture di dati su misura per la tua azienda.

Conformità al regolamento

I dati sono disponibili ovunque. Tuttavia, esistono normative sulla privacy dei dati per settore. Con un moderno modello di gestione del ciclo di vita dei dati, i tuoi processi di dati rimangono facilmente entro i confini della legge.

Efficienza

La gestione dei dati può essere impegnativa. Ma quando la tua azienda utilizza un sistema di gestione del ciclo di vita dei dati standard, tutte le fasi di massimizzazione dei dati diventano efficienti. Soprattutto per le piccole imprese, sistemi di dati inefficienti sprecano solo risorse finanziarie limitate.

Sicurezza

La gestione del ciclo di vita dei dati dà priorità alla sicurezza. I dati adeguatamente protetti raggiungono gli obiettivi aziendali. Dovresti anche impostare misure di emergenza se i tuoi sistemi di sicurezza vengono violati. Ad esempio, è fondamentale disporre di un sistema di dati di backup aggiornato.

Valore dei dati migliorato

La gestione del ciclo di vita dei dati ripete ogni dato, processo e sistema. Il costante miglioramento e l'arricchimento dei dati migliorano il valore complessivo dei dati. Maggiore è la qualità dei dati, migliore è il processo decisionale.

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Conclusione

Il ciclo di vita dei dati non finisce mai. Da qui, la necessità di esperti specializzati che lavorino con ogni aspetto del framework. Inoltre, i dati si sono sviluppati per essere il cuore di ogni azienda di successo. Quindi, è importante investire ampie risorse.

In qualità di imprenditore o analista di dati, è essenziale preparare i sistemi di gestione dei dati in modo che si adattino alla tua azienda. Man mano che la tua azienda cresce, ne derivano i big data. Una gestione dei dati impropria e inefficiente può portare a enormi perdite.