データ ライフサイクルの究極ガイド

現代において、データはビジネスの成長に欠かせないリソースです。 ただし、データを最大化するにはいくつかの要素と要因が関係します。 これらすべての要素は、データ ライフサイクルと呼ばれる概念で頂点に達します。

データの収集から使用まで、データには品質、勤勉さ、反復、セキュリティなどが必要です。さらに、企業が（重要な）データにアクセスする機会が増えるにつれて、追跡はますます複雑になります。 また、データ量が増加すると、使用方法、保存方法、処理方法などに問題が生じます。

そこにビッグデータが登場し、問題や複雑さが不釣り合いに吹き飛びます。

データ管理の複雑さをわかりやすくするには、データ ライフサイクルの基礎を理解することが重要になります。 したがって、データ ライフサイクルに関するこの究極のガイドが必要になります。

データライフサイクルとは何ですか?

データ ライフサイクルとは、特定のデータセットがシステム内で費やす合計期間を指します。 名前が示すように、データのライフ サイクルは、収集からその後の廃棄まで、データが通過するすべてのフェーズです。 データのライフサイクルは最後まで終わりません。 それはループです。 プロセス全体が最初から最後まで終わりのないサイクルで繰り返されます。

ただし、すべてのデータ セットとタイプが同じライフ サイクルを持つわけではありません。 いくつかは撹拌され、いくつかは保管されたままです。 これに大きな影響を与える要因は関連性です。 無関係と思われるデータはデータベースから削除されます。

同様に、貴重なデータを改良したり、注意深くクラスにまとめたり、配布の準備をしたりすることができます。 これらのデータ関連のアクティビティは、いわゆるデータ ライフサイクル管理で最高潮に達します。

データ ライフサイクル管理の複雑さは、ビジネスの規模によって異なります。 データ アーキテクチャがより広範囲になると、システムを管理する社内の専門家が必要になる場合があります。 この記事の後続のセクションでは、データ ライフサイクル管理について詳しく説明します。

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データライフサイクルの段階

機関が異なれば、データ ライフサイクルの段階も異なります。 企業内であっても、さまざまな部門にわたってさまざまなデータ ライフサイクルが採用される可能性があります。 基本的に、企業のデータ ライフサイクルは、企業のニーズと特性によって異なります。 したがって、データ ライフサイクルを実行する前に、組織はそのニーズを特定する必要があります。 採用されるデータ ライフサイクルは、ビジネスに直接影響を与える必要があります。

基本的に企業のデータライフサイクルは次の段階を前提とします。

世代

生成段階は、データ ライフサイクルの始まりを示します。 組織は持っていないものを使用することはできません。

データ生成は 21^世紀のビジネスに不可欠であるため、そのプロセスはほぼ自律的であり、自然に似ています。 それはあなたが気づいていないときでも起こる可能性があります。 会社がソーシャル メディア アカウント、Web サイト、またはランディング ページを作成すると、データの生成と蓄積が始まります。

さらに、パートナー、顧客、投資家などとの間で自律的なデータ生成が行われます。販売、コミュニケーション、雇用、やり取りなどのたびにデータを取得します。これらの詳細に意識的に注意を払うと、眠っているデータの山に気づくでしょう。

コレクション

現在、ほぼすべてのデジタル インフラストラクチャがデータを生成します。 ただし、できるだけ多くを収集する責任はあなたにあります。 とはいえ、全部は集められません。 収集する重要なデータを特定するシステムをセットアップする必要があります。 この段階から不要なデータの大量処理を開始する必要があります。

データ収集にはいくつかのプロセスがあります。 これらは：

• フォーム: Google フォーム、Typeform などのツールを使用して、Web サイトやソーシャル メディアなど全体にデータ収集ページを設定できます。
• アンケート:アンケートは、ユーザーから洞察とデータを生成するためのより具体的な方法です。 これらは、多くの人から一度にカスタマイズされた情報を取得するのに効果的です。
• インタビュー:ユーザーや顧客からより詳細な情報が必要な場合は、インタビューで十分です。 ただし、大規模な市場を相手にしている場合、これは非効率的です。
• 直接観察:これは最も一般的なデータ収集システムです。 また、手動で 1 時間ごとに監視する必要もありません。 代わりに、自動ツールを使用してユーザーが Web サイトまたはアプリケーションとどのように対話するかを観察できます。 ユーザーがプラットフォームをどのように使用しているか、ユーザーが直面している問題などについて詳細に概要を把握することは、成果物の改善に役立ちます。

組織が採用できるデータ収集プロセスは他にもあります。 あなたの会社にとって何が有効かを特定し、それをさらに強化しましょう。

処理

データは処理されなければ役に立たなくなります。 データ処理段階にはさまざまな形式があります。

• ラングリング:データ ラングリングには、生データをクリーニングして、より使いやすい形式に変換することが含まれます。
• 圧縮:データ圧縮には、データセットをより効率的なストレージ形式に変換することが含まれます。
• 暗号化:データ暗号化は、生データをエンコードされた文字に変換して保護します。

保管所

データを収集して処理する際には、データを保存する必要があります。 データはデータベース、オンプレミス サーバー、またはクラウド インフラストラクチャに保存されます。 データは、ハードドライブやカセットなどの小規模な記憶装置にも保存できます。

データ ストレージ機能のセットアップは複雑な操作です。 したがって、必ず専門家に依頼してください。 大規模な組織の場合は、クラウド データ アーキテクチャの使用を検討してください。

管理

データベース管理操作には、必要に応じてデータの並べ替え、保存、取得が含まれます。 データ管理プロセスは大規模であり、ほぼ永久に実行されます。 データを最初から最後まで実行し続けるすべてのアクティビティは管理操作です。

分析

生の形式では、データは理解できない場合があります。 分析はそれを理解するのに役立ちます。 データの目的は情報を伝えることです。 適切な分析がなければ、データから貴重な洞察を得ることができません。 データ アナリストと科学者は、データから最良の洞察を得るためにさまざまなツールと戦略を使用します。

一部のデータ分析ツールには、統計モデリング、人工知能、アルゴリズム、機械学習、データマイニングなどが含まれます。

視覚化

データの視覚化には、グラフィック情報表現の作成が含まれます。 このデータ ライフサイクル ステージでは、動作が異なるいくつかの視覚化ツールを活用します。 視覚化は、企業の経営陣、意思決定者、マーケティング担当者などが顧客をより深く理解するのに役立ちます。

ただし、視覚化は顧客向けデータに限定されません。 あらゆるデータセットを視覚化できます。 この段階は主に理解と理解を助けることを目的としています。

解釈

解釈フェーズでは、分析および視覚化されたデータから仮説を導き出し、結論を導き出します。 データ解釈の品質は、前述の手順がどの程度適切に実行されたかによって決まります。 適切なデータ管理と分析は正確な解釈につながり、優れた意思決定に役立ちます。

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データライフサイクル管理とは何ですか?

データ管理とは何かという答えはフレームワークにあります。 これは、ライフサイクル全体を通じてデータを管理するモデルです。 データ ライフサイクル管理モデルを使用すると、データは収集から削除まで最適化されます。 基本的に、管理インフラストラクチャはデータの作成から始まり、データの破棄または再利用で終わります。

データ ライフサイクル管理の焦点は最適化です。

データ ライフサイクル管理の主な目標は何ですか?

データ ライフサイクル管理はビジネスにとって不可欠であり、次の中心的な目標があります。

安全

現在の世界ではデータの盗難が蔓延しています。 企業がデータの保護に怠慢になると、侵害やハッキングが差し迫って起こります。 ただし、データ ライフサイクル管理モデルが最適に実行されていれば、脅威や悪意のある攻撃は回避されます。

可用性

データ ライフサイクル管理には、不正なデータ アクセスの防止が含まれます。 ただし、システムは適切なタイミングで適切なユーザーにデータを配信する必要もあります。 この点で失敗するデータ ライフサイクル管理インフラストラクチャは最適とは言えません。

さらに、データ インフラストラクチャは、同じデータを複数の人に同時に配信できる必要もあります。 したがって、システム帯域幅、読み込み速度などに注意を払う必要があります。さらに、社内のさまざまなチームや担当者がいつでもデータを取得する必要がある場合があります。 したがって、そのようなプロセスに障害がないようにすることが重要です。

威厳

データ自体よりもデータ品質の方が重要です。 データがあるだけでは十分ではありません。 あなたの会社は正しいデータを持っている必要があります。 企業が不要なデータを収集、処理、保存すると、経済的損失が生じます。

また、低品質のデータは意思決定、マーケティング戦略、売り込みなどを損ないます。したがって、データ品質は収集時点から監視され、標準に維持される必要があります。

さらに、古いデータを削除することを目的として、定期的なシステムチェックを進める必要があります。 たとえば、一部のデータは特定の期間にのみ関連します。 このようなデータを保管しておくのは無駄です。

データ ライフサイクル管理がビジネスにどのように役立つか

大企業であろうと中小企業であろうと、質の高いデータへのアクセスは状況を一変させます。 ビジネスに合わせてデータ インフラストラクチャを導入すると、次のようなメリットが得られます。

規制の遵守

データはどこでも利用できます。 ただし、業界ごとにデータプライバシー規制があります。 最新のデータ ライフサイクル管理モデルを使用すると、データ プロセスを法律の範囲内に簡単に抑えることができます。

効率

データ管理には多大な労力がかかる場合があります。 しかし、企業が標準のデータ ライフサイクル管理システムを運用している場合、データ最大化の段階全体が効率化されます。 特に中小企業の場合、非効率なデータ システムは限られた財源を無駄にするだけです。

安全

データ ライフサイクル管理ではセキュリティが優先されます。 データが適切に保護されると、ビジネス目標が達成されます。 セキュリティ システムが侵害された場合の緊急対策を講じる必要もあります。 たとえば、バックアップ データ システムを更新することが重要です。

データ価値の向上

データ ライフサイクル管理では、すべてのデータ項目、プロセス、システムが繰り返されます。 継続的なデータの改善と強化により、全体的なデータの価値が向上します。 データの品質が高ければ高いほど、より適切な意思決定が可能になります。

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結論

データのライフサイクルには終わりがありません。 したがって、フレームワークのあらゆる側面を扱う専門の専門家が必要になります。 さらに、データはあらゆる成功するビジネスの中心となるように発展しました。 したがって、十分なリソースを投資することが重要です。

ビジネスオーナーまたはデータアナリストとして、会社に合わせて拡張できるようにデータ管理システムを準備することが不可欠です。 会社が成長するにつれて、ビッグデータが発生します。 不適切かつ非効率的なデータ管理は、多大な損失につながる可能性があります。