데이터 수명 주기에 대한 궁극의 가이드

현 시대에 데이터는 비즈니스 성장에 없어서는 안 될 자원입니다. 그러나 데이터를 최대화하는 것과 관련된 몇 가지 요소와 요소가 있습니다. 이러한 모든 요소는 데이터 수명 주기라는 개념에서 절정에 이릅니다.

수집에서 사용에 이르기까지 데이터에는 품질, 실사, 반복, 보안 등이 필요합니다. 또한 회사가 (중요한) 데이터에 더 많이 액세스할수록 추적이 점점 더 복잡해집니다. 또한 데이터 양이 증가함에 따라 사용, 저장, 처리 등의 문제가 발생합니다.

그런 다음 빅 데이터가 등장하여 문제와 복잡성이 균형을 잃게 됩니다.

데이터 수명 주기의 기본 사항을 이해하는 것은 데이터 관리 복잡성을 이해하는 데 중요합니다. 따라서 데이터 수명 주기에 대한 궁극적인 가이드가 필요합니다.

데이터 수명 주기란 무엇입니까?

데이터 수명 주기는 특정 데이터 세트가 시스템에서 소비하는 총 기간을 나타냅니다. 이름에서 알 수 있듯이 데이터의 수명 주기는 수집에서 후속 폐기까지 거치는 모든 단계입니다. 데이터 수명 주기는 끝에서 멈추지 않습니다. 루프입니다. 전체 프로세스는 끝이 없는 주기로 처음부터 끝까지 계속 반복됩니다.

그러나 모든 데이터 세트와 유형이 동일한 수명 주기를 갖는 것은 아닙니다. 일부는 휘젓고 일부는 보관에 남아 있습니다. 이에 대한 주요 영향 요인은 관련성입니다. 관련이 없는 것으로 인식된 데이터는 데이터베이스에서 제거됩니다.

같은 맥락에서 가치 있는 데이터를 개선하거나 신중하게 분류하거나 배포할 준비를 할 수 있습니다. 이러한 데이터 관련 활동은 데이터 수명 주기 관리로 알려진 것에서 절정에 이릅니다.

데이터 수명 주기 관리의 복잡성은 비즈니스 규모에 따라 다릅니다. 데이터 아키텍처가 더욱 광범위해짐에 따라 시스템을 관리할 사내 전문가가 필요할 수 있습니다. 이 기사의 후속 섹션 중 하나에서 데이터 수명 주기 관리에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

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데이터 라이프사이클의 단계

기관마다 데이터 수명 주기의 단계가 다릅니다. 회사 내에서도 여러 부서에서 다양한 데이터 수명 주기를 사용할 수 있습니다. 기본적으로 회사의 데이터 수명 주기는 요구 사항과 특성에 따라 다릅니다. 따라서 데이터 수명 주기를 실행하기 전에 조직에서 요구 사항을 파악해야 합니다. 사용된 데이터 수명 주기는 비즈니스에 직접적인 영향을 미쳐야 합니다.

기본적으로 기업의 데이터 수명 주기는 다음 단계를 전제로 합니다.

세대

생성 단계는 모든 데이터 수명 주기의 시작을 표시합니다. 조직은 가지고 있지 않은 것을 사용할 수 없습니다.

데이터 생성은 ²¹ 세기 비즈니스에 매우 내재되어 있어 프로세스가 자연과 같이 거의 자율적입니다. 당신이 그것을 인식하지 못하는 경우에도 발생할 수 있습니다. 회사에 소셜 미디어 계정, 웹 사이트 또는 랜딩 페이지가 있으면 데이터 생성 및 축적이 시작됩니다.

또한 파트너, 고객, 투자자 등과 함께 자동 데이터 생성이 발생합니다. 모든 판매, 커뮤니케이션, 고용, 상호 작용 등에서 데이터를 얻습니다. 이러한 세부 사항에 의식적으로 주의를 기울이면 휴면 데이터 저장소를 발견하게 됩니다.

수집

오늘날 거의 모든 디지털 인프라는 데이터를 생성합니다. 그러나 가능한 한 많이 수집해야 할 책임은 귀하에게 있습니다. 하지만 모두 모을 수는 없습니다. 수집할 중요한 데이터를 식별하는 시스템을 설정해야 합니다. 이 단계부터 불필요한 데이터를 휘젓기 시작해야 합니다.

데이터 수집에는 여러 프로세스가 있습니다. 이것들은:

• 양식: Google 양식, Typeform 등과 같은 도구를 사용하여 웹사이트, 소셜 미디어 등에 데이터 수집 페이지를 설정할 수 있습니다.
• 설문 조사: 설문 조사는 사용자로부터 통찰력과 데이터를 생성하는 보다 구체적인 방법입니다. 그들은 한 번에 많은 사람들로부터 맞춤형 정보를 얻는 데 효과적입니다.
• 인터뷰: 인터뷰는 사용자나 고객으로부터 보다 심층적인 정보가 필요할 때 충분합니다. 그러나 대규모 시장을 다루는 경우에는 비효율적입니다.
• 직접 관찰: 이것은 가장 일반적인 데이터 수집 시스템입니다. 매시간 수동으로 모니터링할 필요도 없습니다. 대신 자동화 도구를 사용하여 사용자가 웹 사이트 또는 애플리케이션과 상호 작용하는 방식을 관찰할 수 있습니다. 사용자가 플랫폼을 사용하는 방법, 사용자가 직면한 문제 등에 대한 자세한 개요가 있으면 결과물을 개선하는 데 도움이 됩니다.

조직에서 사용할 수 있는 더 많은 데이터 수집 프로세스가 있습니다. 귀하의 회사에 적합한 것이 무엇인지 파악하고 두 배로 늘리십시오.

처리

데이터는 처리되지 않으면 무용지물이 됩니다. 데이터 처리 단계는 다양한 형태로 제공됩니다.

• 랭글링: 데이터 랭글링에는 원시 데이터를 정리하고 보다 사용 가능한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
• 압축: 데이터 압축에는 데이터 세트를 보다 효율적인 스토리지 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
• 암호화: 데이터 암호화는 원시 데이터를 인코딩된 문자로 변환하여 보호합니다.

저장

데이터를 수집하고 처리한 후 저장해야 합니다. 데이터는 데이터베이스, 온프레미스 서버 또는 클라우드 인프라에 저장됩니다. 데이터는 하드 드라이브, 카세트 등과 같은 작은 저장 장치에 저장할 수도 있습니다.

데이터 저장 시설을 설정하는 것은 복잡한 작업입니다. 따라서 반드시 전문가에게 시술을 받으시기 바랍니다. 대규모 조직인 경우 클라우드 데이터 아키텍처 사용을 고려하십시오.

관리

데이터베이스 관리 작업에는 필요할 때 데이터 정렬, 저장 및 검색이 포함됩니다. 데이터 관리 프로세스는 거의 영구적으로 실행되는 대규모 프로세스입니다. 처음부터 끝까지 데이터 실행을 유지하는 모든 활동은 관리 작업입니다.

분석

원시 형식에서는 데이터를 이해할 수 없습니다. 분석은 그것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터의 목적은 정보를 제공하는 것입니다. 적절한 분석 없이는 데이터가 귀중한 통찰력을 제공할 수 없습니다. 데이터 분석가와 과학자는 다양한 도구와 전략을 사용하여 데이터에서 최상의 통찰력을 얻습니다.

일부 데이터 분석 도구에는 통계 모델링, 인공 지능, 알고리즘, 기계 학습, 데이터 마이닝 등이 포함됩니다.

심상

데이터 시각화에는 그래픽 정보 표현 생성이 포함됩니다. 이 데이터 수명 주기 단계는 다르게 작동하는 여러 시각화 도구를 활용합니다. 시각화는 회사의 경영진, 의사 결정자, 마케터 등이 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

그러나 시각화는 고객 대면 데이터에만 국한되지 않습니다. 모든 데이터 세트를 시각화할 수 있습니다. 무대는 주로 이해와 이해를 돕는 것입니다.

해석

해석 단계에는 가설을 세우고 분석되고 시각화된 데이터로부터 결론을 내리는 단계가 포함됩니다. 데이터 해석의 품질은 이전 단계가 얼마나 잘 실행되었는지에 따라 달라집니다. 적절한 데이터 관리 및 분석은 정확한 해석으로 이어져 탁월한 의사 결정을 알려줍니다.

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데이터 수명 주기 관리란 무엇입니까?

데이터 관리가 무엇인지에 대한 답은 프레임워크에 있습니다. 전체 수명 주기 동안 데이터를 관리하는 모델입니다. 데이터 라이프사이클 관리 모델을 통해 수집부터 삭제까지 데이터를 최적화합니다. 기본적으로 관리 인프라는 데이터 생성으로 시작하여 데이터 폐기 또는 재사용으로 끝납니다.

데이터 수명 주기 관리의 초점은 최적화입니다.

데이터 수명 주기 관리의 주요 목표는 무엇입니까?

데이터 수명 주기 관리는 비즈니스에 매우 중요하며 다음과 같은 핵심 목표를 가지고 있습니다.

보안

데이터 도용은 현재 세계에서 널리 퍼져 있습니다. 회사가 데이터 보호에 소홀해지면 위반 및 해킹이 임박했습니다. 그러나 데이터 수명주기 관리 모델이 최적으로 실행되면 위협과 악의적인 공격이 차단됩니다.

유효성

데이터 수명 주기 관리에는 무단 데이터 액세스 방지가 포함됩니다. 그러나 시스템은 적시에 적절한 사용자에게 데이터를 제공해야 합니다. 여기서 실패하는 데이터 수명 주기 관리 인프라는 최적이 아닙니다.

또한 데이터 인프라는 동일한 데이터를 여러 사람에게 동시에 전달할 수 있어야 합니다. 따라서 시스템 대역폭, 로드 속도 등에 주의를 기울여야 합니다. 또한 회사의 여러 팀과 직원이 언제든지 데이터를 가져와야 할 수 있습니다. 따라서 이러한 프로세스에 방해가 되지 않도록 하는 것이 적절합니다.

진실성

데이터 품질은 데이터 자체보다 더 중요합니다. 데이터가 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 회사에 올바른 데이터가 있어야 합니다. 회사에서 불필요한 데이터를 선별, 처리 및 저장하면 금전적 손실이 발생합니다.

또한 낮은 품질의 데이터는 의사 결정, 마케팅 전략, 영업 홍보 등을 저해합니다. 따라서 수집 시점부터 데이터 품질을 모니터링하고 표준으로 유지해야 합니다.

또한 오래된 데이터를 제거하기 위한 정기적인 시스템 점검을 진행해야 합니다. 예를 들어 일부 데이터는 특정 기간에만 관련이 있습니다. 그러한 데이터를 유지하는 것은 낭비입니다.

데이터 수명 주기 관리가 비즈니스를 돕는 방법

대기업이든 소기업이든 관계없이 양질의 데이터에 대한 액세스는 판도를 바꾸고 있습니다. 비즈니스에 맞는 데이터 인프라를 구현하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

규정 준수

데이터는 모든 곳에서 사용할 수 있습니다. 그러나 산업별 개인 정보 보호 규정이 있습니다. 최신 데이터 수명 주기 관리 모델을 사용하면 데이터 프로세스가 법의 범위 내에서 쉽게 유지됩니다.

능률

데이터 관리는 과업일 수 있습니다. 그러나 비즈니스에서 표준 데이터 수명 주기 관리 시스템을 운영하면 전체 데이터 최대화 단계가 효율적이 됩니다. 특히 소기업의 경우 비효율적인 데이터 시스템은 제한된 재정 자원만 낭비합니다.

보안

데이터 수명 주기 관리는 보안을 우선시합니다. 적절하게 보호되는 데이터는 비즈니스 목표를 달성합니다. 또한 보안 시스템이 침해될 경우 비상 대책을 수립해야 합니다. 예를 들어 업데이트된 백업 데이터 시스템을 갖추는 것이 중요합니다.

향상된 데이터 가치

데이터 수명 주기 관리는 모든 데이터 항목, 프로세스 및 시스템을 반복합니다. 지속적인 데이터 개선 및 보강은 전체 데이터 가치를 향상시킵니다. 데이터 품질이 높을수록 더 나은 의사 결정이 가능합니다.

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결론

데이터의 수명 주기는 끝이 없습니다. 따라서 프레임워크의 모든 측면에서 작업하는 전문 전문가가 필요합니다. 또한 데이터는 모든 성공적인 비즈니스의 핵심으로 발전했습니다. 따라서 충분한 자원을 투자하는 것이 중요합니다.

비즈니스 소유자 또는 데이터 분석가로서 회사와 함께 확장할 수 있도록 데이터 관리 시스템을 준비하는 것이 중요합니다. 회사가 성장함에 따라 빅데이터가 뒤따릅니다. 부적절하고 비효율적인 데이터 관리는 막대한 손실을 초래할 수 있습니다.