Cycle de vie des données : qu'est-ce que c'est et quelles sont les phases ?

Depuis l'émergence du Big Data , le domaine de la science des données a subi d'importantes transformations dans la manière dont les données sont collectées et analysées. Le processus d'extraction d'informations précieuses à partir des données pour éclairer la prise de décision stratégique a évolué vers une approche bien définie et structurée connue sous le nom de cycle de vie des données. Dans cet article, nous allons nous plonger dans les subtilités de ce processus, en soulignant ses différentes étapes et leur signification.

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

Le cycle de vie des données, également appelé cycle de vie de l'information ou gestion du cycle de vie des données, est un processus en plusieurs étapes qui englobe toute la durée de vie des données, de leur création à leur éventuelle obsolescence. La progression d'une étape à l'autre dépend de la satisfaction d'exigences spécifiques.

Il est crucial de reconnaître la nature cyclique du cycle de vie des données. Les informations recueillies à partir d'un projet de données peuvent souvent être réutilisées pour des projets ultérieurs, permettant à la dernière étape du cycle d'initier une nouvelle itération de la première étape, et ainsi de suite.

Pour les organisations cherchant à mener des recherches approfondies impliquant l'analyse de gros volumes de données, il est impératif de maximiser le potentiel de chaque étape du cycle de vie des données et de mettre en œuvre des processus efficaces.

Quelle est l'importance du cycle de vie des données ?

En mettant en œuvre efficacement chaque étape du cycle de vie des données, une organisation peut optimiser la génération, l'utilisation et la réutilisation des données, conduisant à des informations de meilleure qualité qui servent de base solide pour la prise de décision. De plus, le cycle de vie des données joue un rôle crucial dans le maintien de la qualité des données tout au long de leur durée de vie utile.

Un autre avantage important du cycle de vie des données est sa contribution à l'amélioration de la sécurité des données au sein d'une organisation. En adhérant au processus de cycle de vie des données, une entreprise peut atténuer les risques de cyberattaques et prévenir les pertes de données catastrophiques, favorisant ainsi un environnement de données plus sûr.

En résumé, le cycle de vie des données non seulement maximise la valeur des données, mais sert également de stratégie de gestion des risques robuste, protégeant contre les abus et garantissant que les données sont utilisées de manière sûre et responsable.

Les 5 phases du cycle de vie des données

Il n'y a pas d'interprétation unique du cycle de vie des données. Alors que certaines sources peuvent le diviser en sept phases, d'autres peuvent préférer une approche plus simple en cinq étapes. Dans ce cas, nous avons choisi ce dernier car nous pensons qu'il traduit mieux le processus. Dans cette optique, le cycle de vie des données est composé de :

• Phase de création
• Phase de stockage
• Phase d'utilisation
• Phase d'archivage
• Phase de suppression

Ci-dessous, nous les expliquons en détail.

Création

La première phase du cycle de vie des données est la création de données brutes. Les données brutes sont obtenues grâce à diverses techniques, méthodes et outils de collecte de données utilisés en science des données. Ces données peuvent être exprimées dans plusieurs formats, tels que JPG, PDF, Word, etc.

Au total, une entreprise peut capturer ou générer des données de trois manières différentes :

• Par acquisition : dans ce cas, l'entreprise achète des données à des sources externes et les données sont produites à l'extérieur de l'organisation.
• Par saisie : Le personnel interne de l'entreprise obtient manuellement les nouvelles données.
• Par création : les données sont capturées par des appareils dans différents processus métier.

Économie

Une fois les données brutes obtenues, il est crucial de les stocker en toute sécurité pour se protéger contre d'éventuelles attaques ou erreurs informatiques. La mise en œuvre d'un processus de récupération peut ajouter une couche de protection supplémentaire.

Cette phase est l'une des plus délicates du cycle de vie des données, car selon le type de données brutes, ses exigences et son architecture, elles devront être stockées d'une manière ou d'une autre. En ce sens, selon que les données sont structurées ou non structurées, elles seront stockées de deux manières possibles :

• Structuré : Les données structurées sont des données qui adhèrent à un format standardisé, ont une structure bien définie et suivent un modèle de données, ce qui les rend accessibles à la fois aux humains et aux programmes. Les bases de données relationnelles sont couramment utilisées pour stocker des données structurées. Ces bases de données permettent d'organiser les données dans des tableaux, ce qui les rend hautement accessibles et facilement identifiables.
• Non structurées : les données non structurées, en revanche, n'ont pas d'architecture ou de structure définie et n'adhèrent à aucun modèle de données prédéfini. Par conséquent, les données non structurées ne peuvent pas être stockées dans une base de données relationnelle classique, mais doivent être stockées dans une base de données non relationnelle ou NoSQL, qui sont couramment utilisées en science des données. Ces bases de données sont conçues pour gérer efficacement les données non structurées, offrant flexibilité et évolutivité pour l'analyse et le traitement des données.

Utiliser

Au cours de cette étape du cycle de vie des données, les données sont enfin utilisées à bon escient. Les données constituent un élément fondamental dans le processus décisionnel d'une entreprise, qu'elles soient liées aux ventes, au marketing ou aux opérations internes. Il est crucial que les différentes équipes aient accès aux données, afin qu'elles puissent participer au processus de prise de décision avec des arguments solides et comprendre l'importance de leur travail. De même, les clients, les fournisseurs ou les collaborateurs peuvent également avoir besoin d'accéder aux données pertinentes.

Pour partager et exposer les données de manière compréhensible pour toutes les parties prenantes, il est courant de créer des rapports et d'effectuer des analyses au cours de cette phase d'utilisation des données. Le travail des experts en science des données à ce stade doit être précis et précis, car les données collectées joueront un rôle essentiel dans la détermination de l'orientation et des résultats de l'entreprise.

Archivage

Une fois que les données ne sont plus activement utilisées pour la prise de décision dans l'organisation, il est temps de les archiver. L'archivage des données consiste à copier les données dans un espace désigné où elles peuvent être stockées et récupérées si nécessaire à l'avenir.

Au cours de cette phase du cycle de vie des données, aucune maintenance active n'est généralement effectuée sur les données. Cependant, s'il s'avère nécessaire de réutiliser les données archivées, elles peuvent être restaurées et récupérées pour une analyse plus approfondie ou à d'autres fins, comme mentionné précédemment. De bonnes pratiques d'archivage des données garantissent que les données restent accessibles et récupérables en cas de besoin, tout en minimisant les ressources nécessaires à leur stockage et à leur maintenance.

Effacement

Il est inévitable que les données archivées s'accumulent au fil du temps et occupent de l'espace de stockage. Bien qu'avoir un stockage infini serait idéal, ce n'est pas faisable car les coûts associés ne sont pas rentables pour l'entreprise. Par conséquent, le nettoyage et la suppression des données anciennes et inutilisées deviennent une nécessité dans toute organisation.

En règle générale, le processus de suppression des données est effectué à partir de l'emplacement où elles ont été archivées, et il est crucial de s'assurer que la suppression est effectuée avec précision et que la disparition des données est garantie.

Il est important de se rappeler que les données doivent être stockées pendant un certain temps avant de pouvoir être supprimées. Les données ne peuvent pas être supprimées à la discrétion de l'organisation, car elles doivent être conservées pendant la période légale requise. Passé ce délai, les données peuvent être supprimées à la discrétion de l'entreprise.

Quels sont les avantages d'une bonne gestion du cycle de vie des données ?

La mise en œuvre d'un cycle de vie des données robuste dans une entreprise est cruciale pour utiliser efficacement les données. Voici les quatre principaux avantages qu'une entreprise peut tirer de l'utilisation des informations collectées de cette manière.

De meilleures décisions commerciales

Les données sont votre meilleur allié lorsqu'il s'agit de créer les meilleures stratégies pour votre entreprise. Avec cette méthodologie, vous pouvez vous assurer que votre base de données reste propre, authentique et à jour.

Une plus grande sécurité des informations

Aucune entreprise n'est à l'abri des cyberattaques, mais vous pouvez prendre toutes les mesures possibles pour les tenir à distance et assurer la sécurité de vos données. Nous comprenons qu'en tant qu'entreprise, la sécurité des données est une priorité absolue. La mise en œuvre correcte de ce cycle de vie des données vous aidera à protéger autant que possible vos données contre les fuites, les abus et les cyberattaques.

Bonne Conformité

Comme vous le savez, les données sont sous le feu des réglementations en vigueur, et en tant qu'entreprise, il est crucial de se conformer aux réglementations imposées pour éviter les sanctions. Nous avons déjà discuté de l'importance de stocker les données pendant une période de temps désignée. Il s'agit d'un aspect critique à ne pas négliger lors de la mise en œuvre de ce cycle de vie des données. Garantir la conformité aux réglementations applicables protégera votre entreprise des conséquences juridiques et financières potentielles.

Des données plus fiables

Comme souligné tout au long de cet article, la mise en œuvre correcte de cette méthodologie du cycle de vie des données garantit la fiabilité et la cohérence des données dans votre organisation. Cela empêche la prise de décision basée sur des données obsolètes ou erronées, préservant ainsi l'intégrité et l'exactitude de vos décisions commerciales. Prendre des décisions éclairées basées sur des données précises et à jour est crucial pour le succès de toute organisation.