Ciclo di vita dei dati: cos'è e quali sono le fasi?

Dall'emergere dei Big Data , il campo della scienza dei dati ha subito trasformazioni significative nel modo in cui i dati vengono raccolti e analizzati. Il processo di estrazione di informazioni preziose dai dati per informare il processo decisionale strategico si è evoluto in un approccio ben definito e strutturato noto come ciclo di vita dei dati. In questo articolo, approfondiremo le complessità di questo processo, evidenziando le sue varie fasi e il loro significato.

Qual è il ciclo di vita dei dati?

Il ciclo di vita dei dati, noto anche come ciclo di vita delle informazioni o gestione del ciclo di vita dei dati, è un processo in più fasi che comprende l'intero ciclo di vita dei dati, dalla loro creazione alla loro eventuale obsolescenza. Il passaggio da una fase all'altra è subordinato al soddisfacimento di requisiti specifici.

È fondamentale riconoscere la natura ciclica del ciclo di vita dei dati. Le informazioni raccolte da un progetto di dati possono spesso essere riproposte per progetti successivi, consentendo all'ultima fase del ciclo di avviare una nuova iterazione della prima fase e così via.

Per le organizzazioni che cercano di condurre ricerche complete che comportano l'analisi di grandi volumi di dati, è imperativo massimizzare il potenziale di ogni fase del ciclo di vita dei dati e implementare processi efficienti.

Qual è l'importanza del ciclo di vita dei dati?

Implementando efficacemente ogni fase del ciclo di vita dei dati, un'organizzazione può ottimizzare la generazione, l'utilizzo e il riutilizzo dei dati, portando a informazioni di qualità superiore che fungono da solida base per il processo decisionale. Inoltre, il ciclo di vita dei dati svolge un ruolo cruciale nel mantenimento della qualità dei dati per tutta la loro durata utile.

Un altro vantaggio significativo del ciclo di vita dei dati è il suo contributo al miglioramento della sicurezza dei dati all'interno di un'organizzazione. Aderendo al processo del ciclo di vita dei dati, un'azienda può mitigare i rischi di attacchi informatici e prevenire catastrofiche perdite di dati, promuovendo così un ambiente di dati più sicuro.

In sintesi, il ciclo di vita dei dati non solo massimizza il valore dei dati, ma funge anche da solida strategia di gestione del rischio, proteggendo dall'uso improprio e garantendo che i dati vengano utilizzati in modo sicuro e responsabile.

Le 5 fasi del ciclo di vita dei dati

Non esiste un'interpretazione univoca del ciclo di vita dei dati. Mentre alcune fonti possono suddividerlo in sette fasi, altre potrebbero preferire un approccio più semplice con cinque fasi. In questo caso, abbiamo scelto quest'ultimo in quanto riteniamo che trasmetta meglio il processo. Tenendo presente ciò, il ciclo di vita dei dati è composto da:

• Fase di creazione
• Fase di conservazione
• Fase di utilizzo
• Fase di archiviazione
• Fase di cancellazione

Di seguito li spieghiamo nel dettaglio.

Creazione

La prima fase del ciclo di vita dei dati è la creazione di dati grezzi. I dati grezzi vengono ottenuti attraverso varie tecniche, metodi e strumenti di raccolta dati utilizzati nella scienza dei dati. Questi dati possono essere espressi in più formati, come JPG, PDF, Word, ecc.

In totale, un'azienda può acquisire o generare dati in tre modi diversi:

• Per acquisizione: in questo caso, l'azienda acquista dati da fonti esterne e i dati vengono prodotti esternamente all'organizzazione.
• Per input: Il personale interno dell'azienda ottiene manualmente nuovi dati.
• Per creazione: i dati vengono acquisiti dai dispositivi in ​​diversi processi aziendali.

Salvataggio

Una volta ottenuti i dati grezzi, è fondamentale archiviarli in modo sicuro per proteggerli da potenziali attacchi o errori del computer. L'implementazione di un processo di ripristino può aggiungere un ulteriore livello di protezione.

Questa fase è una delle più delicate nel ciclo di vita dei dati, perché a seconda del tipo di dato grezzo, dei suoi requisiti e dell'architettura, dovrà essere archiviato in un modo o nell'altro. In tal senso, a seconda che il dato sia strutturato o non strutturato, verrà conservato in due possibili modalità:

• Strutturato: i dati strutturati sono dati che aderiscono a un formato standardizzato, hanno una struttura ben definita e seguono un modello di dati, rendendolo accessibile sia agli esseri umani che ai programmi. I database relazionali sono comunemente usati per archiviare dati strutturati. Questi database consentono di organizzare i dati in tabelle, rendendoli altamente accessibili e facilmente identificabili.
• Non strutturati: i dati non strutturati, d'altra parte, mancano di un'architettura o struttura definita e non aderiscono a nessun modello di dati predefinito. Di conseguenza, i dati non strutturati non possono essere archiviati in un database relazionale convenzionale, ma devono essere archiviati in un database non relazionale o NoSQL, comunemente utilizzato nella scienza dei dati. Questi database sono progettati per gestire i dati non strutturati in modo efficiente, fornendo flessibilità e scalabilità per l'analisi e l'elaborazione dei dati.

Utilizzo

Durante questa fase del ciclo di vita dei dati, i dati vengono finalmente messi a frutto. I dati sono un elemento fondamentale nel processo decisionale di un'azienda, sia che si tratti di vendite, marketing o operazioni interne. È fondamentale che diversi team abbiano accesso ai dati, in modo che possano partecipare al processo decisionale con solide argomentazioni e comprendere il significato del loro lavoro. Allo stesso modo, anche clienti, fornitori o collaboratori potrebbero aver bisogno di accedere ai dati rilevanti.

Per condividere ed esporre i dati in modo comprensibile per tutte le parti interessate, è comune creare report ed eseguire analisi durante questa fase di utilizzo dei dati. Il lavoro degli esperti di data science in questa fase deve essere preciso e accurato, poiché i dati raccolti svolgeranno un ruolo fondamentale nel determinare la direzione e i risultati dell'azienda.

Archiviazione

Una volta che i dati non vengono più utilizzati attivamente per il processo decisionale nell'organizzazione, è il momento di archiviarli. L'archiviazione dei dati comporta la copia dei dati in uno spazio designato dove possono essere archiviati e recuperati se necessario in futuro.

Durante questa fase del ciclo di vita dei dati, in genere non viene eseguita alcuna manutenzione attiva sui dati. Tuttavia, se si presenta la necessità di riutilizzare i dati archiviati, questi possono essere ripristinati e recuperati per ulteriori analisi o altri scopi, come menzionato in precedenza. Le corrette pratiche di archiviazione dei dati assicurano che i dati rimangano accessibili e recuperabili quando necessario, riducendo al minimo le risorse necessarie per la loro archiviazione e manutenzione.

Cancellazione

È inevitabile che i dati archiviati si accumulino nel tempo e occupino spazio di archiviazione. Sebbene l'archiviazione infinita sarebbe l'ideale, non è fattibile a causa dei costi associati non redditizi per l'azienda. Di conseguenza, la pulizia e l'eliminazione dei dati vecchi e inutilizzati diventa una necessità in qualsiasi organizzazione.

In genere, il processo di cancellazione dei dati viene eseguito dalla posizione in cui sono stati archiviati ed è fondamentale garantire che la cancellazione venga eseguita in modo accurato e che la scomparsa dei dati sia garantita.

È importante ricordare che i dati devono essere conservati per un certo periodo di tempo prima di poter essere cancellati. I dati non possono essere cancellati a discrezione dell'organizzazione, in quanto devono essere conservati per il periodo previsto dalla legge. Trascorso tale termine, i dati potranno essere cancellati a discrezione dell'azienda.

Quali sono i vantaggi di una buona gestione del ciclo di vita dei dati?

L'implementazione di un solido ciclo di vita dei dati in un'azienda è fondamentale per utilizzare efficacemente i dati. Ecco i quattro principali vantaggi che un'azienda può sperimentare utilizzando le informazioni raccolte in questo modo.

Migliori decisioni aziendali

I dati sono il tuo più grande alleato quando si tratta di creare le migliori strategie per il tuo business. Con questa metodologia, puoi assicurarti che il tuo database sia mantenuto pulito, autentico e aggiornato.

Maggiore sicurezza delle informazioni

Nessuna azienda è esente da attacchi informatici, ma puoi adottare tutte le misure possibili per tenerli a bada e garantire la sicurezza dei tuoi dati. Comprendiamo che, come azienda, la sicurezza dei dati è una priorità assoluta. L'implementazione corretta di questo ciclo di vita dei dati ti aiuterà a mantenere i tuoi dati il ​​più al sicuro possibile da perdite, usi impropri e attacchi informatici.

Buona Conformità

Come sapete, i dati sono sotto i riflettori delle normative vigenti e, come azienda, è fondamentale rispettare le normative imposte per evitare sanzioni. Abbiamo discusso in precedenza dell'importanza di archiviare i dati per un determinato periodo di tempo. Questo è un aspetto critico che non dovrebbe essere trascurato durante l'implementazione di questo ciclo di vita dei dati. Garantire la conformità alle normative pertinenti salvaguarderà la tua azienda da potenziali conseguenze legali e finanziarie.

Dati più affidabili

Come sottolineato in questo articolo, la corretta implementazione di questa metodologia del ciclo di vita dei dati garantisce l' affidabilità e la coerenza dei dati nell'organizzazione. Ciò impedisce il processo decisionale basato su dati obsoleti o errati, salvaguardando così l'integrità e l'accuratezza delle decisioni aziendali. Prendere decisioni informate sulla base di dati accurati e aggiornati è fondamentale per il successo di qualsiasi organizzazione.