데이터 수명 주기: 정의 및 단계는 무엇입니까?

빅 데이터가 등장한 이후로 데이터 과학 분야는 데이터 수집 및 분석 방식에 있어 상당한 변화를 겪었습니다. 전략적 의사 결정을 알리기 위해 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 프로세스는 데이터 수명 주기로 알려진 잘 정의되고 구조화된 접근 방식으로 발전했습니다. 이 기사에서는 다양한 단계와 그 중요성을 강조하면서 이 프로세스의 복잡성을 탐구합니다.

데이터 수명 주기란 무엇입니까?

정보 수명 주기 또는 데이터 수명 주기 관리 라고도 하는 데이터 수명 주기는 데이터 생성부터 최종 노후화까지 데이터의 전체 수명을 포괄하는 다단계 프로세스입니다. 한 단계에서 다른 단계로의 진행은 특정 요구 사항을 충족하는지에 달려 있습니다.

데이터 수명 주기의 주기적 특성을 인식하는 것이 중요합니다. 하나의 데이터 프로젝트에서 수집한 정보는 종종 후속 프로젝트를 위해 용도 변경될 수 있으므로 주기의 마지막 단계에서 첫 번째 단계의 새로운 반복을 시작할 수 있습니다.

대량의 데이터 분석과 관련된 포괄적인 연구를 수행하려는 조직의 경우 데이터 수명 주기의 각 단계의 잠재력을 극대화하고 효율적인 프로세스를 구현하는 것이 필수적입니다.

데이터 수명주기의 중요성은 무엇입니까?

데이터 수명 주기의 각 단계를 효과적으로 구현함으로써 조직 은 데이터의 생성, 활용 및 재사용을 최적화하여 의사 결정을 위한 견고한 기반이 되는 고품질 정보로 이어질 수 있습니다. 또한 데이터 수명 주기는 유용한 수명 동안 데이터 품질을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 수명 주기의 또 다른 중요한 이점은 조직 내에서 데이터 보안을 강화하는 데 기여한다는 것입니다. 데이터 수명 주기 프로세스를 준수함으로써 회사는 사이버 공격의 위험을 완화하고 치명적인 데이터 손실을 방지하여 더 안전한 데이터 환경을 촉진할 수 있습니다.

요약하면, 데이터 수명 주기는 데이터의 가치를 극대화할 뿐만 아니라 오용을 방지하고 데이터가 안전하고 책임 있는 방식으로 사용되도록 하는 강력한 위험 관리 전략의 역할도 합니다.

데이터 수명 주기의 5단계

데이터 수명 주기에 대한 획일적인 해석은 없습니다. 일부 소스는 이를 7단계로 나눌 수 있지만 다른 소스는 5단계로 구성된 더 간단한 접근 방식을 선호할 수 있습니다. 이 경우 프로세스를 더 잘 전달한다고 생각하여 후자를 선택했습니다. 이를 염두에 두고 데이터 수명 주기는 다음으로 구성됩니다.

• 생성 단계
• 저장 단계
• 사용 단계
• 아카이빙 단계
• 삭제 단계

아래에서 자세히 설명합니다.

창조

데이터 수명 주기의 첫 번째 단계는 원시 데이터 생성입니다. 원시 데이터는 데이터 과학에서 사용되는 다양한 기술, 방법 및 데이터 수집 도구를 통해 얻습니다. 이 데이터는 JPG, PDF, Word 등과 같은 여러 형식으로 표현할 수 있습니다.

전체적으로 회사는 세 가지 방법으로 데이터를 캡처하거나 생성할 수 있습니다.

• By Acquisition: 이 경우 회사는 외부 소스에서 데이터를 구매하고 데이터는 조직 외부에서 생산됩니다.
• 입력: 회사의 내부 직원이 수동으로 새 데이터를 얻습니다.
• 생성 기준: 데이터는 다양한 비즈니스 프로세스의 장치에서 캡처됩니다.

절약

원시 데이터를 얻은 후에는 잠재적인 공격이나 컴퓨터 오류로부터 보호하기 위해 안전하게 저장하는 것이 중요합니다. 복구 프로세스를 구현하면 추가 보호 계층을 추가할 수 있습니다.

이 단계는 원시 데이터의 유형, 요구 사항 및 아키텍처에 따라 어떤 방식으로든 저장해야 하기 때문에 데이터 수명 주기에서 가장 민감한 단계 중 하나입니다. 이러한 의미에서 데이터가 정형인지 비정형인지에 따라 두 가지 가능한 방법으로 저장됩니다.

• 구조화: 구조화된 데이터는 표준화된 형식을 준수하고 잘 정의된 구조를 가지며 데이터 모델을 따르므로 사람과 프로그램 모두에 액세스할 수 있는 데이터입니다. 관계형 데이터베이스는 일반적으로 구조화된 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 이러한 데이터베이스를 사용하면 데이터를 테이블로 구성할 수 있으므로 액세스가 용이하고 쉽게 식별할 수 있습니다.
• 비정형: 반면에 비정형 데이터는 정의된 아키텍처나 구조가 없으며 사전 정의된 데이터 모델을 따르지 않습니다. 결과적으로 비정형 데이터는 기존의 관계형 데이터베이스에 저장할 수 없고 데이터 과학에서 일반적으로 사용되는 비관계형 또는 NoSQL 데이터베이스에 저장해야 합니다. 이러한 데이터베이스는 구조화되지 않은 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계되어 데이터 분석 및 처리를 위한 유연성과 확장성을 제공합니다.

사용

데이터 수명 주기의 이 단계에서 데이터는 최종적으로 유용하게 사용됩니다. 데이터는 판매, 마케팅 또는 내부 운영과 관련하여 회사의 의사 결정 프로세스 에서 기본 요소 역할을 합니다. 서로 다른 팀이 데이터에 액세스할 수 있는 것이 중요합니다. 그래야 확실한 주장을 가지고 의사 결정 프로세스에 참여하고 작업의 중요성을 이해할 수 있습니다. 마찬가지로 고객, 공급업체 또는 공동 작업자도 관련 데이터에 액세스해야 할 수 있습니다.

모든 이해 관계자가 이해할 수 있는 방식으로 데이터를 공유하고 공개하기 위해 이 데이터 사용 단계에서 보고서를 작성하고 분석을 수행하는 것이 일반적입니다. 이 단계에서 데이터 과학 전문가의 작업은 정확하고 정확해야 합니다. 수집된 데이터는 회사의 방향과 결과를 결정하는 데 중요한 역할을 하기 때문입니다.

아카이빙

데이터가 조직의 의사 결정에 더 이상 적극적으로 사용되지 않으면 데이터를 보관해야 합니다. 데이터 보관에는 데이터를 저장하고 나중에 필요할 때 검색할 수 있는 지정된 공간으로 데이터를 복사하는 작업이 포함됩니다.

데이터 수명 주기의 이 단계에서는 일반적으로 데이터에 대해 활성 유지 관리가 수행되지 않습니다. 그러나 보관된 데이터를 재사용해야 하는 경우 앞서 언급한 바와 같이 추가 분석 또는 기타 목적을 위해 복원 및 검색할 수 있습니다. 적절한 데이터 아카이빙 관행은 데이터가 필요할 때 액세스 및 검색 가능한 상태로 유지되는 동시에 스토리지 및 유지 관리에 필요한 리소스를 최소화하도록 합니다.

삭제

보관된 데이터는 시간이 지남에 따라 누적되어 저장 공간을 차지하게 됩니다. 무한한 스토리지를 보유하는 것이 이상적이지만 관련 비용이 회사에 이익이 되지 않기 때문에 실현 불가능합니다. 결과적으로 모든 조직에서 오래되고 사용되지 않는 데이터를 정리하고 삭제하는 것이 필요합니다.

일반적으로 데이터 삭제 프로세스는 데이터가 보관된 위치에서 수행되며 삭제가 정확하게 수행되고 데이터의 소멸이 보장되는지 확인하는 것이 중요합니다.

데이터는 삭제되기 전에 특정 기간 동안 저장되어야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 데이터는 필요한 법정 기간 동안 보관해야 하므로 조직의 임의로 삭제할 수 없습니다. 이 기간이 지나면 회사의 재량에 따라 데이터를 삭제할 수 있습니다.

우수한 데이터 수명 주기 관리의 이점은 무엇입니까?

데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 기업에서 강력한 데이터 수명 주기를 구현하는 것이 중요합니다. 이러한 방식으로 수집된 정보를 활용하여 회사가 경험할 수 있는 네 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

더 나은 비즈니스 결정

데이터는 비즈니스를 위한 최상의 전략을 수립할 때 가장 큰 동맹입니다. 이 방법론을 사용하면 데이터베이스를 깨끗하고 신뢰할 수 있으며 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

정보 보안 강화

어떤 회사도 사이버 공격으로부터 자유롭지 않지만 사이버 공격을 막고 데이터의 안전을 보장하기 위해 가능한 모든 조치를 취할 수 있습니다. 우리는 회사로서 데이터 보안이 최우선 순위임을 이해합니다. 이 데이터 수명 주기를 올바르게 구현하면 데이터 유출, 오용 및 사이버 공격으로부터 최대한 안전하게 데이터를 보호할 수 있습니다.

규정 준수

아시다시피 데이터는 현행 규정의 주목을 받고 있으며 기업으로서 부과된 규정을 준수하는 것이 처벌을 피하기 위해 중요합니다. 이전에 지정된 기간 동안 데이터를 저장하는 것의 중요성에 대해 논의했습니다. 이는 이 데이터 수명 주기를 구현하는 동안 간과해서는 안 되는 중요한 측면입니다. 관련 규정을 준수하면 잠재적인 법적 및 재정적 결과로부터 회사를 보호할 수 있습니다.

보다 신뢰할 수 있는 데이터

이 문서 전체에서 강조한 바와 같이 이 데이터 수명 주기 방법론을 올바르게 구현하면 조직에서 데이터의 안정성과 일관성이 보장됩니다. 이는 오래되었거나 잘못된 데이터를 기반으로 한 의사 결정을 방지하여 비즈니스 의사 결정의 무결성과 정확성을 보호합니다. 정확한 최신 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내리는 것은 모든 조직의 성공에 매우 중요합니다.