Die Verwaltung des Datenlebenszyklus Was ist Data Lifecycle Management (DLM)?

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Das Data Lifecycle Management verwaltet Daten über ihren kompletten Lebenszyklus von der Erstellung und Erfassung über die Speicherung und Nutzung bis zu ihrer Archivierung und Löschung. Für jede Phase existieren Richtlinien und strukturierte Datenmanagementprozesse. Es sind Tools verfügbar, mit denen sich Aufgaben und Tätigkeiten automatisieren und vereinfachen lassen. Ziele des DLM sind die Optimierung von Geschäftsprozessen und eine verbesserte Datensicherheit und Datenverfügbarkeit.

DLM ist das Akronym für „Data Lifecycle Management“. Die deutsche Übersetzung lautet „Verwaltung des Datenlebenszyklus“. Beim Data Lifecycle Management handelt es sich um einen konzeptionellen und praktischen Ansatz für eine organisierte und strukturierte Verwaltung von Daten über ihren kompletten Lebenszyklus hinweg. Der Lebenszyklus umfasst verschiedene Phasen von der Erstellung und Erfassung über die Speicherung und Nutzung bis zur Archivierung und Löschung der Daten. Für jede Phase existieren Richtlinien und strukturierte Datenmanagementprozesse.

Vom Information Lifecycle Management (ILM) unterscheidet sich das DLM darin, dass es sich mit strukturierten oder unstrukturierten Daten auf Dateiebene und mit Dateiattributen befasst, während das ILM sich auf die in den Daten enthaltenen Informationen fokussiert. Diese Informationen können sich auch aus verschiedenen Daten und Dateien zusammensetzen. Es existieren zahlreiche Tools und Produkte, mit denen sich einzelne Aufgaben und Tätigkeiten des Data Lifecycle Managements automatisieren und vereinfachen lassen.

Die verschiedenen Phasen des Data Lifecycle Managements

Der Lebenszyklus von Daten umfasst von der Entstehung bis zur Löschung mehrere Phasen. Grundsätzlich lassen sich diese fünf Hauptphasen unterscheiden:

Phase 1: Erstellen, Erfassen und Eingeben der Daten

In dieser Phase werden die Daten generiert, aus verschiedenen Quellen erfasst oder eingegeben. Die Daten können in verschiedenen Formaten und Qualitätsstufen vorliegen.

Phase 2: Speichern der Daten

Entsprechend der Struktur der Daten werden sie in geeigneter Form gespeichert. Im Rahmen der Datenspeicherung finden verschiedene Verarbeitungsschritte wie das Transformieren, Duplizieren oder Verschlüsseln der Daten statt.

Phase 3: Nutzen der Daten

In dieser Phase des Datenlebenszyklus findet die eigentliche Nutzung der Daten statt. Sie werden für Analysen herangezogen, mit anderen geteilt oder beispielsweise für maschinelles Lernen verwendet.

Phase 4: Archivieren der Daten

Werden die Daten nicht mehr regelmäßig für Datenanalysen oder alltägliche Geschäftsprozesse benötigt, ist es in der Regel erforderlich, sie für einen definierten Zeitraum weiter aufzubewahren. Sie werden archiviert und bei Bedarf, zum Beispiel bei Rechtsstreitigkeiten, wiederhergestellt.

Phase 5: Löschen oder Vernichten der Daten

Die letzte Phase des Lebenszyklus der Daten beschäftigt sich mit dem sicheren Löschen oder Vernichten nicht mehr benötigter Daten. Haben Daten die festgelegte Aufbewahrungsfrist erreicht oder sind sie für ein Unternehmen nicht mehr von Nutzen, erfolgen das Löschen oder Vernichten entsprechend der internen Richtlinien oder gesetzlichen Vorgaben.

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