Data-Lifecycle-Management (DLM): Wichtige Phasen, Tools und Compliance

Die Einführung eines Data Lifecycle Management (DLM) ist eine Möglichkeit, relevante und qualitativ hochwertige Daten für die Analyse bereitzustellen.

In der jüngsten Salesforce-Umfrage Unter 10.000 IT-Führungskräften gaben 94% der Befragten an, dass sie mehr Wert aus ihren Datensätzen ziehen müssen und die Verbesserung der Datenqualität steht bei ihnen ganz oben auf der Prioritätenliste. Die richtige Information zum richtigen Zeitpunkt treibt die Geschäftsentscheidungen voran, fördert digitale Innovationen und gibt Unternehmen einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern.

In diesem Artikel wird detailliert erläutert, was DLM ist, welche Hauptphasen sie umfasst und welche Vorteile und Herausforderungen eine effiziente DLM mit sich bringt.

DLM ist der Prozess der Verwaltung, Organisation und Sicherung von Daten auf verschiedenen Ebenen – von der Erstellung oder Sammlung bis hin zur Archivierung und Löschung. Dieser Prozess gibt Ihnen vollständige Kontrolle über Ihre Daten und ermöglicht es Ihnen, den gesamten Datenfluss zu verfolgen.

Mit Hilfe von DLM können Sie einen strukturierten Ansatz für die Datenverwaltung entwickeln und die Speicherplatznutzung optimieren, indem Sie Datenressourcen löschen, die nicht mehr benötigt werden. Darüber hinaus erfahren Sie, welche Datensätze wichtig sind und welche Sie für eine effizientere Entscheidungsfindung und eine kontinuierliche Geschäftsentwicklung fehlen.

DLM spielt eine entscheidende Rolle bei der Steigerung der Effizienz von Implementierungen in Bezug auf Business Intelligence und Data Analytics. Obwohl BI-Experten und Data Analysten ohne DLM Diagramme, Tabellen, Prognosen und Dashboards erstellen können, kann das Fehlen eines zuverlässigen Lifecycle-Managements für Daten zu Problemen mit der Datenqualität, Konsistenz und Relevanz führen. Im Gegensatz dazu, Eine gut integrierte DLM-Strategie sorgt dafür, dass die in Datenanalysen verwendeten Daten genau, verlässlich und den Unternehmenszielen entsprechen., Dadurch wird der Wert, der aus der Datenanalyse gewonnen werden kann, maximiert.

Geschäftliche Vorteile der Datenlebenszyklus-Management-Lösung

Die Einführung einer end-to-end-DLM-Strategie kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, die folgenden Vorteile zu erzielen:

Eliminieren Sie manuelle Datenabfragen und optimieren Sie Zeit und Ressourcen. Eine moderne DLM-Strategie beinhaltet unbeabsichtigt die Automatisierung bestimmter Prozesse, wie z. B. die Datenerhebung und -verarbeitung. Automatisierte Phasen des Datenlebenszyklus beschleunigen die Datenerfassung in Datenanalysetools, die in der Lage sind, BI-Berichte und Dashboards zeitsparend zu generieren und diese regelmäßig an Sie weiterzugeben., Sie sparen als Topmanager Stunden mit manueller Suche nach den richtigen Informationen in verschiedenen Abteilungen und helfen Ihnen dabei, die Kosten zu optimieren.

Einrichten einer datenbasierten Kultur für die verschiedenen Entscheidungsebenen. Die Anwendung eines datengetriebenen Ansatzes bei der Entscheidungsfindung ist ein wichtiger Schritt, den jedes Unternehmen selbst bei seiner Gründung unternehmen sollte. Bei Entscheidungen besteht die Tendenz, sich ausschließlich auf die Meinungen von Experten zu verlassen, da diese über Erfahrung und Autorität verfügen. Dies ist jedoch nicht effektiv, wenn man sich zum Ziel gesetzt hat, sein Geschäft zu wachsen, Umsatz zu generieren und mehr Kunden zu gewinnen. Zum Beispiel:, Ein C-Level-Manager kann eine ganz andere Zielgruppe für sein Produkt haben, während ein Bericht eine andere Perspektive zeigen kann, die zu mehr Umsatz führen könnte.

Vergleichen Sie Datenmengen schnell, um eine umfassende Analyse der Dateneffizienz Ihrer Organisation zu erstellen. Einfach zugängliche qualitativ hochwertige Daten und auf dieser aufbauende BI-Lösungen ermöglichen es, alle wichtigen Geschäftsprozesse schnell zu analysieren, deren Erfolg zu validieren und Probleme oder Engpässe zu identifizieren – beispielsweise, indem man die Budgets zweier unterschiedlicher Projekte vergleicht und feststellt, welches effektiver eingesetzt wird.

Validieren von Geschäftsideen. Als sich entwickelndes und ambitioniertes Unternehmen haben Sie häufig Ideen, die getestet und validiert werden müssen, bevor sie umgesetzt werden können. Daten, die ordnungsgemäß gesammelt und in einem praktischen Dashboard visualisiert werden, sind in diesem Fall genau das Richtige.

Mögliche Anwendung: Ihre Organisation möchte die Performance des Referenzprogramms für ihre digitale Banklösung testen. In diesem Fall arbeitet das Data-Team folgendermaßen:

1. überprüft, wo und wie Daten über Empfehlungen erhoben und gespeichert werden
2. Validiert diese Daten, um festzustellen, ob sie ausreichend sind, und bestätigt, dass es keine betrügerischen Verweisaktivitäten gibt

Diese Ergebnisse können dann in einem übersichtlichen Dashboard an Sie dargestellt werden.

Je nach den spezifischen Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens können die sieben kritischen Phasen des Datenlebenszyklus, die unten aufgeführt sind, unterschiedliche Tools und Schritte erfordern.

Phase 1. Datenerstellung oder -erhebung

Die erste Phase des Prozesses der Datenlebenszyklusverwaltung besteht darin, die Rohdaten zu sammeln, die für die Softwareentwicklung oder die Einrichtung spezifischer Geschäftsprozesse erforderlich sind. Bei Yalantis haben wir einige allgemeine Regeln für die Arbeit mit Rohdaten zusammengestellt:

• Stärken Sie die Kommunikation zwischen den Teams. Die ordnungsgemäße Erhebung von Rohdaten erfordert starke Beziehungen zwischen den Data- und Technologie-Teams sowie anderen Abteilungen. Diese Beziehungen ermöglichen es den Data-Spezialisten, sich mit den Eigentümern verschiedener Datensätze zu vernetzen und Daten erst nach Erhalt der Erlaubnis des Eigentümers zu sammeln. Zudem können Data-Engineers mithilfe der Eigentümer der Datenquellen einfach die Datenquellen validieren und prüfen, ob sie qualitativ hochwertige Datensätze enthalten.
• Festlegen von Anforderungen für die Datenverarbeitung. Daten- und BI-Ingenieure bei Yalantis können die Eigenschaften festlegen, die Rohdaten für einen effizienten Datenerhebungsprozess haben sollten. Diese Anforderungen variieren je nach Geschäftsanforderungen, können jedoch beispielsweise eine Anforderung an die Erhebung einzigartiger Daten ohne Duplikate sein.
• Verwenden Sie ein mehrschichtiges Vorgehen bei den einzelnen Schritten des Datenmanagementprozesses. Wir bevorzugen diesen Ansatz, da er Unternehmen hilft, flexibel zu bleiben und Daten verschiedener Arten aus verschiedenen Quellen reibungslos zu sammeln. Je nach Projektanforderungen verwenden wir Apache Kafka zur Echtzeit-Datenverfolgung und Amazon Simple Storage Service (S3) zur Aufnahme verschiedener Arten von Daten in einem Data Lake sowie Konnektoren zur Integration mit verschiedenen Datenbanken. Zum Beispiel haben die Entwickler von Yalantis Go schnell für unseren Kunden Meroxa eine Integration mit der Datenbank von Meroxa Go erstellt. Qualitätsdaten-Verbindungen.

• Optimierung. Es ist auch entscheidend, einheitliche Ansätze und Vorlagen für Datenextraktionsprozesse zu entwickeln, um Zeit beim Erfassen der Rohdaten zu sparen. Auf diese Weise können wir auch die Einführung neuer Spezialisten in ähnliche Projekte vereinfachen und beschleunigen.
• Datenzugänglichkeit. Wir fordern den Zugang zu allen kritischen Datenquellen und Datensätzen, damit wir alle Daten haben, die wir für den nächsten DLM-Schritt benötigen.

Phase 2: Datenverarbeitung

Im Datenverarbeitungsprozess arbeitet das Data Engineering-Team von Yalantis folgendermaßen:

• untersucht die gesammelten Daten, um deren Qualität und Relevanz zu bestätigen
• Reinigt die Daten, um eine konsistente Struktur zu gewährleisten, enthält wichtige Werte und enthält keine Ungenauigkeiten oder Duplikate
• Ändert gegebenenfalls das Datenformat, um den Speicherplatz für die Daten zu nutzen

Unsere Data-Engineering-Teams stehen während der Softwareentwicklung ständig mit dem Kunden in Kontakt, um sicherzustellen, dass wir nur relevante Datensätze verwenden. Rohdaten können schnell an Relevanz verlieren. Durch die ständige Kommunikation mit dem Kunden können wir außerdem alle Datenprozesse präzise definieren, die den Geschäftsziele entsprechen, um sicherzustellen, dass Unternehmen während der Datenanalyse nur wertvolle Erkenntnisse generieren.

Phase 3. Datenspeicherung

Nachdem die Daten gesammelt und verarbeitet wurden, kann das Data Engineering-Team von Yalantis sicherstellen, dass sie in dem ausgewählten Datenrepository ordnungsgemäß gespeichert werden. Dies kann beispielsweise eine Datenbank (Amazon Relational Database, Azure SQL, PostgreSQL), ein Data Warehouse (Amazon Redshift) und ein Data Lake (Amazon S3) sein. Die Wahl des Datenspeichers sollte auf den Systemen basieren, die Sie bereits in Ihrem Unternehmen verwenden, damit eine neue Lösung für die Datenspeicherung Ihren bestehenden Datenmanagementzyklus nicht stört.

Stufe 4. Datenanalyse

Dies ist der Punkt, an dem das BI-Team Ihre Daten nutzen kann, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. In diesem Stadium können wir mit BI-Tools wie Tableau und Amazon QuickSight zusammenarbeiten. Je nach Reifegrad Ihres Unternehmens und Ihres Projekts können wir fortgeschrittene Analysen auf Basis von maschinellem Lernen (ML), wie z. B. prädiktive und prescriptive Analysen, implementieren, als Teil unserer Datenwissenschaftliche Dienstleistungen.

Stufe 5. Datenweitergabe

Um sicherzustellen, dass Ihre Daten nicht gefährdet werden, sollten eine strenge Datenschutzrichtlinie und Datenschutzmaßnahmen eingeführt werden. Zum Beispiel bei Yalantis verschlüsseln wir Daten in allen Phasen des Datenlebenszyklus und implementieren rollenbasierte Zugriffsregeln, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf Daten zugreifen können.

Datenbereitstellungsverfahren können intern und extern sein. Es ist entscheidend, beide zu sichern. Zum Beispiel kann eine Datenschnittstellentechnologie sicherstellen, dass Benutzer, Anwendungen oder Drittparteien nur jene Datensätze erhalten, die für sie von entscheidender Bedeutung sind. Die Datenanonymisierung ist eine weitere Möglichkeit, Ihre Daten vor Verletzungen oder böswilligen Angriffen zu schützen, da sie beim Teilen die Datensätze verschleiert. Je nach Geschäftsanforderungen können wir ein einzigartiges Datenbereitstellungsystem erstellen, das Ihre Daten während aller Phasen schützt.

Stufe 6. Datenspeicherung

Die Dateninhaber entscheiden, welche Datensätze nicht mehr relevant sind und archiviert werden können. Es ist jedoch auch wichtig, archivierte Daten für zukünftige Referenzzwecke, historische Analysen und Compliance verfügbar und zugänglich zu halten. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Tools und Speicherlösungen zu wählen, um einen einfachen Zugriff auf archivierte Daten zu gewährleisten, ohne dass die Kosten für die Cloud- oder On-Premises-Speicherung stark ansteigen.

Wenn eine bestimmte Datensammlung in mehreren Abteilungen verwendet wird, ist es entscheidend, den Nutzungszeitraum für jede Abteilung zu definieren und sicherzustellen, dass niemand sie vor der Archivierung benötigt. Außerdem ist es wichtig, archivierte Datensätze rechtzeitig zu identifizieren, die gelöscht werden müssen, da man weiterhin für Datenverarbeitung bezahlen könnte, die nicht mehr eine nützliche Funktion erfüllen.

Stufe 7. Datenlöschung

Dies ist der letzte Schritt des Datenlebenszyklus, bei dem Datensätze gelöscht und die System- und Serverkapazitäten für andere Daten freigegeben werden, die für das Unternehmen von größerer Bedeutung sind.

Die Implementierung und Pflege von Tools zur Datenklassifizierung vereinfacht das Löschen von Daten, da sie es ermöglichen, Ihre Daten nach Sensitivität, Compliance und geschäftlichem Wert zu klassifizieren. Basierend auf dieser Kategorisierung können Sie eine individuelle Datenablaufregelung erstellen, die Ihnen helfen kann, einfach festzulegen, welche Datensätze und wann gelöscht oder archiviert werden sollen.

Als ein Anbieter von Datenmanagementdienstleistungen, Wir sind der Ansicht, dass die ordnungsgemäße Einrichtung des Datenlebenszyklusmanagement einen starken Einfluss auf die Geschäftseffizienz hat.

Doch um eine effiziente Verwaltung des Datenlebenszyklus zu erreichen, ist es entscheidend, mit der Erstellung von Metadaten zu beginnen, die die Erstellung, Abrufung, Speicherung und gemeinsame Nutzung kontextreicher Datenbestände erleichtern.

Metadatenmanagement als Teil von DLM

Metadaten, oder Daten zu Ihren Daten, liefert wertvolle Informationen darüber, wann Daten erstellt oder aktualisiert wurden, von wem sie erstellt wurden und wie sie mit anderen Daten zusammenhängen. Ohne diese Informationen riskieren Sie, bei der Ermittlung von Bedeutung und – was am wichtigsten ist – der Geschäftswert Ihrer Datensätze, in der Dunkelheit zu agieren.

Metadaten können eine noch längere Lebensdauer haben als Ihre Daten. Zum Beispiel können Sie ein Datensatz löschen, seine Metadaten jedoch behalten, um Entscheidungen zu dokumentieren oder um zu verfolgen, wie sich Ihre Systeme weiterentwickelt haben. Sie können außerdem Metadaten im Voraus erstellen, um zu verdeutlichen, was ein zukünftiges Datensatz enthalten soll – insbesondere bei der Vorplanung. In beiden Fällen bietet das Management von Metadaten Ihrem Team eine klare Übersicht darüber, was in den verschiedenen Systemen, Zeitplänen und Abteilungen stattfindet.

Etablieren Metadatenmanagement Mit den entsprechenden Verfahren können Sie eine effiziente Datenintegration gewährleisten, Datenqualitätsprobleme vermeiden und die Zugänglichkeit und Nachverfolgbarkeit der Daten verbessern. Im Folgenden werden vier wesentliche Schritte des Metadatenmanagements beschrieben, die Ihnen helfen können, Ihren Datenlebenszyklus an der richtigen Stelle zu starten.

Metadaten-Erfassung. Die Festlegung der Felder, die Ihre Metadaten enthalten sollten, ist der erste Schritt vor dem Erfassen relevanter Metadaten. Die Überfüllung Ihrer Daten mit zu vielen Metadaten führt zu Verwirrung und erschwert die Datenerhebung, -speicherung und spätere Analyse. Und wenn Ihre Daten an essenziellen Metadatenfeldern fehlen, kann dies auch Probleme mit der Datenverarbeitung verursachen. Eine übliche Anzahl an Metadatenfeldern liegt zwischen 6 und 15, wie z. B. Schlüsseldaten, Namensgeber und Nutzungsrechte.

Die effektivste Methode zur Festlegung der zu erfassenden Felder besteht darin, die jeweiligen Werte zu analysieren, die sie Ihrem Unternehmen bieten können. Wenn Sie beispielsweise an einem Logistikdashboard arbeiten, können die Zeitzuteilung jedes einzelnen Lieferauftrags dazu beitragen, Lieferverzögerungen zu berechnen und die Routenplanung zu optimieren. Metadatenfelder bilden ein Metadatenschema, das wiederum die Grundlage für die Erstellung eines umfassenden Metadatenrepositoriums bildet.

Speicherung von Metadaten. Die Implementierung eines zentralen Metadatenrepositoriums wie dem AWS Glue Data Catalog ermöglicht es Organisationen, ihre Metadaten sicher zu speichern und zu verwalten, um sie schnell abzurufen. Die sichere Aufbewahrung von Metadaten und deren Trennung von primären Daten in einem konsolidierten Repository rationalisieren die Datenverwaltung, insbesondere bei großen Datensätzen.

Metadatenorganisation. Die Katalogisierung und Organisation von Metadaten im Repository ist ein weiterer Schritt zur Entwicklung eines effizienten Metadatenmanagementsystems. Mit einem gut strukturierten Metadatenkatalog können Sie Metadaten einfach finden und verwenden. Metadaten können manuell, automatisch oder halbautomatisch organisiert werden. Ebenfalls in dieser Phase können Sie die Laufzeit Ihres Metadatenlebenszyklus festlegen.

Metadaten-Governance. Die Verwaltung von Metadaten ist oft Teil einer umfassenderen Aufgabe. Datenverwaltungsrahmen, das definiert, wer für die Verwaltung, den Besitz, die Aktualisierung und die Organisation eines Metadatenrepositoriums verantwortlich ist.

Mit einer vollständig integrierten Metadatenverwaltung und einem Metadatenlebenszyklus können Sie mehr Kontext nutzen, um klare Regeln für die Verwaltung des Datenlebenszyklus festzulegen.

Von dem Zeitpunkt der Datenerhebung bis hin zum Löschen der Daten wird von den Organisationen erwartet, dass sie diese entsprechend den rechtlichen und branchenspezifischen Anforderungen verarbeiten, die für ihre Geschäftstätigkeit gelten. Normen wie HIPAA, GDPR, PCI DSS, CCPA, und ISO 27001 Alle betonen nicht nur den Schutz von Daten, sondern auch das Verständnis der Verwaltung des Datenlebenszyklus – von Anfang bis Ende. Folgende Abbildung veranschaulicht, wie jeder Schritt des DLM-Prozesses mit regulatorischen Anforderungen zusammenhängt:

Datenerstellung oder -erhebung. Compliance beginnt mit der Erhebung nur der notwendigen Daten und der transparenten Weitergabe dieser Informationen. Die DSGVO und die CCPA erfordern die Zustimmung und eine klare Kommunikation über die Datenverwendung. Die HIPAA legt die Grenzen für die Erhebung von Patientendaten fest, und die PCI DSS erfordert sichere Methoden zur Erhebung von Zahlungsdaten. Wir arbeiten eng mit den Dateninhabern zusammen, validieren die Quellen und setzen strenge Anforderungen, um sicherzustellen, dass die Daten relevant, sauber und rechtmäßig erhoben werden.

Datenverarbeitung. In dieser Phase stellen wir sicher, dass Daten nur für den vorgesehenen Zweck verarbeitet werden. Die DSGVO schreibt eine rechtmäßige und minimale Verarbeitung vor. HIPAA und ISO 27001 legen die Kontrolle des Zugriffs und den Schutz der Daten während der Transformation vor. Wir verwenden Tools wie Apache Airflow und Spark, um Workflows sicher zu orchestrieren und die Datenqualität zu validieren, bevor sie weiterverarbeitet werden.

Datenspeicherung. Die Datenspeicherung muss die Balance zwischen Sicherheit und Zugänglichkeit gewährleisten. HIPAA und ISO 27001 erfordern Verschlüsselung und Zugriffserfassung. PCI DSS schreibt die sichere Speicherung von Kartennummern vor. Wir nutzen verschlüsselte Cloud-Speicherdienste wie Amazon S3 oder Amazon Redshift und setzen dabei strenge rollenbasierte Berechtigungen sowie regelmäßige Audits ein, um die Daten in Ruhe zu schützen.

Data-Analytics. Die DSGVO begrenzt die Datenverwendung bei Profiling oder Entscheidungsfindung, sofern dies nicht angemessen begründet ist. Die HIPAA-Verordnung schreibt die Identitätskennzeichnung von Gesundheitsdaten in Analysen vor. Wir gewährleisten, dass nur relevante und genehmigte Daten analysiert werden und dass sensible Informationen bei Bedarf maskiert oder anonymisiert werden.

Datenweitergabe. Die gemeinsame Nutzung ist der Punkt, an dem oft die Einhaltung der Vorschriften scheitert. Die DSGVO und die CCPA erfordern klare Angaben darüber, wer Zugriff erhält. Die PCI DSS und die ISO 27001 sorgen für eine sichere Übertragung. Wir begrenzen die Datenexposition durch Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Minimierung, sodass nur die notwendigen Informationen weitergegeben werden.

Datenarchivierung. So wie aktive Daten sollten auch inaktive Daten reguliert werden. HIPAA schreibt eine langfristige Speicherung vor, die DSGVO eine Begründung, und ISO 27001 empfiehlt regelmäßige Überprüfungen. Wir archivieren Daten sicher mit vordefinierten Aufbewahrungsfristen und stellen sicher, dass sie für Audits zugänglich sind, jedoch nicht länger als erforderlich gespeichert werden.

Datenlöschung. Am Ende des Lebenszyklus müssen Daten sicher gelöscht werden. Die DSGVO gewährt das Recht auf Datensperrung auf Anfrage. PCI DSS und HIPAA verlangen sichere Löschmethoden. Wir nutzen eine starke Kategorisierung, um die Aufbewahrungsrichtlinien und die Löschfristen zu steuern und sicherzustellen, dass Daten gelöscht werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

Die Einbeziehung von Compliance in alle Phasen des DLM-Prozesses schützt Ihre Daten, reduziert das Risiko und schafft langfristigen Vertrauen. Bei Yalantis betrachten wir Compliance als Leitprinzip in allem, was wir mit Daten tun. Darüber hinaus folgen wir einer Reihe von Praktiken zur Verwaltung des Datenlebenszyklus, die auf unserem bewährten Ansatz zur effizienten Datenverwaltung basieren.

Hier sind einige Best Practices für den erfolgreichen Einsatz von DLM von Yalantis’ Data-Architekten und Data-Engineern:

• Analysieren Sie die aktuellen DLM-Verfahren. Eine Analyse ist notwendig, um mögliche Probleme mit Ihrem Datenlebenszyklus zu identifizieren und einen Verbesserungskonzept zu entwickeln.
• Erstellen Sie ein umfassendes Datenökosystem. Das bedeutet, dass man alle Details des Datenlebenszyklus berücksichtigt und ein klares Schema entwickelt, das verdeutlicht, wie Daten erfasst und wie sie archiviert oder gelöscht werden.
• Jede Phase des DLM muss kontinuierlich eingehalten werden. Unsere Data-Engineers stellen nicht nur DLM-Prozesse ein, sondern sorgen auch dafür, dass diese nach Bedarf funktionieren und Aktualisierungen oder Änderungen vornehmen, wenn dies von der Geschäftsführung erforderlich oder angefordert wird.
• Vergleichen Sie Datenmanagement- und Analysewerkzeuge und führen Sie erweiterte Wettbewerbsanalysen durch. Unser Ziel ist es, sicherzustellen, dass Sie in Ihrem Branchenbereich stets einen Schritt voraus sind. Bei der Auswahl von Datenanalysetools berücksichtigen wir nicht nur Ihre Bedürfnisse und Ressourcen, sondern auch die Methoden Ihrer Wettbewerber.
• Entwickeln Sie einen Roadmap für die Implementierung von DLM. Um eine reibungslose Implementierung sicherzustellen, die den Geschäftsprozess nicht stören sollte, entwickelt unser Data-Team einen detaillierten Plan, der auf Ihre Geschäftsanforderungen, Branchen- und regulatorischen Anforderungen sowie Ihre Organisationsstruktur zugeschnitten ist.
• Integrieren Sie erweiterte Analysetechniken und Datenwissenschaftskompetenzen. Wenn Sie von solchen Lösungen wie Predictive Analytics, Machine Learning-Modellen, generativen KI-Algorithmen und Chatbots Nutzen ziehen möchten, können wir Ihnen bei der Integration, dem Betrieb und der Fehlerbehebung helfen. ML-Entwicklungsservices Erfahren Sie, wie wir maßgeschneiderte Machine-Learning-Lösungen für verschiedene Branchen entwickeln, implementieren und unterstützen.
• Personal an Bord und im Zug einstellen. Wir können regelmäßig Informationsveranstaltungen mit Ihrem internen Team und unseren Experten durchführen, um detaillierte Schulungsmaterialien und Dokumentation zu erstellen, die Ihnen helfen, die Benutzerintegration in neue Lösungen zu optimieren.

Effiziente Datenanalyse und Business Intelligence gehen Hand in Hand mit der Verwaltung des Datenlebenszyklus in einer modernen, ausgewachsenen und wachsenden Organisation. Man sollte nicht vor dem richtigen Organisieren des Datenlebenszyklus direkt in die Datenanalyse und die Gewinnung von Business-Insights aus den Rohdaten eintreten. Wenn ein Unternehmen kein einheitliches Datenerhebung- und Datenüberwachungssystem besitzt, keine genauen Dateninhaber kennt oder überhaupt keine Datenverarbeitungsschritte durchführt, werden seine BI-Initiativen zweifellos scheitern.

Die Rolle der Schaffung eines qualifizierten DLM-Managements

Die Personen, die an der Organisation des DLM-Prozesses beteiligt sind, können je nach dem Projekt, an dem Sie arbeiten, und Ihren sich entwickelnden Geschäftsanforderungen variieren. Aber Rollen wie CDO und Data Architects sind entscheidend, um sicherzustellen, dass das DLM in die gesamte Organisation integriert wird.

Ein CDO ist dafür verantwortlich, den DLM-Prozess zu orchestrieren, andere wichtige Rollen für den reibungslosen Ablauf dieses Prozesses zu vergeben und andere Führungskräfte auf C-Level über den Datenstatus und die Datenanalysedienste zu informieren. Der Data Architect erstellt Datenarchitekturen, die die gesamte Organisation umfassende DLM-Strategie mit den Geschäftsziele des Unternehmens in Einklang bringen und gleichzeitig funktionale und nicht-funktionale Anforderungen berücksichtigen, die digitale Systeme haben sollten. Eine enge Zusammenarbeit mit Data Engineers und BI-Spezialisten ist ebenfalls entscheidend.

Die Auswahl geeigneter Technologien ist ein weiterer entscheidender Aspekt bei der Entwicklung eines effizienten Datenlebenszyklusmanagements. In dem nächsten Abschnitt werden einige häufig verwendete Optionen behandelt, die je nach Geschäftsszenario variieren können.

Tools und Lösungen für das Datenlebenszyklusmanagement

Bei Metadaten und Katalogisierung verwenden wir oft AWS Glue Data Catalog oder Apache Atlas. Sie sind zuverlässig, gut integriert in moderne Datenstacks und erleichtern die Verfolgung der Herkunft Ihrer Daten sowie deren zeitliche Veränderung.
Um eine effiziente Datenverarbeitung zu ermöglichen, verwenden wir Apache Airflow, Apache Spark, oder Tableau Prep. Apache Airflow hilft bei der Orchestrierung komplexer Datenworkflows und der Optimierung von Extrahierung-, Transformation- und Laden-Prozessen (ETL). Letztere können als acyclische Grafiken (DAGs) verwaltet und überwacht werden. Apache Spark eignet sich am besten für die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit. Tableau Prep ist für effektive Datenverarbeitung geeignet, wenn ein Unternehmen Tableau als BI-Visualisierungstool verwendet.

Was Governance und Compliance betrifft, sind Plattformen wie Collibra und Informatica Sie übernehmen die komplexe Arbeit. Sie ermöglichen es Ihnen, Aufbewahrungsregeln einzurichten und anzuwenden, den Zugriff zu steuern und die Einhaltung der Datenschutzgesetze (GDPR, HIPAA usw.) sicherzustellen, ohne den Arbeitsablauf Ihres Teams zu verlangsamen.

Cloud-Plattformen wie AWS, Azure, und Google Cloud Wir bieten nun auch native Unterstützung für DLM-Aufgaben an. Sie können kalte Daten automatisch auf billigere Speicherplätze verschieben oder nach einer bestimmten Frist löschen, ohne dass hierfür zusätzliche Einstellungen erforderlich sind. Diese Art von Automatisierung spart Zeit und hilft dabei, unnötige Speicherkosten zu vermeiden.

Diese Tools lösen nicht alles, aber sie nehmen den Druck weg. Mit der richtigen Einrichtung können Sie aufhören, sich Sorgen um verpasste Compliance-Fristen oder veraltete Datensätze zu machen, die Ihr System blockieren, und sich auf das konzentrieren, was Ihre Daten Ihnen mitteilen.

Die detaillierte Analyse des DLM-Verlaufs Ihres Unternehmens bringt Ihnen auf viele Arten Vorteile und hilft Ihnen, die folgenden Fehler zu vermeiden:

• Höhere Kosten für die Speicherung irrelevanter oder doppelt gespeicherter Datensätze. Obwohl digitale Initiativen es Unternehmen ermöglichen, täglich große Datenmengen zu generieren, können Unternehmen Datensätze speichern, die entweder überflüssig sind oder zu alt sind, um einen Mehrwert zu bieten. Dies führt zu erhöhten Kosten für die Datenspeicherung und -verwaltung. Mit einer durchdachten DLM-Strategie, die zu Ihrem Geschäftsmodell passt, können Sie diese Datensätze entfernen und stattdessen relevantere Daten speichern.
• Unsichere Daten-Sharing innerhalb und außerhalb der Unternehmensgebäude. Mit einem regulierten Datenfluss können Sie sicherstellen, dass Daten innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens sicher ausgetauscht werden. Die Verwendung strukturierter und verwalteter Daten über alle Ebenen hinweg BI-Dienste Hilft bei der Aufrechterhaltung der Konsistenz der Berichte und Erkenntnisse, die zwischen den Teams geteilt werden. Bei Yalantis verfolgen wir einen Sicherheitsansatz „Security by Design“ im Datenzyklus, der mit einem ordnungsgemäß etablierten System für den Zugriff auf sensible Daten und die Berechtigungen zu diesen Daten in der Datenerhebung beginnt und in den folgenden Phasen durch die Einrichtung robuster Sicherheitskontrollen fortgesetzt wird.
• Unmittelbarer Verlust von geschäftskritischen Daten. Wenn Sie wissen, wie und wo Ihre Unternehmensdaten gespeichert und organisiert sind, können Sie sich sicher sein, dass sie nicht versehentlich verloren gehen oder missbraucht werden, um Ihr Ansehen zu schädigen.
• Datenanalyse mit Daten von schlechter Qualität. Wenn Sie Datenanalyse mit unzureichenden Datensätzen aufnehmen, die beispielsweise wichtige Werte fehlen, kann dies zu unklaren Erkenntnissen führen und die Entscheidungsfindung beeinträchtigen. Im Rahmen Ihres Managements des Datenlebenszyklus können Sie Datenerfassungsverfahren implementieren, die sicherstellen, dass nur Daten mit ausreichender Qualität in den DLM-Verlauf weitergeführt werden.

• Datensilos, die die Erfassung kritischer Daten erschweren. Die Entwicklung einer einheitlichen Vorgehensweise für die Datenerhebung innerhalb Ihrer Organisation kann Ihnen helfen, den ständigen Kampf, Daten aus mehreren isolierten Datenquellen abzurufen, zu vermeiden.

Wie Yalantis Ihnen helfen kann, das DLM zu optimieren

Im Kontext einer datengetriebenen Kultur und des Geschäftsentscheidungsprozesses sind uns wichtige Aspekte wie Sicherheit, Geschwindigkeit, Qualität und Zugänglichkeit von Daten wichtig, da erst nach der Feinabstimmung aller dieser Aspekte wertvolle Erkenntnisse generiert werden können.

Für Yalantis sind effektive Datenvisualisierung und Business Intelligence die Folge gut konzipierter Prozesse für das Datenlebenszyklusmanagement, und wir kombinieren oft Datenengineering und BI-Funktionen, um Unternehmen dabei zu helfen, reichhaltige und qualitativ hochwertige Erkenntnisse zu generieren. Was BI und Daten bei Yalantis bedeuten:

Wir bieten Datenengineering- und Datenlebenszyklusmanagementdienstleistungen an, die von einer Vielzahl von Unternehmen in Branchen wie FinTech, Healthcare, Logistik, Immobilien und Fertigung genutzt werden. So haben wir beispielsweise einer in den USA ansässigen Neobank geholfen, betrügerische Aktivitäten effizient zu identifizieren und detaillierte Einblicke in das Kundenerlebnis zu gewinnen, um die Erfahrung zu verbessern und zu personalisieren. Durch unsere Zusammenarbeit haben wir dem Unternehmen dabei geholfen:

• Verteidigungskosten im Zusammenhang mit Betrug um 40 Prozent senken
• Ein Anstieg der Nutzerakzeptanz um 5% erreichen

Um eine datengetriebene Organisation zu werden, mit Berichten und Dashboards, die Ihre Entscheidungsfindung vereinfachen und bereichern, sollten Sie die jeweiligen Phasen des Datenlebenszyklus angemessen berücksichtigen. Durch die Implementierung der richtigen Technologien, die Einhaltung der regulatorischen Anforderungen sowie die Überprüfung der Metadatenanforderungen kann Ihr Datenlebenszyklus für Ihr Unternehmen funktionieren und effiziente Datenpipelines schaffen, die Qualitätsdaten in die Qualitätsanalysetools einpflegen, die hochwertige und aussagekräftige Berichte generieren. Die Verwaltung des Datenlebenszyklus ist eine strategische Initiative, die die Geschäftsentscheidungen beeinflussen oder untergraben kann – je nach der Struktur der Prozesse.