Datenlebenszyklus-Management
Datenlebenszyklus-Management
Datenlebenszyklus-Management bezieht sich auf den Prozess der Verwaltung von Daten in ihren verschiedenen Phasen, von der Erstellung bis zur Löschung. Es umfasst die Organisation, Speicherung und Bewegung von Daten sowie deren Archivierung und Löschung, wenn sie das Ende ihrer Nutzungsdauer erreichen. Durch effektives Datenlebenszyklus-Management können Organisationen die Datenzugänglichkeit, -verfügbarkeit und -sicherheit gewährleisten, während sie die Speicherkosten optimieren und die Einhaltung von Aufbewahrungsrichtlinien und -vorschriften sicherstellen.
Wichtige Phasen des Datenlebenszyklus-Managements
Erstellung: Daten werden durch verschiedene Aktivitäten wie Transaktionen, Interaktionen oder Systemprozesse generiert. Dazu können Kundeninformationen, Finanzdaten, Sensordaten oder andere Arten von Daten gehören, die von einer Organisation gesammelt oder erstellt werden.
Speicherung: Sobald Daten erstellt werden, müssen sie in Datenbanken, Dateisystemen oder anderen Speichersystemen gespeichert werden, um sie für die zukünftige Nutzung leicht zugänglich zu machen. Die Speicherinfrastruktur sollte so konzipiert sein, dass sie das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt der generierten Daten bewältigen und gleichzeitig die Datenintegrität und -schutz sicherstellen kann.
Nutzung: Die gespeicherten Daten werden für Analysen, Berichte, Entscheidungsfindung und andere Geschäftsprozesse verwendet. Datenanalysetools und Business-Intelligence-Tools werden eingesetzt, um Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu identifizieren und fundierte Entscheidungen auf Basis der Daten zu treffen. Diese Phase ist entscheidend, um den Wert der Daten zu erschließen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Archivierung: Wenn Daten älter werden oder seltener abgerufen werden, können sie für die langfristige Aufbewahrung in kostengünstigere Speicher verschoben werden. Die Archivierung beinhaltet die Identifikation und Klassifizierung von Daten basierend auf ihrem Wert, ihrer Relevanz und den gesetzlichen oder regulatorischen Anforderungen. Durch die Verschiebung seltener abgerufener Daten in günstigere Speicheroptionen wie Bandarchive oder Cloud-Speicher können Organisationen Kosten optimieren und gleichzeitig die Einhaltung sicherstellen.
Löschung: Daten, die nicht mehr benötigt werden oder das Ende ihrer Aufbewahrungsfrist erreicht haben, müssen sicher gelöscht werden. Dies hilft, Speicherplatz freizugeben, potenzielle Sicherheitsrisiken durch die Aufbewahrung unnötiger Daten zu reduzieren und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicherzustellen. Sichere Löschmethoden wie das Datenlöschen oder die physische Zerstörung von Speichermedien sollten angewendet werden, um Datenlecks zu verhindern.
Best Practices und Strategien für das Datenlebenszyklus-Management
Um den Datenlebenszyklus effektiv zu verwalten, sollten Organisationen die folgenden Best Practices berücksichtigen:
1. Datenklassifizierung: Kategorisieren Sie Daten nach ihrer Sensibilität und Wichtigkeit. Dadurch können geeignete Verwaltungs- und Schutzmaßnahmen basierend auf der Datenklassifizierung ergriffen werden. Unterschiedliche Datentypen erfordern möglicherweise verschiedene Sicherheitskontrollen und Aufbewahrungspolitiken.
2. Regelmäßige Überprüfung: Überprüfen Sie gespeicherte Daten regelmäßig, um veraltete oder unnötige Informationen zu identifizieren und zu entfernen. Regelmäßige Datenüberprüfungen helfen, die Datenqualität zu erhalten, Speicherkosten zu senken und die Einhaltung sicherzustellen. Zudem wird die Datenzugänglichkeit verbessert, indem redundante, veraltete oder triviale (ROT) Daten eliminiert werden.
3. Datenverschlüsselung: Verschlüsseln Sie Daten im Ruhezustand und während der Übertragung, um sie vor unbefugtem Zugriff während aller Lebenszyklusphasen zu schützen. Verschlüsselung macht Daten ohne die entsprechenden Entschlüsselungsschlüssel unlesbar und bietet eine zusätzliche Schutzschicht gegen Datenverletzungen und unbefugte Offenlegung.
4. Backup und Wiederherstellung: Implementieren Sie eine robuste Backup- und Wiederherstellungsstrategie, um Datenverlust oder -beschädigung während ihres Lebenszyklus zu verhindern. Regelmäßige Backups stellen sicher, dass Daten im Falle von versehentlicher Löschung, Hardwareausfällen oder anderen Datenverlustvorfällen wiederhergestellt werden können. Organisationen sollten die Häufigkeit und Granularität von Backups basierend auf ihren Wiederherstellungspunktzielen (RPOs) und Wiederherstellungszielzeiten (RTOs) bestimmen.
5. Aufbewahrungspolitik: Etablieren Sie eine Datenaufbewahrungspolitik, die definiert, wie lange Daten aufbewahrt und wann sie sicher entfernt werden sollen. Aufbewahrungsfristen können je nach gesetzlichen, regulatorischen oder geschäftlichen Anforderungen variieren. Diese Politik hilft, die Einhaltung sicherzustellen und eine übermäßige Ansammlung unnötiger Daten zu verhindern.
6. Daten-Governance: Implementieren Sie ein Daten-Governance-Framework, um Datenverwaltungsrichtlinien und -verfahren während des gesamten Datenlebenszyklus zu definieren und durchzusetzen. Daten-Governance stellt die Datenintegrität, Sicherheit und Einhaltung sicher, während ein konsistentes Framework für das Datenmanagement in der gesamten Organisation bereitgestellt wird.
7. Datenschutz und Sicherheit: Integrieren Sie Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen in jede Phase des Datenlebenszyklus. Dazu gehören Zugangskontrollen, Authentifizierung, Datenanonymisierung und Überwachung, um potenzielle Risiken oder Verstöße zu erkennen und zu mindern.
8. Einhaltung von Vorschriften: Bleiben Sie über relevante Datenschutzvorschriften informiert und erfüllen Sie branchenspezifische Anforderungen. Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und das California Consumer Privacy Act (CCPA) haben spezifische Anforderungen an den Datenschutz und die Datensicherheit.
Durch das Befolgen dieser Best Practices und Strategien können Organisationen den Datenlebenszyklus effektiv verwalten und sicherstellen, dass Daten während ihrer verschiedenen Phasen geschützt, zugänglich und konform sind.
Verwandte Begriffe
Datenarchivierung: Die Speicherung von Daten, die nicht mehr aktiv genutzt werden, für potenziellen zukünftigen Zugang oder Referenz. Datenarchivierung ist Teil des Datenlebenszyklus-Managements und hilft, die Speicherkosten zu optimieren, indem seltener abgerufene Daten in kostengünstigere Speicheroptionen verschoben werden.
Datenaufbewahrungspolitik: Eine Reihe von Richtlinien und Regeln, die definieren, wie lange Daten aufbewahrt und wann sie sicher entfernt werden sollen. Datenaufbewahrungspolitiken sind für die Einhaltung unerlässlich und stellen sicher, dass Daten für den erforderlichen Zeitraum aufbewahrt und entfernt werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden.
Datenverschlüsselung: Die Umwandlung von Daten in eine Form, die von unbefugten Personen nicht leicht verstanden werden kann. Datenverschlüsselung ist eine kritische Sicherheitsmaßnahme, die während des Datenlebenszyklus eingesetzt wird, um Daten vor unbefugtem Zugriff oder Offenlegung zu schützen.