Le data life cycle

Le data life cycle est la séquence d’étapes que traverse une unité de données particulière depuis sa génération ou sa capture initiale jusqu’à son archivage et/ou sa suppression éventuelle à la fin de sa vie utile.

Bien que les détails varient, les experts en data management identifient souvent six étapes ou plus dans le data life cycle. En voici un exemple :

La génération ou la capture : Dans cette phase, les données arrivent dans une organisation, généralement par le biais d’une saisie de données, d’une acquisition à partir d’une source externe ou de la réception d’un signal, comme les données transmises par un capteur.
Maintenance : Dans cette phase, les données sont traitées avant d’être utilisées. Les données peuvent être soumises à des processus tels que l’intégration, l’épuration et l’extraction-transformation-chargement (ETL).
Utilisation active : Dans cette phase, les données sont utilisées pour soutenir les objectifs et les opérations de l’organisation.
Publication : Dans cette phase, les données ne sont pas nécessairement mises à la disposition du grand public mais sont simplement envoyées à l’extérieur de l’organisation. La publication peut ou non faire partie du cycle de vie d’une unité particulière de données.
Archivage : Dans cette phase, les données sont retirées de tous les environnements de production actifs. Elles ne sont plus traitées, utilisées ou publiées mais sont stockées au cas où elles seraient à nouveau nécessaires à l’avenir.
Purge : Dans cette phase, chaque copie des données est supprimée. En général, cette opération est effectuée sur des données déjà archivées.
La gestion du cycle de vie des données (DLM) devient de plus en plus importante depuis l’explosion du Big Data et le développement continu de l’Internet des objets (IoT). D’énormes volumes de données sont générés par un nombre toujours plus important d’appareils dans le monde entier. Une surveillance adéquate des données tout au long de leur cycle de vie est essentielle pour optimiser leur utilité et minimiser les risques d’erreurs. Enfin, l’archivage ou la suppression des données à la fin de leur vie utile permet de s’assurer qu’elles ne consomment pas plus de ressources que nécessaire.

Articles connexes

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

TESTEZ LA PERFORMANCE DIGITALE DE VOTRE SITE EN 5 MINUTES, CLIQUEZ ICI :
parcours-performance-digitale
parcours-performance-digitale
CONTACTEZ-NOUS
Une question, une campagne media à lancer ?
Vous êtes au bon endroit !
WINDOWS SERVER
VOUS AVEZ AIMÉ
COVID-19