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Data Lifecycle Management

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Data Lifecycle Management (DLM) : voici une explication sans jargon de la gestion du cycle de vie des données

Dans les années 80, les bases de données ont été créées dans l’optique de rendre les données tant accessibles que gérables. Avec cette création, des défis autour de la collecte, du stockage, de la sécurisation et de la suppression des données sont apparus. Au fil du temps, les experts en Data et en informatique ont alors théorisé et partagé les meilleures pratiques pour fournir un modèle connu sous le nom de DLM Data lifecycle management ou gestion du cycle de vie des données. Comprendre les principes du DLM peut aider toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, à établir une structure pour sécuriser la circulation de leurs données. Cela peut également les aider à optimiser la sécurité d’une structure déjà existante. Tentons d’en savoir plus sur ce sujet dans les paragraphes suivants.

Data Lifecycle Management (DLM) ou gestion du cycle de vie des données : c’est quoi ?

La gestion du cycle de vie des données ou DLM fait référence au modèle de gestion des flux de données tout au long de leur vie, c’est-à-dire dès leur création à leur suppression ou à leur réutilisation.

Le DLM permet aux entreprises de définir, d’organiser et de créer des politiques précises sur la façon dont les données doivent être gérées à chaque étape de leur existence. Il les aide également à tirer le meilleur parti de ces données jusqu’au moment où elles seront amenées à être supprimées.

Quelles sont les 5 étapes du cycle de vie des données ?

Étant donné que chaque entreprise dispose de son propre modèle commercial, de ses propres logiciels et de ses propres types de données, on distingue alors de nombreuses variantes du cadre de gestion du cycle de vie des données.

Rien qu’avec les recherches en ligne, par exemple, il est impossible de ne pas remarquer que le nombre d’étapes et les mots utilisés pour décrire chaque étape diffèrent d’une marque à une autre. Ainsi, en fonction de la manière dont les données d’une entreprise sont intégrées à la base de données, la première étape peut être appelée collecte, acquisition, capture ou encore création de données.

À noter que bien que chaque entreprise doive ajuster le cadre DLM à son propre écosystème technologique, on retrouve généralement dans chaque cadre 5 étapes clés, à savoir : 

  • La collecte ou Data collection ;
  • Le stockage ou Data Storage ;
  • La maintenance ou Data Maintenance ;
  • L’utilisation ou Data Usage ;
  • Le nettoyage ou Data Cleaning.

Examinons de plus près les détails de chacune de ces étapes clés.

La collecte de données

Cette première étape désigne le fait qu’une nouvelle valeur intègre la base de données d’une entreprise. Pour cette phase, il est important de rassembler les données sous des formats standardisés afin qu’elles soient facilement accessibles et gérables ultérieurement. Pour ce faire, il est alors nécessaire d’établir des règles ou des politiques qui doivent être adaptées à chaque type de données collectées.

Il est également important d’étiqueter les nouvelles données selon la catégorie à laquelle elles appartiennent, à savoir : données sensibles, données internes, etc.

Le stockage des données

Les meilleures pratiques de stockage des données dépendent du statut de celles-ci. En effet, les données collectées peuvent être soit actives, soit inactives. Elles peuvent ainsi être fréquemment utilisées ou être directement archivées, voire supprimées.

Dans tous les cas, il est impératif d’établir des politiques précises autour du stockage des données. En outre, les options de sauvegarde et de récupération ne sont pas à négliger.

À titre d’exemple, il est possible de stocker les données inactives qui pourraient être pertinentes dans un environnement de stockage à froid, ce qui contribuerait à réduire les coûts de stockage. À part cela, il existe d’autres façons de stocker les données comme le disque dur, le serveur, le cloud ou encore le data warehouse.

La maintenance des données

Cette phase couvre plusieurs processus, dont l’inspection et l’enrichissement des données avant de les rendre accessibles aux bons utilisateurs. Le but est de s’assurer que les données pertinentes sont disponibles pour la bonne équipe au moment où elle en a besoin.

À noter que la maintenance des données est cruciale au fur et à mesure que la base de données d’une entreprise se développe. En effet, sans maintenance continue, des problèmes de qualité des données peuvent survenir, ce qui risque d’affecter les performances et la productivité des employés qui les utilisent.

L’utilisation des données

C’est à cette étape que les données jouent un rôle important dans les décisions commerciales d’une entreprise. Au cours des étapes précédentes, elles ont été collectées, organisées, inspectées et déplacées vers la bonne plateforme. À ce stade, il doit donc être facile pour les administrateurs ou les parties prenantes de localiser les informations qu’ils doivent utiliser et d’arrêter leurs décisions en fonction de celles-ci.

Une partie de l’étape d’utilisation des données est la publication des données. L’établissement de protocoles pour chaque publication est alors important, notamment pour les entreprises qui partagent des informations en dehors de l’environnement commercial. Un exemple de politique de publication de données pourrait être un ensemble de règles régissant le partage de rapports avec des partenaires ou avec des clients de l’entreprise.

Le nettoyage des données

L’étape de nettoyage des données comprend toutes les politiques relatives à l’élimination de celles-ci. Il peut s’agir de la suppression, de la purge, de la destruction et de l’archivage des informations inutiles à l’organisation.

Il est, en effet, recommandé de supprimer les données non-essentielles et de les purger de la base de données une fois qu’elles ne sont plus utiles à l’entreprise. Le but de ce procédé est de réduire les coûts relatifs au stockage

Pour les données inactives qui pourraient encore être utiles à l’avenir, il est conseillé de penser à la création des politiques relatives à leur archivage ou à leur séparation des données actives.

Quels sont les trois principaux objectifs du DLM ou de la gestion du cycle de vie des données ?

Bien que les avantages du Data Lifecycle Management soient innombrables, il convient de préciser qu’il dispose de trois objectifs principaux. Examinons chaque objectif de plus près dans les paragraphes qui suivent.

Sécurité

L’un des principaux objectifs de la gestion du cycle de vie des données est de sécuriser les données appartenant à l’entreprise. En créant des protocoles de gestion de flux des données depuis leur création jusqu’à leur suppression, l’organisation contribue à empêcher que ces données ne soient consultées par des pirates et d’autres utilisateurs non autorisés. Cela empêche également qu’elles ne soient corrompues par des logiciels malveillants et d’autres types d’infections.

Disponibilité

Alors que l’un des objectifs du DLM est de s’assurer que les données ne soient pas accessibles à n’importe qui, un objectif tout aussi important est de s’assurer qu’elles soient disponibles pour les bons utilisateurs au bon moment. Si ce n’est pas le cas, plusieurs processus et flux de travail pourraient être interrompus ou échouer.

Intégrité

Un autre objectif de DLM est de maintenir l’intégrité des données, ce qui signifie que seules les données les plus récentes et de haute qualité sont créées et stockées dans la base de données. Sans un bon cadre de gestion de cycle de vie des données, les utilisateurs pourraient accéder, utiliser et stocker des versions obsolètes des données.

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