Die wichtigsten Phasen des Datenlebenszyklusmanagements

Die wichtigsten Phasen Alle Daten haben einen Lebenszyklus, der aus sieben Hauptphasen besteht. Die Aufgabe des Datenlebenszyklusmanagements besteht darin, sicherzustellen, dass Ihre Daten in jedem Schritt dieses Prozesses einwandfrei funktionieren. Nachfolgend finden Sie die Standardphasen des Datenlebenszyklusmanagements.

Phase 1: Erstellen und Sammeln

Unternehmen können Informationen sammeln, indem sie Daten erstellen oder vorhandene Daten aus verschiedenen Quellen beziehen. Daher ist es wichtig zu verstehen, welche Datenerfassungsmethoden anzuwenden sind. Sie können sich für quantitative Techniken wie das Internet der Dinge (IoT), IT-Systeme und Unternehmenssoftware entscheiden. Sie können aber auch qualitative Methoden wie Umfragen, Befragungen und Feedback-Formulare wählen. Während dieser Phase des Datenlebenszyklusmanagements ist es auch notwendig, eine Datenbereinigung durchzuführen, wenn unnötige Datensätze gefunden werden.

Phase 2: Verarbeiten und Klassifizieren

Die Verarbeitung von Daten ist die nächste Phase des Datenlebenszyklusmanagements und entscheidend für die Vorbereitung der Land E-Mail-Liste Daten für eine eingehende Analyse. Sobald Daten erstellt oder gesammelt wurden, muss man verstehen, wie man sie effektiv organisiert und kategorisiert. Daher wird empfohlen, verschiedene Datensätze zu strukturieren und Beziehungen zwischen ihnen herzustellen, um sie für weitere Analysen zu verarbeiten. Dann ist es notwendig, mit der Datenklassifizierung zu beginnen, um das Auffinden und spätere Verweisen auf sie zu erleichtern. Beispielsweise ist es möglich, Daten nach ihrem Wert und ihrer Sensibilität oder nach der Häufigkeit des Zugriffs zu kategorisieren.

Phase 3: Speichern und sichern

Sobald Daten verarbeitet sind, müssen Sie sie irgendwo speichern. In dieser Situation sollten Sie den Datentyp berücksichtigen. Quantitative Daten sind beispielsweise strukturiert und ermöglichen eine Beziehung und einen Vergleich mit anderen a complete list of unit phone numbers relationalen Datensätzen. Daher werden sie in der Regel in einem relationalen Datenbanksystem gespeichert. Eine nicht-relationale Datenbank ist eine gute Option für unstrukturierte Daten, die nicht relational und textlastig sind. Schließlich ist es wichtig, vertrauliche Daten zu verschlüsseln, um sie vor internen und externen Bedrohungen zu schützen.

Schritt 4: Verwenden und Analysieren

Nach der Speicherung und Sicherung der როგორ დავიწყოთ ხელოსანი ბიზნესი Daten muss definiert werden, wer auf die Daten zugreifen kann und zu welchem ​​Zweck. In der Regel werden Daten vor ihrer Verwendung so transformiert, dass sie relevant und lesbar werden. Darüber hinaus ist es in dieser Phase des Datenlebenszyklusmanagements entscheidend, Daten zu analysieren und zu visualisieren, um zu verstehen, wie sie für wertvolle Erkenntnisse und fundierte Entscheidungen genutzt werden können.