Het negeren van data lifecycle management brengt uw bedrijf in gevaar

Tekst: Dave van Meer, Head of Solutions bij Orange Business

Data lifecycle management verwijst naar de processen, beleidsregels, en procedures die zorgen dat data efficiënt wordt beheerd tijdens de lifecycle. Het beschrijft de flow van data in en uit een bedrijf. Verder schetst het een beeld van hoe data beweegt: dit kan een on-premise, cloud of hybride vorm aannemen, waarbij het laatste de nadruk legt op de manier waarop data wordt verzameld, voorbereid, vervoerd, en geanalyseerd. Deze aanpak stelt bedrijven in staat om processen te stroomlijnen, data gericht te verzamelen, inzichten te verkrijgen en data efficiënt te delen. Data lifecycle management vermindert risico’s omdat data gecontroleerd wordt, inconsistenties vermeden worden en slechts één enkele bron als waarheid wordt aangehouden. 

Een recent rapport van IDC toont aan dat meer dan de helft van de ondervraagde bedrijven reglementaire naleving de belangrijkste factor vinden bij beslissingen over hoe en waar data wordt opgeslagen. Een bedrijf kan zijn data en privacy op consistente basis verdedigen als zij een duidelijk beeld hebben van waar die data zich bevindt en hoe die zich verplaatst. Deze gestructureerde aanpak houdt data beschikbaar voor inzicht en zorgt ervoor dat de integriteit van data behouden blijft. Zonder een coherente strategie, is de kans op beveiligingsrisico’s, torenhoge opslagkosten, en datamining van slechte kwaliteit aanzienlijk hoger. 

Veel bedrijven zijn ‘data hoarders’ geworden. Niet alle data is nuttig, wat leidt tot data bloat. Voordat bedrijven beginnen aan data lifecycle management, moeten zij eerst specifiëren welke data ze hebben en welke ze willen bewaren. Ze moeten bijvoorbeeld dubbele bestanden of bestanden die niet gebruikt worden, niet opslaan als data. Zo besparen bedrijven kosten en verminderen ze de ecologische voetafdruk van dataopslag. Moderne dataplatforms kunnen verhinderen dat bedrijven verdrinken in een zee aan data door AI en ML te integreren voor efficiëntere en toegankelijkere data. AI-geautomatiseerde data-invoer en -opname kan de datakwaliteit aanzienlijk verbeteren. 

Een gedecentraliseerde aanpak voor databeheer

Data mesh is een gedecentraliseerde data architectuur voor databeheer die de complexiteit rond data scaling en analytics in grote organisaties aanpakt. Daarnaast helpt data mesh uitdagingen van schaduwdata te overwinnen, wat niet wordt gedekt door beveiligingsprocedures van bedrijven. 

In tegenstelling tot traditionele data-architecturen – zoals data warehouses of datalakes met dataverzameling, -opslag, en -verwerking op één locatie – plaatst data mesh de data in specifieke groepen die door de dichtstbijzijnde domeinteams beheerd worden. Data mesh werkt vanuit het principe dat bedrijven inzichten kunnen versnellen, productiviteit kunnen verhogen en bedrijfsresultaten kunnen verbeteren door een flexibelere infrastructuur te hanteren die data openstelt aan gebruikers. Deze selfservice benadering met één controlepunt zorgt voor hoogwaardige data. Door te werken met afzonderlijke datasets kunnen onafhankelijke teams hieraan werken, waardoor er sneller data inzichten verkregen worden en de regelgeving wordt nageleefd. 

De juiste data is essentieel voor succesvol zakendoen

Het beheer van de data lifecycle is niet langer een ‘nice to have’ maar is een ‘must’ om bij te blijven met de veranderende vereisten van databeheer, beveiligingsbeleid en compliance. Tegelijkertijd biedt het een concurrentievoordeel omdat data maximaal zakelijk voordeel oplevert. 

Dit is een artikel uit Baaz 4.2023. Lees hem nu digitaal: Baaz 4.2023!