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Der "Data Life Cycle" (Datenlebenszyklus) beschreibt den gesamten Prozess, den Daten von ihrer Entstehung bis zu ihrer Vernichtung durchlaufen. Dieser Zyklus umfasst verschiedene Phasen, die den Lebensweg von Daten in einem Unternehmen oder einer Organisation abbilden. Die genaue Struktur des Datenlebenszyklus kann je nach Branche, Unternehmensprozessen und Datenschutzrichtlinien variieren, aber im Allgemeinen lassen sich folgende Phasen identifizieren:
Datenerfassung:
Die erste Phase des Datenlebenszyklus ist die Datenerfassung. Hier werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und erfasst. Dies kann strukturierte Daten wie in Datenbanken oder unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Audiodateien umfassen.
Datenverarbeitung:
Nach der Erfassung durchlaufen die Daten die Verarbeitungsphase, in der sie bereinigt, transformiert und in eine für die Analyse oder Speicherung geeignete Form gebracht werden. Dies kann die Anwendung von Algorithmen, Filtern und anderen Verarbeitungsschritten beinhalten.
Datenhaltung und Speicherung:
In dieser Phase werden die Daten in einem geeigneten Speichermedium abgelegt. Dies kann eine Datenbank, ein Data Warehouse oder andere Speicherlösungen umfassen. Die Wahl des Speicherorts hängt von Faktoren wie der Menge der Daten, ihrer Art und den Anforderungen an die Zugriffsgeschwindigkeit ab.
Datenanalyse und Interpretation:
Daten werden für Analysen genutzt, um Muster, Trends oder Erkenntnisse zu identifizieren. In dieser Phase kommen Techniken wie Data Mining, maschinelles Lernen und statistische Analysen zum Einsatz, um wertvolle Informationen aus den Daten zu extrahieren.
Datenveröffentlichung und Präsentation:
Die Ergebnisse der Datenanalyse werden in dieser Phase präsentiert oder veröffentlicht. Dies kann in Form von Berichten, Dashboards, visuellen Darstellungen oder anderen Formaten geschehen, um die Erkenntnisse für Entscheidungsträger oder andere Interessengruppen zugänglich zu machen.
Datennutzung und Anwendung:
Die gewonnenen Erkenntnisse werden in dieser Phase für verschiedene Anwendungen genutzt. Dies können strategische Entscheidungen, Produktverbesserungen, Optimierung von Geschäftsprozessen oder andere Aktivitäten sein, die auf den Analyseergebnissen basieren.
Datenarchivierung oder -löschung:
Mit der Zeit verändern sich die Anforderungen an bestimmte Daten. In dieser Phase werden Daten archiviert, um sicherzustellen, dass sie bei Bedarf noch verfügbar sind, oder sie werden gelöscht, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Dies ist entscheidend für die Einhaltung von Datenschutzvorschriften und die Verwaltung von Speicherressourcen.
Datenaussonderung und Vernichtung:
Am Ende ihres Lebenszyklus, wenn Daten nicht mehr benötigt werden und es keine rechtlichen oder geschäftlichen Gründe gibt, sie zu behalten, werden sie sicher und endgültig gelöscht oder vernichtet, um sicherzustellen, dass keine vertraulichen Informationen weiterhin vorhanden sind.
Der Datenlebenszyklus ist ein zentraler Aspekt im Datenmanagement und spielt eine entscheidende Rolle bei der effektiven Nutzung von Daten in Unternehmen. Durch das Verständnis und die optimale Verwaltung dieses Zyklus können Organisationen sicherstellen, dass ihre Daten effizient genutzt werden, rechtlichen Anforderungen entsprochen wird und gleichzeitig Datenschutz und Sicherheit gewährleistet sind.