O que é Gestão do Ciclo de Vida dos Dados? Dicas para Melhorar a Segurança

Sherlock uma vez disse: "É um erro capital teorizar antes de se ter dados."

Não há como negar que os dados impulsionam tudo o que fazemos. É o ativo mais valioso de uma empresa – sem ele, pode haver consequências graves. Qualquer dado mal gerenciado pode resultar em perda, roubo ou violações de privacidade. Como resultado, as empresas adotam o gerenciamento do ciclo de vida dos dados (DLM) para proteger os dados desde a criação até a destruição.

A destruição é tão importante para o gerenciamento do ciclo de vida dos dados de uma empresa quanto o backup e a recuperação. Às vezes, uma empresa precisa descartar seus dados de forma segura devido a obrigações legais ou contratuais. Software de destruição de dados oferece vários métodos para excluir informações permanentemente.

Ao adotar o DLM, as empresas se protegem contra ataques maliciosos. O DLM apoia o crescimento dos negócios ao fornecer benefícios como gestão de riscos, conhecimento empresarial e tomada de decisões estratégicas.

Em um ciclo de vida dos dados, os dados são classificados em diferentes fases com base em critérios específicos e movidos ao longo de cada estágio quando cumprem seus requisitos. Os dados certos estarão sempre disponíveis no lugar certo e na hora certa.

Por que o gerenciamento do ciclo de vida dos dados é importante?

À medida que mais e mais organizações se tornam orientadas por dados, elas precisam entender como gerenciá-los de forma segura e produtiva. O objetivo final do gerenciamento de dados é recuperar informações e transformá-las em insights que melhorem os negócios. 

O DLM ajuda as organizações a maximizar os benefícios dos dados que adquirem ou geram. Uma vez que as empresas definem como seus dados são coletados, armazenados e compartilhados, elas se defendem de possíveis violações de dados e uso indevido. A entrada passa por diferentes tipos de processamento de dados, como criptografia e transformação, para proteger o negócio.

Ao cuidar corretamente dos dados, as empresas melhoram seus serviços ao simplificar os fluxos de trabalho. 

Gerenciamento do ciclo de vida dos dados: um breve histórico

Ao longo dos anos, o volume de dados e a tecnologia para gerenciar dados cresceram quase paralelamente em todos os setores. As soluções de armazenamento são muito mais flexíveis e menos caras agora, com o armazenamento em nuvem atingindo a ilimitabilidade. Mas antigamente, as coisas eram drasticamente diferentes. 

As empresas tinham que estar muito mais focadas nos ciclos de vida dos dados devido a limitações em diferentes métodos de armazenamento. Não havia muitas opções de armazenamento flexíveis ou expandidas.

A prática de gerenciamento de dados surgiu na década de 1980, quando a memória de acesso aleatório (RAM) foi introduzida. A invenção permitiu que as empresas passassem de cartões perfurados mecânicos e armazenamento em fita magnética para bancos de dados. As restrições dos métodos de armazenamento anteriores, como discos rígidos, também foram eliminadas. 

Com aprendizado de máquina e inteligência artificial, as empresas se tornaram cada vez mais eficientes na coleta e análise de dados de usuários. Elas agora têm o poder de projetar experiências superiores para os clientes, tomar decisões baseadas em dados e simplificar processos de negócios.

Como as empresas estão criando e trabalhando com cada vez mais dados, elas entendem a intenção e as vantagens da análise de big data. Isso transformou a forma como as estratégias de DLM são desenvolvidas e direcionadas no cenário atual. 

Mas com conjuntos de dados maiores, a necessidade de DLM também se tornou urgente, pois melhora efetivamente a segurança dos dados para empresas de todos os tamanhos.

Quais são os três objetivos do gerenciamento do ciclo de vida dos dados?

À medida que grandes volumes de dados chegam de todas as direções, as empresas modernas precisam de maneiras de gerenciá-los melhor do que nunca. Além disso, esses dados devem ser tratados de maneira que atenda a várias regulamentações, mantendo a segurança do usuário em mente.

Os principais objetivos do gerenciamento do ciclo de vida dos dados são:

• Segurança dos dados. Como mencionado, o DLM visa proteger os dados criando protocolos para cada estágio que eles passam em seu ciclo de vida. O DLM impede que usuários não autorizados acessem arquivos confidenciais em seu banco de dados e cria proteção contra ataques de malware. Sua empresa pode se beneficiar de uma dessas cinco ferramentas de remoção de malware que mantêm você seguro.
• Integridade dos dados. Seu modelo de DLM deve manter a forma original de todos os dados e rastrear alterações para garantir que os dados armazenados sejam confiáveis e precisos. Além disso, os principais tomadores de decisão devem ter total visibilidade de todas as versões desses dados. 
• Disponibilidade dos dados. Tão importante quanto proteger os dados é garantir que eles estejam acessíveis aos usuários certos no momento certo, sem interrupções no fluxo de trabalho diário. 

Gerenciamento do ciclo de vida dos dados vs. gerenciamento do ciclo de vida da informação

Frequentemente usados de forma intercambiável, o gerenciamento do ciclo de vida dos dados e o gerenciamento do ciclo de vida da informação (ILM) não são os mesmos conceitos.

Embora ambos sejam cruciais para determinar a estratégia de proteção de dados de uma organização, o DLM foca no quadro geral, e o ILM se concentra em peças individuais de dados dentro de um sistema. 

Apesar das diferenças, DLM e ILM são complementares entre si. Sem poderosas soluções de gerenciamento de dados, você não pode ter uma estratégia eficaz de gerenciamento do ciclo de vida da informação. 

Quais são as cinco etapas do gerenciamento do ciclo de vida dos dados?

O framework de gerenciamento do ciclo de vida dos dados compreende as diferentes etapas dos dados em seu ciclo de vida. Embora cada empresa tenha uma maneira distinta de gerenciar dados (dependendo do modelo de trabalho e do conjunto de software), geralmente há cinco etapas em um modelo de DLM.

Criação de dados

A primeira fase do DLM envolve a criação e coleta de dados. Os dados são inseridos manualmente ou adquiridos de uma fonte existente, como e-mail, formulário de contato ou site. Eles podem assumir qualquer forma, desde imagens e documentos do Word até arquivos PDF e bancos de dados de linguagem de consulta estruturada (SQL). No entanto, a adição de novos dados deve ser avaliada quanto à qualidade e relevância para os negócios. 

Nesta fase, é aconselhável padronizar o formato de entrada de dados para que seja acessível e gerenciável para todos. Estabeleça regras que determinem a categorização inicial de seus registros, facilitando o processamento desses dados nas etapas seguintes. Além disso, sempre cumpra as regulamentações de privacidade de dados ao coletar dados pessoais. 

Armazenamento de dados

A segunda etapa diz respeito à proteção e processamento de dados de maneira que esteja alinhada com sua sensibilidade e importância. As empresas modernas que usam servidores em nuvem tendem a adotar soluções de segurança de armazenamento em nuvem para flexibilidade e velocidade. Conjuntos de dados estruturados e não estruturados são processados de maneira diferente.

Uma vez que os requisitos de armazenamento são identificados, uma empresa pode escolher a infraestrutura necessária para criptografar e reservar dados sensíveis, garantindo que siga todas as regulamentações e políticas de privacidade. Esta etapa também se concentra na redundância e recuperação de dados para manter um sistema de backup suficiente durante emergências.  

Uso de dados

Os dados armazenados são então usados, classificados e compartilhados pela organização. Esta é frequentemente considerada a fase mais sensível do DLM porque os dados armazenados estão disponíveis para diferentes conjuntos de usuários. Planeje ter um sistema de auditoria para rastrear todas as alterações em seu banco de dados.

Como o principal objetivo nesta fase é o compartilhamento de dados, você deve garantir que eles estejam no lugar certo e disponíveis para todo o pessoal autorizado. Este requisito é interno ou externo, dependendo de como você usa seus dados armazenados.

Arquivamento de dados

Após um certo período, alguns dos seus dados armazenados podem não ser úteis. Faz sentido arquivá-los e marcá-los como desnecessários para manutenção ou operações comerciais em andamento. Arquivar dados otimiza seu sistema de armazenamento para benefício a longo prazo, garantindo que você tenha acesso a informações preservadas no futuro. 

Além disso, o arquivamento de dados também previne o manuseio inadequado de dados comerciais e fornece a funcionalidade de restaurar dados para usuários ativos quando necessário. 

Destruição de dados

Por mais poderosos que sejam os dados, dados disfuncionais expõem seu negócio a muitos riscos. Portanto, a etapa final no DLM, destruição de dados (também conhecida como purgação de dados), é sobre excluir dados que não servem mais a nenhum propósito, agora ou no futuro previsível. 

Nesta etapa, as empresas geralmente visam dados arquivados e descobrem métodos para descartá-los de forma segura. A maioria das empresas usa software de destruição de dados para garantir que os dados excluídos não possam ser recuperados por nenhuma outra ferramenta. O processo de destruição deve garantir conformidade com as regulamentações de proteção de dados.

Gerenciamento de armazenamento hierárquico: escolhendo o nível certo para seus dados

 O acesso à nuvem revolucionou os dados, mas com armazenamento ilimitado vem responsabilidade ilimitada. É complicado decidir para onde vão seus dados. 

O conceito de gerenciamento de armazenamento hierárquico (HSM) resolve esse dilema de forma impecável. O HSM funciona como parte da política de arquivamento e backup de dados. Ele minimiza o custo total de armazenamento de dados ao monitorar como uma empresa usa seus dados e movê-los automaticamente entre dispositivos de armazenamento de alto custo e baixo custo. 

Os sistemas HSM classificam os dados da empresa em três níveis: quente, morno e frio.

• Armazenamento quente: Dados que precisam de acesso frequente dos funcionários entram nesta categoria. Devido ao uso ativo, o acesso a este conjunto de dados deve ser rápido e sem atritos.
• Armazenamento morno: Dados que precisam de acesso menos frequente residem no armazenamento morno. Como não é usado tão ativamente quanto os dados quentes, é armazenado em uma capacidade ligeiramente mais lenta. 
• Armazenamento frio: Qualquer dado que os funcionários raramente usam se qualifica como armazenamento frio. Inclui conjuntos de dados arquivados movidos para armazenamento menos custoso localizado no local para fins de conformidade.

Benefícios do gerenciamento do ciclo de vida dos dados

Os benefícios de um bom modelo de gerenciamento do ciclo de vida dos dados são muitos. Além de economizar tempo e recursos de uma empresa, criar um modelo de DLM também resulta em:

• Processos melhorados. O DLM foca em manter a qualidade dos dados e a integridade em cada etapa. Isso não apenas alimenta a eficiência geral, mas também melhora o processo ao garantir que as empresas maximizem o valor de seus dados por meio de maior precisão e confiabilidade. 
• Segurança aprimorada. A segurança dos dados é a principal preocupação para a maioria dos empreendedores e líderes empresariais. O DLM apoia as organizações ao definir como seus dados são usados, armazenados e compartilhados, tornando-o a solução perfeita para minimizar o risco de violações de dados e uso indevido.
• Conformidade com regulamentações. A retenção de dados vem com um conjunto de regras rigorosas em relação a dados pessoais e registros organizacionais. Empresas que estabelecem um modelo sólido de DLM lidam com dados com segurança de informação aprimorada e eficiência, permitindo que permaneçam em conformidade.
• Maior acessibilidade aos dados. Como as empresas dependem muito da disponibilidade de dados para suas operações diárias, o DLM torna os dados constantemente disponíveis para usuários autorizados. As equipes de TI etiquetam os dados à medida que são criados e os rastreiam em todas as etapas para melhorar a acessibilidade para todos os usuários.
• Eficiência de custos. O DLM abre opções sustentáveis para dados que podem não ser úteis para uma organização. Por exemplo, eles podem ser movidos para um local de armazenamento menos custoso ou excluídos/arquivados com segurança para eliminar custos de manutenção. 

Desafios do gerenciamento do ciclo de vida dos dados

Assim como qualquer outro processo de negócios, o DLM também vem com seu conjunto único de desafios. Estes incluem:

• Extraindo valor. Muitas empresas lutam para simplificar os números de big data, falhando em identificar como eles podem agregar valor produtivamente às suas operações. Entender a análise de big data é crucial para gerar insights acionáveis e obter o máximo valor dos conjuntos de dados coletados.
• Manter a consistência. As equipes de TI coletam dados de várias fontes (tanto internas quanto externas), tornando a uniformidade difícil. A análise de dados também se torna um desafio quando as empresas lidam com vários formatos. Portanto, os dados devem ser descriptografados no mesmo formato para superar esses problemas. 
• Simplificar a recuperação de dados. A recuperação de dados deve ser um processo bastante simples, mas autenticado. Mas com uma sobrecarga de volume de dados, os stakeholders podem se sentir perdidos ao tentar descobrir como e onde acessar os arquivos. 

Melhores práticas para o gerenciamento do ciclo de vida dos dados

Para aproveitar ao máximo o processo de gerenciamento do ciclo de vida dos dados, experimente estas melhores práticas ao projetar seu modelo.

• Crie um repositório centralizado. Ele serve como um pool de recursos para todos os dados e processos necessários, para que os usuários tenham os meios para importar informações facilmente. Além disso, ter um sistema centralizado economiza tempo e aumenta a eficiência operacional.
• Padronize seu modelo de dados. A padronização de dados garante que os funcionários acessem o formato de dados correto para seus usos multifuncionais. Também impulsiona a agilidade, o que leva a decisões de negócios mais informadas. 
• Siga a governança de dados. Você deve seguir regulamentações complexas de privacidade de dados ao gerenciar dados sensíveis, interna ou externamente. A conformidade com essas políticas mantém seus dados organizados e protege você de possíveis problemas legais e ataques de dados.
• Implemente um plano de recuperação. Quanto maior o volume de dados, maior o risco de perda de dados ou mau funcionamento. Prepare-se para emergências configurando um plano de recuperação de desastres eficaz. Invista em uma solução confiável de backup de banco de dados e elimine o risco de danos permanentes. 
• Compartilhe sua política de DLM. Certifique-se de que todos na empresa estejam na mesma página. Definir diretrizes acelera a implementação do novo processo e mantém todos em conformidade.
• Instale soluções de automação. Como o DLM é vital para os negócios diários, suas funções são mais eficazes quando facilmente gerenciadas e repetidas. E isso só é alcançável ao implantar soluções de automação que organizam dados em diferentes níveis com base nos critérios estabelecidos.

Nos dados, confiamos.

Um framework funcional baseado em DLM mostra o fluxo de seus dados e os mantém seguros enquanto você cumpre as regulamentações de privacidade. Você precisa ser capaz de registrar, rastrear e analisar todas as suas informações porque, à medida que sua empresa cresce, seus dados também crescem.

Pronto para proteger os dados da sua empresa? Dê uma olhada no melhor software de gerenciamento de privacidade de dados para obter soluções abrangentes para lidar com sua política de privacidade.