Un ciclo de vida de datos consta de una serie de fases a lo largo de su vida útil. Cada fase se rige por una serie de políticas que maximiza el valor de los datos durante cada etapa del ciclo de vida. La DLM cobra una mayor importancia a medida que crece el volumen de datos que se incorporan a los flujos de trabajo de negocio. 

Fase 1: Creación de datos

Los ciclos de vida de los datos comienzan con la recopilación de los datos, pero los orígenes de datos son abundantes. Puede ser desde aplicaciones web y móviles hasta dispositivos de Internet de las cosas (IoT), formularios, encuestas, etc. Si bien los datos se pueden generar de varias formas, no es necesario recopilar todos los datos disponibles para que el negocio sea próspero. La incorporación de nuevos datos siempre debe evaluarse en función de su calidad y relevancia para el negocio. 

Fase 2: Almacenamiento de datos

La forma en que están estructurados los datos también puede variar, y afecta al tipo de almacenamiento de datos que utiliza una compañía. Los datos estructurados tienden a utilizar bases de datos relacionales, mientras que los datos no estructurados suelen utilizar bases de datos no relacionales o NoSQL. Una vez que se identifica el tipo de almacenamiento del conjunto de datos, se puede evaluar la infraestructura en busca de vulnerabilidades de seguridad y los datos pueden someterse a diferentes tipos de proceso de datos, como cifrado y transformación, para proteger la actividad de negocio frente a agentes maliciosos. Estos procesos de mejora de los datos también garantizan que los datos confidenciales cumplan con los requisitos gubernamentales y de privacidad de las políticas públicas, como el GDPR, y evitan a las empresas las cuantiosas sanciones que se pueden derivar de este tipo de regulaciones. 

Otra de las características de la protección de datos es que se centra en la redundancia de los datos. En determinadas situaciones, como en caso de supresión de datos o corrupción de datos, las copias de cualquier dato almacenado se pueden utilizar como copia de seguridad y servir así como protección ante las alteraciones involuntarias de los datos y las acciones deliberadas, como los ataques de malware.  

Fase 3: Compartición y uso de datos

Durante esta fase, los datos se ponen a disposición de los usuarios de negocio. La DLM permite a las organizaciones definir quién puede utilizar los datos, así como la finalidad a la que pueden destinarse. Una vez que los datos están disponibles, se pueden utilizar para una gran diversidad de análisis, desde análisis de datos exploratorios básicos y visualizaciones de datos hasta técnicas más avanzadas de minería de datos y machine learning. Todos estos métodos contribuyen a la toma de decisiones de negocio y sirven para comunicar información a las diferentes partes interesadas. 

Por otro lado, el uso de los datos no se limita necesariamente a un uso interno. Por ejemplo, los proveedores de servicios externos pueden utilizar los datos con fines publicitarios y de análisis de marketing. Entre los usos internos, se incluyen flujos de trabajo y procesos cotidianos de negocio, como paneles de control y presentaciones.

Fase 4: Archivado de datos

Pasado un cierto tiempo, los datos dejan de ser útiles para las operaciones cotidianas. Sin embargo, es importante conservar copias de los datos de la organización a los que no se accede con frecuencia, por si fuera necesario por motivos legales o de investigación. En ese caso, si es necesario, los datos archivados se pueden restaurar en un entorno de producción activo. 

En la estrategia de DLM de una organización, se debe definir claramente cuándo, dónde y durante cuánto tiempo se deben archivar los datos. En esta etapa, los datos pasan por un proceso de archivado que garantiza su redundancia.

Fase 5: Supresión de datos 

En esta última etapa del ciclo de vida, los datos se eliminan de los registros y se destruyen de forma segura. Las empresas suprimen los datos que ya no necesitan para crear más espacio de almacenamiento para datos activos. Durante esta fase, los datos se eliminan de los archivos una vez superado el periodo de retención obligatorio o cuando ya no cumplen un propósito relevante para la organización.

Entre las importantes ventajas que ofrece la gestión del ciclo de vida de los datos, se incluyen: 

• Mejora de procesos: los datos juegan un papel crucial en el fomento de las iniciativas estratégicas de una organización. La DLM ayuda a mantener la calidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida, y así permite mejorar el proceso y aumentar la eficiencia. Una buena estrategia de DLM garantiza la precisión y la fiabilidad de los datos disponibles para los usuarios, de modo que se maximiza el valor de los datos de la empresa.

• Control de costes: los procesos de DLM aportan valor a los datos en todas las etapas de su de ciclo de vida. Una vez que los datos dejan de ser útiles para los entornos de producción, las organizaciones pueden utilizar una serie de soluciones —como la copia de seguridad, la réplica y el archivado de datos— para reducir los costes. Los datos, por ejemplo, se pueden trasladar a un almacenamiento local de menor coste, en cloud o en un almacenamiento adjunto en red.

• Usabilidad de datos: con una estrategia de DLM, los equipos de TI pueden desarrollar políticas y procedimientos que garantizan el etiquetado coherente de todos los metadatos, de modo que se puede mejorar la accesibilidad cuando sea necesario. Establecer políticas aplicables de gobierno permite garantizar el valor de los datos durante todo el periodo de retención obligatorio. Disponer de datos útiles y limpios aumenta la agilidad y la eficiencia de los procesos de la compañía.

• Conformidad y gobierno: todos los sectores de la industria tienen sus propias normas y reglamentos de retención de datos, y una estrategia sólida de DLM ayuda a las empresas a cumplirlos. La DLM permite que las organizaciones gestionen los datos con mayor eficiencia y seguridad, al tiempo que mantiene la conformidad con la legislación de protección de datos referente a datos personales y registros de la organización.