Un ciclo di vita dei dati è costituito da una serie di fasi nel corso della loro durata utile. Ogni fase è governata da una serie di politiche che massimizza il valore dei dati durante ogni fase del ciclo di vita. La DLM diventa sempre più importante con il crescere del volume di dati incorporato nei flussi di lavoro di business. 

Fase 1: creazione dei dati

Un nuovo ciclo di vita dei dati inizia con la raccolta dei dati, ma le fonti dei dati sono molteplici. Possono variare da applicazioni web e per dispositivi mobili, dispositivi IoT (Internet of Things), moduli, sondaggi e altro ancora. Sebbene i dati possano essere generati in vari modi, la raccolta di tutti i dati disponibili non è necessaria per il successo della tua azienda. L'incorporazione di nuovi dati deve essere sempre valutata in base alla loro qualità e pertinenza per la tua azienda. 

Fase 2: storage dei dati

I dati possono anche differire nel modo in cui sono strutturati, il che ha implicazioni sul tipo di storage dei dati utilizzato da un'azienda. I dati strutturati tendono ad avvalersi di database relazionali mentre i dati non strutturati utilizzano in genere database NoSQL o non relazionali. Una volta identificato il tipo di storage per il dataset, è possibile valutare le eventuali vulnerabilità di sicurezza dell'infrastruttura e i dati possono essere sottoposti a diversi tipi di elaborazione, come la crittografia e la trasformazione, per salvaguardare l'azienda da attori malintenzionati. Questo tipo di elaborazione a cui vengono sottoposti i dati garantisce inoltre che i dati sensibili soddisfino i requisiti di privacy e governativi per le politiche governative, come il GDPR, consentendo alle aziende di evitare costose multe legate a questi tipi di normative. 

Un altro aspetto della protezione dei dati è l'attenzione alla ridondanza dei dati. Una copia dei dati archiviati può fungere da backup in situazioni come l'eliminazione o il danneggiamento dei dati, la protezione da alterazioni accidentali dei dati e quelle più deliberate, come gli attacchi malware.  

Fase 3: condivisione e utilizzo dei dati

Durante questa fase, i dati diventano disponibile per gli utenti aziendali. La DLM consente alle organizzazioni di definire chi può utilizzare i dati e lo scopo per cui possono essere utilizzati. Una volta resi disponibili, i dati possono essere sfruttati per una serie di analisi, dall'analisi esplorativa di base dei dati e dalle visualizzazioni dei dati a tecniche di data mining e machine learning più avanzate. Tutti questi metodi svolgono un ruolo nel processo decisionale dell'azienda e nelle comunicazioni con le varie parti interessate. 

Inoltre, l'utilizzo dati non è necessariamente limitato al solo uso interno. Ad esempio, i provider di servizi esterni possono utilizzare i dati per scopi quali l'analytics di marketing e la pubblicità. Gli usi interni includono processi e flussi di lavoro aziendali quotidiani, come i dashboard e le presentazioni.

Fase 4: archiviazione dei dati

Dopo un certo periodo di tempo, i dati non sono più utili per le operazioni quotidiane. Tuttavia, è importante conservare delle copie dei dati dell'organizzazione a cui non si accede di frequente per potenziali esigenze di contenzioso e indagine. Quindi, se necessario, i dati archiviati possono essere ripristinati in un ambiente di produzione attivo. 

La strategia di DLM di un'organizzazione deve definire chiaramente quando, dove e per quanto tempo devono essere archiviati i dati. In questa fase, i dati subiscono un processo di archiviazione che garantisce la ridondanza.

Fase 5: eliminazione dei dati 

In questa fase finale del ciclo di vita, i dati vengono cancellati dai record ed eliminati in modo sicuro. Le aziende elimineranno i dati di cui non hanno più bisogno per creare più spazio di storage per i dati attivi. Durante questa fase, i dati vengono rimossi dagli archivi quando superano il periodo di conservazione richiesto o non servono più a uno scopo significativo per l'organizzazione.

La gestione del ciclo di vita dei dati presenta diversi importanti vantaggi che includono: 

• Miglioramento dei processi: i dati svolgono un ruolo cruciale nel promuovere le iniziative strategiche di un'organizzazione. La DLM aiuta a mantenere la qualità dei dati durante tutto il loro ciclo di vita, il che a sua volta consente il miglioramento dei processi e aumenta l'efficienza. Una strategia di DLM efficace garantisce che i dati disponibili per gli utenti siano accurati e affidabili, consentendo alle aziende di massimizzare il valore dei loro dati.

• Controllo dei costi: un processo di DLM attribuisce valore ai dati in ogni fase del loro ciclo di vita. Quando i dati non sono più utili per gli ambienti di produzione, le organizzazioni possono avvalersi di una gamma di soluzioni per ridurre i costi, come il backup, la replica e l'archiviazione dei dati. Ad esempio, i dati possono essere spostati in uno spazio di storage meno costoso on-premise, nel cloud o in un NAS (network attached storage).

• Usabilità dei dati: con una strategia di DLM, i team IT possono sviluppare politiche e procedure che garantiscono che tutti i metadati siano contrassegnati in modo coerente in modo da poter migliorare l'accessibilità quando necessario. La definizione di politiche di governance applicabili garantisce il valore dei dati per tutto il tempo per cui devono essere conservati. La disponibilità di dati puliti e utili aumenta l'agilità e l'efficienza dei processi aziendali.

• Conformità e governance: ogni settore industriale ha le proprie regole e normative per la conservazione dei dati e una solida strategia di DLM aiuta le aziende a rimanere conformi. La DLM consente alle organizzazioni di gestire i dati con maggiore efficienza e sicurezza, mantenendo al contempo la conformità alle leggi sulla privacy dei dati in merito ai dati personali e ai record organizzativi.