Datenlebenszyklus-Management

Die Statistiken über das weltweite Datenaufkommen sind überwältigend. Laut einer exklusiven Studie von IDC sind 90 % der Daten eines Unternehmens unstrukturiert, Tendenz steigend (im Jahr 2023 werden Unternehmen weltweit über 73.000 Exabyte generieren).

Angesichts des wachsenden Datenvolumens ist eine effiziente Verwaltung des gesamten Datenlebenszyklus in Ihrem Unternehmen erforderlich. So sorgen Sie dafür, dass Ihre Inhalte – die Grundlage Ihres Unternehmens – sicher, verlässlich und verfügbar bleiben.

In diesem Blog werden die drei Hauptziele des Datenlebenszyklus-Managements – Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit – untersucht, um besser zu verstehen, wie Sie das volle Potenzial Ihrer Inhalte ausschöpfen können.

Was ist Datenlebenszyklus-Management (Data Lifecycle Management (DLM))?

Das Datenzyklus-Management (Data Lifecycle Management, DLM) ist ein strategischer Ansatz für die Verwaltung der Unternehmensdaten. Dabei wird der gesamte Prozess der Datenerfassung oder -erstellung bis hin zur Speicherung, Archivierung, Aufbewahrung und sicheren Löschung optimiert.

Die Einrichtung eines Programmmanagements für den Datenlebenszyklus erfordert die Definition und Durchsetzung von Richtlinien, Rollen und Zuständigkeiten für Daten während des gesamten Lebenszyklus. So erhalten Sie mehr Kontrolle und Transparenz über Ihre Inhalte und können sicherstellen, dass diese korrekt und sicher sind und in Übereinstimmung mit den Vorschriften verwendet werden.

Was sind die drei Hauptziele des Datenlebenszyklus- Managements?

Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit (Confidentiality, Integrity, Availability), auch als CIA- Triade bezeichnet, sind die drei Hauptziele des Datenlebenszyklus-Managements. Hier ist eine kurze Zusammenfassung.

Im Folgenden wird die Bedeutung von Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit für Data Governance, Sicherheit und Compliance näher beleuchtet.

Vertraulichkeit von Daten

Um dieses Ziel des Datenlebenszyklus-Managements zu erreichen, müssen Sie Ihre Inhalte vor unbefugtem Zugriff schützen und sicherstellen, dass sensible Daten vertraulich bleiben.

So unterstützt DLM die Datensicherheit und den Datenschutz:

• Klassifizierung von Daten auf der Grundlage ihrer Sensibilität und Relevanz, um festzustellen, welche Inhalte das höchste Schutzniveau erfordern
• Implementierung von Kontrollmechanismen, die den Zugriff auf Daten nur auf autorisierte Personen oder Systeme beschränken
• Einsatz von Verschlüsselungsmaßnahmen zum Schutz von Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung, sodass im Falle einer Sicherheitsverletzung die Daten ohne die entsprechenden Entschlüsselungsschlüssel nicht gelesen werden können

Datenintegrität

Ziel ist es, die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu erhalten. In einer Umfrage von Precisely und dem LeBow College of Business gaben drei von vier Teilnehmer:Innen an, dass die Datenqualität das wichtigste für Ihr Unternehmen ist. Für die Entscheidungsfindung ist es wichtig, dass die Daten korrekt, konsistent und unverändert bleiben. Im Bankensektor beispielsweise kann ein kleiner Datenfehler zu erheblichen finanziellen Verlusten führen, während im Gesundheitswesen ungenaue Patientenakten zu Fehldiagnosen oder falschen Behandlungen führen können.

Typische DLM-Maßnahmen zur Unterstützung der Datenintegrität umfassen:

• Durchführung von Kontrollen bei der Datenerfassung zur Überprüfung der Richtigkeit
• Identifizieren von Problemen wie Auslassungen, Unvollständigkeiten oder Duplizierungen
• Nachverfolgung von Datenänderungen, um einen Verlauf zu erstellen

Datenverfügbarkeit

Verfügbarkeit bedeutet, dass die Informationen bei Bedarf zugänglich sind. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen Sie Datensilos beseitigen und Ausfallzeiten verhindern. Aus diesem Grund sollte Ihre Strategie für das Datenlebenszyklus-Management Folgendes umfassen:

• Skalierbarer Cloud-Speicher: Die Zentralisierung der Datenspeicherung in der Cloud verbessert die Zugänglichkeit und ermöglicht Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Minimierung der mit Datenfragmentierung und lokalen Speicherbeschränkungen verbundenen Risiken.
• Redundanz und Backups: Die Duplizierung von Daten auf mehreren Servern oder Cloud-Plattformen stellt sicher, dass bei einem Ausfall eines Systems ein anderes umgehend eingesetzt werden kann.
• Lastausgleich: Die Verteilung des Datenverkehrs auf mehrere Server verhindert die Überlastung eines einzelnen Servers und ermöglicht einen kontinuierlichen Zugriff.
• Disaster Recovery: Festlegung von Verfahren zur Gewährleistung der Datenverfügbarkeit bei unvorhergesehenen Katastrophen, wie Naturkatastrophen, Cyberangriffen oder Systemausfällen. Dieser Plan enthält in der Regel klare Protokolle für die Datenwiederherstellung, um Ausfallzeiten und Datenverlust zu minimieren.

Datenverfügbarkeit ist für die betriebliche Effizienz von entscheidender Bedeutung. Laut IDC wissen 96 % der Unternehmen mit größtenteils (oder vollständig) isolierten unstrukturierten Daten nicht, welche Informationen in ihren Inhalten enthalten sind.

Warum ist das Datenlebenszyklus-Management wichtig?

Eine Umfrage unter Führungskräften von NewVantage Partners zeigt, dass nur 53 % der Unternehmen über eine offizielle Datenstrategie zur Steigerung des Unternehmenswertes verfügen. Diese Statistik ist besorgniserregend, denn das Datenmanagement ist für Unternehmen von großer Bedeutung, um ihre Prozesse zu optimieren und Ergebnisse zu erzielen.

Bedenken Sie diese Vorteile des Frameworks für das Datenlebenszyklus-Management.

Optimale Nutzung von Datenbeständen zur Verbesserung des Entscheidungsprozesses

Nur 29 % der von Accenture befragten Personen haben „großes Vertrauen“ in die Daten ihres Unternehmens, die für einen Mehrwert wichtig sind. Durch die Beseitigung redundanter, ungenauer oder veralteter Informationen stellt DLM sicher, dass Ihre Daten zuverlässig sind. So sind Sie in der Lage, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Reduzierung ineffizienter Prozesse zur Kostensenkung

Die Implementierung einer Richtlinie für das Datenlebenszyklus-Management führt auch zu betrieblicher Effizienz und Kosteneinsparungen. Automatisierte Klassifizierungs- und Archivierungsprozesse verringern beispielsweise den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Datenverwaltung. DLM optimiert die Ressourcennutzung, indem es überflüssige doppelte Daten, eine Überlastung der Speichersysteme und die mit der Verwaltung großer Mengen redundanter oder veralteter Informationen verbundenen Kosten verhindert.

Schutz von Informationen zur Minimierung von Datenrisiken

Daten sind wertvoll, können aber auch ein Risiko darstellen, wenn sie nicht richtig verwaltet werden. Das Datenlebenszyklus-Management ist wichtig, um Risiken wie diese zu minimieren:

• Sicherheitsverletzungen oder Lecks
• Nicht autorisierter Zugriff
• Datenbeschädigung oder -verlust

Lösungen für das Datenlebenszyklus-Management schaffen robuste unternehmensweite Speicher-, Sicherungs- und Sicherheitsmaßnahmen, um Ihre Ressourcen vor externen Bedrohungen und internen Fehlern zu schützen. Auf diese Weise können Sie das Risiko von Sicherheitsverletzungen minimieren und sowohl den finanziellen als auch den Rufschaden, der aus diesen Vorfällen resultiert, verringern.

Erfüllung der Compliance-Anforderungen zur Vermeidung finanzieller Belastungen

Die Datensicherheit ist auch mit der Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften verknüpft. Je nach Region und Branche gelten unterschiedlich strenge Vorschriften für die Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Daten, insbesondere von sensiblen oder personenbezogenen Daten. Dies gilt beispielsweise für die DSGVO in Europa und den HIPAA im Gesundheitswesen.

Durch die Festlegung von Richtlinien für die Aufbewahrung und Löschung von Daten, die Dokumentation von Verfahren zur Verwaltung sensibler Inhalte und die Umsetzung von Sicherheitsmaßnahmen beweisen Sie die Verpflichtung Ihres Unternehmens zum Datenschutz und zur Einhaltung der einschlägigen Gesetze und Vorschriften.

Der Prozess des Datenlebenszyklus-Managements

Der Datenlebenszyklus bezieht sich auf die gesamte Zeit, in der die Daten in Ihrem System existieren. Dies sind die wichtigsten Phasen eines effektiven Prozesses zum Management des Datenlebenszyklus.

• Datenerstellung und -erfassung: Der erste Schritt umfasst das Sammeln und Generieren von Daten, das Einholen der erforderlichen Genehmigungen oder Zustimmungen, wenn es sich um personenbezogene oder sensible Daten handelt, das Einrichten standardisierter Formate und Metadatenkennzeichnungen sowie das Bereinigen und Klassifizieren von Inhalten.
• Datenspeicherung und -backup: Dieser Schritt umfasst die Auswahl der richtigen Speicherlösungen. Außerdem muss gewährleistet sein, dass die Informationen in sicheren Systemen gespeichert und gesichert werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
• Datenarchivierung und -aufbewahrung: Dieser Schritt umfasst die kostengünstige Speicherung von Daten, auf die nur selten zugegriffen wird. Die Datenarchivierung ist für die Einhaltung von Vorschriften und den Zugriff auf ältere Daten bei Bedarf von entscheidender Bedeutung. Durch die Festlegung von Richtlinien für die Datenaufbewahrung definieren Sie, wie lange die Daten aufbewahrt werden sollen, wobei gesetzliche und behördliche Anforderungen, Geschäftsanforderungen und die Relevanz der Daten berücksichtigt werden.
• Vernichtung von Daten: Ab einem gewissen Punkt sind Daten veraltet oder stellen ein Sicherheitsrisiko dar. Um mögliche Verletzungen zu minimieren, sollten Sie sichere und irreversible Methoden zur Datenlöschung bevorzugen.

In unserem Leitfaden für Best Practices zur Verwaltung des Lebenszyklus von Inhalten erfahren Sie, wie Sie diese Phasen optimal nutzen können.

Mit Box die Verwaltung des Datenlebenszyklus verbessern

Mit Box können Sie den gesamten Lebenszyklus von Daten sicher verwalten. Mithilfe der Content Cloud können Sie Ihre Inhalte auf einer einzigen Plattform zentralisieren. Sie können Dateien erstellen und freigeben, gemeinsam in Echtzeit bearbeiten, Änderungen verfolgen, Unterschriften sammeln, Aufbewahrungsrichtlinien anpassen und vieles mehr.

Durch die Bereitstellung einer einzigen Inhaltsebene können Ihre Teams mit der Content Cloud wie gewünscht arbeiten. Unsere höchsten Sicherheits- und Compliance-Anforderungen gewährleisten, dass alle Ihre Daten von der Erstellung bis zur Löschung geschützt sind.

Führende Unternehmen vertrauen auf Box, um Risiken zu minimieren und die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten zu gewährleisten. Wir vereinfachen die Data Governance mit flexiblen Aufbewahrungszeitplänen, der Aufbewahrung von Daten für eine vertretbare Offenlegung, dem Entsorgungsmanagement und anderen Funktionen

Wenden Sie sich an unser Team und erfahren Sie, wie Sie alle wichtigen Ziele des Datenlebenszyklus-Managements mit der Content Cloud erreichen können.

**Wir setzen uns stets dafür ein, Produkte und Dienste anzubieten, die sich durch erstklassigen Datenschutz, Sicherheit und Compliance auszeichnen. Dennoch stellen die in diesem Blog enthaltenen Informationen keine Rechtsberatung dar. Wir empfehlen Interessenten und Kunden daher, ihren Sorgfaltspflichtennachzukommen und die Vereinbarkeit mit geltenden Gesetzen selbst zu beurteilen.