מחזור חיי הנתונים (Data Lifecycle)

ניהול נתונים אפקטיבי מחייב בקרה לאורך כל חיי המידע. בכל שלב יש סיכון אחר, ולכן דרישת משילות אחרת.

1 · יצירה ואיסוף

השלב שבו הנתון נוצר או נכנס למערכת, והקריטי מכולם. כאן אוספים מטא-דאטה, בודקים את איכות המקור, ומסווגים את הנתון מבחינת רגישות ואבטחה מיד עם כניסתו. טעות כאן נגררת לכל יתר השלבים.

2 · אחסון ותחזוקה

שמירת המידע תוך תחזוקה שוטפת. נדרשות בקרות גישה, הצפנה, יתירות וגיבוי כדי לשמור על שלמות המידע וזמינותו.

3 · שימוש וניתוח

הפקת תובנות להחלטות. צריך לוודא שהמשתמשים ניגשים רק לנתונים אמינים, לפי הרשאותיהם, ושקיים תיעוד למשמעות הנתון (מילון עסקי) שמונע הבנה שגויה.

4 · שיתוף ואינטגרציה

העברת מידע בין מערכות פנימיות או לגורמים חיצוניים. נדרשת אינטגרציה מפוקחת מבוססת הסכמי שימוש (Data Contracts), מעקב שושלת (Lineage) לשמירה על אמינות, והגנה על הפרטיות גם בתנועה.

5 · ארכוב

אחסון מידע שאינו בשימוש שוטף בסביבות חסכוניות. יש לוודא עמידה במדיניות שימור, ולהבטיח שהמידע יישאר קריא, מאובטח ונגיש לצרכי ביקורת או תביעות עתידיות.

6 · מחיקה

השמדה מבוקרת של מידע שפג תוקפו החוקי או העסקי. מחיקה מתוזמנת מצמצמת סיכוני חשיפה, דליפות ועלויות אחסון מיותרות.

ניהול מחזור החיים נשען על תחומי ידע ייעודיים, ובהם מטא-דאטה, קטלוג ושושלת וסיווג ואבטחה.