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Data Quality

La durée de vie des données : Fiabilisez votre cycle data

La donnée est une matière vivante. Anticipez son vieillissement et maîtrisez son cycle de vie de la collecte jusqu'à sa suppression sécurisée.

Comprendre le Data Life Management (DLM)

Dans un monde hyperconnecté, l'avenir de chaque entreprise est intimement lié à l'exploitation de ses données. Cependant, la technologie et les comportements utilisateurs évoluent à une vitesse fulgurante. Une donnée collectée il y a un an est potentiellement déjà obsolète.

Il est indispensable de considérer la donnée comme un organisme vivant. Elle naît, grandit en s'agglomérant à d'autres informations, nécessite des soins (nettoyage), vieillit, et finit par devoir être supprimée. L'anticipation de ce processus, c'est ce que l'on nomme le Data Life Management (DLM).

Pourquoi structurer le cycle de vos données ?

Une gestion proactive garantit sécurité, performance et conformité.

Limitation des dérives

La connaissance précise des étapes de vie et la garantie d'un stockage sécurisé freinent les usages inappropriés ou les fuites de vos informations critiques.

Disponibilité accrue

La cartographie des formats disponibles et l'organisation du stockage facilitent considérablement l'accès à la bonne donnée, au bon moment, par le bon service.

Intégrité optimisée

La mise en place de processus de gestion stricts évite la création de doublons (EnsoDedup) et bloque l'entrée de données non fiables dans vos systèmes.

Les 5 étapes majeures du cycle de vie

1

La création & collecte

La donnée naît souvent brute et non structurée. La multiplication des sources d'acquisition (formulaires, achats, IOT) nécessite de normaliser immédiatement ces formats pour qu'ils soient exploitables par vos systèmes.

2

Le stockage sécurisé

Étape capitale pour la conformité. Le stockage doit impérativement s'accompagner de procédures strictes de back-up (sauvegarde) et de récupération en cas d'incident (Plan de Reprise d'Activité).

3

La préparation & l'analyse

Sans objectif clair, la donnée est inutile. C'est l'étape où la donnée est nettoyée, dédoublonnée et analysée pour permettre la prise de décisions stratégiques avec un impact direct sur le ROI.

4

L'archivage

Si une donnée a rempli son usage initial mais doit être conservée (pour comparaison, vérification ou historique légal), elle est archivée telle quelle, sans aucun traitement ultérieur autorisé.

5

La suppression définitive

Intervient pour deux raisons : la réduction des coûts de stockage inutiles, ou le respect strict des contraintes réglementaires (comme le RGPD) qui imposent une durée de conservation maximale légale.

Prêt à optimiser vos données ?