Les 5 étapes de la gestion du cycle de vie des données
Posté par Mado, mise à jour le 21/02/2026 à 12:55:27
Apprenez les cinq étapes du cycle de vie des données, de la création à l’obsolescence. Découvrez les éléments clés à considérer pour chaque phase afin d’assurer une utilisation efficace des données.La gestion du cycle de vie des données s’adresse à la manière de prendre le contrôle et de tirer parti des vastes quantités de données dont disposent la plupart des organisations. Les entreprises capables de briser leurs silos organisationnels et d’unifier et d’analyser intelligemment leurs données sont plus compétitives et plus performantes que leurs pairs. Atteindre ces objectifs nécessite une organisation minutieuse des cinq différentes phases qui composent le cycle de vie des données : création, stockage, utilisation, archivage et destruction. Cet article détaille ces étapes et propose les meilleures pratiques pour chacune.
Quel est le cycle de vie des données ?
De manière générale, la gestion du cycle de vie des données est la discipline qui consiste à garantir que les données soient accessibles et utilisables par ceux qui en ont besoin du début à la fin. Le cycle de vie des données lui-même couvre toutes les étapes qu’une organisation doit traverser dans son interaction avec les données, qu’elles soient financières, centrées sur le client ou autrement. Selon à qui vous demandez, il y a soit cinq phases dans le cycle de vie des données, soit huit. Le cycle en cinq étapes est le plus simple et le plus courant :
Création > Stockage > Utilisation > Archivage > Destruction
Le cycle en huit étapes est une extension de deux étapes du cycle en cinq étapes. Dans ce modèle, la « collecte » et le « traitement » font partie de la phase de stockage, tandis que la « gestion », « l’analyse », la « visualisation » et l'« interprétation » font partie des phases d’utilisation et d’archivage.
Génération > Collection > Traitement > Gestion >
Analyse >> Visualisation > Interprétation de la Génération
Naviguer avec succès chaque étape nécessite une prise en compte des processus et utilisateurs internes, de l’infrastructure et de la technologie, des régulateurs et autorités juridiques externes, de la vie privée des consommateurs, et plus encore, faisant de la gestion du cycle de vie des données un sujet complexe touchant de nombreux domaines du travail d’une entreprise. Examinons chaque étape plus en détail.
Première étape : Création de données
Comme les entreprises assimilent beaucoup de données, il est facile de considérer cette étape comme acquise. Mais considérez ceci : les données d’une organisation sont créées sur une large gamme d’appareils à travers de nombreuses zones géographiques. Pour bien faire, cette étape consiste à s’assurer que les utilisateurs disposent des bons outils pour créer des données et des processus appropriés afin de garantir que les données puissent être stockées dans les formats et types appropriés.
Essentiellement, l’étape de création prend les données initiales, garantit qu’elles peuvent être capturées, et est mise à disposition du support de stockage approprié. Pour passer à l’étape suivante — la phase de stockage — les données doivent être traitées correctement. Par exemple, des métadonnées doivent être ajoutées pour les rendre consultables, et les exigences d’accès et de confidentialité doivent être identifiées et prises en compte. Cette phase se fait mieux automatiquement à la couche de métadonnées au fur et à mesure que les données sont introduites dans le support de stockage.
Étape Deux : Stockage des données
L’étape de stockage est complexe et comporte de nombreuses conséquences pour le reste du cycle de vie. Si les données sont déversées négligemment sur le cloud ou les matrices de disques, par exemple, elles peuvent facilement se perdre, devenir difficiles à gérer ou coûter cher à conserver. Il existe de nombreuses options pour les supports de stockage — cloud, flash, disque, bande ou supports optiques, par exemple — mais il faut réfléchir à trouver le bon endroit pour les stocker, en tenant compte de facteurs tels que le coût, l’accessibilité et le niveau de performance requis par les applications qu’il sert.
La sécurité est également une préoccupation dans le stockage moderne, ce qui signifie que l’immuabilité, la sécurité, la confidentialité et l’emplacement du stockage doivent également être prises en compte à cette étape, ainsi que la redondance — pour prévenir les catastrophes ou les violations de données, plusieurs copies de sauvegarde doivent être réalisées. De plus, des règles et réglementations externes peuvent dicter la manière dont les données sont stockées. Les nations européennes, par exemple, ne veulent pas que les données soient exportées hors de leurs frontières et imposent des sanctions sévères aux contrevenants. Les entreprises œuvrant dans des secteurs fortement réglementés doivent s’assurer que leurs données respectent toutes les réglementations applicables, y compris la HIPAA, l’industrie des cartes de paiement (PCI), Sarbanes-Oxley et toute règle applicable de la Security Exchange Commission (SEC).
Les organisations doivent également se concentrer sur les besoins internes à cette étape. Les entrepôts de données doivent être organisés de manière à soutenir les objectifs commerciaux et la continuité des activités en cas de catastrophes naturelles, de défaillances ou de logiciels malveillants.
Étape Trois : Utilisation des données
La manière dont les données sont stockées dans l’étape de stockage influence considérablement l’étape d’utilisation. Les données stockées doivent être mises à disposition des utilisateurs et des applications qui en ont besoin, et restreintes à celles qui n’en ont pas. Les rôles doivent être définis avec soin et les droits d’accès attribués, mais la sécurité, la vie privée et la performance doivent être équilibrées afin que la charge pour les utilisateurs ne soit pas trop lourde au point qu’ils ne puissent pas utiliser les données ou chercher d’autres « systèmes fantômes » pour l’éviter.
L’étape d’utilisation inclut également la mise à disposition des données pour des rapports automatisés, des tableaux de bord et des analyses, ce qui implique également des besoins en visualisation de données en temps réel. L’analytique est peut-être l’aspect le plus fondamental de l’utilisation moderne des données, avec une large gamme d’applications et d’outils d’intelligence artificielle (IA). Ces applications ont besoin d’accéder à des réserves de données de plus en plus grandes. Les données d’entreprise doivent être gérées de manière à ce que la direction et le personnel aient accès aux données dont ils ont besoin, ce qui nécessite une gestion détaillée des données à chaque étape du processus.
Étape Quatre : Archivage
Lors de l’étape d’archivage, il faut réfléchir au stockage à long terme des données. En raison du volume considérable de données dans les usages professionnels, il n’est plus possible de tout conserver en stockage principal, que ce soit en mémoire flash ou sur disque. Avec le flash, les prix augmentent en même temps que les capacités, ce qui met les budgets à rude épreuve. Même le stockage sur disque est coûteux en grande quantité, obligeant les entreprises à rechercher une gamme de supports adaptés à leurs budgets et besoins.
Pour atténuer les inquiétudes quant à la rapidité avec laquelle les données pourraient être mises à disposition si nécessaire, les solutions d’archivage active peuvent fournir des données allant de la bande à l’analytique et à l’IA en seulement quelques minutes. Utilisés en combinaison avec du ruban adhésif, ces outils peuvent garantir la longévité des données et préserver l’accès tout en évitant la corruption et d’autres problèmes de rétention.
Étape Cinq : Destruction des données
Aucune donnée ne doit être détruite avant de passer par la phase d’archivage, et une archive bien gérée inclura des dispositions pour détruire les données ayant atteint leur fin de vie. Mais l’essor de l’IA et de l’analytique a aussi donné naissance à une philosophie exigeant que les données soient conservées indéfiniment — car qui sait quand cela pourrait s’avérer utile ?
Les aspects pratiques d’une telle approche posent des défis. Stocker les données jusqu’à la fin du temps serait une proposition coûteuse. Une solution pourrait être de résumer les données anciennes ou de les soumettre à analyse et classification avant leur destruction, afin de fournir un enregistrement de leurs facettes clés sans imposer aux organisations des exigences de stockage des données lourdes.
Un autre point à considérer est que la destruction des données peut avoir de graves conséquences. Des données détruites de manière inappropriée peuvent représenter un risque pour la cybersécurité ou la vie privée, et des données détruites prématurément peuvent constituer une violation de la conformité. Il en va de même pour que les données soient conservées trop longtemps, tout en ayant des conséquences en coûts. Cela signifie que le niveau Destruction semble assez simple, mais en pratique, il nécessite une réflexion approfondie. Les entreprises devront prendre en compte leurs propres besoins internes et les évaluer face aux exigences externes et légales.
Les avantages de la gestion du cycle de vie des données
Les principaux avantages d’intégrer la gestion du cycle de vie des données dans une entreprise sont nombreux, mais se répartissent généralement en trois domaines.
Analyse
En sortant les données des silos et en les rendant accessibles aux systèmes d’analytique et d’intelligence artificielle, les organisations tirent beaucoup plus d’informations que ce qui serait autrement possible. Cela peut avoir un impact sur tout, du reporting et du suivi en temps réel à l’engagement client et à l’intelligence concurrentielle.
Gouvernance
Un système doit être en place pour gérer les données conformément aux meilleurs intérêts des utilisateurs, des actionnaires et de l’organisation dans son ensemble. Cela garantit que les données sont traitées et disponibles où et quand elles sont nécessaires, jouant un rôle crucial dans la conformité.
Protection des données
Les processus appropriés et les technologies du cycle de vie des données doivent offrir des garanties suffisantes de cybersécurité et de confidentialité, et éviter la perte de données dues à des erreurs telles que l’absence de sauvegarde, la corruption ou le vol.
En résumé : Gérer les étapes du cycle de vie des données
Peu importe la réflexion et la planification nécessaires à la gestion du cycle de vie des données, des erreurs seront commises et des ajustements seront nécessaires. La gestion du cycle de vie des données est un processus continu, pas un processus unique et terminé. Pour gérer avec succès les données tout au long de leur cycle de vie, les entreprises doivent écouter les utilisateurs — ceux qui travaillent avec ces données jour après jour. S’ils se plaignent que des données précieuses sont ignorées, que certains types de données doivent être conservés plus longtemps, ou que des obstacles à la vie privée et à la sécurité ont freiné les performances, des ajustements peuvent être nécessaires. Les sources externes — organismes de régulation et autorités juridiques, par exemple — doivent également être prises en compte. Une surveillance et une amélioration constantes de tous les processus du cycle de vie des données peuvent finalement produire un modèle réussi pour toutes les parties concernées.
Ajouter une réponse
A voir aussi :
Les dernières discussions:
Qui est Réponse Rapide?
Réponse rapide est un site internet communautaire. Son objectif premier est de permettre à ses membres et visiteurs de poser leurs questions et d’avoir des réponses en si peu de temps.Quelques avantages de réponse rapide :
Vous n’avez pas besoins d’être inscrit pour poser ou répondre aux questions.Les réponses et les questions des visiteurs sont vérifiées avant leurs publications.
Parmi nos membres, des experts sont là pour répondre à vos questions.
Vous posez vos questions et vous recevez des réponses en si peu de temps.