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La gestion de cycle de vie des données permet de trier les données en fonction de leur ancienneté. Cette pratique présente de nombreux avantages pour les entreprises. Dans ce contexte, découvrez les meilleurs outils de Data Life Cycle Management.
Le terme de gestion du cycle de vie des données (Data life cycle management ou DLM en anglais) désigne la gestion du flux de données d'un système informatique tout au long de son cycle de vie. De la création des données à leur suppression, les produits DLM permettent d'automatiser tous les différents processus. Le DLM permet d'améliorer les performances des systèmes informatiques, de réduire les coûts de stockage, et de se conformer aux lois et régulations sur la gouvernance des données.
En règle générale, les outils DLM se basent sur des conditions spécifiques définies au préalable par l'utilisateur pour organiser les données en différents tiers et pour automatiser la migration des données d'un tiers à l'autre. Les différents tiers correspondent à différents types de supports de stockage.
Ainsi, les données plus récentes et les données auquel il est nécessaire d'accéder fréquemment sont stockées sur des supports de stockage plus rapide (mais plus cher), tandis que les données plus anciennes sont stockées sur des supports moins performants (et moins chers).
On confond souvent le DLM (Data Lifecycle Management) avec l'ILM (Information Lifecyle Management), mais il existe plusieurs différences entre ces deux notions. Tout comme le DLM, l'ILM permet de gérer le flux de données d'un système informatique de sa création à sa destruction.
Toutefois, alors que le DLM très les attributs généraux des fichiers tels que le type, la taille et l'âge, l'ILM va au-delà. Les outils ILM permettent par exemple de chercher des données spécifiques tels que des numéros de clients. De même, l'ILM est aussi bien utilisé pour décrire les informations numériques que physiques.
Il est donc possible d'utiliser les outils ILM pour la gestion de cycle de vie des données, mais pas l'inverse. Voici à présent cinq des outils de gestion de cycle de vie des données les plus populaires.
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Informatica Application ILM, l'outil de gestion de cycle de vie des données d'Informatica
Le volume de données générées et collectées par les entreprises augmente sans cesse. De fait, les coûts associés à la gestion de ces données augmentent également. C'est la raison pour laquelle Informatica propose une solution tout-en-un pour gérer la croissance du volume de données : Application ILM.
Cet outil permet de gérer le cycle de vie des données au fil des différentes étapes : développement, test, production, retrait et archivage. Cette solution permet de réduire les coûts, tout en augmentant leur retour sur investissement en permettant aux entreprises de gérer la croissance du volume de données, d'optimiser la gestion des tests de données, ou encore de se conformer aux lois sur la gouvernance des données comme le RGPD. Compatibles avec Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud Platform, cet outil facilite aussi la migration vers le Cloud.
SAP Information Lifecycle Management : l'outil de gestion de cycle de vie des données de SAP
L'outil ILM de SAP permet d'améliorer la disponibilité et les performances des systèmes informatiques en archivant les données dans un système de stockage accessible. La rétention des données est automatisée en fonction des règles fixées par l'utilisateur.
Les données obsolètes sont archivées, ce qui permet d'améliorer les performances, d'alléger les bases de données et de réduire les coûts administratifs. Les systèmes peuvent être consolidés pour réduire les coûts de gestion informatique, tandis que les systèmes anciens peuvent être décommissionnés.
Un autre avantage de cette solution est sa fonctionnalité permettant de détruire les master data (données de référence) liées aux clients et aux fournisseurs. Or, la gestion des Master Data est une part essentielle de la gouvernance des données. Comme l'explique une étude publiée par le groupe Aberdeen, les entreprises qui utilisent une solution MDM moderne ont deux fois plus de chances d'être satisfaites de la qualité des données et de la rapidité de leur livraison.
Oracle Automatic Data Optimization : l'outil de gestion de cycle de vie des données d'Oracle
La solution ADO (Automatic Data Optimization) d'Oracle permet de créer des règles, et d'automatiser les actions de gestion des données en se basant sur ces règles. Les utilisateurs peuvent ainsi implémenter leur stratégie de gestion du cycle de vie des données en utilisant les statistiques d'utilisation de tableaux de bases de données Oracle collectées à l'aide de l'outil Heat Map.
En parallèle, l'outil Flashback Data Archive d'Oracle permet de suivre et de stocker les changements transactionnels apportés à un tableau au cours de son cycle de vie. Enfin, In-Database Archiving permet aux utilisateurs et aux applications de configurer l'état d'archive pour une ligne d'un tableau.
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IBM Information Lifecycle Management : la méthodologie ILM d'IBM
Plutôt qu'un outil de gestion du cycle de vie des données, IBM propose une méthodologie complète visant à réconcilier les départements informatiques avec les besoins des entreprises. Cette méthodologie se décompose en quatre étapes. Tout d'abord, une stratégie ILM est définie à partir des informations collectées. En se basant sur cette stratégie, une architecture conceptuelle et / ou fonctionnelle est définie.
Des propositions concrètes de produits sont évaluées pour mettre en place cette architecture. Enfin, l'architecture est implémentée. Cette méthodologie apporte plusieurs avantages aux entreprises : les cycles de processus peuvent être réduits, l'efficacité des employés peut être augmentée. Les coûts de l'infrastructure informatique peuvent également être réduits grâce à l'optimisation de l'environnement de stockage. Enfin, la conformité aux différentes lois et régulation est simplifiée grâce aux règles définies par l'utilisateur et à la coordination de l'infrastructure.
Tech Mahindra ILM : la solution de gestion de cycle de vie des données de Tech Mahindra
La solution ILM de Tech Mahindra regroupe plusieurs outils de gestion des données. Ces outils permettent notamment l'archivage des données, le retrait d'application, la gestion des données de test, ou encore le Data Masking.
Les entreprises sont ainsi en mesure de transférer leurs données inactives vers des systèmes de stockage séparés pour soulager leurs systèmes de production, de décomposer les ensembles de données de test, ou encore d'anonymiser les informations sensibles.
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