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Data Lifecycle Management (DLM): tudo o que você precisa saber

Data Lifecycle Management (DLM): tudo o que você precisa saber

Dados são o ativo mais importante para a maioria das empresas e estão constantemente em risco. O Data Lifecycle Management (DLM) pode ser a melhor forma de reduzir sua exposição e reduzir riscos de ocorrer um vazamento. 

Proteger e gerenciar efetivamente as informações da empresa se tornou uma tarefa de extrema importância, e o DLM traz uma abordagem que visa garantir a privacidade e a segurança dos dados, desde a criação até a destruição. O Data Lifecycle Management oferece benefícios como gerenciamento de risco, melhor compreensão dos requisitos e objetivos de uma empresa, tornando a tomada de decisão mais assertiva, além de ter a capacidade de recuperar dados em taxas sem precedentes durante situações de alta pressão. 

O que é Data Lifecycle Management (DLM) 

O gerenciamento do ciclo de vida de dados é uma abordagem  que maximiza os benefícios dos dados capturados. O DLM também contribui para reduzir riscos potenciais relacionados à coleta, armazenamento ou compartilhamento de informações e, ao implementar o DLM, torna as empresas mais protegidas contra ransomware, phishing e outros ataques. 

À medida que a tecnologia da informação evoluiu, as empresas passaram de abordagens convencionais de armazenamento de dados para o uso de bancos de dados digitais para o gerenciamento de dados.  Esta evolução fez com que as empresas tomassem consciência da importância de gerir adequadamente o ciclo de vida das informações, não apenas para otimizá-las, mas também para reduzir riscos associados. 

As soluções de Data Lifecycle Management automatizam processos de gerenciamento associados aos dados, organizam as informações em camadas e categorias de acordo com políticas específicas e automatiza a migração de dados entre as camadas. Dados mais recentes e acessados com mais frequência também são normalmente armazenados em mídias mais rápidas e caras que dados menos críticos na maioria das implementações de DLM. 

Objetivos e benefícios do Data Lifecycle Management 

O aumento desenfreado dos dados significa que as empresas estão armazenando informações em mais lugares e plataformas que nunca. Isso inclui servidores locais, ambientes na nuvem e sistemas de computação de borda. A necessidade de uma solução de Data Lifecycle Management, então, é grande. 

Segurança e confidencialidade 

Um dos principais objetivos do DLM é garantir que os dados sejam armazenados em segurança. Ele garante que as informações pessoais, confidenciais ou críticas sejam continuamente protegidas contra possíveis violações. Com o Data Lifecycle Management, é possível implementar uma abordagem de ponta a ponta para proteger informações confidenciais de ameaças internas e externas. 

Integridade dos dados 

Uma estratégia de DLM bem-sucedida deve ser capas de manter a integridade dos dados, rastrear todas as alterações e conceder visibilidade para melhorar a tomada de decisões. Os dados devem ser precisos e confiáveis, não importando onde estão armazenados, quem tem acesso e quantidade de cópias. Portanto, manter a integridade garante que as informações sejam precisas, completas e seguras. 

Disponibilidade dos dados 

Dados só são úteis  se estiverem disponíveis para uso no momento que for preciso, mas disponibilidade excessiva pode causar problemas . Os usuários devem ter acesso aos dados que precisam para trabalhar no momento que precisarem, sem interrupções nos fluxos de trabalho ou nas operações diárias. 

Estrutura de gerenciamento do ciclo de vida de dados 

Cada empresa tem sua própria maneira de interpretar e classificar dados. No entanto, os estágios pelos quais os dados passam durante sua vida útil tem a tendência de serem consistentes na maioria dos cenários. 

  • Criação de dados 
    A primeira fase do Data Lifecycle Management é a criação e captura de dados. Isso pode assumir várias formas, de PDFs e imagens a documentos do Word, informações de banco de dados SQL ou na nuvem em plataformas como a Salesforce CRM. Esses dados podem ser capturados externamente ou inseridos manualmente e as informações geradas pelos dispositivos e sistemas fazem parte dessa etapa do framework na forma de captura de dados. 
  • Armazenamento 
    Depois que os dados são capturados, é preciso armazená-los. Na metodologia DLM, isso significa proteger essas informações de uma forma alinhada à importância dessas informações. Nessa fase também é necessário implementar um processo robusto de backup e recuperação que garanta a retenção de dados no longo prazo e estabelecer políticas para armazenamento que detalhem como essas informações devem ser usadas. 
  • Uso de dados 
    É necessário garantir que todos os usuários adotem às políticas regulatórias de dados enquanto usam as informações. Essa fase é considerada frequentemente como a mais sensível no ciclo de vida dos dados, portanto, é necessário estabelecer sistemas de rastreamento e trilhas de auditoria para garantir que qualquer alteração seja documentada, mesmo que as informações sejam disponibilizadas para pessoas de fora da empresa. 
  • Arquivamento 
    Um arquivo é um local onde os dados estão armazenados sem a necessidade de manutenção ou uso geral. Os dados que não são mais necessários para as operações devem ser arquivados e separados das informações que são utilizadas ativamente para evitar que sejam misturados e sejam manuseados incorretamente. Aqui é necessário contar com uma forma de restaurar os dados sempre que necessário. 
  • Destruição 
    Manter dados que não servem para nenhum propósito apenas aumenta o risco de serem usados indevidamente, portanto, é preciso que essas informações sejam destruídas em algum momento para fins de segurança e conformidade com regulamentos como a LGPD, que incorpora os princípios do Data Lifecycle Management. A destruição, geralmente, ocorre a partir do local de armazenamento e deve ser feita de acordo com as políticas de DLM da empresa. A maneira com que os dados são destruídos também varia de acordo com a mídia ou dispositivos utilizados. 

DLM vs outros sistemas 

Embora o Data Lifecycle Management esteja se tornando rapidamente o padrão para promover a segurança dos dados e a confidencialidade das informações, existem algumas outras estruturas que as empresas podem considerar implementar. 

O gerenciamento de armazenamento hierárquico (HSM) é muitas vezes confundido com o DLM, apesar de ser menos abrangente. O HSM é usado para diferenciar os vários tipos de mídia de armazenamento e tem seu foco na relação custo-benefício de cada dispositivo, permitindo que os administradores definam diretrizes sobre a frequência com que os arquivos devem ser acessados e manipulados. Apesar de útil em muitas fases do DLM, o HSM é uma ferramenta em oposição à natureza holística da estrutura do DLM. 

DLM vs ILM 

O ciclo de vida do gerenciamento de informações (ILM) também é comparado ao Data Lifecycle Management, apesar de ser centrado em informações.  Isso inclui dados armazenados digitalmente e fisicamente que contam com uma política que determina como eles devem ser tratados. Além disso, o ILM se concentra em como informações especificas podem ser pesquisadas.  Embora o DLM permita a classificação das informações por categorias, as ferramentas ILM são mais eficazes na localização das informações e podem ser muito úteis para garantir a conformidade regulatória. 

Adotar o DLM ajuda as empresas a proteger informações, reduzir custos e identificar possíveis vulnerabilidades em seu ecossistema de TI. Como quase todas as empresas lidam com dados confidenciais e pessoais que precisam ser protegidos, é fortemente recomendado implementar uma solução de Data Lifecycle Management juntamente com uma plataforma que alerta e detecta comprometimentos em tempo real. 

A Varonis pode ajudar em seus esforços de Data Lifecycle Management identificando dados confidenciais, mapeando quem tem acesso e garantindo que apenas as pessoas certas tenham acesso aos dados e monitorando o uso das informações para detectar atividades suspeitas que colocam sua empresa em risco. 

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