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title: "Data Lifecycle Management (DLM): tudo o que você precisa saber"
description: O gerenciamento do ciclo de vida de dados (DLM) contribui para reduzir riscos potenciais da captura, armazenagem e uso de dados.
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# [Data Lifecycle Management (DLM): tudo o que você precisa saber](https://www.varonis.com/pt-br/blog/data-lifecycle-management-dlm-tudo-o-que-voce-precisa-saber)

 Escrito por [Emilia Bertolli](https://www.varonis.com/pt-br/blog/author/ebertolli) | Aug 11, 2022 9:59:00 PM

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](https://www.varonis.com/products/data-security-platform?hsLang=pt-br), 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](https://www.varonis.com/use-case/data-privacy-dsar?hsLang=pt-br), 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](https://www.varonis.com/use-case/data-classification?hsLang=pt-br). 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](https://www.varonis.com/products/datalert?hsLang=pt-br) 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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