📌 Цель:
Обеспечить структурированный процесс управления жизненным циклом данных — от их создания до архивирования или удаления. Это поможет контролировать качество, безопасность, актуальность и соответствие регуляторным требованиям.
🔹 1️⃣ Проблемы без четкого управления жизненным циклом данных
🚨 Неактуальные данные портят аналитику – компании используют устаревшие или дублирующие данные.
🚨 Нет контроля версий – сложно понять, какие данные актуальны, а какие требуют обновления.
🚨 Данные хранятся бесконечно – из-за отсутствия политики архивирования растут затраты на хранение.
🚨 Несоответствие регуляторным требованиям – персональные данные могут храниться дольше положенного срока.
🔹 2️⃣ Этапы жизненного цикла данных
Жизненный цикл данных состоит из шести ключевых этапов:
📌 1. Создание и сбор данных
✅ Описание: Данные создаются в операционных системах, CRM, DBSS, логах. ✅ Ключевые аспекты:
- Определение источников данных (API, БД, файлы).
- Автоматизация сбора данных через ETL/ELT.
- Согласование форматов и стандартов данных.
📌 2. Хранение и организация данных
✅ Описание: Данные помещаются в Data Warehouse, Data Lake, OLTP- или OLAP-системы.
✅ Ключевые аспекты:
- Разделение данных на hot (оперативные), warm (архивные), cold (долговременное хранение).
- Определение политик хранения и доступности данных.
- Внедрение RBAC и ABAC для контроля доступа.
📌 Пример хранения данных:
| Тип данных | Где хранятся? | Срок хранения |
|---|---|---|
| Транзакции | OLTP (PostgreSQL, MySQL) | 2 года |
| Логи | Elasticsearch, Prometheus | 6 месяцев |
| Архивные данные | Data Lake (S3, HDFS) | 5 лет |
📌 3. Обогащение и трансформация данных
✅ Описание: Данные очищаются, агрегируются и преобразуются в аналитические формы.
✅ Ключевые аспекты:
- Очистка и валидация (удаление дубликатов, нормализация).
- Трансформация с использованием ETL/ELT (Airflow, dbt).
- Построение Data Products с метаданными и SLA.
📌 4. Использование данных
✅ Описание: Данные становятся доступными для аналитики, отчетности, машинного обучения.
✅ Ключевые аспекты:
- BI-инструменты.
- ML/AI-модели.
- API-доступ (SQL Query Engines).
📌 Пример использования данных:
| Данные | Потребители | Использование |
|---|---|---|
| Продажи | BI-аналитики | Отчеты в Power BI |
| Логистика | Data Scientists | Оптимизация цепочек поставок |
| Пользовательские действия | Маркетинг | Персонализированные рекомендации |
📌 5. Архивирование данных
✅ Описание: Данные перемещаются в архив для долгосрочного хранения.
✅ Ключевые аспекты:
- Автоматизация архивирования данных по SLA.
- Оптимизация хранения (Data Lake, cold storage).
- Уменьшение затрат за счёт хранения редко используемых данных в cold storage.
📌 6. Удаление данных
✅ Описание: Данные удаляются, если больше не нужны или требуют удаления по законам. ✅ Ключевые аспекты:
- Автоматическое удаление персональных данных после истечения срока хранения.
- Логирование всех операций по удалению.
- Контроль соответствия регуляторным требованиям.
🔹 3️⃣ Внедрение управления жизненным циклом данных
📌 Шаг 1: Определение SLA и политик хранения
- Разработка стандартов жизненного цикла данных для каждого типа данных.
- Определение ответственных (Data Owners, Stewards).
📌 Шаг 2: Автоматизация управления данными
- Использование data pipelines (Airflow, dbt) для трансформации.
- Внедрение Data Lineage (Data Mesh Manager, Collibra, OpenMetadata, Atlan).
📌 Шаг 3: Мониторинг и контроль качества данных
- Настройка **автоматических проверок качества данных.
- Введение тестов для данных перед публикацией в DWH.
📌 Шаг 4: Управление архивированием и удалением
- Настройка cold storage для архивных данных.
- Разработка процессов автоматического удаления персональных данных.
🔹 4️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Контроль над всеми этапами работы с данными – от создания до удаления.
✅ Минимизация рисков – удаление чувствительных данных по законодательным требованиям.
✅ Оптимизация затрат – уменьшение расходов на хранение за счёт использования cold storage.
✅ Повышение доверия к данным – чёткие SLA, автоматизированное качество данных.
📍 Итог:
Управление жизненным циклом данных позволяет контролировать их использование, соответствие требованиям и эффективность хранения.