Was ist Data Lifecycle Management?

Häufig werden die Begriffe Information Lifecycle Management (ILM) und Data Lifecycle Management als Synonyme verwendet, obwohl sie sich in einigen Kernpunkten voneinander unterschieden.

Data Lifecycle Management überwacht Daten auf Dateiebene – gemeint ist also die Verwaltung von Dateien auf Basis ihres Typs, der Größe oder ihres Alters. Daher wird dieses Konzept auch manchmal als „File Lifecycle Management“ bezeichnet.

ILM hingegen meint die Verwaltung einzelner Datenanteile innerhalb einer Datei. Das können beispielsweise Daten in einer Datenbankdatei oder einer Mailbox-Datei sein. Um korrektes Information Lifecycle Management zu betreiben müssen das verwendete Dateiformat und der Anwendungsbereich bekannt sein.

Unterm Strich kann Data Lifecycle Management viel universeller betrieben werden: auf dem gesamten datei- oder BLOB-basierten Storage, sowohl on-premises als auch in der Cloud.

Storage-Speicher sparen

In modernen und digitalisierten Unternehmen fallen täglich riesige Datenmengen an. Viel zu viele Daten, um manuell bereinigen zu können.

Wenn jedoch niemand die Daten bereinigt, werden sie sich mit der Zeit ansammeln und immer mehr Speicherplatz verbrauchen. Und das nicht nur auf dem Storage Server, sondern auch in den Backups. Dadurch steigen die Kosten und die Zeit, die für eine vollständige Datensicherung benötigt wird.

Die DLM ermöglicht es daher, die Kontrolle über den benötigten Speicherplatz zurückzugewinnen, indem von Anfang an proaktiv eine maximale Lebensdauer für bestimmte Dateien festgelegt wird.

Compliance-Regeln einhalten

Unternehmen müssen viele Regularien einhalten – vor allem wenn es um personenbezogene Daten rund um den Bewerbungsprozess geht.

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gibt etwa Human Resources Abteilungen klare Regeln vor: Begrüßt ein Unternehmen neue Mitarbeiter:innen, so muss es alle während des Bewerbungsprozess erhobenen, personenbezogenen Daten, die zur korrekten Ausführung der Tätigkeit nicht notwendig sind, löschen.

Werden Bewerber:innen abgelehnt, so schreibt die DSGVO sogar vor, dass HR-Verantwortliche spätestens 6 Monate nach der Stellenbesetzung die personenbezogenen Daten löschen müssen.

Hält sich ein Unternehmen nicht an die Vorgaben, so kann die Datenschutzbehörde ein empfindliches Bußgeld verhängen. Ein manueller Prozess erhöht das Risiko, die entsprechenden Fristen zu verpassen – Data Lifecycle Management kann das Risiko also enorm verringern.

Probleme bei der Haftpflicht umgehen

Unternehmen, die komplexe Güter wie z. B. Lastkraftwagen oder Lüftungsanlagen herstellen, erzeugen während des Prozesses eine Menge Daten und Logfiles, die aus Haftungsgründen für eine bestimmte Anzahl von Jahren aufbewahrt werden müssen.

Dabei sollte sichergestellt werden, dass die Daten eine Mindestzeit aufbewahrt werden und automatisch gelöscht oder in einen günstigeren Archivspeicher verschoben werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

Mit Data Lifecycle Management können Administrator:innen Dateien und Dokumenten direkt ein Verfallsdatum zuweisen. Auf diese Weise kann das DLM-System automatisch Daten löschen oder verschieben, ohne dass manuelle Schritte durch einen Systemadministrator erforderlich sind.

Ein Dateilebenszyklus besteht aus 5 verschiedenen Phasen:

1. Erstellung
2. Storage/Speicherung
3. Verwendung
4. Archivierung
5. Löschen

In diesem Abschnitt schauen wir uns die verschiedenen Stadien der Nutzungsdauer von Daten genauer an.
 

1. Erstellung

Der Lebenzyklus von Daten beginnt ganz einfach mit ihrer Entstehung.

Die Entstehung kann in vielerlei Weise passieren: User erstellen ein Dokument, ein Application-Server erstellt eine Log-Datei oder Daten werden von einem anderen System importiert.

2. Storage/Speicherung

Die erzeugten Daten werden in Dateien gespeichert. Das ist der ideale Zeitpunkt, um die Lebensdauer einer Datei zu definieren, sodass alle weiteren Phasen des DLM automatisch abgewickelt werden können.

3. Verwendung

Während der Phase der Verwendung werden Daten verfügbar und werden aktiv entweder von Nutzer:innen oder IT-Systemen genutzt.

Die Daten sollten hierbei über einen Business-Value verfügen. Liegt dieser nicht vor, sollte eine der folgenden Phasen starten, um Kosten und Speicherplatz zu reduzieren.

4. Archivierung

Nach einer gewissen Zeit werden die Daten für den täglichen Betrieb nicht mehr gebraucht. Trotzdem sollte überlegt werden, ob man entsprechende Daten nicht zuerst eine Weile aufbewahrt, um etwa Rechtsstreitigkeiten oder Ermittlungen vorzubeugen.

In diesem Fall sollte man Daten auf einem kostengünstigen read-only Storage archivieren. Falls erforderlich, können die archivierten Daten in einer aktiven Produktionsumgebung wiederhergestellt werden.

Diese Phase ist optional, beispielsweise werden aus anderen Quellen zusammengetragene Analysedaten gelöscht, wenn sie vom Marketing nicht mehr benötigt werden.

5. Löschen

In der letzten Phase des Lebenszyklus werden Dateien vom Storage gelöscht, um Platz für neue Daten zu machen.

Daten, die auf in einem Archiv-Storage liegen, werden entsprechend nach einem festgelegten Zeitraum gelöscht.

Nach einem ausführlichen Blick auf die Theorie hinter Data Lifecycle Management, beschäftigen wir uns als nächstes mit der praktischen Umsetzung. Um Daten während ihrer 5 Lebensphasen zu begleiten, gibt es nützliche Lösungen.

Hier möchten wir Sie mit SpaceObServer bekanntmachen. SpaceObserver lässt Sie Speicherplatz auf Storages fortlaufend überwachen und Data Lifecycle Management betreiben. Im Folgenden zeigen wir Ihnen, wie Sie mit SpaceObServer einen DLM-Prozess aufsetzen. Sie können diese Anleitung mit der kostenlosen Demoversion begleiten – ganz ohne Registrierung!

SpaceObServer für DLM vorbereiten

Beginnen wir damit, einen neuen, regelmäßigen Scan Ihres Servers in SpaceObServer anzulegen. Windows Server sowie SharePoint, Amazon S3 Cloud Storage und auch Linux Server werden unterstützt.

Sobald Sie den neuen Scan erstellt haben, öffnen Sie die Scaneinstellungen und fügen Sie eine neue Nach Scan-Aktion hinzu.

In den Nach-Scan Aktionen können Sie verschiedene Aufgaben definieren, die automatisch nach einem Scan ablaufen sollen – beispielsweise ein Export von Scan-Ergebnissen.
Hier findet sich auch die „Lifecycle“-Einstellung.

Das Einrichten einer maximalen Lebensdauer für Dateien folgt in SpaceObServer einer einfachen Logik, in der Sie drei Fragen beantworten müssen:

1. Wie lange sollen die Dateien maximal existieren?
2. Welche Dateien sollen von dieser Regel betroffen sein?
3. Was genau soll passieren, wenn die Lebenszeit abgelaufen ist?

1 Maximale Dateilebenszeit definieren

Die maximale Lebenszeit legen wir ganz oben mit einer ganzen Zahl fest. Wir können aus den Zeiträumen Tage(e), Woche(n), Monat(e) oder Jahr(e) wählen. In unserem Beispiel möchten wir alle Bewerbungsunterlagen löschen, die älter als 6 Monate sind.

2 Betroffene Dateien festlegen

Nun müssen wir festlegen, welche Dateien von der Regel betroffen sein sollen. Das lässt sich dank der mächtigen Filterfunktion von SpaceObServer haargenau einstellen.

Das gängigste Format für Bewerbungen und Lebensläufe ist das PDF-Format. Erstellen wir also einen Filter, der alle PDF-Dokumente im Unterordner „Bewerbungen“ auf dem Dateiserver der Personalabteilung (\\DataServer\Personal) betrifft.

Schon betrifft die Regel nur noch die richtigen Dateien.

3 Alte Dateien automatisch löschen

Abschließend legen wir noch fest, was mit den Bewerbungsunterlagen nach dem Ablauf der 6 Monate geschehen soll. Hierfür stehen in SpaceObServer eine ganze Reihe von verschiedenen Dateioperationen zur Verfügung.

Entscheiden wir uns in diesem Beispiel für das Löschen der Unterlagen. Praktischerweise kann in den weiteren Optionen direkt eingestellt werden, dass leere Ordner nach Abschluss des Vorgangs direkt mit gelöscht werden.

Wir empfehlen außerdem, einen Speicherort für die Protokollierung des Löschvorgangs festzuhalten. Das hilft dabei, nachvollziehen zu können, was genau zu welchem Zeitpunkt entfernt wurde.

Jetzt nur noch mit „Ok“ bestätigen. Schon ist die Einrichtung abgeschlossen. SpaceObServer führt den Vorgang nun entsprechend Ihres Zeitplans automatisch nach jedem Scan aus.

Dateien automatisch archivieren und Geld sparen

Neben Vorkehrungen für eine bessere Compliance, kann Data Lifecycle Management auch dabei helfen, teuren Speicherplatz freizuhalten.

Handelt es sich nicht um kleine PDFs wie in einem Bewerbungsprozess, sondern um größere Dateien wie beispielsweise in einem Projekt zur 3D-Modellierung, so kann schon ganz schön was an Speicherplatzbedarf zusammenkommen.

Gerade wenn man auf die Cloud setzt, wird es dann schnell teuer. Doch rein aus Budgetgründen können relevante Projektordner natürlich nicht gelöscht werden.

In diesem Fall empfehle wir, alte Dateien zu archivieren. Dafür verschieben wir nach einem festgelegten Zeitraum große Projektdateien aus der Cloud heraus an einen günstigeren Ort. Hierfür kommt etwa ein Nearline-Storage infrage oder auch ein noch günstigerer Archive-Storage. So müssen wir keine relevanten Daten löschen und sparen gleichzeitig wertvollen Speicherplatz ein.

Legen wir also wie gehabt eine maximale Lebenszeit für entsprechende Projektdateien fest und wählen dann in den Dateioperationen „Elemente verschieben“. Hier kann man in den Optionen genau festlegen, in welches Ziel die Dateien verschoben werden sollen.

Daneben ist es auch möglich, genau einzustellen was mit bereits existierenden Dateien geschehen soll, ob leere Ordner anschließend gelöscht werden sollen, ab welcher Ebene die Verzeichnisstruktur erhalten bleiben soll und vieles mehr. Stellen Sie die Operation genauso ein, wie Sie sie brauchen.

In diesem Blog haben wir geklärt, was Data Lifecycle Management ist und wie Sie mit dessen Hilfe Ihre Compliance verbessern und Kosten einsparen können. SpaceObServer greift Ihnen gern bei der Datenhaltung unter die Arme.

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