Zum Inhalt springen

Verwaltung des Lebenszyklus von Daten

Datenverwaltung ab Erstellung zur Löschung.

BigID unterstützt Unternehmen bei der Automatisierung des Datenlebenszyklusmanagements in den Bereichen Ermittlung, Klassifizierung, Aufbewahrung, Minimierung, rechtliche Aufbewahrung und rechtssichere Löschung.

Übermäßige Datenspeicherung reduzieren, unnötige Daten eliminieren, Speicherkosten senken, Compliance stärken und sauberere, sicherere Daten für KI bereitstellen.

Demo anfordern Datenaufbewahrung erkunden
EntdeckungKlassifizierungVorratsspeicherungLöschungMinimierungRechtliche VerfügungROT-DatenPrüfungsnachweiseKI-BereitschaftEinhaltung der DatenschutzbestimmungenCloud-DatenSaaS-Daten

Was ist Datenlebenszyklusmanagement?

Daten verwalten von Von der Erstellung bis zur Löschung.

Das Datenlebenszyklusmanagement unterstützt Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Daten vom Zeitpunkt ihrer Erstellung oder Erfassung über Aufbewahrung, Nutzung, Archivierung, Datenminimierung und Löschung bis hin zur Prüfung. BigID automatisiert das Lebenszyklusmanagement, indem es Richtlinien mit der Ermittlung, Klassifizierung, Kontextualisierung und den entsprechenden Maßnahmen in Echtzeit verknüpft.

01

Entdecken Sie

Finden Sie sensible, regulierte, redundante, veraltete, triviale und hochwertige Daten in Unternehmensumgebungen.

02

Klassifizieren

Datentyp, Sensibilität, Eigentumsverhältnisse, Speicherort, Aufbewahrungsregeln, Geschäftskontext und Risiko verstehen.

03

Kontrolle

Wenden Sie Lebenszyklusrichtlinien für Aufbewahrung, Minimierung, rechtliche Aufbewahrung, Behebung, Löschung und Governance an.

04

Beweisen

Führen Sie revisionssichere Aufzeichnungen über Entscheidungen im Lebenszyklus, Richtlinienmaßnahmen, Genehmigungen und Löschnachweise.

Warum BigID: Traditionelles Lebenszyklusmanagement vs. datenbasierte Automatisierung

Modernes Datenlebenszyklusmanagement beginnt dort, wo Statische Richtlinien stoppen

Herkömmliche Lifecycle-Programme basieren auf manuellen Inventarisierungen, statischen Zeitplänen, unzusammenhängenden Aufbewahrungstools und verzögerter Löschung. BigID verknüpft Lifecycle-Aktionen mit Echtzeit-Datenerkennung, -Klassifizierung, Richtlinienkontext, Risikobewertung und automatisierter Fehlerbehebung.

Unvollständige Sichtbarkeit
Teams können das Lebenszyklusrisiko nicht managen, ohne zu wissen, wo die Daten gespeichert sind und was sie enthalten.
BigID erkennt sensible, redundante, veraltete, triviale und hochwertige Daten in Cloud-, SaaS-, Hybrid-, On-Premise- und KI-Umgebungen.
Statische Aufbewahrungsregeln
Aufbewahrungsfristen stehen oft in keinem Zusammenhang mit dem tatsächlichen Datentyp, der Sensibilität, dem Speicherort und dem geschäftlichen Kontext.
BigID wendet Lebenszyklusrichtlinien unter Verwendung von Klassifizierung, Metadaten, Eigentumsrechten, Vertraulichkeit, Regulierung, Risiko und Geschäftsregeln an.
Überretention
Organisationen speichern zu viele Daten zu lange, was das Risiko von Datenschutzverletzungen, die Kosten und die Compliance-Risiken erhöht.
BigID hilft dabei, übermäßig gespeicherte, veraltete, doppelte und fehlerhafte Daten zu identifizieren, damit Teams unnötige Datenexposition reduzieren können.
Manuelle Löschung
Abgelaufene Daten bleiben oft erhalten, da die Löschung von manuellen Prüfungen, Tickets oder Systemverantwortlichen abhängt.
BigID unterstützt automatisierte Löschabläufe, Löschung an der Quelle, Weiterleitung von Korrekturmaßnahmen und nachvollziehbare Prüfnachweise.
KI-Datenrisiko
Veraltete, toxische, doppelte oder sensible Daten können in Analyse-, RAG-, Trainings- und KI-Workflows gelangen.
BigID hilft dabei, riskante Daten zu minimieren und zu kontrollieren, bevor sie in KI-Anwendungen eingesetzt werden, und verbessert so Vertrauen, Sicherheit und Datenqualität.

BigID-Funktionen

Verbinden Sie das Lebenszyklusmanagement mit Datenbasierte Maßnahmen.

BigID vereint die Bereiche Auffinden, Klassifizieren, Aufbewahren, Löschen, Minimieren und Governance, damit Teams Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg verwalten können.

Entdeckung von Daten

Finden Sie sensible, regulierte, redundante, veraltete, triviale und hochwertige Daten in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen.

Datenanalyse erkunden →

Klassifizierung der Daten

Klassifizieren Sie Daten nach Sensibilität, Richtlinien, Vorschriften, Eigentumsverhältnissen, Standort, Geschäftskontext und Lebenszyklusrelevanz.

Klassifizierung erkunden →

Aufbewahrung von Daten

Aufbewahrungsrichtlinien sollten auf Basis von Datentyp, Klassifizierung, Metadaten, rechtlichen Anforderungen und Geschäftsregeln angewendet werden.

Kundenbindung erkunden →

Löschung von Daten

Löschen Sie abgelaufene, unnötige oder riskante Daten durch kontrollierte Arbeitsabläufe, Maßnahmen auf Quellcodeebene und stichhaltige Beweise.

Löschen erkunden →

Minimierung von Daten

Vermeiden Sie übermäßige Datenspeicherung und unnötige Offenlegung, indem Sie nur die Daten speichern, die für Geschäftsprozesse, Datenschutz, Compliance und KI erforderlich sind.

Minimierung erkunden →

Einhaltung der Datenschutzbestimmungen

Verbinden Sie das Lebenszyklusmanagement mit Datenschutz-Workflows, Datenrechten, Einwilligung, RoPA, PIAs, Aufbewahrung und revisionssicheren Berichten.

Datenschutzbestimmungen erkunden →

Lebenszyklusmanagement für KI-Bereitschaft

Datenrisiko reduzieren KI sollte niemals erben.

KI-Initiativen sind auf vertrauenswürdige, relevante und kontrollierte Daten angewiesen. BigID trägt zur Verbesserung der KI-Bereitschaft bei, indem es übermäßig gespeicherte, doppelte, veraltete, schädliche, sensible und unnötige Daten identifiziert, bevor diese in Analysen, RAG-Systeme, Trainingsprozesse, Eingabeaufforderungen oder KI-Workflows einfließen.

Veraltete Daten
01
Identifizieren Sie veraltete Inhalte, die Analysen, Suchergebnisse, RAG-Ergebnisse, Modelleingaben und KI-Ausgaben verfälschen können.
Doppelte Daten
02
Reduzieren Sie redundante Daten, die die Speicherkosten erhöhen, das Vertrauen schwächen und widersprüchliche Informationsquellen schaffen.
Toxische Daten
03
Daten, die riskant, sensibel, abgelaufen oder unnötig sind und minimiert, kontrolliert, aufbewahrt oder gelöscht werden sollten.
Vertrauenswürdige KI-Daten
04
Bereiten Sie sauberere und besser verwaltete Daten für KI-Initiativen auf und reduzieren Sie gleichzeitig Risiken, Compliance-Vorgaben und Qualitätsprobleme.

Ergebnisse im Lebenszyklus

Risiko minimieren. Daten sollten nützlich sein.

BigID unterstützt Teams aus den Bereichen Datenschutz, Sicherheit, Compliance, IT, Recht und Daten dabei, Risiken über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu reduzieren und gleichzeitig Compliance, Kosteneffizienz, KI-Bereitschaft und operative Kontrolle zu verbessern.

✓

Übermäßige Retention reduzieren

Ermitteln und minimieren Sie Daten, die über den geschäftlichen, rechtlichen, regulatorischen oder betrieblichen Bedarf hinaus gespeichert werden.

✓

Daten defensiv löschen

Löschen Sie abgelaufene, redundante, veraltete oder unnötige Daten mithilfe von richtlinienbasierten Arbeitsabläufen und Prüfnachweisen.

✓

Geringere Lagerkosten

Reduzieren Sie unnötige Datenmengen in Cloud-, SaaS-, Dateifreigabe-, Datenbank- und Unternehmensrepositorys.

✓

Bereiten Sie vertrauenswürdige KI-Daten vor.

Verbessern Sie die KI-Bereitschaft, indem Sie veraltete, doppelte, toxische, sensible und unnötige Daten vor dem KI-Einsatz reduzieren.

Weiter erkunden

Daten stärken Lebenszyklus-Governance.

Entdecken Sie verwandte BigID-Lösungen, um das Lebenszyklusmanagement mit Aufbewahrung, Löschung, Minimierung, Datenschutzkonformität und KI-fähigen Daten zu verbinden.

Lösung

Aufbewahrung von Daten

Automatisieren Sie Aufbewahrungsrichtlinien, rechtliche Sperren, ROT-Analysen und rechtssichere Löschungen für Unternehmensdaten.

Kundenbindung erkunden →
Lösung

Löschung von Daten

Löschen Sie abgelaufene, unnötige und riskante Daten mithilfe kontrollierter Arbeitsabläufe und stichhaltiger Beweise.

Löschen erkunden →
Leitfaden

Richtlinien zur Datenminimierung und -aufbewahrung

Reduzieren Sie übermäßige Datenspeicherung, Offenlegung und Compliance-Risiken, indem Sie nur die Daten speichern, die Sie benötigen.

Minimierung erkunden →
Lösung

Einhaltung der Datenschutzbestimmungen

Automatisieren Sie Datenschutz-Workflows in den Bereichen Datenrechte, RoPA, PIAs, Einwilligung, Aufbewahrung, Löschung und Berichterstattung.

Datenschutzbestimmungen erkunden →

FAQs

Datenlebenszyklusmanagement, Erläutert

Erfahren Sie, wie BigID Unternehmen bei der Verwaltung von Daten von der Erstellung bis zur Löschung unterstützt – mit automatisierter Erkennung, Klassifizierung, Aufbewahrung, Minimierung und rechtssicherer Löschung.

Was ist Datenlebenszyklusmanagement?
Das Datenlebenszyklusmanagement ist der Prozess der Verwaltung von Daten von ihrer Erstellung und Erfassung über Nutzung, Aufbewahrung, Archivierung, Minimierung und Löschung bis hin zur Prüfung.
Warum ist Datenlebenszyklusmanagement wichtig?
Das Management des Datenlebenszyklus trägt dazu bei, Risiken zu reduzieren, Speicherkosten zu senken, die Einhaltung von Vorschriften durchzusetzen, die Datenqualität zu verbessern und sicherzustellen, dass Daten nur so lange aufbewahrt werden, wie es erforderlich ist.
Wie automatisiert BigID das Datenlebenszyklusmanagement?
BigID automatisiert das Lebenszyklusmanagement durch die Erkennung von Daten, die Klassifizierung von Inhalten, die Anwendung von Richtlinien, die Identifizierung veralteter Daten, die Durchsetzung der Aufbewahrung, die Unterstützung der Datenminimierung und die Ermöglichung einer nachvollziehbaren Löschung.
Worin besteht der Unterschied zwischen Datenaufbewahrung und Datenlebenszyklusmanagement?
Die Datenaufbewahrung konzentriert sich darauf, wie lange Daten aufbewahrt werden sollen. Das Datenlebenszyklusmanagement ist umfassender und beinhaltet die Bereiche Ermittlung, Klassifizierung, Nutzung, Aufbewahrung, rechtliche Aufbewahrung, Datenminimierung, Löschung und Prüfung.
Kann BigID dabei helfen, unnötige Daten zu löschen?
Ja. BigID hilft dabei, abgelaufene, redundante, veraltete, triviale, doppelte und unnötige Daten zu identifizieren und unterstützt anschließend kontrollierte Löschprozesse sowie stichhaltige Beweise.
Wie verbessert das Lebenszyklusmanagement die KI-Bereitschaft?
Das Lebenszyklusmanagement verbessert die KI-Bereitschaft, indem es veraltete, doppelte, toxische, sensible und unnötige Daten reduziert, bevor diese in Analyse-, Trainings-, RAG- oder KI-Workflows verwendet werden.

BigID-Datenlebenszyklusmanagement

Den gesamten Lebenszyklus managen. Datenrisiko reduzieren.

BigID unterstützt Unternehmen bei der Automatisierung des Datenlebenszyklusmanagements in den Bereichen Erkennung, Klassifizierung, Aufbewahrung, Minimierung, Löschung und Prüfung, damit Teams Risiken reduzieren, Kosten senken und vertrauenswürdige Daten für KI vorbereiten können.

Datenlebenszyklusmanagement in der Praxis ansehen Datenlöschung erkunden

Führend in der Industrie