Was ist der Daten-Lebenszyklus und welche Phasen umfasst er?

Erfassung als kritischer erster Schritt

Daten entstehen entweder manuell (Marktforschung, Befragung, Formulare) oder automatisch (Sensorik, Web-Tracking, Smartphone-Apps, IoT-Geräte). Die Erfassungs-Methode prägt die Qualität: Manuelle Daten sind oft tiefer, aber langsamer und teurer. Automatische Daten sind günstig und schnell, aber häufig oberflächlicher.

Speicherung, Verarbeitung, Nutzung

Nach der Erfassung werden Daten in Datenbanken, Data-Warehouses oder Data-Lakes gespeichert. Verarbeitung umfasst Bereinigung (Duplikate raus, Fehler korrigieren), Transformation (Format anpassen, Aggregieren) und Anreicherung (Verknüpfung mit anderen Quellen). Erst dann sind sie für die operative Nutzung in Berichten, Dashboards oder KI-Modellen brauchbar.

Archivierung und Löschung

Selten genutzte Daten werden in günstigere Speicher verschoben, ohne sofort gelöscht zu werden. Die finale Löschung ist DSGVO-relevant: Bei personenbezogenen Daten musst du Lösch-Konzepte und Aufbewahrungs-Fristen dokumentiert haben. Wer hier schlampig arbeitet, riskiert Bußgelder.