Seminar GADS – Datenlebenszyklus, Tiering und Retention

Beschreibung

Die Schulung entwickelt Regeln für den vollständigen Lebenszyklus von GADS-Daten. Daten werden nach Nutzungsphase, Wiederverwendungswert, Schutzbedarf, Zugriffshäufigkeit und rechtlichen Vorgaben klassifiziert. Daraus entstehen nachvollziehbare Platzierungs-, Archivierungs- und Löschregeln.

Seminarziel

Ein policy-basiertes Lebenszyklusmodell mit Datenklassen, Speicherstufen, Retention, Ausnahmebehandlung und nachweisbarer Löschung soll erstellt werden können.

Lernziele

• Den Themenbereich „Datenklassen und Nutzungsphasen bestimmen“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Speicherstufen und Platzierung definieren“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Retention und Hold-Regeln modellieren“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Policy-basierte Übergänge planen“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Löschung und Nachweis beherrschen“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.

Inhaltsübersicht

1. 1. Datenklassen und Nutzungsphasen bestimmen
2. 2. Speicherstufen und Platzierung definieren
3. 3. Retention und Hold-Regeln modellieren
4. 4. Policy-basierte Übergänge planen
5. 5. Löschung und Nachweis beherrschen
6. 6. Kosten und Wirksamkeit kontrollieren

Zielgruppe

Storage- und Plattformadministratoren, Data Owner, Governance-Teams, Records Manager und Kostenverantwortliche

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Storage, Backup, Datenklassifizierung und betrieblichen Aufbewahrungsanforderungen

Seminarinhalte

1. Datenklassen und Nutzungsphasen bestimmen

Kapitelinhaltsverzeichnis: aktive Entwicklung; Review und Freigabe; Wiederverwendung und Referenz; Langzeitarchiv; Rechts- und Sicherheitsbezug; Ende der Aufbewahrung

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für aktive Entwicklung erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Review und Freigabe festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Wiederverwendung und Referenz entwerfen.
4. Langzeitarchiv schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Rechts- und Sicherheitsbezug prüfen.
6. Ergebnis anhand von Ende der Aufbewahrung verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Beispieldaten in Lebenszyklus- und Schutzklassen einordnen.

2. Speicherstufen und Platzierung definieren

Kapitelinhaltsverzeichnis: Performance-Tier; Kapazitäts-Tier; Objekt- und Cloud-Tier; Archiv und Offline-Schutz; Datenlokalität; Kosten und Zugriffsdauer

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Performance-Tier erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Kapazitäts-Tier festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Objekt- und Cloud-Tier entwerfen.
4. Archiv und Offline-Schutz schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Datenlokalität prüfen.
6. Ergebnis anhand von Kosten und Zugriffsdauer verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine Tiering-Matrix mit Zielwerten für Latenz, Verfügbarkeit und Kosten erstellen.

3. Retention und Hold-Regeln modellieren

Kapitelinhaltsverzeichnis: fachliche Aufbewahrungsfrist; rechtliche Mindestfrist; Projekt- und Produktlebenszyklus; Legal Hold und Untersuchung; Fristbeginn und Ereignis; Ausnahme und Freigabe

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für fachliche Aufbewahrungsfrist erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für rechtliche Mindestfrist festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Projekt- und Produktlebenszyklus entwerfen.
4. Legal Hold und Untersuchung schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Fristbeginn und Ereignis prüfen.
6. Ergebnis anhand von Ausnahme und Freigabe verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Retention-Regeln für Messdaten, Simulationsergebnisse und Auditdaten formulieren.

4. Policy-basierte Übergänge planen

Kapitelinhaltsverzeichnis: Alter und letzter Zugriff; Status und Freigabe; Datenwert und Wiederverwendung; Kopieren, Verschieben und Archivieren; Voraussetzungen und Sperren; Fehler- und Rückholpfad

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Alter und letzter Zugriff erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Status und Freigabe festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Datenwert und Wiederverwendung entwerfen.
4. Kopieren, Verschieben und Archivieren schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Voraussetzungen und Sperren prüfen.
6. Ergebnis anhand von Fehler- und Rückholpfad verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine Zustands- und Policy-Tabelle vom Ingest bis zur Löschfreigabe entwickeln.

5. Löschung und Nachweis beherrschen

Kapitelinhaltsverzeichnis: Löschfreigabe und Vier-Augen-Prinzip; Abhängigkeiten und Referenzen; Sicherungskopien und Replikate; Kryptografische und physische Löschung; Protokoll und Nachweis; Fehler und Wiederholung

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Löschfreigabe und Vier-Augen-Prinzip erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Abhängigkeiten und Referenzen festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Sicherungskopien und Replikate entwerfen.
4. Kryptografische und physische Löschung schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Protokoll und Nachweis prüfen.
6. Ergebnis anhand von Fehler und Wiederholung verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Einen kontrollierten Löschprozess mit Nachweis- und Ausnahmeweg ausarbeiten.

6. Kosten und Wirksamkeit kontrollieren

Kapitelinhaltsverzeichnis: Kapazität pro Datenklasse; Tiering-Quote und Rückholrate; verwaiste und doppelte Daten; Archivierungs- und Egress-Kosten; Policy-Verstöße; Optimierungsmaßnahmen

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Kapazität pro Datenklasse erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Tiering-Quote und Rückholrate festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für verwaiste und doppelte Daten entwerfen.
4. Archivierungs- und Egress-Kosten schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Policy-Verstöße prüfen.
6. Ergebnis anhand von Optimierungsmaßnahmen verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Ein Kosten- und Lebenszyklus-Dashboard als Kennzahlenkatalog definieren.

Praxisanteile

Die Übungen bauen auf einem konsistenten Automotive-Datenszenario auf. Konfigurationen, Architekturentscheidungen, Prüfprotokolle und Betriebsmaßnahmen werden so dokumentiert, dass sie in ein eigenes Einführungs- oder Betriebskonzept übertragen werden können.