Andmete elutsükkel

**Andmete elutsükkel** (inglise keeles *data lifecycle*) on protsess, mille käigus andmeid hallatakse ja töödeldakse alates nende loomise hetkest kuni turvalise hävitamiseni.  

Elutsükkel koosneb järjestikustest etappidest, nagu andmete loomine, salvestamine, töötlemine, analüüs, kasutamine ja hävitamine. Igas etapis tagatakse andmete kvaliteet, turvalisus ja kättesaadavus, et toetada organisatsiooni eesmärke ja minimeerida riske. 

Hästi korraldatud andmete elutsükkel võimaldab organisatsioonidel teha teadlikke otsuseid, järgida regulatiivseid nõudeid  ja kasutada andmeid maksimaalse kasu saamiseks.

## Andmete elutsükli peamised etapid

### '''Andmete loomine ja kogumine'''
Andmete elutsükkel algab andmete loomise või kogumisega. Andmeid (andmed on tihti informatsiooni sünonüüm) saab luua ja koguda mitmesuguste allikate kaudu, sealhulgas küsitlused ja uuringud, andurid ja masinad, käsitsi andmesisestus.

•	**Küsitlused ja uuringud:** andmete kogumine uuringute ja küsitluste kaudu.
Oluline on juba andmete loomise etapis tagada nende täpsus ja usaldusväärsus. Vigased või ebatäpsed andmed võivad mõjutada kogu järgnevat elutsüklit ja viia valeotsusteni

•	**Andurid ja masinad**: reaalajas andmete kogumine erinevatest seadmetest, näiteks asjade internet IoT (*Internet of Things*) seadmed, sealhulgas temperatuuriandurid, rõhuandurid, õhukvaliteedi monitorid, veekvaliteedi andurid ja GPS-jälgijad.

•	**Käsitsi andmesisestus**: on protsess, mille käigus andmeid sisestatakse käsitsi inimese poolt arvutisüsteemidesse, andmebaasidesse või tarkvararakendustesse.
See meetod hõlmab sageli andmete digitaliseerimist ehk füüsiliste dokumentide teisendamist digitaalsetesse vormingutesse või andmete sisestamist süsteemidesse, samuti sisestatud andmete täpsuse kontrollimist. Käsitsi andmesisestust kasutatakse sageli väiksemates ettevõtetes, kus ei pruugi olla ressursse automatiseeritud süsteemide rakendamiseks.

### '''Andmete salvestamine'''
Kui andmed on loodud, tuleb need turvaliselt ja hõlpsasti kättesaadavasse asukohta salvestada. Andmete salvestamiseks kasutatakse erinevaid keskkondi, nagu andmebaasid, pilveteenused, füüsilised serverid.

•	**Andmebaasid:** sobivad struktureeritud andmete salvestamiseks, näiteks  relatsioonilised andmebaasid, mis võimaldavad tõhusat andmete haldamist ja päringuid.

•	**Pilveteenused:** pakuvad paindlikke ja kohaldatavaid salvestuslahendusi. Pilveteenused on kasulikud ettevõtetele, kellel on vajadus kiiresti kohandada salvestusmahtu vastavalt andmete kogusele.

•	**Füüsilised serverid:** võimaldavad suuremat turvalisust ja kontrolli, kuid vajavad rohkem hooldust ja ressursse. See valik sobib hästi ettevõtetele, kellel on ranged andmekaitsenõuded või kes soovivad hoida andmeid oma infrastruktuuris.

Salvestamise etapis on oluline tagada andmete turvalisus. See hõlmab:
***varukoopiate loomist**, et vältida andmekadu ja tagada andmete kättesaadavus igal ajal, sealhulgas tehniliste rikete korral.
***andmete [[Krüpteerimine|krüpteerimis]]**t, kaitsmaks andmeid volitamata juurdepääsu eest nii salvestamisel kui ka edastamisel.

### Andmete töötlemine ja analüüs
Kui andmed on salvestatud, algab nende töötlemine ja analüüs, mille eesmärgiks on muuta toorandmed väärtuslikuks ja kasutatavaks teabeks ( antud kontekstis kasutatakse teavet ka informatsiooni või info sünonüümina). Selle etapi kaudu luuakse andmetest teadmised, mis toetavad otsustusprotsessi ja strateegilisi eesmärke. Peamised sammud selles etapis on järgmised:

•	**Andmete puhastamine:** andmete korrastamine ja vigade kõrvaldamine, sealhulgas puuduvate või ebaoluliste andmepunktide tuvastamine ja asendamine.

•	**Andmete transformeerimine:** andmete vormindamine või teisendamine vajalikule kujule või formaadile vastavalt analüüsi või süsteemi nõuetele (näiteks andmete standardiseerimine ühikute ühtlustamiseks või normaliseerimine andmebaaside efektiivsuse parandamiseks).

•	**Analüüsimeetodid** hõlmavad statistilisi meetodeid, masinõppe mudeleid ja andmeanalüütika tööriistu. Statistilised meetodid aitavad tuvastada mustreid ja kirjeldada andmeid, masinõpe mudelid võimaldavad prognoosida tulemusi ning analüütika tööriistad toetavad strateegiliste otsuste tegemist.

Töötlemise ja analüüsi tulemusena sünteesitakse andmed väärtuslikuks teabeks, mis võimaldab ettevõtetel ja organisatsioonidel teha teadlikke otsuseid ja suurendada efektiivsust.

### Andmete jagamine ja levitamine
Andmete jagamine on protsess, mille käigus edastatakse töödeldud andmeid erinevatele osapooltele, olgu selleks organisatsiooni sisesed või välised sihtrühmad. Tõhus ja turvaline andmete jagamine aitab organisatsioonidel saavutada oma strateegilisi eesmärke ning suurendada usaldust partnerite ja klientide seas. Samal ajal tuleb järgida turvalisuse, konfidentsiaalsuse ja seadusandluse nõudeid.

**Andmete jagamine toimub kahes peamises kontekstis:**

•	**Sisemiselt:** organisatsiooni sees erinevate osakondade või töötajate vahel, tagades, et juurdepääs on piiratud ainult vajalike isikutega. Näiteks võivad turundusosakond ja müügiosakond jagada klientide andmeid, et parendada kliendikogemust.

•	**Väliselt:** teistele organisatsioonidele, partneritele või avalikkusele. Näiteks teadusprojektid jagavad uurimistulemusi koostööpartneritega või avaldavad avatud andmeid teadusuuringuteks.
Selles etapis tuleb tagada, et andmeid jagatakse turvaliselt ja et säiliks nende konfidentsiaalsus.

**Andmete jagamise peamised põhimõtted**:
***Andmete klassifitseerimine:** andmete jagamise eelduseks on tundlikkuse taseme määratlemine. Tundlikud andmed (nt isikuandmed, tervise- ja finantsandmed) vajavad rangemaid turvameetmeid, samas kui avalikud andmed võivad olla vabamalt kättesaadavad.
***Juurdepääsukontroll:** tagatakse, et andmetele pääsevad ligi ainult volitatud isikud, kasutades rollipõhist juurdepääsukontrolli (RBAC). See aitab piirata ligipääsu andmetele vastavalt töötajate või partnerite ametikohustustele ning vähendab volitamata juurdepääsu riski.
***Pseudonüümimine ja anonüümimine:** Isikuandmete jagamisel väliste osapooltega kasutatakse sageli pseudonüümimist või anonüümimist. Pseudonüümimine asendab andmesubjektiga seotud andmed koodidega, samas kui anonüümimine eemaldab igasuguse isikuga seostatava teabe. Need meetodid on eriti olulised tundlike andmete puhul.
***Krüpteerimine:** andmete kaitsmiseks kasutatakse tugevaid krüpteerimisalgoritme. Krüpteerimine tagab, et andmeid ei saa loata lugeda ega muuta, olgu need edastamisel (näiteks HTTPS või VPN-i kaudu) või puhkeolekus.
**Nõuded andmete jagamisel:**
***Turvalisus:** andmete edastamisel tuleb kasutada turvalisi ühendusi, nagu HTTPS või VPN ja kehtestada ligipääsupiirangud, mis takistavad volitamata juurdepääsu.
***Konfidentsiaalsus:**andmete jagamisel tuleb tagada, et isikuandmeid käsitletakse privaatsust säilitades. Vajadusel rakendatakse anonüümimist või pseudonüümimist, eriti tundlike andmete, nagu tervise- ja finantsandmete, korral.
***Seadusandluse järgimine:** andmete jagamisel tuleb järgida kohalikke ja rahvusvahelisi andmekaitseseadusi. Näiteks nõuab Euroopa Liidu üldine andmekaitsemäärus (GDPR) andmete töötlemisel isikute privaatsuse kaitset, samas kui Ameerika Ühendriikides reguleerib California tarbijate privaatsuse seadus (CCPA) tarbijate õigusi andmete kasutamise osas.

**Andmete jagamise tähtsus.**
Andmete jagamine on hädavajalik tänapäeva digitaalses ja koostööpõhises maailmas, kuid see eeldab hoolikalt läbimõeldud turvameetmete rakendamist. Õigesti korraldatud andmete jagamine toetab organisatsiooni efektiivsust, tagab vastavuse seadusandlusele ja aitab säilitada usaldust partnerite ning klientide seas.

### Andmete säilitamine ja arhiveerimine
Andmete säilitamine ja arhiveerimine on kaks olulist protsessi, mis tagavad, et andmed on kättesaadavad ka tulevikus, kui neid on vaja. Need protsessid on eriti tähtsad organisatsioonidele, kes peavad järgima regulatiivseid nõudeid ja tagama andmete terviklikkuse pika aja jooksul. 

**Säilitamine:** andmete aktiivne haldamine ja kättesaadavaks tegemine igapäevasteks või sagedasteks kasutusvajadusteks.
*Aktiivne juurdepääs: andmeid hoitakse süsteemides juurdepääsetavatena, kus neile on vajadusel kiire ja lihtne juurdepääs
*Lühiajaline kasutus: kasutatakse andmete puhul, mida võidakse lähitulevikus vajada, näiteks jooksva töö või projektide raames.
**Arhiveerimine**:  hõlmab andmete pikaajalist säilitamist vähemaktiivsetes ja kuluefektiivsetes säilitussüsteemides. Seda tehakse peamiselt andmete ajaloolise, õigusliku või auditeerimise vajaduse jaoks.
*Pikaajaline säilitamine: andmed liiguvad vähemaktiivsetesse säilituskohtadesse, kus neile on harvem juurdepääs.
*Kasutusvajadus: arhiveeritud andmed säilivad juhtudeks, kus neid on tarvis hilisemaks analüüsiks või seaduslikuks vastavuseks.**Poliitikad ja nõuded.** Säilitamine ja arhiveerimine toimub vastavalt organisatsiooni poliitikatele ja regulatiivsetele nõuetele, et andmed oleksid kättesaadavad ka hiljem, kui neid on vaja, näiteks auditeerimiseks või õiguslikel eesmärkidel.

***Organisatsiooni poliitikad:** säilitamise ja arhiveerimise protsessid peavad vastama organisatsiooni sisemistele poliitikatele, mis määravad, kui kaua ja millistel tingimustel andmeid säilitatakse.

***Regulatiivsed nõuded:** Paljudes valdkondades on seadusandlikud nõuded, mis määravad kindlaks andmete säilitamise minimaalse aja ja tingimused, näiteks finantsandmete või isikuandmete puhul.

### Andmete hävitamine
Andmete hävitamine on andmete elutsükli viimane etapp, mis toimub siis, kui andmed ei ole enam vajalikud või nende säilitamine ei ole enam põhjendatud. Hävitamise eesmärk on tagada, et andmeid ei saaks taastada ega väärkasutada. See protsess peab olema turvaline ja põhjalik, järgides õiguslikke ja regulatiivseid nõudeid, et vältida võimalikke andmelekkimisi.

**Hävitamise meetodid.**
*Füüsiline hävitamine: andmekandjate, näiteks kõvaketaste purustamine.
*Digitaalne hävitamine: andmete kustutamine ja üle kirjutamine, et vältida nende taastamist.

**Õiguslik ja regulatiivne raamistik.**
Hävitamise etapis on oluline järgida rahvusvahelisi ja riiklikke andmekaitseseadusi, näiteks:
*GDPR: Euroopa Liidu üldine andmekaitsemäärus nõuab, et isikuandmed tuleb hävitada, kui need ei ole enam vajalikud eesmärkidel, milleks need koguti. See hõlmab ka õigust olla unustatud, mis annab isikutele õiguse nõuda nende andmete kustutamist.
*ISO/IEC 27001: see rahvusvaheline turvastandard sätestab nõuded infoturbe juhtimissüsteemile (ISMS), sealhulgas andmete hävitamise protsessidele, et tagada teabe konfidentsiaalsus, terviklus ja kättesaadavus.

## Vaata ka

* andmekaitse
* andmeturve
* andmestumine
* andmehaldusplaan
* isikuandmed
* GDPR
* privaatsus
* arhiveerimine

## Viited

## Kirjandus

* Shah, S. I. H., Peristeras, V., & Magnisalis, I. (2021). DaLiF: a data lifecycle framework for data-driven governments. Journal of Big Data, 8(1), 89. https://doi.org/10.1186/s40537-021-00481-3
* Redpanda. (2024). Data lifecycle management—Stages, patterns, and technologies. Redpanda Guides. https://www.redpanda.com/guides/fundamentals-of-data-engineering-data-lifecycle-management
* Robb, D. (2023). The 5 Stages of Data Lifecycle Management. Datamation. https://www.datamation.com/big-data/data-lifecycle-phases/
* Varonis. (2023). Data lifecycle management: Definition, benefits, and best practices. Varonis. https://www.varonis.com/blog/data-lifecycle-management
* Zendata. (i.a.). Stages of data lifecycle management. Zendata. https://www.zendata.dev/post/stages-of-data-lifecycle-management

## Välislingid

*  https://sisu.ut.ee/minuandmed/Kus on minu andmed?
* Isikuandmete töötleja üldjuhend
* Riigi Teataja akt 111032023011
* EUROOPA PARLAMENDI JA NÕUKOGU MÄÄRUS (EL) 2016/679, 27. aprill 2016, füüsiliste isikute kaitse kohta isikuandmete töötlemisel ja selliste andmete vaba liikumise ning direktiivi 95/46/EÜ kehtetuks tunnistamise kohta (isikuandmete kaitse üldmäärus)
* Riigiteataja: 126022019002 – seadusandlik akt.
* Euroopa Andmekaitsenõukogu juhend: Kuidas kaitsta isikuandmeid (eesti keeles)
*  https://www.ria.ee/Riigi Infosüsteemi Amet
* https://www.aki.ee/Andmekaitse Inspektsioon