データライフサイクルとは？意味・7つのフェーズ・実務での活用をやさしく解説

データの活用が注目される中で、「データライフサイクル」という言葉を聞いたことはありませんか？

これは、データが生成されてから廃棄されるまでの一連のプロセスを指す言葉で、DXやデータガバナンスを進める上で避けては通れない概念です。

本記事では、「データライフサイクルとは何か？」から、「各フェーズの具体的な内容」「企業における活用方法」までを、わかりやすく整理して解説します。

データライフサイクルとは？

データライフサイクル（Data Lifecycle）とは、データが誕生してから活用され、最終的に削除されるまでの流れを指します。

例えば、以下のような流れです。

このサイクルを意識せずにデータを扱うと、情報漏洩・管理ミス・業務非効率につながるため、企業の情報資産管理において極めて重要な考え方です。

現代企業においてデータは「資産」であり、「リスク」でもあります。

“使えるデータを、使いたいときに、安全に使える状態で維持する”ことこそが、データライフサイクル管理の目的です。

データは様々な場所で生成されます。

例：

生成された時点から、すでにデータのライフサイクルは始まっています。

生成されたデータは、システム間連携や手動で集められます。

例：

「どこから」「誰が」「何の目的で」取得したのかの記録（メタデータ）を残すことが、後のトラブル回避に有効です。

こちらの記事には、データ収集について詳細を記載しています。

データ収集の重要性と技術的方法&よくある課題と対応策を解説

収集したデータは適切に保存する必要があります。

例：

保管時には「暗号化」「バックアップ」「アクセス権限の管理」など、情報セキュリティ面の対応も求められます。

データは活用してこそ価値を生みます。

例：

このフェーズでの最大のポイントは、「使える形で整理されていること」。保管までが終わっても、整備が不十分だと活用できません。

データは、社内外と連携して初めて大きな力を発揮します。

例：

このとき、誰が見ていいか／見てはいけないかの権限管理が極めて重要になります。

一定期間を過ぎたが、保管義務のあるデータはアーカイブされます。

例：

検索性を確保したままコストを下げる工夫が求められます。

ライフサイクルの最終段階。

削除は単なる消去ではなく、安全かつ復元不能な手法での完全削除が求められます。

特に個人情報や機密情報については、法律（個人情報保護法・GDPR等）に則った廃棄が義務です。

データライフサイクルは、理屈としては理解しやすくても、実務で運用されていないケースが多く見られます。

以下の表は、各フェーズにおける「理想的な状態」と「現場でよくある課題」を比較したものです。

また、データライフサイクルを実際に運用・管理していくためには、「誰がどのフェーズに関わるのか？」を明確にする必要があります。データライフサイクルの各フェーズに関わる部門と担当者の一例（関係者マッピング）の大まかな枠組みは以下のようになることが多いです。