什么是数据生命周期
数据生命周期管理（DLM）是一种基于策略的方法，用于管理信息系统的数据在整个生命周期内的流动，也就是数据生命周期从数据规划开始，包括开发、产生、部署应用、监视、存档和销毁，是一个不断循环的过程。与系统开发生命周期不同，系统开发的生命周期描述了一个项目的各个阶段，而数据生命周期则是描述了数据资产的管理过程。数据生命周期管理通过对数据不同阶段的针对性管理措施来降低数据管理成本并提高数据质量度，最终达到数据价值最大化的目的。
数据生命周期管理的目标通常有以下几点：
1）低成本，低价值的数据保留在低成本的系统中
2）高效，在效率最高的系统中保存最有价值的数据
3）访问便捷，所有数据采用一致的界面访问
4）综合管理，采用统一的管理方案
5）安全保障，结合应用提供数据访问安全保障
数据生命周期管理对企业的意义
数据生命周期管理通过针对数据本身，从数据的开发、维护使得数据进入“去伪存真”的正向循环，基于为后期应用提供坚实数据基础，需要通过数据生命周期管理产生大量的高质量数据的沉淀。
数据在企业内存在由于数据生命周期导致的数据决策管理和数据驱动失误等隐性风险，同时也存在损毁、泄露等显性风险。比如，由于时过境迁，早期的数据结论可能已经失去其存在或应用的条件，企业内部可能仍然使用早期的数据结论来辅助决策，其结论的可信度需要重新评估，混乱应用将带来决策风险。
IT部门在面对越来越多的数据时，其运维过程需要投入大量的机房、硬件、软件、人力、物力和时间成本，这给企业造成了巨大的成本投入问题。数据生命周期通过数据归档、销毁等方式有效进行数据管理，保证数据可用性的同时还可以有效降低运维成本。
如何进行数据生命周期管理
对于大部分企业来讲，可以在短期内优先获取和利用与自身业务更相近、更能产生业务价值的数据。企业要持续进行业务对象数字化、业务规则数字化和业务过程数字化，解决数据源的问题，随后持续做好数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理，并加强数据安全与个人隐私保护、数据血缘、数据生态能力。通过数据分析平台，满足实时可视、风险预警、智能决策等场景下的数据消费需求。
总而言之，传统企业的数据生命周期管理，需要有持续的信息化、数字化投入奠定基础，即业务数字化是数字资产管理的前提。
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