数据生命周期管理平台的功能

随着现代信息化程度的加深和大数据时代的到来，企业信息化从业务领域应用为主转向企业业务营运、客户管理、内部流程和决策支持等全领域的应用。

数据信息占据越来越重要的地位，成为企业日常运营不可或缺的要素之一，已经与市场、资金、人力资源成为企业几大支柱。因此，在数据的不同阶段采用不同的存储和处理技术，按照数据的生命周期对其迁移，实现各个阶段的技术成本与价值之比达到最优。

什么是数据生命周期

数据生命周期，通常是指某个集合的数据从产生或获取到销毁的过程。数据全生命周期分为：采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁几个阶段。在数据的生命周期中，数据价值决定着数据全生命周期的长度，并且数据价值会随着时间的变化而递减。同时，数据的采集粒度与存储方式、时效性、可视化程度、整合状况、应用衔接的程度和分析的深度有关。企业要实现数据价值的挖掘和应用，需要对数据全生命周期管理加以重视。将相应资源投入到数据采集策略和范围、存储和计算、数据整合能力、可视化的程度和分析的广度与深度等方面，然后，针对数据生命周期各个阶段的特点采取不同的管理方法和控制手段，这样才能从数据中挖掘出更多有效的数据价值。

数据生命周期管理平台需要具备哪些功能

数据采集策略比较
以数据驱动为导：此采集策略需要在计算、整合、存储资源方面投入较多成本，因为任何与企业相关的数据，都需要采集并整合数据平台中。而且需要强大的数据专家团队能够专业甄选数据，并从中挖掘出隐藏的数据价值，更好地服务于大众、企业决策和企业战略。
以业务需求为导向：较小成本投入即可满足业务需求，但也会限制数据分析的思维，因为仅当业务或管理提出数据需求时，再去进行数据采集并整合到数据平台，往往无法从数据中发现"意外"的数据价值。
数据采集
在数据采集之前首先需要规划好数据采集策略，企业不仅要采集企业内部数据（HR系统、财务系统、ERP、CRM等企业系统数据），同样也需要采集外部数据（竞争对手的Web数据、行业Web数据），从而挖掘出更多的数据价值。
数据处理
数据处理的整个流程包括了元数据管理、数据标准、ETL（抽取、加载、转换、数据质量、数据模型设计、数据存储等等过程的企业数据湖建设或数据仓库建设。
分析与应用
大数据建设的目的在于数据分析与应用,只有进行分析与应用，才能体现数据价值，企业应该从以下明确大数据的分析与应用的相关策略。

    在搭建数据生命周期管理平台过程中，亿信华辰历经十五年匠心打造的国产化BI工具，亿信ABI合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值；将采集到数据库中的数据经过抽取、清洗、转换，将标准不统一、零乱、分散的数据整合到一起创建标准统一的结构化数据；通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能；数据生命周期记录数据从创建和初始存储，到它过时被删除的整个流动过程，对数据进行近线归档、离线归档、销毁和全生命周期监控。