数据生命周期主要管理哪些内容

大数据是新基建数字化转型时代的根基，政府企业都在从业务驱动价值向数据驱动价值转型，如何对海量多源异构的业务数据进行管理以及整合利用就显得至关重要。

数据生命周期就是数据从产生到销毁这样一个不断循环的过程，至于如何进行数据生命周期管理要根据不同政企单位的信息化建设程度来分析。数据生命周期管理的目标有如下几点：

1、通过规范数据的生命周期管理，提高数据的整体管理水平；

2、优化数据存储结构，有效控制在线数据规模，提高生产数据访问效率；

3、提高系统资源使用效率，确保系统安全、稳定、高效运行；

4、做好历史数据管理，为客户服务和经营分析提供数据支撑。

一、 数据生命周期管理的意义

数据的整个生命周期中,不同阶段数据的数据价值、可用性、保存等要求是不一样的，前期数据的价值、可用性较高,需要高频率使用，因此，应该采用高速存储,确保能高效使用数据；到了中期，随着时间推移，数据重要性逐渐降低,使用频率也会下降,应将数据进行分级分类存储,以降低管理成本和资源开销；至于后期，大部分数据将不再会被使用,可以将数据清理后归档保存,以备临时需要时使用。数据生命周期管理就是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，最终达到数据价值最大化的目的。在这个过程中，数据生命周期的长度由数据价值决定，但数据价值会随着时间的变化而减少。同时，数据价值还会受到时效性、存储方式、数据治理的质量、可视化程度、分析的深度等因素的影响。因此，企业如果想要充分挖掘出数据的价值，需要针对数据生命周期的各个阶段的特点采取不同的管理方法，并且在每个阶段都需要相应的资源投入。

二、 数据生命周期的管理内容

数据采集

在大数据时代，当新的数据产生或者现有数据出现更新时，组织机构要及时对内部数据与外部数据进行采集。并且在数据采集之前，为了挖掘出更多的数据价值要规划好数据采集策略。策略一：当业务出现数据需求时，才进行数据采集与整合。优点是只需较小成本即可满足业务需求，缺点是可能无法获得额外的数据价值。策略二：将所有与组织机构相关的数据，都采集与整合。此采集策略需要投入较多人力、技术与存储的资源成本投入，需要对数据进行甄选，从中挖掘出隐藏的数据价值，更好地服务大众，支撑商业决策和发展规划。

数据治理

数据治理的整个流程包括实时计算存储、数据标准管理、数据安全管理、数据质量管理、数据资产管理主数据管理、元数据管理、数据集成、数据交换等等模块。

在此过程中，睿治智能数据治理平台将采集到数据库中的数据经过传输、加载、清洗、转换和整合处理，将散、乱、差、标准不统一的低质量数据整合成结构化标准统一的高质量数据；还支持自定义调度和图形化监控，实现统一调度、统一监控，满足运维可视化需求，提高运维管理工作效率。并且数据安全管理贯穿于数据治理全过程，提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。

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。亿信华辰深耕商务智能和大数据领域15年，着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线，致力于帮助企业和政府解决数据应用难题，实现企业生产力和政府治理能力的数字化转型，让数据驱动进步。在政务、金融、能源、卫生等领域，让数据真正的实现了价值最大化。