数据生命周期管理实践中的执行方法

随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的存储以及管理方面的巨大挑战，如何构建合理的数据架构体系，实现对大数据的高效存储与管理，保障数据安全，提高数据质量以及充分挖掘出数据价值成为目前数据管理的重点。

一、什么是数据生命周期

数据生命周期，指某一类数据从产生到销毁的过程。数据生命周期分为：产生、存储、数据治理、数据传输、交换和销毁几个阶段。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、数据生命周期管理方案

数据生命周期管理是一种基于策略的管理方法。以睿治数据生命周期管理平台为例，实现了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。下面介绍一下睿治数据生命周期管理平台是从哪几个方面对数据生命周期进行管理的：

数据策略

美国威斯康星大学麦迪逊分校首席数据官杰森·费希贝恩认为，企业不应该只注重数据本身，应该更加注意理解数据背后的语境，也就是要注重数据策略，比如数据是如何收集的？利用已有的数据可以作出什么决定？还可利用哪些数据源切实看清局势发展，从而作出更明智的决定？他认为如果只看数据而忽略语境，不重视数据策略，不能算是数据驱动型文化。

睿治数据生命周期管理平台首先就进行了数据策略的管理，让企业能更好的认清数据背后的价值意义，避免企业因为短期的缓解而忽略数据背后更深层次的含义。

级别协议

数据分级属于数据安全领域，也可称为数据敏感等级。对于企业中敏感等级不同的数据使用时受到的保护策略不同，对外共享的权限也不同。如果企业对自己内部的数据没有一个明确地认识，可能会导致敏感信息泄露，造成运营的安全隐患。

分类评估

睿治数据生命周期管理平台可以实时的进行数据分类和管控，避免企业用户低估或高估数据集的价值，导致不准确的风险评估。错误管理将带来安全隐患，甚至发生关键数据泄露事件。而对所有数据都施以最高级别的保护，毫无疑问会造成巨大浪费，高额成本难以承受。数据分类能指导企业用户恰当有效地保护重要数据资产。

数据归档

睿治数据生命周期管理平台可将不再经常使用的数据进行归档处理，也就是将这些数据移到一个单独的存储设备来进行长期保存。虽然这些数据是旧数据，但它是以后参考所必需且很重要的数据，其数据必须遵从规则来保存。数据归档具有索引和搜索功能，这样文件可以很容易地找到。

数据销毁

当企业用户的存储设备弃置或更换时，需将里面的数据备份到新设备后，然后进行彻底销毁删除并无法还原，以免造成信息泄露。

三、实现数据生命周期管理的意义

数据生命周期管理对于企业具有非常重要的意义，主要表现在以下几个方面：

1、降低数据安全风险

数据在企业内存在损毁、泄露等风险，同时也存在由于数据生命周期管理不当导致的数据决策和驱动失误等隐患。比如，对于早期数据的可信度需要分配较小权重，对于即时数据的可信度应当分配较大权重，否则将带来决策风险。

2、降低数据维护成本

企业用户面对海量数据时，其运维过程需要投入成本。数据生命周期管理通过数据归档、销毁等方式进行高效数据管理，保证数据可用性的同时还可以有效降低运维成本。

3、提高数据质量

数据生命周期管理的重要内容是针对数据本身的管理，通过对数据各个阶段的监控使得数据进入“去伪存真”的正向循环，越来越多的高质量数据的沉淀为后期应用提供了坚实基础。

亿信华辰作为智能数据全生命周期产品与服务提供商，提供数据采集、数据存储、数据治理、数据分析产品与服务。亿信华辰是中国专业的智能数据产品与服务提供商，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。