?数据生命周期包括一系列阶段。每个阶段都被一套规则给治理，并且能够最大发挥数据价值， 数据生命周期管理变得和发展的商业业务数据量一样越来越重要。
1️⃣数据创建：新的数据生命周期始于数据收集，但是数据来源广泛，比如网络数据和移动应用数据，互联网数据，表格，调查等等。因为数据从不同方式产生，所以收集所有数据对商业成功也就不是必要的。收集新数据需要建立在根据数据的质量和业务相关性。
2️⃣数据存储：数据在结构上有不同，因此对公司使用不同数据会产生影响。结构化数据使用关系型数据库进行存储，非结构化数据通常选用nosql数据库或者非关系型数据库进行存储。一旦确定了数据集的存储类型，就可以评估基础设施是否存在安全漏洞，并对数据进行不同类型的数据处理，如数据加密和数据转换，以保护企业免受恶意行为者的攻击。数据存储的另一个方面是注重数据冗余。任何存储数据的副本都可以在数据删除或数据损坏等情况下充当备份，防止数据意外更改或恶意软件攻击等更故意的更改。
3️⃣数据分享与使用：在这一阶段，数据可供业务使用。数据生命周期管理使企业能够确定谁可以使用数据以及使用数据的目的。一旦数据可用，就可以利用它进行一系列分析--从基本的探索性数据分析和数据可视化到更高级的数据挖掘和机器学习技术。所有这些方法都在业务决策和与各利益相关者的沟通中发挥作用。
此外，数据使用不一定仅限于内部使用。例如，外部服务提供商可以将数据用于营销分析和广告等目的。内部用途包括日常业务流程和工作流程，如数据可视化和演示。
4️⃣数据存档：经过一定时间后，数据对日常运营不再有用。但是，保留不常访问的组织数据副本对潜在的调查需求非常重要。然后，如果需要，可以将归档数据恢复到活动的使用场景中。组织的数据生命周期管理战略应明确规定数据归档的时间、地点和期限。在这一阶段，数据要经过存档流程，以确保冗余。
5️⃣数据删除：在生命周期的最后阶段，数据将从记录中清除并安全销毁。企业会删除不再需要的数据，以便为活动数据创造更多存储空间。在这一阶段，当数据超过规定的保留期限或不再对组织有意义时，就会从档案中删除。
#数据仓库 #数据管理 #数据存储 #数据分析 #数据仓库 #数据库 #数据备份 #大数据
1️⃣数据创建：新的数据生命周期始于数据收集，但是数据来源广泛，比如网络数据和移动应用数据，互联网数据，表格，调查等等。因为数据从不同方式产生，所以收集所有数据对商业成功也就不是必要的。收集新数据需要建立在根据数据的质量和业务相关性。
2️⃣数据存储：数据在结构上有不同，因此对公司使用不同数据会产生影响。结构化数据使用关系型数据库进行存储，非结构化数据通常选用nosql数据库或者非关系型数据库进行存储。一旦确定了数据集的存储类型，就可以评估基础设施是否存在安全漏洞，并对数据进行不同类型的数据处理，如数据加密和数据转换，以保护企业免受恶意行为者的攻击。数据存储的另一个方面是注重数据冗余。任何存储数据的副本都可以在数据删除或数据损坏等情况下充当备份，防止数据意外更改或恶意软件攻击等更故意的更改。
3️⃣数据分享与使用：在这一阶段，数据可供业务使用。数据生命周期管理使企业能够确定谁可以使用数据以及使用数据的目的。一旦数据可用，就可以利用它进行一系列分析--从基本的探索性数据分析和数据可视化到更高级的数据挖掘和机器学习技术。所有这些方法都在业务决策和与各利益相关者的沟通中发挥作用。
此外，数据使用不一定仅限于内部使用。例如，外部服务提供商可以将数据用于营销分析和广告等目的。内部用途包括日常业务流程和工作流程，如数据可视化和演示。
4️⃣数据存档：经过一定时间后，数据对日常运营不再有用。但是，保留不常访问的组织数据副本对潜在的调查需求非常重要。然后，如果需要，可以将归档数据恢复到活动的使用场景中。组织的数据生命周期管理战略应明确规定数据归档的时间、地点和期限。在这一阶段，数据要经过存档流程，以确保冗余。
5️⃣数据删除：在生命周期的最后阶段，数据将从记录中清除并安全销毁。企业会删除不再需要的数据，以便为活动数据创造更多存储空间。在这一阶段，当数据超过规定的保留期限或不再对组织有意义时，就会从档案中删除。
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