數據生命週期終極指南

在當今時代，數據是企業發展不可或缺的資源。 但是，最大化數據涉及幾個要素和因素。 所有這些元素最終形成了稱為數據生命週期的概念。

從收集到使用，數據需要質量、勤奮、重複、安全等。此外，隨著公司獲得更多（關鍵）數據的訪問權限，跟踪變得越來越複雜。 此外，隨著數據量的增加，使用、存儲、處理等方面的問題也會出現。

然後大數據出現，使問題和復雜性變得不成比例。

了解數據生命週期的基本原理對於揭開數據管理複雜性的神秘面紗變得至關重要。 因此，需要這份數據生命週期的終極指南。

什麼是數據生命週期？

數據生命週期是指特定數據集在您的系統中花費的總持續時間。 顧名思義，數據的生命週期是它所經歷的所有階段，從收集到後續處置。 數據生命週期不會結束； 這是一個循環。 整個過程從頭到尾不斷重複，永無止境。

但是，並非所有數據集和類型都具有相同的生命週期。 有的被攪動，有的留在倉庫裡。 一個主要的影響因素是相關性。 被認為不相關的數據將從數據庫中刪除。

同樣，有價值的數據可以得到改進，仔細排列成類，或準備分發。 這些與數據相關的活動最終形成了所謂的數據生命週期管理。

數據生命週期管理的複雜性取決於您的業務規模。 隨著您的數據架構變得更加廣泛，您可能需要內部專業人員來管理系統。 在本文的後續部分中，我們將詳細介紹數據生命週期管理。

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數據生命週期的階段

不同機構的數據生命週期有不同的階段。 即使在公司內部，不同部門也可以使用不同的數據生命週期。 從本質上講，公司的數據生命週期取決於其需求和特點。 因此，在執行數據生命週期之前，您的組織必須確定其需求。 所採用的數據生命週期應該對您的業務產生直接影響。

從根本上說，公司的數據生命週期將以以下階段為前提。

一代

生成階段標誌著任何數據生命週期的開始。 組織不能使用他們沒有的東西。

數據生成對於²¹世紀的企業來說是如此固有，以至於該過程幾乎是自主的——類似於自然。 即使你沒有意識到它也可能發生。 一旦您的公司擁有社交媒體帳戶、網站或登錄頁面，數據的生成和積累就開始了。

此外，您的合作夥伴、客戶、投資者等都會自動生成數據。您會在每次銷售、溝通、僱傭、互動等過程中獲得數據。當您有意識地關注這些細節時，您會注意到休眠的數據寶庫。

收藏

今天幾乎所有的數字基礎設施都會生成數據。 但是，您有責任盡可能多地收集。 雖然，你不能收集所有。 您應該建立一個系統來識別要收集的重要數據。 您必須從這個階段開始攪動不必要的數據。

數據收集有幾個過程。 這些都是：

• 表單：使用 Google 表單、Typeform 等工具，您可以在您的網站、社交媒體等中設置數據收集頁面。
• 調查：調查是一種更具體的從用戶那裡生成見解和數據的方式。 它們可以有效地同時從許多人那裡獲取量身定制的信息。
• 訪談：當您需要從用戶或客戶那裡獲得更深入的信息時，訪談就足夠了。 但是，如果您正在處理一個大市場，這將是低效的。
• 直接觀察：這是最常見的數據收集系統。 您也不需要每小時手動監控一次。 相反，您可以觀察用戶如何使用自動化工具與您的網站或應用程序進行交互。 詳細了解用戶如何使用您的平台、他們面臨的問題等，有助於您改進可交付成果。

組織可以採用更多的數據收集流程。 確定什麼對你的公司有用，然後加倍努力。

加工

如果不進行處理，數據將變得毫無用處。 數據處理階段有不同的形式。

• 整理：數據整理涉及清理原始數據並將其轉換為更可用的格式。
• 壓縮：數據壓縮涉及將數據集轉換為更有效的存儲格式。
• 加密：數據加密將原始數據轉換為編碼字符以保護它。

貯存

在收集和處理數據時，需要對其進行存儲。 數據存儲在數據庫、本地服務器或云基礎架構中。 數據也可以存儲在小型存儲設備上，如硬盤驅動器、磁帶等。

設置數據存儲設施是一項複雜的操作。 因此，請確保由專業人員進行。 如果您是大型組織，請考慮使用雲數據架構。

管理

數據庫管理操作包括在需要時對數據進行排序、存儲和檢索。 數據管理過程是一個龐大的過程，幾乎永遠運行。 使數據從頭到尾保持運行的每一項活動都是一項管理操作。

分析

在其原始格式中，數據可能難以理解。 分析有助於理解它。 數據的目的是告知。 如果沒有適當的分析，數據就無法提供任何有價值的見解。 數據分析師和科學家使用不同的工具和策略從數據中獲得最佳洞察力。

一些數據分析工具包括統計建模、人工智能、算法、機器學習、數據挖掘等。

可視化

數據可視化涉及創建圖形信息表示。 此數據生命週期階段利用了多種工作方式不同的可視化工具。 可視化幫助公司的管理層、決策者、營銷人員等更好地了解客戶。

然而，可視化並不局限於面向客戶的數據。 任何數據集都可以可視化。 該階段主要是幫助理解和理解。

解釋

解釋階段涉及從分析和可視化數據中得出假設並得出結論。 數據解釋的質量取決於前面步驟的執行情況。 適當的數據管理和分析導致準確的解釋，從而為出色的決策提供信息。

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什麼是數據生命週期管理？

什麼是數據管理的答案在於框架。 它是一種在整個生命週期中管理數據的模型。 通過數據生命週期管理模型，數據從收集到刪除進行優化。 本質上，管理基礎架構始於數據創建，止於數據銷毀或重用。

數據生命週期管理的重點是優化。

數據生命週期管理的主要目標是什麼？

數據生命週期管理對企業至關重要，它具有以下核心目標：

安全

數據盜竊在當今世界很普遍。 如果一家公司在保護其數據方面變得懶散，那麼違規和黑客攻擊就迫在眉睫。 然而，當數據生命週期管理模型得到最佳執行時，威脅和惡意攻擊就會被抵禦。

可用性

數據生命週期管理涉及防止未經授權的數據訪問。 但是，系統還需要在正確的時間將數據交付給正確的用戶。 在這方面失敗的數據生命週期管理基礎設施並不是最佳的。

此外，數據基礎設施還應該能夠同時向多人提供相同的數據。 因此，您應該注意系統帶寬，加載速度等。此外，公司中的不同團隊和人員可能隨時需要拉取數據。 因此，有必要確保這些過程沒有障礙。

正直

數據質量比數據本身更重要。 有數據是不夠的； 您的公司必須有正確的數據。 當一家公司管理、處理和存儲不必要的數據時，就會造成經濟損失。

此外，低質量的數據會破壞決策、營銷策略、銷售宣傳等。因此，必須從收集點開始監控數據質量並將其保持在標準範圍內。

此外，應進行定期系統檢查，旨在刪除過時的數據。 例如，某些數據僅與特定時期相關。 保留這些數據是很浪費的。

數據生命週期管理如何幫助企業

無論您是大型企業還是小型企業，訪問高質量數據都將改變遊戲規則。 當您實施為您的業務量身定制的數據基礎架構時，將獲得以下好處。

遵守法規

數據隨處可見。 但是，每個行業都有數據隱私法規。 借助現代數據生命週期管理模型，您的數據流程可以輕鬆地保持在法律範圍內。

效率

數據管理可以是任務。 但是，當您的企業運行標準的數據生命週期管理系統時，整個數據最大化階段就會變得高效。 特別是對於小型企業來說，低效的數據系統只會浪費有限的財務資源。

安全

數據生命週期管理優先考慮安全性。 得到適當保護的數據可以實現業務目標。 如果您的安全系統遭到破壞，您還應該制定應急措施。 例如，擁有更新的備份數據系統至關重要。

提高數據價值

數據生命週期管理重申每個數據項、流程和系統。 不斷的數據改進和豐富提高了整體數據價值。 數據質量越高，決策就越好。

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結論

數據的生命週期是永無止境的。 因此，需要專業的專家來處理框架的各個方面。 此外，數據已發展成為每個成功企業的核心。 因此，投入充足的資源很重要。

作為企業主或數據分析師，準備好數據管理系統以適應公司的擴展至關重要。 隨著公司的發展，大數據隨之而來。 不當和低效的數據管理會導致巨大的損失。