数据生命周期终极指南

在当今时代，数据是业务增长不可或缺的资源。 但是，最大化数据涉及多个要素和因素。 所有这些元素最终形成了称为数据生命周期的概念。

从收集到使用，数据需要质量、勤奋、重复、安全等。此外，随着公司获得（关键）数据的更多访问权限，跟踪变得越来越复杂。 此外，随着数据量的增加，使用、存储、处理等方面的问题也会出现。

然后大数据就出现了，把问题和复杂性夸大了。

了解数据生命周期的基础知识对于揭开数据管理复杂性的神秘面纱至关重要。 因此，需要这份数据生命周期的终极指南。

什么是数据生命周期？

数据生命周期是指特定数据集在您的系统中花费的总持续时间。 顾名思义，数据的生命周期是它从收集到后续处理所经历的所有阶段。 数据生命周期不会在最后停止； 这是一个循环。 整个过程在永无止境的循环中从头到尾不断重复。

但是，并非所有数据集和类型都具有相同的生命周期。 有些被搅动了，有些还在储存中。 一个主要的影响因素是相关性。 被认为不相关的数据从数据库中删除。

同样，可以改进有价值的数据，将其仔细分类或准备分发。 这些与数据相关的活动最终导致所谓的数据生命周期管理。

数据生命周期管理的复杂性取决于您的业务规模。 随着您的数据架构变得更加广泛，您可能需要内部专业人员来管理系统。 在本文的后续部分之一中，我们将详细了解数据生命周期管理。

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数据生命周期的阶段

不同的机构有不同的数据生命周期阶段。 即使在公司内部，不同部门也可以采用不同的数据生命周期。 从本质上讲，公司的数据生命周期取决于其需求和特性。 因此，在执行数据生命周期之前，您的组织必须确定其需求。 所采用的数据生命周期应对您的业务产生直接影响。

从根本上说，公司的数据生命周期将以以下阶段为前提。

一代

生成阶段标志着任何数据生命周期的开始。 组织不能使用他们没有的东西。

数据生成对于 21^世纪的企业来说是如此内在，以至于这个过程几乎是自主的——类似于自然。 即使您没有意识到，它也可能发生。 一旦您的公司拥有社交媒体账户、网站或登陆页面，数据的生成和积累就开始了。

此外，您的合作伙伴、客户、投资者等会自动生成数据。每次销售、沟通、雇用、互动等都会获得数据。当您有意识地关注这些细节时，您会注意到休眠的数据宝库。

收藏

今天几乎所有的数字基础设施都会生成数据。 但是，您有责任尽可能多地收集。 虽然，你不能收集所有。 您应该建立一个系统来识别要收集的重要数据。 您必须从这个阶段开始处理不必要的数据。

数据收集有几个过程。 这些都是：

• 表单：使用 Google 表单、Typeform 等工具，您可以在您的网站、社交媒体等中设置数据收集页面。
• 调查：调查是一种更具体的方式，可以从用户那里获得见解和数据。 它们可以有效地同时从许多人那里获取量身定制的信息。
• 访谈：当您需要从用户或客户那里获得更深入的信息时，访谈就足够了。 但是，如果您要处理一个大市场，这是低效的。
• 直接观察：这是最常见的数据收集系统。 您也不需要每小时手动监控一次。 相反，您可以观察用户如何使用自动化工具与您的网站或应用程序进行交互。 详细了解用户如何使用您的平台、他们面临的问题等，有助于您改进可交付成果。

组织可以采用更多的数据收集流程。 确定什么对您的公司有用并加倍努力。

加工

如果不进行处理，数据将变得毫无用处。 数据处理阶段有不同的形式。

• 整理：数据整理涉及清理原始数据并将其转换为更有用的格式。
• 压缩：数据压缩涉及将数据集转换为更有效的存储格式。
• 加密：数据加密将原始数据转换为编码字符以保护它。

贮存

收集和处理数据后，需要将其存储。 数据存储在数据库、本地服务器或云基础设施中。 数据也可以存储在硬盘、磁带等小型存储设备上。

设置数据存储设施是一项复杂的操作。 因此，请确保由专业人员进行。 如果您所在的是大型组织，请考虑使用云数据架构。

管理

数据库管理操作包括在需要时对数据进行排序、存储和检索。 数据管理过程是一个庞大的过程，几乎永远在运行。 每一个保持数据从头到尾运行的活动都是管理操作。

分析

在其原始格式中，数据可能难以理解。 分析有助于理解它。 数据的目的是提供信息。 没有适当的分析，数据就无法提供任何有价值的见解。 数据分析师和科学家使用不同的工具和策略从数据中获得最佳洞察力。

一些数据分析工具包括统计建模、人工智能、算法、机器学习、数据挖掘等。

可视化

数据可视化涉及创建图形信息表示。 这个数据生命周期阶段利用了多种可视化工具，它们的工作方式不同。 可视化有助于公司的管理层、决策者、营销人员等更好地了解客户。

然而，可视化并不局限于面向客户的数据。 任何数据集都可以可视化。 该阶段主要是帮助理解和理解。

解释

解释阶段涉及从分析和可视化数据中得出假设并得出结论。 数据解释的质量取决于前面步骤的执行情况。 适当的数据管理和分析会导致准确的解释，从而为出色的决策提供信息。

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什么是数据生命周期管理？

什么是数据管理的答案在于框架。 它是一种在整个生命周期中管理数据的模型。 通过数据生命周期管理模型，数据从收集到删除都得到了优化。 本质上，管理基础架构从数据创建开始，到数据销毁或再利用结束。

数据生命周期管理的重点是优化。

数据生命周期管理的主要目标是什么？

数据生命周期管理对企业至关重要，其核心目标如下：

安全

数据盗窃在当今世界很普遍。 如果一家公司在保护其数据方面变得懒散，那么数据泄露和黑客攻击就迫在眉睫。 然而，当数据生命周期管理模型以最佳方式执行时，威胁和恶意攻击就会被抵御。

可用性

数据生命周期管理涉及防止未经授权的数据访问。 然而，系统还需要在正确的时间将数据传递给正确的用户。 在这方面失败的数据生命周期管理基础设施并不是最佳的。

此外，数据基础设施还应该能够同时向多人提供相同的数据。 因此，需要注意系统带宽、加载速度等。另外，一个公司不同的团队和人员可能需要随时拉取数据。 因此，确保此类过程没有障碍是很重要的。

正直

数据质量比数据本身更重要。 仅有数据是不够的； 贵公司必须有正确的数据。 当一家公司整理、处理和存储不必要的数据时，这是一种经济损失。

此外，低质量数据会破坏决策制定、营销策略、销售宣传等。因此，必须从收集点开始监控数据质量并将其保持在标准水平。

此外，应进行定期系统检查，旨在删除过时的数据。 例如，某些数据仅与特定时期相关。 保留这样的数据是一种浪费。

数据生命周期管理如何帮助企业

无论您拥有的是大型企业还是小型企业，访问高质量数据都可以改变游戏规则。 当您实施为您的业务量身定制的数据基础架构时，将带来以下好处。

遵守法规

数据随处可用。 但是，每个行业都有数据隐私法规。 借助现代数据生命周期管理模型，您的数据处理可以轻松地保持在法律范围内。

效率

数据管理可以是任务。 但是，当您的企业运行一个标准的数据生命周期管理系统时，整个数据最大化阶段就会变得高效。 特别是对于小型企业而言，低效的数据系统只会浪费有限的财务资源。

安全

数据生命周期管理优先考虑安全性。 适当保护的数据可以实现业务目标。 如果您的安全系统遭到破坏，您还应该设置应急措施。 例如，拥有更新的备份数据系统至关重要。

提高数据价值

数据生命周期管理重复每一个数据项、过程和系统。 不断改进和丰富数据可以提高整体数据价值。 数据质量越高，决策越好。

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结论

数据的生命周期是永无止境的。 因此，需要专门的专家来处理框架的各个方面。 此外，数据已发展成为每个成功企业的核心。 因此，投入充足的资源非常重要。

作为企业主或数据分析师，准备数据管理系统以适应公司的规模至关重要。 随着公司的发展，大数据随之而来。 不当和低效的数据管理会导致巨大的损失。