隨著現代信息化程度的加深和大數據時代的到來，企業信息化從業務領域應用為主轉向企業業務營運、客戶管理、內部流程和決策支持等全領域的應用。

數據信息占據越來越重要的地位，成為企業日常運營不可或缺的要素之一，已經與市場、資金、人力資源成為企業幾大支柱。因此，在數據的不同階段采用不同的存儲和處理技術，按照數據的生命周期對其遷移，實現各個階段的技術成本與價值之比達到最優。

什么是數據生命周期

數據生命周期，通常是指某個集合的數據從產生或獲取到銷毀的過程。數據全生命周期分為：采集、存儲、整合、呈現與使用、分析與應用、歸檔和銷毀幾個階段。在數據的生命周期中，數據價值決定著數據全生命周期的長度，并且數據價值會隨著時間的變化而遞減。同時，數據的采集粒度與存儲方式、時效性、可視化程度、整合狀況、應用銜接的程度和分析的深度有關。企業要實現數據價值的挖掘和應用，需要對數據全生命周期管理加以重視。將相應資源投入到數據采集策略和范圍、存儲和計算、數據整合能力、可視化的程度和分析的廣度與深度等方面，然后，針對數據生命周期各個階段的特點采取不同的管理方法和控制手段，這樣才能從數據中挖掘出更多有效的數據價值。

數據生命周期管理平臺需要具備哪些功能

數據采集策略比較
以數據驅動為導：此采集策略需要在計算、整合、存儲資源方面投入較多成本，因為任何與企業相關的數據，都需要采集并整合數據平臺中。而且需要強大的數據專家團隊能夠專業甄選數據，并從中挖掘出隱藏的數據價值，更好地服務于大眾、企業決策和企業戰略。
以業務需求為導向：較小成本投入即可滿足業務需求，但也會限制數據分析的思維，因為僅當業務或管理提出數據需求時，再去進行數據采集并整合到數據平臺，往往無法從數據中發現"意外"的數據價值。
數據采集
在數據采集之前首先需要規劃好數據采集策略，企業不僅要采集企業內部數據（HR系統、財務系統、ERP、CRM等企業系統數據），同樣也需要采集外部數據（競爭對手的Web數據、行業Web數據），從而挖掘出更多的數據價值。
數據處理
數據處理的整個流程包括了元數據管理、數據標準、ETL（抽取、加載、轉換、數據質量、數據模型設計、數據存儲等等過程的企業數據湖建設或數據倉庫建設。
分析與應用
大數據建設的目的在于數據分析與應用,只有進行分析與應用，才能體現數據價值，企業應該從以下明確大數據的分析與應用的相關策略。

    在搭建數據生命周期管理平臺過程中，億信華辰歷經十五年匠心打造的國產化BI工具，億信ABI合并來自多個來源的數據，構建復雜的連接和聚合，以創建數據的可視化圖標使用戶能更直觀獲得數據價值；將采集到數據庫中的數據經過抽取、清洗、轉換，將標準不統一、零亂、分散的數據整合到一起創建標準統一的結構化數據；通過在分析數據庫中建模數據來提高查詢性能；數據生命周期記錄數據從創建和初始存儲，到它過時被刪除的整個流動過程，對數據進行近線歸檔、離線歸檔、銷毀和全生命周期監控。