數據生命周期就是數據從產生到銷毀這樣一個不斷循環的過程，至于如何進行數據生命周期管理要根據不同政企單位的信息化建設程度來分析。數據生命周期管理的目標有如下幾點：
1、通過規范數據的生命周期管理，提高數據的整體管理水平；
2、優化數據存儲結構，有效控制在線數據規模，提高生產數據訪問效率；
3、提高系統資源使用效率，確保系統安全、穩定、高效運行；
4、做好歷史數據管理，為客戶服務和經營分析提供數據支撐。
一、 數據生命周期管理的意義
數據的整個生命周期中,不同階段數據的數據價值、可用性、保存等要求是不一樣的，前期數據的價值、可用性較高,需要高頻率使用，因此，應該采用高速存儲,確保能高效使用數據；到了中期，隨著時間推移，數據重要性逐漸降低,使用頻率也會下降,應將數據進行分級分類存儲,以降低管理成本和資源開銷；至于后期，大部分數據將不再會被使用,可以將數據清理后歸檔保存,以備臨時需要時使用。數據生命周期管理就是通過對數據不同階段的針對性管理措施來降低數據管理成本并提高數據質量，最終達到數據價值最大化的目的。在這個過程中，數據生命周期的長度由數據價值決定，但數據價值會隨著時間的變化而減少。同時，數據價值還會受到時效性、存儲方式、數據治理的質量、可視化程度、分析的深度等因素的影響。因此，企業如果想要充分挖掘出數據的價值，需要針對數據生命周期的各個階段的特點采取不同的管理方法，并且在每個階段都需要相應的資源投入。
二、 數據生命周期的管理內容
數據采集
在大數據時代，當新的數據產生或者現有數據出現更新時，組織機構要及時對內部數據與外部數據進行采集。并且在數據采集之前，為了挖掘出更多的數據價值要規劃好數據采集策略。策略一：當業務出現數據需求時，才進行數據采集與整合。優點是只需較小成本即可滿足業務需求，缺點是可能無法獲得額外的數據價值。策略二：將所有與組織機構相關的數據，都采集與整合。此采集策略需要投入較多人力、技術與存儲的資源成本投入，需要對數據進行甄選，從中挖掘出隱藏的數據價值，更好地服務大眾，支撐商業決策和發展規劃。
數據治理
數據治理的整個流程包括實時計算存儲、數據標準管理、數據安全管理、數據質量管理、數據資產管理主數據管理、元數據管理、數據集成、數據交換等等模塊。
在此過程中，睿治智能數據治理平臺將采集到數據庫中的數據經過傳輸、加載、清洗、轉換和整合處理，將散、亂、差、標準不統一的低質量數據整合成結構化標準統一的高質量數據；還支持自定義調度和圖形化監控，實現統一調度、統一監控，滿足運維可視化需求，提高運維管理工作效率。并且數據安全管理貫穿于數據治理全過程，提供對隱私數據的加密、脫敏、模糊化處理、數據庫授權監控等多種數據安全管理措施，全方位保障數據的安全運作。
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。億信華辰深耕商務智能和大數據領域15年，著眼于打造數據全生命周期的智能化產品線，致力于幫助企業和政府解決數據應用難題，實現企業生產力和政府治理能力的數字化轉型，讓數據驅動進步。在政務、金融、能源、衛生等領域，讓數據真正的實現了價值最大化。
