大數據生命周期

Ⅰ 數據質量生命周期管理流程包括哪幾個環節

3個環節。

1、數據採集

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採集。並且在數據採集之前，為了挖掘出更多的數據價值要規劃好數據採集策略。

策略一：當業務出現數據需求時，才進行數據採集與整合。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，都採集與整合。此採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。

2、數據治理

數據治理的整個流程包括實時計算存儲、數據標准管理、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台將採集到資料庫中的數據經過傳輸、載入、清洗、轉換和整合處理，將散、亂、差、標准不統一的低質量數據整合成結構化標准統一的高質量數據；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。

並且數據安全管理貫穿於數據治理全過程，提供對隱私數據的加密、脫敏、模糊化處理、資料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。

3、分析與應用

大數據建設的目的在於數據分析與應用,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，著眼於打造數據全生命周期的智能化產品線，致力於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。

Ⅱ 大數據為生命周期管理帶來挑戰

大數據為生命周期管理帶來挑戰
無論數據的規模和類型是什麼，它們必須要在生命周期中接受管理，即便管理工具並不成熟也必須如此。
伴隨著大數據的出現，整合的生命周期管理（Integrated Lifecycle Management，簡稱為ILM）遇到了一個全新的領域。核心挑戰來自三個方面：首先大數據的規模沒有上限，其次許多新數據的生命周期都極為短暫，再次由於數據或多或少具有大數據的3V特徵（數據規模大、處理速度快和數據種類繁多）因而難以保持始終如一的品質。
以上這些是我從Loraine Lawson所寫的文章中總結出來的。她的觀點與我對這一問題的總體看法基本一致。但是我並不認同她關於「與小型數據分析環境相比，ILM對於大數據環境來說更為重要」的說法。無論是以前，還是進入到了大數據時代，讓所有的商業數據資產處於安全、可控和受管理的狀態都同等重要，它們之間的重要性沒有發生絲毫的改變。
它們之間的不同之處在於，在大數據環境中，由於以下幾個方面正在迅速發生變化，使得全面的ILM越來越難以確保數據資產處於安全、可控和受管理的狀態之下。
■新的大數據平台：除了MPP 關系型資料庫系統、縱列資料庫、多維資料庫外， Hadoop、NoSQL、內存資料庫、圖形資料庫等新的技術平台逐漸在企業計算環境中發揮越來越重要的作用。現有的ILM工具幾乎不可能支持這些新的平台。同時，為了能夠在公有雲上處理大數據，你可能需要使用由服務提供商提供的ILM功能。為了降低在新環境中的風險，以及維護核心數據的高度可信性，你需要仔細測試新的大數據平台，以確保它們具備ILM功能（數據安全、管理、歸檔和保留），以及這些功能是否與你計劃賦予它們的角色相對應。
■新的大數據主題域：大數據並沒有改變企業對存儲和管理辦公系統（例如客戶、財務和人力資源等）記錄的數據管理樞紐的需求。這些是現有企業級數據倉庫（EDW）的功能。目前大部分EDW是運行在傳統的基於關系型資料庫系統的數據平台上，並集成有功能強大的ILM。不過，這些記錄數據域系統可能無法在最新的大數據平台上運行，因為許多平台已經將重點放在了處理由社交、事件、感測器、點擊流、地理空間，以及其他新來源所產生的新數據之上。然而，這些新的數據域通常生命周期都非常短。從這個意義上說，我們可能不需要將其中的大部分數據保存在永久性記錄系統中。
■新的大數據擴展：大數據並不意味著你的新平台能夠支持無限大的容量、極高的速度或無數的數據種類。由於受到技術上和經濟上的束縛，新數據的龐大規模導致它們不可能被隨意存儲在任何地方。這一現實將迫使大數據管理人員將更多的精力放在調整多溫度存儲管理、歸檔和保留策略上。隨著大數據環境的擴展，你需要確保ILM需求不超過現有容量（存儲容量）、速度（帶寬、管理器和存儲速度）和類型（元數據深度）所能支持的范圍。
此外，我還與一些專家進行了探討。這些專家認為，除非我們真的想刪除數據，否則大數據革命可使我們無需刪除任何數據。目前大數據看起來似乎將持續以指數級速度增長，並且大數據平台的成本似乎也將持續大幅下降，但是我對大數據雲的執行和管理將跌至接近零成本的觀點存在嚴重懷疑。
如果我的預感正確，那麼我們將無法阻止大數據源源不斷的涌到雲上——即便我們想阻止也無能為力。幸運的是，生命周期管理能夠為無用數據劃上一個終點，而這正是我們將ILM擺在需求第一位的關鍵原因。

Ⅲ 大數據生命周期管理是指什麼

大數據生命周期管理就是大數據平台的數據生命周期管理，在大數據平台下，版數據的生命周期管理會顯權得非常重要。這是因為往往在大數據平台下，預處理的數據量非常大，處理後的有效數據量往往比較小，因此選擇合理的數據管理策略會非常重要。

Ⅳ 如何高效地管理數據中心全生命周期

你知道嗎?IT產品的平均生命周期大約為五年。如何在這短短的時間內讓它們在自己的崗位上發光發熱，確保在數據中心高效可靠地運行，這是IT生命周期管理需要解決的問題。

同時，隨著雲計算與大數據時代的來臨，很多大中型企業數據中心的空間密度呈現出快速增長態勢，高效管理已經成為了數據中心突出的需求。但是，隨著數據中心運維對象的成倍增長，這很有可能使得企業的資產管理變得一團糟，這屬於數據中心生命周期內管理的范疇。

實際上，數據中心的構建並不像想像中那麼簡單，也並非是一堆沒有生命力的硬體設備以及支撐管理和控制的軟體。數據中心的建設需要考慮多方面的因素：從配電、電源，到服務、裝修、建設以及數據中心的監控和管理。

因此，數據中心的建設是一門真正的學問：不僅僅涉及到IT產品與設備，而且在其全生命周期中需要科學、系統的理念，專業、系統的設計，以及嚴
謹、細致的運維、管理和服務。涵蓋項目的前期咨詢、方案設計，到工程實施，再到最終的驗證以及最後交付後的能效升級，以及評估整個機房生命周期內的各個環
節。

數據中心管理者與運營者應該站在高屋建瓴的角度，全方位地管理數據中心，從而提升數據中心運維效率，為企業業務帶來價值。

數據中心全生命周期管理方法論

憑借在數據中心物理基礎設施領域的多年經驗，施耐德電氣成為業界唯一一家能夠提供數據中心全生命周期解決方案的系統提供商。

從最早的設計咨詢開始，施耐德電氣的全生命周期服務會充分考慮地理環境和節能要求，提供最適合企業業務開展的方案，然後再到數據中心的建設施
工，以及最後的外包式服務。數據顯示，施耐德的全生命周期解決方案，還可以幫助客戶僅在物理設施方面的投入上就節約30%以上，可幫助客戶使其數據中心全
生命周期成本降低高達30%以上。

不僅如此，施耐德電氣還針對如何最大化數據中心在使用期限內的性能，提出了涵蓋規劃、設計、建設、運行、評估五大階段的數據中心生命周期管理指南，作為數據中心全生命周期管理實施和部署提供指導的方法論。

數據中心全生命周期五步走

第一步，規劃要明智。

規劃階段決定著整個數據中心項目成敗與否。選址前先確定重要的項目參數(容量、關鍵程度、功率密度、效率、發展規劃與預算)。及早邀請專家參與其中，避免過程中問題的發生。妥善管理該階段將對成本和性能產生最大影響。

例如在中國，在距離主要河流水力發電所附近或者在靠近風力發電廠的平原地帶構建數據中心，能以更好的價格獲取到能源。

第二步，設計抓重點。

將規劃階段的種種概念准確轉化為詳細的設計和施工文件，確保合適的人選在合適的時間加入到整個項目中。設計團隊應包含IT和設計工程師，甚至還
可能包括建築師以及機械、電氣、給排水工程師。建築團隊由電氣、網路、機械、低電壓的總包商和分包商組成。數據中心所有者或管理者需負責選擇這些團隊，並
審查所有的設計成果。

第三步，建設有技巧。

當專家團隊全部就位，建設工作全面啟動之時，數據中心所有者及管理者在項目中仍然扮演著重要的角色：關注項目進度、質量性能並進行風險調度，這其中還包括一系列施工文件、建築許可和項目訂單變更的審查與批准。

在建設階段，施工團隊的文件資料與設備供應商的專業技能相互結合，將成為管理團隊及員工學習提升的極佳機會。調試過程可帶來有價值的文件資料，
助力設備運行狀況的改善。盡管調試過程並非完全必要，但通過檢測整個系統對於外界輸入內容以及外界變化的反應，可幫助整個團隊更好地了解數據中心的復雜程
度。

第四步，運維有秘訣。

該階段歷時最長也最費成本。如今可靠高效的運維依然有賴於專業的方法和人才，需要對場地的環境健康與安全、應急准備和響應、資產,
人員、培訓、文檔、事件, 質量、能源以及財務等各方面進行有效管理, 最小化風險, 充分保障基礎設施的可靠性和效率, 並幫助降低總體擁有成本。

第五步，評估勿忽略。

該階段往往被忽視，因為它與運行階段同時發生。監控績效使運營者持續評估物理基礎設施的表現，獲取有用的可操作信息，應用於運行階段。使用關鍵績效指標(KPI)十分重要。另外，還必須持續堅持恪守對時間和資源的承諾，定期製作報告。

數據中心全生命周期管理：勢在必行

作為施耐德電氣「Life Is
On」戰略的重要組成部分，數據中心生命周期管理可以為各種規模的數據中心提供規劃、設計、建設、遠程管理、維護和升級，滿足可用性、密度、效率和可擴展
性需求的性能水平，具備覆蓋數據中心生命周期各階段的已應用專業知識和內部智力資本。同時，擁有針對新建數據中心或延長現有數據中心壽命的標准型或定製型
解決方案和服務，以及用於優化數據中心物理基礎設施的設計和交替使用工具。

數據中心要朝著高效、節能、智能的方向發展，需要全生命周期的設計和管理。作為全球能效管理專家，施耐德的全生命周期解決方案已成為企業和客戶間的紐帶，確保數據中心設備和系統的可靠運行並追求實現性能的最大化。

Ⅳ 大數據生命周期的多個階段分析

大數據生命周期的多個階段分析

如今，各個企業對於大數據的應用都甚為積極，但企業在建立大數據的生命周期時應注意，其中包括了這些部分：大數據組織、評估現狀、制定大數據戰略、數據定義、數據收集、數據分析、數據治理、持續改進這幾方面，下面就來詳細了解下。
大數據的現狀評估和差距分析
在定戰略之前，先要做必要的現狀評估，評估前的調研包括三個方面：一是對外調研：了解業界大數據有哪些最新的發展，行業頂尖企業的大數據應用水平如何？行業的平均尤其是主要競爭對手的大數據應用水準如何？二是對內客戶調研。管理層、業務部門、IT部門自身、我們的最終用戶，對我們的大數據業務有何期望？三是自身狀況摸底，了解自己的技術、人員儲備情況。最後對標，作差距分析，找出gap。找出gap後，要給出成熟度現狀評估。一個公司的大數據應用成熟度可以劃分為四個階段：初始期;探索期;發展期;成熟期。
大數據的發展戰略
有了大數據組織、知道了本公司大數據現狀、差距和需求，企業就可以制定大數據的戰略目標了。大數據戰略的制定是整個大數據生命周期的靈魂和核心，它將成為整個組織大數據發展的指引。大數據戰略的內容，沒有統一的模板，但有一些基本的要求：
要現實，這個目標經過努力是能達成的。
要簡潔，又要能涵蓋公司內外干係人的需求。
要明確，以便清晰地告訴所有人我們的目標和願景是什麼。
對於大數據的定義
如果不對大數據進行定義，你將無法採集到它，你沒法採集它就不能分析它;而不能分析它，你就不能衡量它的價值，既然不能衡量它的價值，你也就無法真正的控制它;如果你不能很好的控制它，那麼你就無法管理並且利用它。在需求和戰略明確之後，數據定義就是一切數據管理的前提。

Ⅵ 大數據生命周期分為採集、存儲、分析和日常維護四個階段。對還是不對

對的，大數據採集與預處理在大數據生命周期中，數據採集處於第一環節。根據Map Rece生成的應用系統分類，大數據採集主要有四個來源。管理信息系統，網路信息系統，物理信息系統，科學實驗系統。對於企業不同的數據集，可以有不同的結構。如文件、XML、關系表等，並在用於多個異構數據集，需要進一步整合處理的，從不同的數據集的數據的易購。整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續進行查詢和分析研究問題以及處理企業提供信息統一的可視圖。針對管理信息系統中異構資料庫集成技術，Web信息系統中的實體識別技術和DeepWeb集成技術。感測器網路信息數據融合發展技術已經有很多問題研究主要工作，取得了較大的進展，已經推出了多種數據清洗和質量管理控制工具。例如，美國SAS公司的Data Flux，美國IBM公司的Data Stag，、美國Informatica公司的Informatica Power Center。