① 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。

② 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。

③ 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，數據的生命周期管理會顯得非常重要。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。

④ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存回儲、NoSQL資料庫答、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

⑤ 怎樣可以解決數據安全的全生命周期防護問題

數據可以保護我們的安全，所以大數據也要時常的進行維護，他有是有維護周期的。

⑥ 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。

⑦ 實現數據安全的全生命周期，很重要嗎

數字經濟時代，數據已經成為企業最寶貴的戰略性資產。主數據管理正是從企業雜亂的數據中捕捉那些具有高業務價值的、被企業內各個業務部門重復使用的關鍵數據進行管理，構建單一、准確、權威的數據來源，實現支撐企業的精準信息決策和高效業務發展的最終目的。
對主數據進行管理優化
如何能夠將主數據從出生一直到消亡的過程都納入數據管理范疇，建立主數據全生命周期管理，從而更好地發揮主數據的價值：
● 從主數據的申請，校驗，審核，發布，變更和核銷的整個過程去管理和監控
● 確保主數據在上下游系統流通中的准確性和一致性
● 為各業務部門提供一致、完整的共享信息平台
● 為業務流程和經營決策提供了一個可靠的支撐載體
元數據是數據治理的基礎。在大數據時代的背景下，數據即資產，元數據實現了信息的描述和分類的格式化，從而為機器處理創造了可能，它能幫助企業更好地對數據資產進行管理，理清數據之間的關系。元數據管理是企業提升數據質量的基礎，也是企業數據治理中的關鍵環節。但做好元數據管理可一點都不簡單，好的元數據產品必須得包含元模型管理、元數據採集、元數據檢索、元數據分析等功能。睿治元數據管理，它基本吻合了以上需求點，更是要推薦其中的數據地圖功能，以一個更高的全局視角去展現元數據，快速形成對於系統元數據框架的理解，相當符合個人的一個學習習慣。
做好元數據之後，還得針對元數據建立統一的數據標准。數據標准也是數據治理中必不可少的一部分。睿治數據治理平台提供了一套完整的數據標准管理流程及辦法，通過統一的數據標准制定和發布等一系列的活動，結合制度約束、系統控制等手段，實現企業大數據平台數據的完整性、有效性、一致性、規范性、開放性和共享性管理，為後續數據質量檢查、數據安全管理等提供標准依據。
等採集好元數據，搭建好數標體系，這時擋在面前的大山——數據質量管理。數據質量管理可是的確不容易：質量規則得多，覆蓋各種應用場景；質量分析報告得直觀，用戶體驗好；數據質量整改得簡單，流程化整改等等之類需求。經過多個項目實踐打磨，才能有如今用戶體驗感這么好的睿治質量管理平台，經歷打磨才能得到美麗的珍珠。
經過數標的落地評估、數據治理檢查，必然會發現各種有問題的數據，這時就需要對數據進行清晰、整合、轉換等操作了。睿治數據集成管理支持全拖拽式流程設計器、可視化的調試和預裝載、「零」表達式清洗組件等，簡直就是我這種零編程基礎的福音呀！
以上元數據管理、數據標准管理、數據質量管理、數據集成管理組成了數據治理的基礎功能，通過這些功能模塊得到的數據才能更好得進行管理和應用。得到數據不是關鍵，關鍵是這些數據價值的展現。
主數據建設在企業信息化戰略中處於核心地位，也是企業數據治理最重要的功能模塊之一了，所以主數據往往也被稱為「黃金」數據。主數據管理可以確保各個系統間」黃金」數據的一致性、完整性、可控性、正確性，從而提高數據質量，統一實體定義，簡化改進流程並提高業務的響應速度。