① 大数据生命周期的多个阶段分析

大数据生命周期的多个阶段分析

如今，各个企业对于大数据的应用都甚为积极，但企业在建立大数据的生命周期时应注意，其中包括了这些部分：大数据组织、评估现状、制定大数据战略、数据定义、数据收集、数据分析、数据治理、持续改进这几方面，下面就来详细了解下。
大数据的现状评估和差距分析
在定战略之前，先要做必要的现状评估，评估前的调研包括三个方面：一是对外调研：了解业界大数据有哪些最新的发展，行业顶尖企业的大数据应用水平如何？行业的平均尤其是主要竞争对手的大数据应用水准如何？二是对内客户调研。管理层、业务部门、IT部门自身、我们的最终用户，对我们的大数据业务有何期望？三是自身状况摸底，了解自己的技术、人员储备情况。最后对标，作差距分析，找出gap。找出gap后，要给出成熟度现状评估。一个公司的大数据应用成熟度可以划分为四个阶段：初始期;探索期;发展期;成熟期。
大数据的发展战略
有了大数据组织、知道了本公司大数据现状、差距和需求，企业就可以制定大数据的战略目标了。大数据战略的制定是整个大数据生命周期的灵魂和核心，它将成为整个组织大数据发展的指引。大数据战略的内容，没有统一的模板，但有一些基本的要求：
要现实，这个目标经过努力是能达成的。
要简洁，又要能涵盖公司内外干系人的需求。
要明确，以便清晰地告诉所有人我们的目标和愿景是什么。
对于大数据的定义
如果不对大数据进行定义，你将无法采集到它，你没法采集它就不能分析它;而不能分析它，你就不能衡量它的价值，既然不能衡量它的价值，你也就无法真正的控制它;如果你不能很好的控制它，那么你就无法管理并且利用它。在需求和战略明确之后，数据定义就是一切数据管理的前提。

② 如何高效地管理数据中心全生命周期

你知道吗?IT产品的平均生命周期大约为五年。如何在这短短的时间内让它们在自己的岗位上发光发热，确保在数据中心高效可靠地运行，这是IT生命周期管理需要解决的问题。

同时，随着云计算与大数据时代的来临，很多大中型企业数据中心的空间密度呈现出快速增长态势，高效管理已经成为了数据中心突出的需求。但是，随着数据中心运维对象的成倍增长，这很有可能使得企业的资产管理变得一团糟，这属于数据中心生命周期内管理的范畴。

实际上，数据中心的构建并不像想象中那么简单，也并非是一堆没有生命力的硬件设备以及支撑管理和控制的软件。数据中心的建设需要考虑多方面的因素：从配电、电源，到服务、装修、建设以及数据中心的监控和管理。

因此，数据中心的建设是一门真正的学问：不仅仅涉及到IT产品与设备，而且在其全生命周期中需要科学、系统的理念，专业、系统的设计，以及严
谨、细致的运维、管理和服务。涵盖项目的前期咨询、方案设计，到工程实施，再到最终的验证以及最后交付后的能效升级，以及评估整个机房生命周期内的各个环
节。

数据中心管理者与运营者应该站在高屋建瓴的角度，全方位地管理数据中心，从而提升数据中心运维效率，为企业业务带来价值。

数据中心全生命周期管理方法论

凭借在数据中心物理基础设施领域的多年经验，施耐德电气成为业界唯一一家能够提供数据中心全生命周期解决方案的系统提供商。

从最早的设计咨询开始，施耐德电气的全生命周期服务会充分考虑地理环境和节能要求，提供最适合企业业务开展的方案，然后再到数据中心的建设施
工，以及最后的外包式服务。数据显示，施耐德的全生命周期解决方案，还可以帮助客户仅在物理设施方面的投入上就节约30%以上，可帮助客户使其数据中心全
生命周期成本降低高达30%以上。

不仅如此，施耐德电气还针对如何最大化数据中心在使用期限内的性能，提出了涵盖规划、设计、建设、运行、评估五大阶段的数据中心生命周期管理指南，作为数据中心全生命周期管理实施和部署提供指导的方法论。

数据中心全生命周期五步走

第一步，规划要明智。

规划阶段决定着整个数据中心项目成败与否。选址前先确定重要的项目参数(容量、关键程度、功率密度、效率、发展规划与预算)。及早邀请专家参与其中，避免过程中问题的发生。妥善管理该阶段将对成本和性能产生最大影响。

例如在中国，在距离主要河流水力发电所附近或者在靠近风力发电厂的平原地带构建数据中心，能以更好的价格获取到能源。

第二步，设计抓重点。

将规划阶段的种种概念准确转化为详细的设计和施工文件，确保合适的人选在合适的时间加入到整个项目中。设计团队应包含IT和设计工程师，甚至还
可能包括建筑师以及机械、电气、给排水工程师。建筑团队由电气、网络、机械、低电压的总包商和分包商组成。数据中心所有者或管理者需负责选择这些团队，并
审查所有的设计成果。

第三步，建设有技巧。

当专家团队全部就位，建设工作全面启动之时，数据中心所有者及管理者在项目中仍然扮演着重要的角色：关注项目进度、质量性能并进行风险调度，这其中还包括一系列施工文件、建筑许可和项目订单变更的审查与批准。

在建设阶段，施工团队的文件资料与设备供应商的专业技能相互结合，将成为管理团队及员工学习提升的极佳机会。调试过程可带来有价值的文件资料，
助力设备运行状况的改善。尽管调试过程并非完全必要，但通过检测整个系统对于外界输入内容以及外界变化的反应，可帮助整个团队更好地了解数据中心的复杂程
度。

第四步，运维有秘诀。

该阶段历时最长也最费成本。如今可靠高效的运维依然有赖于专业的方法和人才，需要对场地的环境健康与安全、应急准备和响应、资产,
人员、培训、文档、事件, 质量、能源以及财务等各方面进行有效管理, 最小化风险, 充分保障基础设施的可靠性和效率, 并帮助降低总体拥有成本。

第五步，评估勿忽略。

该阶段往往被忽视，因为它与运行阶段同时发生。监控绩效使运营者持续评估物理基础设施的表现，获取有用的可操作信息，应用于运行阶段。使用关键绩效指标(KPI)十分重要。另外，还必须持续坚持恪守对时间和资源的承诺，定期制作报告。

数据中心全生命周期管理：势在必行

作为施耐德电气“Life Is
On”战略的重要组成部分，数据中心生命周期管理可以为各种规模的数据中心提供规划、设计、建设、远程管理、维护和升级，满足可用性、密度、效率和可扩展
性需求的性能水平，具备覆盖数据中心生命周期各阶段的已应用专业知识和内部智力资本。同时，拥有针对新建数据中心或延长现有数据中心寿命的标准型或定制型
解决方案和服务，以及用于优化数据中心物理基础设施的设计和交替使用工具。

数据中心要朝着高效、节能、智能的方向发展，需要全生命周期的设计和管理。作为全球能效管理专家，施耐德的全生命周期解决方案已成为企业和客户间的纽带，确保数据中心设备和系统的可靠运行并追求实现性能的最大化。

③ 大数据生命周期管理是指什么

大数据生命周期管理就是大数据平台的数据生命周期管理，在大数据平台下，数据的生命周期管理会显得非常重要。这是因为往往在大数据平台下，预处理的数据量非常大，处理后的有效数据量往往比较小，因此选择合理的数据管理策略会非常重要。

④ 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存回储、NoSQL数据库答、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

⑤ 怎样可以解决数据安全的全生命周期防护问题

数据可以保护我们的安全，所以大数据也要时常的进行维护，他有是有维护周期的。

⑥ 大数据为生命周期管理带来挑战

大数据为生命周期管理带来挑战
无论数据的规模和类型是什么，它们必须要在生命周期中接受管理，即便管理工具并不成熟也必须如此。
伴随着大数据的出现，整合的生命周期管理（Integrated Lifecycle Management，简称为ILM）遇到了一个全新的领域。核心挑战来自三个方面：首先大数据的规模没有上限，其次许多新数据的生命周期都极为短暂，再次由于数据或多或少具有大数据的3V特征（数据规模大、处理速度快和数据种类繁多）因而难以保持始终如一的品质。
以上这些是我从Loraine Lawson所写的文章中总结出来的。她的观点与我对这一问题的总体看法基本一致。但是我并不认同她关于“与小型数据分析环境相比，ILM对于大数据环境来说更为重要”的说法。无论是以前，还是进入到了大数据时代，让所有的商业数据资产处于安全、可控和受管理的状态都同等重要，它们之间的重要性没有发生丝毫的改变。
它们之间的不同之处在于，在大数据环境中，由于以下几个方面正在迅速发生变化，使得全面的ILM越来越难以确保数据资产处于安全、可控和受管理的状态之下。
■新的大数据平台：除了MPP 关系型数据库系统、纵列数据库、多维数据库外， Hadoop、NoSQL、内存数据库、图形数据库等新的技术平台逐渐在企业计算环境中发挥越来越重要的作用。现有的ILM工具几乎不可能支持这些新的平台。同时，为了能够在公有云上处理大数据，你可能需要使用由服务提供商提供的ILM功能。为了降低在新环境中的风险，以及维护核心数据的高度可信性，你需要仔细测试新的大数据平台，以确保它们具备ILM功能（数据安全、管理、归档和保留），以及这些功能是否与你计划赋予它们的角色相对应。
■新的大数据主题域：大数据并没有改变企业对存储和管理办公系统（例如客户、财务和人力资源等）记录的数据管理枢纽的需求。这些是现有企业级数据仓库（EDW）的功能。目前大部分EDW是运行在传统的基于关系型数据库系统的数据平台上，并集成有功能强大的ILM。不过，这些记录数据域系统可能无法在最新的大数据平台上运行，因为许多平台已经将重点放在了处理由社交、事件、传感器、点击流、地理空间，以及其他新来源所产生的新数据之上。然而，这些新的数据域通常生命周期都非常短。从这个意义上说，我们可能不需要将其中的大部分数据保存在永久性记录系统中。
■新的大数据扩展：大数据并不意味着你的新平台能够支持无限大的容量、极高的速度或无数的数据种类。由于受到技术上和经济上的束缚，新数据的庞大规模导致它们不可能被随意存储在任何地方。这一现实将迫使大数据管理人员将更多的精力放在调整多温度存储管理、归档和保留策略上。随着大数据环境的扩展，你需要确保ILM需求不超过现有容量（存储容量）、速度（带宽、管理器和存储速度）和类型（元数据深度）所能支持的范围。
此外，我还与一些专家进行了探讨。这些专家认为，除非我们真的想删除数据，否则大数据革命可使我们无需删除任何数据。目前大数据看起来似乎将持续以指数级速度增长，并且大数据平台的成本似乎也将持续大幅下降，但是我对大数据云的执行和管理将跌至接近零成本的观点存在严重怀疑。
如果我的预感正确，那么我们将无法阻止大数据源源不断的涌到云上——即便我们想阻止也无能为力。幸运的是，生命周期管理能够为无用数据划上一个终点，而这正是我们将ILM摆在需求第一位的关键原因。

⑦ 实现数据安全的全生命周期，很重要吗

数字经济时代，数据已经成为企业最宝贵的战略性资产。主数据管理正是从企业杂乱的数据中捕捉那些具有高业务价值的、被企业内各个业务部门重复使用的关键数据进行管理，构建单一、准确、权威的数据来源，实现支撑企业的精准信息决策和高效业务发展的最终目的。
对主数据进行管理优化
如何能够将主数据从出生一直到消亡的过程都纳入数据管理范畴，建立主数据全生命周期管理，从而更好地发挥主数据的价值：
● 从主数据的申请，校验，审核，发布，变更和核销的整个过程去管理和监控
● 确保主数据在上下游系统流通中的准确性和一致性
● 为各业务部门提供一致、完整的共享信息平台
● 为业务流程和经营决策提供了一个可靠的支撑载体
元数据是数据治理的基础。在大数据时代的背景下，数据即资产，元数据实现了信息的描述和分类的格式化，从而为机器处理创造了可能，它能帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系。元数据管理是企业提升数据质量的基础，也是企业数据治理中的关键环节。但做好元数据管理可一点都不简单，好的元数据产品必须得包含元模型管理、元数据采集、元数据检索、元数据分析等功能。睿治元数据管理，它基本吻合了以上需求点，更是要推荐其中的数据地图功能，以一个更高的全局视角去展现元数据，快速形成对于系统元数据框架的理解，相当符合个人的一个学习习惯。
做好元数据之后，还得针对元数据建立统一的数据标准。数据标准也是数据治理中必不可少的一部分。睿治数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过统一的数据标准制定和发布等一系列的活动，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。
等采集好元数据，搭建好数标体系，这时挡在面前的大山——数据质量管理。数据质量管理可是的确不容易：质量规则得多，覆盖各种应用场景；质量分析报告得直观，用户体验好；数据质量整改得简单，流程化整改等等之类需求。经过多个项目实践打磨，才能有如今用户体验感这么好的睿治质量管理平台，经历打磨才能得到美丽的珍珠。
经过数标的落地评估、数据治理检查，必然会发现各种有问题的数据，这时就需要对数据进行清晰、整合、转换等操作了。睿治数据集成管理支持全拖拽式流程设计器、可视化的调试和预装载、“零”表达式清洗组件等，简直就是我这种零编程基础的福音呀！
以上元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理组成了数据治理的基础功能，通过这些功能模块得到的数据才能更好得进行管理和应用。得到数据不是关键，关键是这些数据价值的展现。
主数据建设在企业信息化战略中处于核心地位，也是企业数据治理最重要的功能模块之一了，所以主数据往往也被称为“黄金”数据。主数据管理可以确保各个系统间”黄金”数据的一致性、完整性、可控性、正确性，从而提高数据质量，统一实体定义，简化改进流程并提高业务的响应速度。