隨時刷新數據在哪個生命周期

『壹』 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。

『貳』 信息系統生命周期哪個階段是信息系統生命周期中最重要和最關

管理信息系統的生命周期，可以分成如下四個階段： 1、系統規劃 這是管理信息系統的起世掘始階段。以計算機為主要手段的管理信息系統是其所在組織的管理系統的組成部分，它的新建、改建或擴建服從於組織的整體目標和管理決策活動的需要。這一階段的主要任務是：根據組織的整體目標和發展戰略，確定管理信息系統的發展戰略，明確組織總的信息需求，兄返胡制定管理信息系統建設總計劃，其中包括確定擬建系統的總體目標、功能、大致規模和粗略估計所需資源，並根據需求的輕、重、緩羨攔、急及資源和應用環境的約束，把規劃的系統建設內容分解成若干開發項目，以分期分批進行系統開發。 2、系統開發 這一階段的主要工作是根據系統規劃階段確定的擬建系統總體方案和開發項目的安排，分期分批進行系統開發。這是系統建設中工作任務最為繁重的階段。每一個項目的開發工作包括系統調查和系統開發的可能性研究、系統邏輯模型的建立、系統設計、系統實施、系統轉換和系統評價等工作。 3、系統運行與維護 每個系統開發項目完成後即投人應用，進入正常運行和維護階段。一般說來，這是系統生命周期中歷史最久的階段，也是管理信息系統實現其功能，獲得效益的階段。科學的組織與管理是系統正常運行，充分發揮其效益的必要條件，而及時、完善的系統維護是系統正常運行的基本保證。 系統維護可以分為糾錯性維護、適應性維護、完善性維護和預防性維護。 糾錯性維護是指對系統進行定期的和隨機的檢修，糾正運行階段暴露的錯誤，排除故障，消除隱患，更新易損部件，刷新各部分的軟體和數據存儲，保障系統按預定要求完成各項工作。 適應性維護是指由於管理環境與技術環境的變化，系統中某些部分的工作內容與方式已不能適應變化了的環境，因而影響系統預定功能的實現。故需對這些部分進行適當的調整、修改，以滿足管理工作的需要。 完善性維護是指用戶對系統提出了某些新的信息需求，因而在原有系統的基礎上進行適當的修改、擴充，完善系統的功能，以滿足用戶新的信息需求。 預防性維護是對預防系統可能發生的變化或受到的沖擊而採取的維護措施。 4、系統更新 現代組織面臨的內、外環境不斷變化，組織的目標、戰略和信息需求也必須與環境的變化相適應。可是管理信息系統的維護工作只限於通過小范圍內局部調整來適應變化不很顯著的情況。當現有系統或系統的某些主要部分已經不能通過維護來適應環境和用戶信息需求的變化時，或者用維護的辦法在原有系統上進行調整已不經濟時，則整個管理信息系統或某個子系統就要淘汰，新的系統建設工作或項目開發工作便隨之開始。

『叄』 大數據的生命周期的九個階段

大數據的生命周期的九個階段
企業建立大數據的生命周期應該包括這些部分：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。

一、大數據的組織
沒有人，一切都是妄談。大數據生命周期的第一步應該是建立一個專門預算和獨立KPI的「大數據規劃、建設和運營組織」。包括高層的首席數據官，作為sponsor，然後是公司數據管理委員會或大數據執行籌劃指導委員會，再往下就是大數據的項目組或大數據項目組的前身：大數據項目預研究團隊或大數據項目籌備組。這個團隊是今後大數據戰略的制定和實施者的中堅力量。由於人數眾多，建議引入RACI模型來明確所有人的角色和職責。
二、大數據的現狀評估和差距分析
定戰略之前，先要做現狀評估，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。一般而言，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（僅有概念，沒有實踐）；探索期（已經了解基本概念，也有專人進行了探索和探討，有了基本的大數據技術儲備）；發展期（已經擁有或正在建設明確的戰略、團隊、工具、流程，交付了初步的成果）；成熟期（有了穩定且不斷成熟的戰略、團隊、工具、流程，不斷交付高質量成果）。
三、大數據的戰略
有了大數據組織、知道了本公司大數據現狀、差距和需求，我們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：
1. 要簡潔，又要能涵蓋公司內外干係人的需求。
2. 要明確，以便清晰地告訴所有人我們的目標和願景是什麼。
3. 要現實，這個目標經過努力是能達成的。
四、大數據的定義
我認為：「數據不去定義它，你就無法採集它；無法採集它，你就無法分析它；無法分析它，你就無法衡量它；無法衡量它，你就無法控制它；無法控制它，你就無法管理它；無法管理它，你就無法利用它」。所以「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」。
五、 數據採集
1. 大數據時代的數據源很廣泛，它們可能來自於三個主要方面：現有公司內部網各應用系統產生的數據（比如辦公、經營生產數據），也有來自公司外互聯網的數據（比如社交網路數據）和物聯網等。
2.大數據種類很多，總的來講可以分為：傳統的結構化數據，大量的非結構化數據（比如音視頻等）。
3. 數據採集、挖掘工具很多。可以基於或集成hadoop的ETL平台、以互動式探索及數據挖掘為代表的數據價值發掘類工具漸成趨勢。
4. 數據採集的原則：在數據源廣泛、數據量巨大、採集挖掘工具眾多的背景下，大數據決策者必須清楚地確定數據採集的原則：「能夠採集到的數據，並不意味著值得或需要去採集它。需要採集的數據和能夠採集到的數據的"交集"，才是我們確定要去採集的數據。」
六、數據處理和分析
業界有很多工具能幫助企業構建一個集成的「數據處理和分析平台」。對企業大數據管理者、規劃者來講，關鍵是「工具要滿足平台要求，平台要滿足業務需求，而不是業務要去適應平台要求，平台要去適應廠商的工具要求」。那麼這個集成的平台應該有怎樣的能力構成呢？它應該能檢索、分類、關聯、推送和方便地實施元數據管理等。見下圖：
七、 數據呈現
大數據管理的價值，最終要通過多種形式的數據呈現，來幫助管理層和業務部門進行商業決策。大數據的決策者需要將大數據的系統與BI（商業智能）系統和KM（知識管理）系統集成。下圖就是大數據的各種呈現形式。
八、 審計、治理與控制
1.大數據的審計、治理和控制指的是大數據管理層，組建專門的治理控制團隊，制定一系列策略、流程、制度和考核指標體系，來監督、檢查、協調多個相關職能部門的目標，從而優化、保護和利用大數據，保障其作為一項企業戰略資產真正發揮價值。
2.大數據的治理是IT治理的組成部分，大數據的審計是IT審計的組成部分，這個體系要統籌規劃和實施，而不是割裂的規劃和實施。
3.大數據的審計、治理與控制的核心是數據安全、數據質量和數據效率。
九、 持續改進
基於不斷變化的業務需求和審計與治理中發現的大數據整個生命周期中暴露的問題，引入PDCA等方法論，去不斷優化策略、方法、流程、工具，不斷提升相關人員的技能，從而確保大數據戰略的持續成功！