随时刷新数据在哪个生命周期

‘壹’ 数据质量生命周期管理流程包括哪几个环节

3个环节。

1、数据采集

在大数据时代，当新的数据产生或者现有数据出现更新时，组织机构要及时对内部数据与外部数据进行采集。并且在数据采集之前，为了挖掘出更多的数据价值要规划好数据采集策略。

策略一：当业务出现数据需求时，才进行数据采集与整合。优点是只需较小成本即可满足业务需求，缺点是可能无法获得额外的数据价值。

策略二：将所有与组织机构相关的数据，都采集与整合。此采集策略需要投入较多人力、技术与存储的资源成本投入，需要对数据进行甄选，从中挖掘出隐藏的数据价值，更好地服务大众，支撑商业决策和发展规划。

2、数据治理

数据治理的整个流程包括实时计算存储、数据标准管理、数据安全管理、数据质量管理、数据资产管理主数据管理、元数据管理、数据集成、数据交换等等模块。

在此过程中，睿治智能数据治理平台将采集到数据库中的数据经过传输、加载、清洗、转换和整合处理，将散、乱、差、标准不统一的低质量数据整合成结构化标准统一的高质量数据；还支持自定义调度和图形化监控，实现统一调度、统一监控，满足运维可视化需求，提高运维管理工作效率。

并且数据安全管理贯穿于数据治理全过程，提供对隐私数据的加密、脱敏、模糊化处理、数据库授权监控等多种数据安全管理措施，全方位保障数据的安全运作。

3、分析与应用

大数据建设的目的在于数据分析与应用,只有进行分析与应用，才能体现数据价值。亿信华辰深耕商务智能和大数据领域15年，着眼于打造数据全生命周期的智能化产品线，致力于帮助企业和政府解决数据应用难题，实现企业生产力和政府治理能力的数字化转型，让数据驱动进步。在政务、金融、能源、卫生等领域，让数据真正的实现了价值最大化。

‘贰’ 信息系统生命周期哪个阶段是信息系统生命周期中最重要和最关

管理信息系统的生命周期，可以分成如下四个阶段： 1、系统规划 这是管理信息系统的起世掘始阶段。以计算机为主要手段的管理信息系统是其所在组织的管理系统的组成部分，它的新建、改建或扩建服从于组织的整体目标和管理决策活动的需要。这一阶段的主要任务是：根据组织的整体目标和发展战略，确定管理信息系统的发展战略，明确组织总的信息需求，兄返胡制定管理信息系统建设总计划，其中包括确定拟建系统的总体目标、功能、大致规模和粗略估计所需资源，并根据需求的轻、重、缓羡拦、急及资源和应用环境的约束，把规划的系统建设内容分解成若干开发项目，以分期分批进行系统开发。 2、系统开发 这一阶段的主要工作是根据系统规划阶段确定的拟建系统总体方案和开发项目的安排，分期分批进行系统开发。这是系统建设中工作任务最为繁重的阶段。每一个项目的开发工作包括系统调查和系统开发的可能性研究、系统逻辑模型的建立、系统设计、系统实施、系统转换和系统评价等工作。 3、系统运行与维护 每个系统开发项目完成后即投人应用，进入正常运行和维护阶段。一般说来，这是系统生命周期中历史最久的阶段，也是管理信息系统实现其功能，获得效益的阶段。科学的组织与管理是系统正常运行，充分发挥其效益的必要条件，而及时、完善的系统维护是系统正常运行的基本保证。 系统维护可以分为纠错性维护、适应性维护、完善性维护和预防性维护。 纠错性维护是指对系统进行定期的和随机的检修，纠正运行阶段暴露的错误，排除故障，消除隐患，更新易损部件，刷新各部分的软件和数据存储，保障系统按预定要求完成各项工作。 适应性维护是指由于管理环境与技术环境的变化，系统中某些部分的工作内容与方式已不能适应变化了的环境，因而影响系统预定功能的实现。故需对这些部分进行适当的调整、修改，以满足管理工作的需要。 完善性维护是指用户对系统提出了某些新的信息需求，因而在原有系统的基础上进行适当的修改、扩充，完善系统的功能，以满足用户新的信息需求。 预防性维护是对预防系统可能发生的变化或受到的冲击而采取的维护措施。 4、系统更新 现代组织面临的内、外环境不断变化，组织的目标、战略和信息需求也必须与环境的变化相适应。可是管理信息系统的维护工作只限于通过小范围内局部调整来适应变化不很显着的情况。当现有系统或系统的某些主要部分已经不能通过维护来适应环境和用户信息需求的变化时，或者用维护的办法在原有系统上进行调整已不经济时，则整个管理信息系统或某个子系统就要淘汰，新的系统建设工作或项目开发工作便随之开始。

‘叁’ 大数据的生命周期的九个阶段

大数据的生命周期的九个阶段
企业建立大数据的生命周期应该包括这些部分：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。

一、大数据的组织
没有人，一切都是妄谈。大数据生命周期的第一步应该是建立一个专门预算和独立KPI的“大数据规划、建设和运营组织”。包括高层的首席数据官，作为sponsor，然后是公司数据管理委员会或大数据执行筹划指导委员会，再往下就是大数据的项目组或大数据项目组的前身：大数据项目预研究团队或大数据项目筹备组。这个团队是今后大数据战略的制定和实施者的中坚力量。由于人数众多，建议引入RACI模型来明确所有人的角色和职责。
二、大数据的现状评估和差距分析
定战略之前，先要做现状评估，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。一般而言，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（仅有概念，没有实践）；探索期（已经了解基本概念，也有专人进行了探索和探讨，有了基本的大数据技术储备）；发展期（已经拥有或正在建设明确的战略、团队、工具、流程，交付了初步的成果）；成熟期（有了稳定且不断成熟的战略、团队、工具、流程，不断交付高质量成果）。
三、大数据的战略
有了大数据组织、知道了本公司大数据现状、差距和需求，我们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：
1. 要简洁，又要能涵盖公司内外干系人的需求。
2. 要明确，以便清晰地告诉所有人我们的目标和愿景是什么。
3. 要现实，这个目标经过努力是能达成的。
四、大数据的定义
我认为：“数据不去定义它，你就无法采集它；无法采集它，你就无法分析它；无法分析它，你就无法衡量它；无法衡量它，你就无法控制它；无法控制它，你就无法管理它；无法管理它，你就无法利用它”。所以“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”。
五、 数据采集
1. 大数据时代的数据源很广泛，它们可能来自于三个主要方面：现有公司内部网各应用系统产生的数据（比如办公、经营生产数据），也有来自公司外互联网的数据（比如社交网络数据）和物联网等。
2.大数据种类很多，总的来讲可以分为：传统的结构化数据，大量的非结构化数据（比如音视频等）。
3. 数据采集、挖掘工具很多。可以基于或集成hadoop的ETL平台、以交互式探索及数据挖掘为代表的数据价值发掘类工具渐成趋势。
4. 数据采集的原则：在数据源广泛、数据量巨大、采集挖掘工具众多的背景下，大数据决策者必须清楚地确定数据采集的原则：“能够采集到的数据，并不意味着值得或需要去采集它。需要采集的数据和能够采集到的数据的"交集"，才是我们确定要去采集的数据。”
六、数据处理和分析
业界有很多工具能帮助企业构建一个集成的“数据处理和分析平台”。对企业大数据管理者、规划者来讲，关键是“工具要满足平台要求，平台要满足业务需求，而不是业务要去适应平台要求，平台要去适应厂商的工具要求”。那么这个集成的平台应该有怎样的能力构成呢？它应该能检索、分类、关联、推送和方便地实施元数据管理等。见下图：
七、 数据呈现
大数据管理的价值，最终要通过多种形式的数据呈现，来帮助管理层和业务部门进行商业决策。大数据的决策者需要将大数据的系统与BI（商业智能）系统和KM（知识管理）系统集成。下图就是大数据的各种呈现形式。
八、 审计、治理与控制
1.大数据的审计、治理和控制指的是大数据管理层，组建专门的治理控制团队，制定一系列策略、流程、制度和考核指标体系，来监督、检查、协调多个相关职能部门的目标，从而优化、保护和利用大数据，保障其作为一项企业战略资产真正发挥价值。
2.大数据的治理是IT治理的组成部分，大数据的审计是IT审计的组成部分，这个体系要统筹规划和实施，而不是割裂的规划和实施。
3.大数据的审计、治理与控制的核心是数据安全、数据质量和数据效率。
九、 持续改进
基于不断变化的业务需求和审计与治理中发现的大数据整个生命周期中暴露的问题，引入PDCA等方法论，去不断优化策略、方法、流程、工具，不断提升相关人员的技能，从而确保大数据战略的持续成功！