数据本身存在着从生产到消亡的生命周期，在数据的生命周期中，数据的价值会随着时间的变化而发生变化，数据的被采集粒度与时效性、存储方式、整合状况、呈现和展示的可视化程度、分析的深度，以及和应用衔接的程度，都会对数据的价值的体现产生影响。大数据的治理需要结合大数据生命周期的各个阶段的特点，采取不同的管理和控制手段。与传统数据生命周期出发点不同，大数据生命周期实践中，主要关注的是如何在成本可控的情况下，有效地使大数据产生更多的价值。
数据本身存在着从生产到消亡的生命周期，在数据的生命周期中，数据的价值会随着时间的变化而发生变化，数据的被采集粒度与时效性、存储方式、整合状况、呈现和展示的可视化程度、分析的深度，以及和应用衔接的程度，都会对数据的价值的体现产生影响。大数据的治理需要结合大数据生命周期的各个阶段的特点，采取不同的管理和控制手段。与传统数据生命周期出发点不同，大数据生命周期实践中，主要关注的是如何在成本可控的情况下，有效地使大数据产生更多的价值。
大数据的生命周期是指某个集合的大数据从产生和获取到销毁的过程。企业在大数据战略的基础上，定义大数据范围，确定大数据采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档与销毁的流程，并根据数据和应用的状况，对该流程进行持续优化。大数据生命周期的过程如下：
数据本身存在着从生产到消亡的生命周期，在数据的生命周期中，数据的价值会随着时间的变化而发生变化，数据的被采集粒度与时效性、存储方式、整合状况、呈现和展示的可视化程度、分析的深度，以及和应用衔接的程度，都会对数据的价值的体现产生影响。大数据的治理需要结合大数据生命周期的各个阶段的特点，采取不同的管理和控制手段。与传统数据生命周期出发点不同，大数据生命周期实践中，主要关注的是如何在成本可控的情况下，有效地使大数据产生更多的价值。
大数据的生命周期是指某个集合的大数据从产生和获取到销毁的过程。企业在大数据战略的基础上，定义大数据范围，确定大数据采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档与销毁的流程，并根据数据和应用的状况，对该流程进行持续优化。大数据生命周期的过程如下：
大数据的生命周期管理与传统数据的生命周期管理虽然流程上比较相似，但因出发点不同，导致两者存在较大的差别，节省存储成本是传统数据生命周期管理重要的考量之一，注重的是数据的存储、备份、归档、销毁，考虑的是如何在节省成本的基础上，保存有用的数据。目前数据获得和存储的成本已经大大降低，大数据生命周期管理是以数据的价值为导向，对于不同价值的数据，采取不同类型的采集、存储、分析与使用策略。
大数据的生命周期管理基于大数据的规划。大数据的规划从方法论角度来讲，与传统的IT规划并无区别。首先，应以企业的战略和目标作为输入，并参照行业最佳实践，形成大数据的整体战略目标；其次，围绕着大数据的整体战略目标，结合企业数据现状形成差距分析；再次，确定大数据各个生命周期的策略，以及大数据建设的策略；最后，形成大数据生命周期管理方案，以及各个大数据系统与应用建设的具体解决方案。
根据企业的大数据策略，在大数据规划中需要明确以下内容：
– 大数据在企业的战略中的定位，明确大数据在企业战略中的定位。从“企业数字化”到“数字化企业”，大数据在企业的战略中有越来越高的定位。所谓数字化企业，是指那些由于使用数字技术，改变并极大地拓展了自己战略选择的企业。
– 企业大数据获取策略，明确企业的大数据来源。有些企业的数据主要来源是内部，有些则是外部，有些则一运营大数据为主。对于与外部存在数据交互的企业，需要明确企业在大数据市场上的定位
– 企业大数据整合策略，根据应用需求，明确企业数据整合的策略。确定哪些数据需要实时化整合，哪些数据需要进行批量整合，数据通过哪些枢纽性对象形成关联，数据整合与企业价值链的关系等方面
– 企业大数据应用策略，明确大数据应用的具体应用方向。企业应该建立大数据应用地图，并明确地图上各项应用饿优先级，确保有限的资源能够快速转化为价值
– 企业大数据产品与服务规划，大数据如何为企业的决策、运营、营销提供服务，如何为外部客户提供服务。一般来讲，企业需要对大数据产品和服务进行整体规划
– 企业大数据IT建设规划，如何通过IT的建设，为大数据的应用与产品提供有效的技术平台，通过何种技术快速处理大数据，有效分析大数据
以上所明确的定位，策略和规划，将作为企业大数据生命周期标准流程的输入
大数据范围确定
在进行大数据生命周期管理之前，首先要对大数据范围进行定义，大数据范围的定义分为“正序”和“倒序”两个方向。
正序的大数据范围，以大数据的规划为输入，以满足企业或组织的战略与企业目标为导向，为实现大数据的战略，定义需要采集的数据范围，数据的整合与存储策略，数据的分析与应用方向，数据的展示与发布形式等。
倒序的大数据范围，以数据现状梳理为输入，首先明确企业或组织内有哪些数据来源，有哪些数据的采集方式，可以从外部采集到哪些数据，数据的容量是多少。以此为出发点，规划各类数据的采集方式、存储方式和应用方式。
企业或组织应结合正序和倒序方式，正序方式可用于必要性分析，倒序方式可用于可行性分析，正序和倒序的结果进行差异分析后，就能够进一步明确企业的大数据生命周期管理和大数据实施的事项。
大数据的生命周期管理与传统数据的生命周期管理虽然流程上比较相似，但因出发点不同，导致两者存在较大的差别，节省存储成本是传统数据生命周期管理重要的考量之一，注重的是数据的存储、备份、归档、销毁，考虑的是如何在节省成本的基础上，保存有用的数据。目前数据获得和存储的成本已经大大降低，大数据生命周期管理是以数据的价值为导向，对于不同价值的数据，采取不同类型的采集、存储、分析与使用策略。
大数据的生命周期管理基于大数据的规划。大数据的规划从方法论角度来讲，与传统的IT规划并无区别。首先，应以企业的战略和目标作为输入，并参照行业最佳实践，形成大数据的整体战略目标；其次，围绕着大数据的整体战略目标，结合企业数据现状形成差距分析；再次，确定大数据各个生命周期的策略，以及大数据建设的策略；最后，形成大数据生命周期管理方案，以及各个大数据系统与应用建设的具体解决方案。
根据企业的大数据策略，在大数据规划中需要明确以下内容：
– 大数据在企业的战略中的定位，明确大数据在企业战略中的定位。从“企业数字化”到“数字化企业”，大数据在企业的战略中有越来越高的定位。所谓数字化企业，是指那些由于使用数字技术，改变并极大地拓展了自己战略选择的企业。
– 企业大数据获取策略，明确企业的大数据来源。有些企业的数据主要来源是内部，有些则是外部，有些则一运营大数据为主。对于与外部存在数据交互的企业，需要明确企业在大数据市场上的定位
– 企业大数据整合策略，根据应用需求，明确企业数据整合的策略。确定哪些数据需要实时化整合，哪些数据需要进行批量整合，数据通过哪些枢纽性对象形成关联，数据整合与企业价值链的关系等方面
– 企业大数据应用策略，明确大数据应用的具体应用方向。企业应该建立大数据应用地图，并明确地图上各项应用饿优先级，确保有限的资源能够快速转化为价值
– 企业大数据产品与服务规划，大数据如何为企业的决策、运营、营销提供服务，如何为外部客户提供服务。一般来讲，企业需要对大数据产品和服务进行整体规划
– 企业大数据IT建设规划，如何通过IT的建设，为大数据的应用与产品提供有效的技术平台，通过何种技术快速处理大数据，有效分析大数据
以上所明确的定位，策略和规划，将作为企业大数据生命周期标准流程的输入
大数据范围确定
在进行大数据生命周期管理之前，首先要对大数据范围进行定义，大数据范围的定义分为“正序”和“倒序”两个方向。
正序的大数据范围，以大数据的规划为输入，以满足企业或组织的战略与企业目标为导向，为实现大数据的战略，定义需要采集的数据范围，数据的整合与存储策略，数据的分析与应用方向，数据的展示与发布形式等。
倒序的大数据范围，以数据现状梳理为输入，首先明确企业或组织内有哪些数据来源，有哪些数据的采集方式，可以从外部采集到哪些数据，数据的容量是多少。以此为出发点，规划各类数据的采集方式、存储方式和应用方式。
企业或组织应结合正序和倒序方式，正序方式可用于必要性分析，倒序方式可用于可行性分析，正序和倒序的结果进行差异分析后，就能够进一步明确企业的大数据生命周期管理和大数据实施的事项。
大数据的生命周期是指某个集合的大数据从产生和获取到销毁的过程。企业在大数据战略的基础上，定义大数据范围，确定大数据采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档与销毁的流程，并根据数据和应用的状况，对该流程进行持续优化。大数据生命周期的过程如下：
大数据的生命周期管理与传统数据的生命周期管理虽然流程上比较相似，但因出发点不同，导致两者存在较大的差别，节省存储成本是传统数据生命周期管理重要的考量之一，注重的是数据的存储、备份、归档、销毁，考虑的是如何在节省成本的基础上，保存有用的数据。目前数据获得和存储的成本已经大大降低，大数据生命周期管理是以数据的价值为导向，对于不同价值的数据，采取不同类型的采集、存储、分析与使用策略。
大数据的生命周期管理基于大数据的规划。大数据的规划从方法论角度来讲，与传统的IT规划并无区别。首先，应以企业的战略和目标作为输入，并参照行业最佳实践，形成大数据的整体战略目标；其次，围绕着大数据的整体战略目标，结合企业数据现状形成差距分析；再次，确定大数据各个生命周期的策略，以及大数据建设的策略；最后，形成大数据生命周期管理方案，以及各个大数据系统与应用建设的具体解决方案。
根据企业的大数据策略，在大数据规划中需要明确以下内容：
– 大数据在企业的战略中的定位，明确大数据在企业战略中的定位。从“企业数字化”到“数字化企业”，大数据在企业的战略中有越来越高的定位。所谓数字化企业，是指那些由于使用数字技术，改变并极大地拓展了自己战略选择的企业。
– 企业大数据获取策略，明确企业的大数据来源。有些企业的数据主要来源是内部，有些则是外部，有些则一运营大数据为主。对于与外部存在数据交互的企业，需要明确企业在大数据市场上的定位
– 企业大数据整合策略，根据应用需求，明确企业数据整合的策略。确定哪些数据需要实时化整合，哪些数据需要进行批量整合，数据通过哪些枢纽性对象形成关联，数据整合与企业价值链的关系等方面
– 企业大数据应用策略，明确大数据应用的具体应用方向。企业应该建立大数据应用地图，并明确地图上各项应用饿优先级，确保有限的资源能够快速转化为价值
– 企业大数据产品与服务规划，大数据如何为企业的决策、运营、营销提供服务，如何为外部客户提供服务。一般来讲，企业需要对大数据产品和服务进行整体规划
– 企业大数据IT建设规划，如何通过IT的建设，为大数据的应用与产品提供有效的技术平台，通过何种技术快速处理大数据，有效分析大数据
以上所明确的定位，策略和规划，将作为企业大数据生命周期标准流程的输入
大数据范围确定
在进行大数据生命周期管理之前，首先要对大数据范围进行定义，大数据范围的定义分为“正序”和“倒序”两个方向。
正序的大数据范围，以大数据的规划为输入，以满足企业或组织的战略与企业目标为导向，为实现大数据的战略，定义需要采集的数据范围，数据的整合与存储策略，数据的分析与应用方向，数据的展示与发布形式等。
倒序的大数据范围，以数据现状梳理为输入，首先明确企业或组织内有哪些数据来源，有哪些数据的采集方式，可以从外部采集到哪些数据，数据的容量是多少。以此为出发点，规划各类数据的采集方式、存储方式和应用方式。
企业或组织应结合正序和倒序方式，正序方式可用于必要性分析，倒序方式可用于可行性分析，正序和倒序的结果进行差异分析后，就能够进一步明确企业的大数据生命周期管理和大数据实施的事项。