1、作为一项规则，较新的数据和那些很可能被更加频繁访问的数据，应该存储在更快的，并且更昂贵的存储媒介上，而那些不是很重要的数据则存储在比较便宜的，稍微慢些的媒介上。数据生命周期管理（DLM）和信息生命周期管理（ILM）这两个词有时可以交换使用。然而，这两者之间是有区别的。
2、数据全生命周期管理涉及六个关键阶段，分别是数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、数据交换和数据销毁。 数据采集：在这个阶段，新的数据被创建或现有数据内容发生重大变化或更新。这包括组织内部生成数据以及从外部获取的数据。 数据存储：数据以任何数字格式在物理上进行保存的阶段。
3、数据生命周期 答案：数据生命周期是指数据从产生、获取、存储、处理、分析、共享到消亡的全过程。解释： 数据产生与获取：这是数据生命周期的起始阶段。数据可以来源于各种渠道，如企业内部的业务运营数据，外部的市场调研数据，或者是通过互联网、传感器等产生的实时数据。
4、数据生命周期包括以下9个过程：访问：从各种数据源和应用程序中获取不一致和重复的主数据。发现：剖析数据的质量和结构，识别出重复、错误和不一致的数据。建模：利用灵活的数据模型，定义任何类型和数量的主数据。清理：解决数据中的错误和矛盾，确保数据的正确性和完整性。
5、数据全生命周期涵盖了数据从诞生到消亡的每一个阶段，包括采集、存储、处理、传输、交换和销毁。以下是各个阶段的详细解释： 数据采集：这一阶段涉及数据的创建或重大变更。对于机构来说，数据采集不仅包括在内部系统中生成的数据，也包括从外部获取的数据。
速度快、类型多样、价值密度低、真实性——强调了其对传统数据管理的挑战。大数据治理的实践要求组织在政策制定和流程优化上进行创新，确保数据在整个生命周期中的管理符合业务需求，并能够支持决策制定。此外，大数据治理还需关注数据治理与风险管理之间的联系，以保护企业免受潜在的风险和合规问题影响。
数据安全能力成熟度模型标准作为企业数据资产管理在数据安全能力成熟度方面的反映，重点考虑数据生命周期安全下的数据安全能力成熟度建设。
大数据给档案管理带来的挑战 隐私与安全。大数据时代背景下的档案管理的首要挑战为隐私与安全，它不仅是技术层面的问题，而且也是法律问题。大数据档案系统在方便人们获取信息的同时，因为大数据本身的特性使得档案信息有可能被人获取。
在互联网公司中，数据角色多样，包括数据产品、数仓开发、数据分析师、数据运营、数据平台开发等。数据产品作为整体负责人，需全面了解数据的生命周期，以确保数据产品工作的高效执行。数据生命周期包括六个关键阶段：数据采集、数据同步、数据加工、数据定义、数据应用与数据治理。
数据生命周期是指在企业开展业务过程中，数据从生成、处理、存储、使用到最终归档或销毁的整个过程。数据生命周期的第一阶段是数据的生成。在企业运营过程中，数据不断被创建，这包括但不限于客户信息、交易记录、市场调研数据等。
数据处理活动 数据处理活动则更加关注具体的数据操作，如收集、存储、使用、加工、传输、提供与公开等。这一概念强调的是数据操作的具体实施，以及在数据生命周期中分离出特定的管理流程。共同性与差异性 尽管数据全生命周期与数据处理活动各自侧重不同，但两者均关注数据的安全、隐私保护、准确性与合规性。
