数据生命周期管理 (DLM) 是管理业务数据从创建到删除的过程。随着工作变得越来越受数据驱动，企业必须制定政策和程序来生成、存储并最终淘汰其数据。DLM 不是一种特定的产品，而是一种管理专有数据的方法。
数据生命周期管理 (DLM) 是管理业务数据从创建到删除的过程。随着工作变得越来越受数据驱动，企业必须制定政策和程序来生成、存储并最终淘汰其数据。DLM 不是一种特定的产品，而是一种管理专有数据的方法。该过程包括管理应用程序、系统、数据库和存储介质。
一些软件充当数据存储库并帮助管理数据生命周期，例如用于设计和制造新产品的产品数据管理 (PDM) 软件以及用于保留海量数据集和管理数据管道的大数据集成平台。
数据生命周期管理的类型
数据生命周期管理有多个阶段和类型。这些步骤是增量的，范围从收集到数据到期。
数据收集：收集数据以最终存储和访问。数据存储：捕获的数据被编码到企业的数据库中。有些可能会进入“冷库”，这意味着它现在可能没有用，但将来会有用。数据准备：DLM 的下一步需要准备和清理数据，使其具有正确的格式以供使用和解释。数据使用：数据从准备到项目和分析的使用都是先进的。数据维护：此阶段的目标是确保相关数据可供正确的团队使用。管理 CRM 数据库时经常发生数据维护。数据清理：不再相关的数据被清除、销毁或存档。
数据生命周期管理的好处
一个有效的 DLM 系统有可能改进收集、存储和综合数据的内部流程。以下是数据生命周期管理的主要优势：
遵守法规要求：每个行业和地区都有围绕数据收集的独特法规和要求，尤其是在涉及消费者隐私权方面。数据维护的自动化流程有助于确保企业遵守有关数据保护的法律法规。高效的业务流程：有效的数据管理允许在正确的时间轻松访问正确的信息。DLM 有效地自动化数据的验证、丰富和集成。安全性： DLM 对安全存储流程进行了编纂，并在发生紧急数据崩溃或泄露时提供应急计划。
数据生命周期管理最佳实践
在管理内部数据的生命周期时，需要考虑几个最佳实践。
自动化解决方案的部署： DLM 策略必须是可迭代且清晰的。只有当组织在将信息组织成层的 DLM 流程中部署自动化解决方案时，才会发生这种情况。DLM 政策的内部一致性：所有员工必须在 DLM 的政策和流程上保持一致。明确的指导方针确保内部效率和遵守政策和程序。定义的数据类型：数据不能随意存储。公司必须确定明确的分类标准，以确保正确存储数据以便于访问并提高完整性。应急计划：即使是最安全的 DLM 系统也无法避免数据丢失。因此，必须制定应急计划以防止在数据完整性受到损害时永久删除。实施命名约定：不可搜索的数据是一种可避免的数据丢失形式。为了确保方便地访问数据，必须使用知识管理策略，例如一致的命名约定和文件命名过程。
数据生命周期管理与信息生命周期管理
数据生命周期管理 (DLM) 经常与信息生命周期管理 (ILM) 混淆。但是，它们不是一回事，重要的是要强调它们的不同之处。ILM 主要关注存储在文件中的单个数据点，而 DLM 关注整个文件。例如，DLM 将处理数据文件的一般属性，例如类型、大小或年龄。另一方面，ILM 帮助处理客户编号等单个数据点。实际上，它们是同一枚硬币的两个面。
