池网科技 一、数据生命周期安全过程领域的阶段？
全建筑生命周期即BLM，全称Building Lifecycle Management，是建筑工程项目从规划设计到施工，再到运营维护，直至拆除为止的全过程。建筑工程项目具有技术含量高、施工周期长、风险高、涉及单位众多等特点，因此全建筑生命周期的划分就显的十分重要。一般我们将全建筑生命周期划分为四个阶段，即规划定义阶段、设计收集阶段、施工交互阶段、运营维护阶段。
一、建筑全生命周期四个阶段
1) 规划定义阶段：规划、标准化和准备，数据定义一定基于实际的数据需求，从项目角度是业主和FM 方的需求才是最终数据需求;若基于企业效率和竞争力， 则是各企业级需求；
2) 设计收集阶段：可执行性、可协调性与有效性是数据收集阶段的要求，目前的BIMer绝大多工作在此阶段，随着科技与相关工具的不断进化，此阶段手段会越来越多，效率会越来越高；
3) 施工交互阶段：主要指数据交互过程与技术，不同软件工具、不同的软件系统平台、各种控制系统等需要实用同一源数据需要交互接口才能识别和处理，这个阶段需要很强的底层软件开发能力，也涉及大量各层级标准，通常只需熟悉相关标准和知道交互逻辑就可以了，底层的东西都会被相关专业机构定义好，即使有大量个性化需求，只要能清晰描述与定义需求，也是委托相关专业机构进行结构开发就OK，除非切入开发自主知识产权的软件或软硬体系的产品；
4) 维护阶段：持续不间断的数据管理，设计数据的更新、补充、优化以及新应用的支持等等，某种程度包含上面三个阶段。
二、项目不同阶段BIM模型中数据不同组成
1) 设计阶段：图形数据在BIM模型中的比重很大，只需要相对少的特征数据，包括可视化结构物理空间数据、精准的文档、能源与环境分析数据、市场数据等。
2) 施工阶段：特征数据已占主导了，包括施工模拟、项目、成本、进度等数据。
作为一种先进的工具和工作方式，BIM技术不仅改变了建筑设计的手段和方法，而且在建筑行业领域做出了革命性的创举，通过建立BIM信息平台，建筑行业的协作方式被彻底改变。对于BIM在建筑的全生命周期有哪些应用的问题，美国bSa(building SMART alliance)联盟对BIM在建筑的全生命周期的应用现状做了比较详尽的归纳。
BIM在工程项目全建筑生命周期各阶段的主要应用为：规划阶段主要用于现状建模、成本预算、阶段规划、场地分析、空间规划等;设计阶段主要用于对规划阶段设计方案进行论证，包括方案设计、工程分析、可持续性评估、规范验证等;施工阶段则主要起到与设计阶段三维协调的作用，包括场地使用规划、雇工系统设计、数字化加工、材料场地跟踪、三维控制和计划等;在运营阶段主要用于对施工阶段进行记录建模，具体包括制定维护计划、进行建筑系统分析、资产管理、空间管理/跟踪、灾害计划等。
3) 运维阶段：对图形数据的需求更少了，最主要是特征数据，包括运维程序、设备位置、保养信息等。
三、建筑运营阶段的BIM数据
设计施工阶段：建筑设计或施工过程的BIM数据包括进度、预算及合同等，并要能及时相应变更需求;其中还应包含后期运营或整修更新中所需要部分数据，这些数据可以来自于有关建筑文档或采购文档中。该过程中主要的数据相关人为：建筑师、工程师、承包商及项目评估者。
日程运营阶段：日程运营中需要建筑室内人员活动线路、空间规划数据，设备替换需要保修、产品说明书、保养等数据，人员疏散计、编码规则数据，管理合同需求及谈判所需数据、租赁合同完结、空间空置状态等潜在可转租数据等。该阶段数据相关人包括设施经理、运营经理、安全与职业健康经理、维护经理、保安经理、项目首席代表、风险经理等。
整修更新：核心租户优化、适应新标准的有效照明方案等。此阶段数据相关人包括建筑师、工程师、承包商、评估者、能源经理、环境经理等。
二、数据治理的八大领域？
八大领域:数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期。
数据治理战略规划包括:
1.数据治理的内容和范围。
2.数据治理的实施路径、方法和策略。
3.数据治理的责任主体、组织机构和岗位分工。
4.数据治理的实施计划表。
5.数据治理的目标。
6.数据治理的应用场景，如支持系统应用集成、支持决策分析。
三、大数据领域十大必读书籍？
1. 《数据挖掘：实用机器大数据分析技术》是大数据领域的经典之作，系统讲解机器学习、数据挖掘以及统计分析等的实用技术。2. 《Spark快速大数据分析》详细介绍了Spark的编程模型、核心技术以及优化调优等内容，是快速入门Spark的良心之选。3. 《大数据面面观》从历史、概念、技术和应用等多个层面深入介绍了大数据的全貌，理论与实践并重，适合初学者阅读。4. 《Hadoop权威指南》详细介绍了大数据处理框架Hadoop的实现原理和应用场景，是入门Hadoop的首选。5. 《基于大数据的机器学习》涵盖机器学习基础、评估指标、常用算法等内容，全面介绍面向大数据的机器学习方法。6. 《Python数据科学手册》介绍了基于Python进行数据分析的方法和工具，内容丰富，适合学习Python的数据科学工作者。7. 《数据挖掘导论》系统讲解数据挖掘中的概念、技术和应用，深入浅出，适合入门学习数据挖掘的初学者。8. 《深度学习》是深度学习领域的经典之作，详细介绍了深度学习的理论、算法、工具和应用等。9. 《R语言实战》介绍了基于R语言进行数据分析的方法和工具，手把手教学，适合学习R语言的数据分析师。10. 《数据可视化之美》详细介绍了数据可视化的概念、原理、技术和应用，提供了实用的数据可视化工具和技巧。
四、什么叫大数据领域？
大数据，指一般的软件工具难以捕捉、管理、分析的大容量数据，一般以“太字节”为单位。“大数据”之“大”，不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合、分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”、“大发展”。
五、数据生命周期六个阶段？
一、数据创建阶段
随着信息技术的不断发展和普及， 新的数据量快速增长。 所产生的数据需要存储环境以利于及时的处理、管理和保护。 因而需要稳定、可靠、高可扩展能力的存储设备。 不同的应用和数据，需要不同容量、功能和价格的存储系统，以满足合理的成本和投资回报。
数据的价值通常会随着时间逐渐降低，因此所有数据在创建时都应当获得一个由数据的类型、数据的价值和相关法规的要求决定的删除日期。系统将定期清除到期的数据。除非对过期数据的创建进行正确的控制，否则对相关数据的搜索将会导致运营效率的不断降低。信息生命周期管理就是要根据应用的要求， 数据提供的时间及数据和信息服务的等级， 提供相适应的数据产生，存储，管理等条件， 以保障数据的及时供应。
二、数据保护阶段
今天很多企业的经济效益都与信息的连续可用性、完整性和安全性息息相关。随着越来越多的信息以数字化的格式出现，企业面临着如何以相同或者更少的资源管理迅速增长的信息和存储的挑战。同时，企业的各项业务需要找到和获取所需要的信息. 信息可用性的降低，或者信息的丢失，对企业而言, 都意味着时间的浪费,生产率的降低或灾难。
从电子数据处理产生以来，对于数据保护的需求一直没有发生变化：需要防止数据受到无意或者有意的破坏。最近发生的一系列事件使得数据保护和灾难恢复问题成为了人们关注的焦点，越来越多的组织都意识到从他们的数据中心所遭受的重大损失中恢复所需要的努力和时间，以及制定相应计划的重要性。这个解决方案是一系列技术和流程的组合：备份、远程复制和其他数据保护技术。它们需要与一组流程和步骤组合，确保及时的恢复。
当前,很多需要大量存储的应用，尤其是电子商务、CRM和ERP等，都需要24×7的运作和在线。系统的可用性在一定的程度上取决于数据的可用性：即使在技术上服务器和网络都是可用的, 但是如果应用系统不能访问到正确的数据，用户将认为它是不可用。在此情况下, 即便是事先安排的停机（“备份时间”,”升级时间”等）也是无法接受的。企业已经对很多可以帮助他们减少计划性停机和意外停机的技术投入了大量的资金, 例如实时数据复制技术，计算机群集系统，以及远程数据复制技术等。
信息生命周期管理将按照数据和应用系统的等级，采用不同的数据保护措施和技术， 以保证各类数据和信息得到及时的和有效的保护。
三、数据访问阶段
信息生命周期管理的主要目标是确保信息可以支持业务决策和为企业提供长期的价值。因此，信息必须便于访问，最好可以在一个企业的多个业务环节和业务应用之间共享，以提供最大限度的业务价值。此外，信息必须可以支持多种业务流程, 因此这个阶段将成为信息生命周期管理与业务流程管理的交叉点。
成功的数据访问和管理是通过深入地了解数据在企业中扮演的重要角色而实现的。要做到这一点，首先要问：“这些数据的真正价值是什么？”换句话说，它对于业务的成功运行具有什么重要意义？这可以帮助企业在制定一项数据存储战略时集中精力。
另外一个应当考虑的问题是：“这些数据被访问的频率是多少？”数据存储基本上可以分为三类。(一)每天都需要访问的数据.(二)需要随时访问,但访问频繁和访问速度要求不高的数据(三)偶尔需要查询或访问的数据。这三种分类体现为在线、近线和离线三种访问方式。
在线方式：
在线存储之所以非常重要，是因为它可以在网络中提供对信息的即时访问，在线存储为业务系统提供日常业务处理所需要的数据和信息。因而，在线存储要求高的性能，大的容量，高的扩充能力，以保证业务系统的快速处理。
近线方式
需要定期但访问频率和访问速度要求不高的数据应当以近线方式保存。通过这种方式，可以实现较为及时的并且成本较低的数据访问。近线存储设备的价格要比在线存储要低,而且数据访问的速度要慢一些。
离线方式
对那些访问速度要求不高，存放的时间较长，访问的频率更低的数据，可以将其存放在价格更低的存储介质和设备上，当数据需要被访问时，才将其恢复到在线存储设备中。使企业的数据存储的成本进一步降低。
四、数据迁移阶段
信息技术发展是如此快速， 以至信息技术的设备在比较短的时期内就要实现一定程度上的更新。 在当前信息应用的环境中， 保持应用系统的全天候运作已是必须条件。
即使是事先计划的、为了对系统进行升级或对系统配置改变而进行的停机对许多客户来说也是无法接受的事件。因此，越来越多的变动必须在运行系统上进行。数据迁移就是其中一个事例：将数据从一个存储设备转移到另外一个存储设备，而且不影响系统的正常运行。
过去，企业通常需要手动地将数据迁移到新的存储系统。其过程复杂而且影响业务的正常运作. 而信息生命周期管理(ILM)考虑到了这类的需求,采用必要的技术加以配合,使数据的迁移简单,自动化而且不影响业务的运作。
五、数据归档阶段
维持一个数据备份和归档系统可以从多个方面支持企业的业务运作。它可以提供交易和决策记录，以及关于决策时的周边环境的所有信息。它可以防止这些记录被无意破坏。它能确保那些仍然对于一个组织具有一定作用的数据可以得到妥善的保存，即使在它不再具有立即的相关性（例如用作参考的数据）。可以从生产系统中清除使用率很低的数据，降低总拥有成本。
企业已经意识到备份其数据的重要性。这些数据让企业可以在原始信息因为某种原因被损坏或破坏时进行恢复。数据备份是企业数据存储战略的重要组成部分.由于对备份数据访问的频率和速度要求不是很高, 因而,价格低,容量大的存储介质和系统成为最佳选择。
六、数据回收(销毁)阶段
许多数据总会在一段时期后，没有再继续保存的价值。这时，企业必须要制定相关的政策，对没有保留或保存必要的数据进行销毁或回收.被销毁或回收的数据将从活动和非活动系统，以及数据仓库等系统中清除。对一些数据，不能轻率地进行销毁操作。企业必须确保其销毁的数据不会与企业和政府的条例和法规相违背,对企业正在进行的诉讼案子或者其他政策无关。企业应当建立科学的和明确的数据回收(销毁)规则。
六、数据全生命周期管理过程？
数据生命周期，通常是指某个集合的数据从产生或获取到销毁的过程。数据全生命周期分为：采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁几个阶段。
数据生命周期管理，需要对数据从产生、存储、维护、使用到消亡的整个过程进行监控和管理。例如，企业数据管理人员需要决定数据如何被创建、如何被修改、如何演变、何种数据应保留在运营和分析系统中、何种数据要予以存档、何种数据要予以删除。数据生命周期管理需要对压缩和存档的政策、工具进行平衡，以降低存储成本，提高绩效。最后，需要结合企业当前业务的需求合理摒弃不再需要的数据。
七、数据分类分级属于哪个生命周期？
属于数据生命周期
数据分类分级是确定数据保护和利用之间平衡点的一个重要依据，为政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护奠定了基础，因此成为国家法规政策标准中的明确要求。
八、三大三新重点产业领域指的是大健康 大数据？
三大三新指的是大数据、大健康、大物流、新制造、新材料、新能源。
九、大数据生命周期管理
大数据的应用已经深入到各个领域，如何有效管理大数据已经成为许多企业面临的挑战之一。大数据生命周期管理是指对大数据从产生到存储、分析和应用的整个过程进行有效管理和控制，以确保数据高效、安全地被利用。本文将详细介绍大数据生命周期管理的概念、重要性以及实施策略。
什么是大数据生命周期管理？
大数据生命周期管理是指对大数据从采集、存储、处理、分析到应用的全过程进行规划、控制和优化的活动。这个过程涉及到数据的生产、传输、存储、处理、分析和应用等多个环节，需要统一的管理和监控。
大数据生命周期管理不仅仅是简单地管理数据的存储和备份，更重要的是要实现数据的价值最大化。通过对数据的全面管理，企业可以更好地利用数据为决策提供支持，优化业务流程，提升竞争力。
大数据生命周期管理的重要性
大数据生命周期管理对企业的重要性不言而喻。在当今信息爆炸的时代，数据的增长速度之快让企业难以应对。如果没有有效的大数据生命周期管理策略，企业可能面临数据混乱、浪费资源、信息泄露等问题。
另外，大数据的质量对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。通过对大数据生命周期进行有效管理，可以确保数据质量，减少数据错误和不一致性，提高数据分析的价值。
除此之外，随着数据保护和隐私法规的不断升级，企业需要遵守各项法规对数据进行合规管理。大数据生命周期管理可以帮助企业建立合规的数据管理流程，降低法律风险。
实施大数据生命周期管理的策略
1. 制定明确的数据管理策略：企业需要制定明确的大数据生命周期管理策略，包括数据采集、存储、处理、分析和保护等方面的规定。这些策略需要与企业的业务目标和需求相匹配，确保数据的管理能够为业务发展提供支持。
2. 技术支撑：大数据生命周期管理需要依托先进的技术和工具来实现。企业可以引入数据管理平台、数据仓库、数据保护和安全系统等技术工具，提升数据管理的效率和质量。
3. 数据质量控制：在数据生命周期管理的过程中，企业需要重视数据的质量控制。建立数据质量评估机制，及时发现和解决数据质量问题，确保数据的准确性和完整性。
4. 数据安全保护：保护数据的安全是大数据生命周期管理的重要任务之一。企业需要建立完善的数据安全管理制度，采取加密、权限控制、备份等措施保护数据的安全。
5. 持续优化：大数据生命周期管理是一个持续优化的过程。企业需要不断评估和完善数据管理策略，根据数据的变化和业务需求调整管理措施，确保数据管理的持续有效性。
结语
大数据生命周期管理是企业管理大数据的重要手段，通过对数据从产生到应用的全过程进行有效管理，可以提高数据的利用价值，降低管理成本，提升企业的竞争力。希望本文所介绍的大数据生命周期管理的概念和实施策略能够为您提供一些参考，帮助您更好地管理和利用大数据资源。
十、大数据的生命周期
大数据的生命周期：从数据识别到价值实现
现代科技迅猛发展，数字化时代的到来使得数据成为企业最重要的资源之一。大数据已经成为企业运营和决策的关键驱动力。然而，大数据的处理和管理并非易事，需要经过一个完整的生命周期。本文将介绍大数据的生命周期，从数据识别到价值实现的全过程，帮助企业更好地利用大数据。
1. 数据识别
数据识别是大数据生命周期的第一步。企业需要识别自身拥有的数据，并确定哪些数据是有价值的、需要存储和分析的。在识别过程中，企业可以将数据按照不同的维度进行分类，例如数据类型、来源、格式等，以便更好地管理和利用数据。
2. 数据获取
一旦数据识别完毕，接下来就是数据获取的环节。数据获取包括数据的收集、传输和存储。企业可以通过各种手段获取数据，例如传感器收集、日志记录、社交媒体抓取等。同时，企业还需要选择合适的数据存储方式，例如云存储、数据库等，以确保数据的安全可靠。
3. 数据清洗
大数据往往包含大量的噪声和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。数据清洗是大数据生命周期中非常重要的环节，它包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等步骤。通过数据清洗，可以提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析和挖掘奠定基础。
4. 数据存储
数据存储是大数据生命周期中不可或缺的环节。大数据的存储方式有多种选择，例如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。企业根据自身的需求和实际情况选择合适的存储方案，并进行数据的归档和备份，以确保数据的安全性和可靠性。
5. 数据分析
数据分析是大数据的核心环节，也是企业获取价值的关键步骤。通过数据分析，企业可以从大数据中挖掘出有用的信息和洞察，并作出相应的决策。数据分析可以采用多种方法，例如统计分析、机器学习、人工智能等，根据不同的业务需求选择合适的分析方法。
6. 数据可视化
数据分析得到的结论往往需要通过数据可视化呈现给相关人员。数据可视化可以将抽象的数据转化为直观的图表、图形和仪表盘，帮助人们更好地理解和利用数据。现代数据可视化工具提供了丰富的图表类型和交互功能，使得数据可视化更加灵活和直观。
7. 数据应用
数据的应用是大数据生命周期的最终目标。通过数据的应用，企业可以实现价值的实现和业务的创新。数据应用包括将数据应用于业务流程优化、市场营销决策、产品创新等方面。通过数据应用，企业可以提高效率、降低成本，并开拓新的商业机会。
结语
大数据的生命周期从数据识别到价值实现，是一个复杂而又重要的过程。企业需要全面认识和把握大数据的生命周期，合理规划和利用自身拥有的数据资产。在不断发展的数字化时代，善于利用大数据的企业将会脱颖而出，迎来更加美好的未来。
