商业大数据全生命周期
国务院《促进大数据发展行动纲要》全文
国务院：《促进大数据发展行动纲要》-全文大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。
目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，亟待解决。
为贯彻落实党中央、国务院决策部署，全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，特制定本行动纲要。
一、发展形势和重要意义全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。
目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。
坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。
(一)大数据成为推动经济转型发展的新动力。
以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。
大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。
大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。
大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。
关于加快推动制造业绿色化发展的指导意见
关于加快推动制造业绿色化发展的指导意见作者：来源：《中小企业管理与科技·下半月》2024年第02期工业和信息化部联合国家发展改革委、财政部等七部门发布我国首个《关于加快推动制造业绿色化发展指导意见》，意见提出到2030年，绿色工厂产值占制造业总产值比重超过40%，绿色发展成为推进新型工业化的坚实基础。
《指导意见》提出，要从推动产业结构高端化转型、能源消费低碳化转型、资源利用循环化转型、生产过程清洁化转型、产品供给绿色化转型、制造流程数字化转型等六个方面，做强绿色制造业，发展绿色服务业，壮大绿色能源产业，发展绿色低碳产业和供应链。
为深入贯彻落实黨的二十大精神，推动制造业绿色化发展，在落实碳达峰碳中和目标任务过程中锻造新的产业竞争优势，加快建设现代化产业体系，推进新型工业化，提出如下意见。
一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，以实现碳达峰碳中和目标为引领，改造升级传统产业，巩固提升优势产业，加快推动新兴产业绿色高起点发展，前瞻布局绿色低碳领域未来产业，培育绿色化数字化服务化融合发展新业态，建立健全支撑制造业绿色发展的技术、政策、标准、标杆培育体系，推动产业结构高端化、能源消费低碳化、资源利用循环化、生产过程清洁化、制造流程数字化、产品供给绿色化全方位转型，构建绿色增长新引擎，锻造绿色竞争新优势，擦亮新型工业化生态底色。
（二）主要目标到2030年，制造业绿色低碳转型成效显著，传统产业绿色发展层级整体跃升，产业结构和布局明显优化，绿色低碳能源利用比例显著提高，资源综合利用水平稳步提升，污染物和碳排放强度明显下降，碳排放总量实现达峰，新兴产业绿色增长引擎作用更加突出，规模质量进一步提升，绿色低碳产业比重显著提高，绿色融合新业态不断涌现，绿色发展基础能力大幅提升，绿色低碳竞争力进一步增强，绿色发展成为推进新型工业化的坚实基础。
大数据时代银行的数据生命周期管理
大数据时代银行的数据生命周期管理作者：李小庆来源：《中国金融电脑》 2017年第6期随着银行信息化程度的加深和大数据时代的到来，银行信息化从业务领域应用为主转向银行业务营运、客户管理、内部流程和决策支持等全领域的应用。
银行信息化呈现出数据集中处理、统一渠道接入、业务模块快速封装、面向流程银行、支撑管理决策的发展方向，并向信息化银行转变。
信息化在银行间中占据越来越重要的地位，成为银行日常运营不可或缺的要素之一，已经与市场、资金、人力资源成为银行的几大支柱。
信息化过程当中，产生的数据是银行信息的源泉，是银行业务正常运营、内部管理正常运转、各项业务正常决策的基础和保障。
银行的业务不断拓展，科技支撑越来越全面，信息系统越来越多，产生和处理的数据会越来越复杂，数据种类更加繁多，结构化数据和非结构化数据共存，而且随着外部数据的加入，这些数据共同形成大数据，大数据规模成几何级增长，它们的管理和存储成本大幅度增加，占据银行 IT 投资的重要部分。
因此，在数据的不同阶段采用不同的存储和处理技术，按照数据的生命周期对其迁移，实现各个阶段的技术成本与价值之比达到最优。
一、数据生命周期的涵义数据的处理与业务的运营相伴相生，数据对应的内在涵义体现的是业务价值，不同类型的业务对应的数据价值处于不同层次。
随着时间的推移，大批数据已经成为历史数据，在线访问和使用的频度逐渐降低，数据价值密度也在不断降低。
存储和保存数据需要技术成本，信息系统本身的处理能力也难以具备较高的性能处理庞大的历史数据，但这些数据本身仍然具有较高的业务价值，一般转入近线或离线进行存储和访问。
因此数据在不同的阶段，其存储、访问和保存的方式是不一样的，如果不进行生命周期管理，将面临较多问题：一是数据会随着时间呈现线性增长，导致数据仓库、大数据平台等数据平台会越来越庞大，数据平台中表的记录越来越多，直接导致数据平台响应速度下降，数据处理缓慢，信息系统当前的容量管理和配置已经不堪重负，影响用户体验；二是数据平台中的数据记录达到一定级别后，给后续数据综合利用工作造成较大的困难，比如数据抽取、统计和分析，同时数据备份和历史数据查询均需要较长的时间窗口，给数据的管理和系统维护造成诸多的不便和维护难度；三是在线数据存储在较为高端的存储当中，单位数据的存储成本较高，相对访问频度较低的数据继续存储在高成本的存储上，不具备最佳的投资收益。
大数据的“红线”
20大数据的“红线”文/《中国民商》记者 徐高阳在大数据法律体系中，数据安全、个人信息保护是贯穿收集、存储、传输、处理、使用、销毁等数据全生命周期的两条红线。
随着法律法规的完善，依托大数据发展的企业必须守住红线，在给人们带来便利的同时兼顾隐私保护2019年第06期／总第78期很难想象“大数据”这个词进入人们的视野至今已经过了11个年头，从2008年9月《自然》杂志推出了名为“大数据”的封面专栏后，这一理念就迅速成为了互联网技术行业中的热门词汇，仿佛聊天不带大数据就说明你不是个业内人士。
不止一次在地铁、咖啡馆等公共场所看到几位身着衬衣、看似一丝不苟的中年男子在高谈阔论，其话题总是离不开项目、融资、大数据。
如今大数据在应用上已经日渐成熟，它无处不在，应用于各个行业，每个企业都在积累自己的数据库并将其视若珍宝。
便利与隐私大数据在百度百科中的定义是，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
这个定义，在很多人看来云里雾里，我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解。
在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：数量大、价值大、速度快、多样性。
通俗地讲，大数据的处理就像提炼“原油”的过程。
通过如今的互联网和生活中各种渠道，我们能得到海量的数据，收集数据的过程就像是“原油”的采集。
得到“原油”后再通过计算机一系列的算法和工具删去没用的信息、储存有用的信息，来进行一系列的分析加工整合，就提炼出了“成品油”，得到有用的数据，而这些“成品油”则应用在我们生活中的各个领域。
在工作方面，越来越多的公司将以数据为驱动进行管理和运营，简单地说就是数据驱动创新（设计和生产环节）、数据驱动管理（人、财、物的管理）、数据驱动服务（客户服务、内部服务）。
如何利用技术手段实现企业全生命周期优化
如何利用技术手段实现企业全生命周期优化在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想保持竞争力并实现可持续发展，就必须不断优化自身的运营和管理。
而技术手段的应用，为企业全生命周期的优化提供了强大的支持和推动。
那么，究竟如何利用技术手段来实现这一目标呢？首先，我们要明确企业全生命周期的各个阶段。
一般来说，企业的全生命周期包括创业期、成长期、成熟期和衰退期。
在不同的阶段，企业面临的问题和挑战各不相同，因此需要有针对性地运用技术手段。
在创业期，企业通常面临着资源有限、市场认知度低等问题。
此时，利用数字化营销技术可以帮助企业快速打开市场，提高品牌知名度。
例如，通过社交媒体平台进行精准的广告投放，能够以较低的成本接触到潜在客户。
同时，云计算服务可以为企业提供灵活且经济实惠的IT 基础设施，避免了初期大量的硬件投资。
进入成长期，企业的业务规模不断扩大，管理复杂度也随之增加。
这时，企业资源规划（ERP）系统就显得尤为重要。
ERP 系统能够整合企业内部的财务、采购、生产、销售等各个环节，实现信息的实时共享和流程的优化，提高企业的运营效率。
此外，客户关系管理（CRM）系统可以帮助企业更好地了解客户需求，提供个性化的服务，增强客户忠诚度。
当企业步入成熟期，创新和持续改进成为保持竞争优势的关键。
大数据分析技术在此阶段能够发挥巨大作用。
通过对海量数据的挖掘和分析，企业可以发现潜在的市场趋势、客户需求变化以及内部运营的改进点。
比如，零售企业可以根据销售数据预测热门商品，优化库存管理；制造企业可以分析生产数据，提高产品质量和生产效率。
而在衰退期，企业需要及时调整战略，寻找新的增长点。
人工智能和物联网技术的结合，可以为企业开辟新的业务领域。
例如，传统制造业可以通过物联网技术实现设备的智能化监控和维护，转型为提供基于服务的解决方案，从而延长企业的生命周期。
接下来，让我们深入探讨一些具体的技术手段及其在企业全生命周期中的应用。
一是自动化技术。
成都构建全生命周期信用监管新体系 实现精准监管
信用监管成都:构建全生命周期信用监管新体系实现精准监管王刘丽张健康成都市市场监管局抓住商事制度改革和政府机构改革的有利契机，以“成都市市场主体智慧监管平台”为创新载体,运用“互联网+”手段推动监管方式创新、流程优化、资源整合，构建“纵横联动、信息融合、智慧高效”的全生命周期信用监管新体系，实现信用积分评价、动态风险管理、分级分类监管、“双随机、一公开”监管、联合惩戒、大数据决策分析“六维”联动，精准靶向式监管,全面提升事前、事中、事后全生命周期信用监管质效。
—、创新背景商事制度改革大幅降低市场准入门槛，提升开办企业便利度，有效激发了市场活力。
成都市市场主体从2014年的78万增至2019年的260余万，数量迅猛增长，新产业、新模式不断涌现，对市场监管工作提出了新要求、新挑战。
为全面落实国务院加强事中事后监管的要求，在广泛调研论证基础上，2018年3月，成都市政府明确要求由市场监管局牵头建设智慧监管平台，探索建立一体化智慧监管体系。
这既是新形势下市场监管改革的内在要求，也是全面落实国务院深入推进“互联网+监管”，实现智慧监管、综合监管，全面提升市场监管现代化水平的具体举措。
二、创新举措及成效2019年1月，成都市市场主体智慧监管平台在自贸区试运行，5月在全市推广应用，有效解决了监管信息分散，登记、审批、监管衔接不顺畅，协同联动不及时等问题，创新性地破解了信用分级分类监管、联合惩戒等信用监管难题。
（一）纵横联动，优化管理流程，形成综合监管应用网络1.构建立体化监管网络。
成都市建立“一体两库三维度”监管网络，“一体”即T+3+N”模式，建设全市一体化平台，实现市、区（市）县、街道（乡镇）三级全覆盖，为各部门量身定制N个管理功能模块；“两库”即应用系统库和信息资源库，为智能化创新监管方式提供支撑；“三维度”即建立纵向联通、横向联动、纵横结合的高效联动应用网。
2.“四个自动”实现联合惩戒智能化全过程管理。
业务数据全生命周期管理工作思路
活跃10%
安全与保护
半活跃20%
01
02
回收
静态70%
保存与归档
大多数是非结构化
03
04
2.1数据的全生命周期管理—目标
数据是我行的重要资产之一，健立健全数据管理体制，满足监管要求，提升数据管理能力，充分发挥数据价值，为经营决策提供有力支撑，已成为当前科技工作的主要任务。
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业务数据全生命周期管理工作思路
数据全生命周期管理
数据管理工作流程
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数据管理背景及目标
应建立数据安全管理制度，规范数据的产生、获取、存储、传输、分发、备份、恢复和清理的管理，以及存储介质的台帐、转储、抽检、报废和销毁的管理，保证数据的保密、真实、完整和可用。
《商业银行数据中心监管指引》银监办发[2010]114号
对重要信息资源设置敏感标记，依据安全策略严格控制用户对有敏感标记重要信息资源的操作。检测系统管理数据、鉴别信息和重要业务数据在采集、传输、使用和存储过程中完整性，并采取必要的恢复措施。应采用加密或其他有效措施实现系统管理数据、鉴别信息和重要业务数据采集、传输、使用和存储过程的保密性。
《金融行业信息系统信息安全等级保护实施指引》JRT0071-2012
两地机房各一份
应用环境备份策略
1～3个月
1～3个月
磁带库磁带
仅在应用所在机房保留一份
业务数据备份策略
数据库零级备份
每天
不少于3天
虚拟带库和物理磁带库
同城两地机房各一份
数据库正文备份
可选每天/每月/每年
可选一个月/一年/永久
基于大数据的电商平台用户全生命周期管理
基于大数据的电商平台用户全生命周期管理电子商务行业近年来蓬勃发展，越来越多的企业开始关注如何提升用户体验和延长用户在平台上的停留时间。
为了满足这一需求，电商平台开始采用基于大数据的用户全生命周期管理方法，通过对用户数据的收集、分析和利用来优化用户的购物体验，提高用户满意度和忠诚度。
用户全生命周期管理（User Lifecycle Management，简称ULM）是指从用户接触电商平台开始，到用户成为忠实用户并产生高频次的购买行为，直至用户流失或不再进行交易的整个过程。
基于大数据的ULM具体可以包括以下几个方面的内容。
首先，基于大数据的电商平台用户全生命周期管理需要通过数据收集和分析，建立用户基本信息库。
通过用户注册、登录、购买以及其他行为产生的数据，电商平台可以对每个用户建立全面的档案，包括用户的基本信息、购物偏好、消费习惯等，以便为用户提供个性化的服务和推荐。
例如，通过分析用户的购买记录和浏览行为，电商平台可以向用户推荐与其兴趣相关的商品，提升用户购买意愿和购买频次。
其次，基于大数据的电商平台用户全生命周期管理需要通过数据分析和挖掘，实现用户群体划分和行为分析。
电商平台可以利用大数据技术将用户分为不同的群体，比如年龄、性别、地域等，进一步分析不同群体的购物习惯和消费特征。
通过了解不同群体的需求和偏好，电商平台可以针对性地开展精准推广活动，提高用户转化率和复购率。
此外，通过对用户行为的分析，电商平台可以了解用户在平台上的停留时间、浏览商品的次数、加入购物车是否最终购买等，从而找出用户流失的原因，减少用户流失率。
另外，基于大数据的电商平台用户全生命周期管理需要通过数据挖掘和预测，实现个体化品牌推广。
通过对海量用户数据的分析和挖掘，电商平台可以确定用户对品牌的偏好和关注点，并根据用户的需求定制个性化的品牌推广方案。
例如，如果一个用户在电商平台上购买了一款手机，并在社交媒体上积极分享自己使用的体验，电商平台可以通过数据分析预测出该用户对手机品牌的兴趣和影响力，从而向用户推送该品牌的相关内容和促销信息，提高品牌的曝光度和销量。
基于全生命周期的数据质量管理概述
基于全生命周期的数据质量管理概述作者：李春鸣来源：《科学与信息化》2020年第03期摘要为了应对企业发展战略和运营对高质量数据的需求，纵观数据全生命周期各阶段的数据质量要求，分析影响数据质量的主要原因，提出了集业务、管理、方法、技术为一体的数据质量管理体系方法。
通过数据质量管理体系的建设，企业可实现预防或消除数据质量问题，从而全面提升数据质量，确保数据价值有效发挥。
关键词数据质量;企业;全生命周期引言大数据时代的到来，让企业数据化转型成为新的全球大趋势。
由于数据直接渗透至企业生产经营各个环节，企业经营管理越来越依赖于及时准确的数据，数据质量成为支持企业数据处理、分析与应用，挖掘数据价值，推动智能决策，提升企业核心竞争力的关键要素。
然而，从信息系统数据规划设计到数据运维使用，直至数据退役的全生命周期中，数据质量受到诸多因素的影响，造成数据质量管理手段缺失，数据文化意识薄弱[2]，数据质量问题严重。
因此，管理并提升数据质量，使企业获得结构清晰、准确的数据，对企业的管理与发展至关重要。
1 影响数据质量的原因数据质量表征数据特性满足数据要求的程度，关系数据信息的规范性[1]。
纵观数据在信息系统中流转的全生命周期，数据质量受多方面的影响：①在数据规划设计阶段：各信息化项目独立实施，缺乏统一规划，跨业务域、跨信息系统的数据定义标准缺失，导致各系统数据孤岛化，数据质量参差不齐，数据定义不一致，主数据的数据源重复定义等问题;②在数据运维阶段：一方面企业数据管理体制、机制不健全，员工对数据价值认识不足，数据风险意识不弱，导致数据质量问题严重;另一方面各信息系统对数据的创建缺少校验和监督机制;③在数据使用阶段：企业往往缺乏数据资产统一管控平台，导致数据集成、使用情况的无追踪。
尤其是系统上线造成的数据结构变更，未通知到数据管理部门，因此产生了信息的断层，导致数据集成、数据分析等出现源头失效。
2 数据质量管控环节图1显示给出了数据生命周期各阶段的数据质量管控环节。
国务院发布推进“互联网+”行动的指导意见
国务院发布推进“互联网+”行动的指导意见国务院近日印发关于积极推进“互联网+”行动的指导意见（以下简称“意见”）。
意见指出，积极发挥我国互联网已经形成的比较优势，把握机遇，增强信心，加快推进“互联网+”发展，有利于重塑创新体系、激发创新活力、培育新兴业态和创新公共服务模式，对打造大众创业、万众创新和增加公共产品、公共服务“双引擎”，主动适应和引领经济发展新常态，形成经济发展新动能，实现中国经济提质增效升级具有重要意义。
意见认为，“互联网+”是把互联网的创新成果与经济社会各领域深度融合，推动技术进步、效率提升和组织变革，提升实体经济创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。
在全球新一轮科技革命和产业变革中，互联网与各领域的融合发展具有广阔前景和无限潜力，已成为不可阻挡的时代潮流，正对各国经济社会发展产生着战略性和全局性的影响。
为此，意见提出我国“互联网+”行动总体目标是，到2018年，互联网与经济社会各领域的融合发展进一步深化，基于互联网的新业态成为新的经济增长动力，互联网支撑大众创业、万众创新的作用进一步增强，互联网成为提供公共服务的重要手段，网络经济与实体经济协同互动的发展格局基本形成。
意见指出，推进我国“互联网+”行动的总体思路是，顺应世界“互联网+”发展趋势，充分发挥我国互联网的规模优势和应用优势，推动互联网由消费领域向生产领域拓展，加速提升产业发展水平，增强各行业创新能力，构筑经济社会发展新优势和新动能。
坚持改革创新和市场需求导向，突出企业的主体作用，大力拓展互联网与经济社会各领域融合的广度和深度。
着力深化体制机制改革，释放发展潜力和活力；着力做优存量，推动经济提质增效和转型升级；着力做大增量，培育新兴业态，打造新的增长点；着力创新政府服务模式，夯实网络发展基础，营造安全网络环境，提升公共服务水平。
意见还指出，近年来，我国在互联网技术、产业、应用以及跨界融合等方面取得了积极进展，已具备加快推进“互联网+”发展的坚实基础，但也存在传统企业运用互联网的意识和能力不足、互联网企业对传统产业理解不够深入、新业态发展面临体制机制障碍、跨界融合型人才严重匮乏等问题，亟待加以解决。
以XBOM为主线的全生命周期大数据管理方案
DOI:10.16525/ki.14-1362/n.2019.06.30总第180期2019年第6期Total of 180No.6，2019大数据收稿日期：2019-05-07第一作者简介：阳咏梅（1975—），女，毕业于西南交通大学，硕士，从事于电机设计、RAMS/LCC 技术研究与应用工作。
以XBOM 为主线的全生命周期大数据管理方案阳咏梅，侯涛，张桂成（中车永济电机，陕西西安710016）摘要：随着制造业系统复杂程度的不断增加，运行样本的数量不断增加，运行环境复杂程度的增加，需要建立一种基于数据分析，并能对产品的质量提升、预测性维修等业务有有效支撑的数据管理方式。
在介绍大数据的概念和优势的基础上，简单分析了如何在制造加工领域，依托BOM 为主线，将产品全生命周期的数据进行串联和管理。
关键词：大数据；BOM 中图分类号：F406文献标识码：A文章编号：2095-0748（2019）06-0069-03现代工业经济和信息化Modern Industrial Economy and Informationization 引言越来越多装备制造业企业认识到，产品的质量可靠性提升是提高企业盈利水平的途径。
同时随着高端制造业提出从“产品”到“产品+服务”的产业转型，检修方案如图1检修方案发展趋势图所示，逐渐由定期修理———视状态修过度为预测性修理，做到能针对同一产品的不同单体的具体运行状态进行预测性维修，在减少维修费用的同时，减少运行过程中的故障概率，提升运行的可靠性。
而实现以上目标现有的技术和数据平台存在的瓶颈是。
1）针对产品越来越复杂的系统结构，故障的关联性不断增加，复杂多变的运行环境，让故障树和预测模型的建立工作变得复杂和难以依靠人工实现；2）产品研发、制造、维保和检修等各个业务环节，都通过各类文件形式记录了大量的数据，但由于各业务环节关注问题的视角不同，造成数据难以串联，众多参与者对问题的记录统一性及问题描述的精准性难以保证；3）试验验证，定期测试等数据报告均以少量的样件和样本作为基础，在具体应用的情况下，样件的品质不一定能准确反映产品的实际运行情况。
信息化时代,投资项目全生命周期信息化的管理
市场经济 商业2.0115信息化时代，投资项目全生命周期信息化的管理安东杰（中国石油化工股份有限公司西北油田分公司 新疆乌鲁木齐 830000）摘要：在我国的社会发展中，随着我国社会体制的有效改革，可持续发展与经济发展的趋势已经得到了社会各界的广泛认同与推动。
在我国政府与法规的大力支持下，我国的全生命周期项目已经得到了显著的完善，其设备、管理的方式也吸取了国外优秀的经验，并结合我国实际的国情做出适当的改良，继而衍生出了独居我国特色的生命周期信息化管理。
而现如今，随着互联网时代的高速发展，世界已进入了“信息化”时代，如何在信息化时代中有效地进行投资项目全生命周期的信息化管理，将是本文探讨的重要目标。
关键词：信息化时代；投资项目；全生命周期；信息化管理全生命周期是一种非常先进的交易理念与理论，具有高效性与便捷性，在中心的实践探索中应运而生。
在国际的经济创新服务体系中，全生命周期实现了市场为基础的资源配置。
早在上世纪90年代，我国已从原始的梯度式转移发展到当代的跳跃式转移，在贸易额中，已经接近世界贸易总额的1/2。
因此，在项目全生命周期中实行信息化管理，将有效推动知识与技术的交流，为科研成果以及企业技术创新提供一套全新的保障，对于科技创新服务体系的功效发挥，具有非常深刻的重要意义。
一、目前投资项目全生命周期信息化管理中存在的问题 在全生命周期中，所涵盖的内容非常广泛，大致上分为项目的识别与采购、项目的建设与运营、项目的评价与等级等各个阶段。
在信息化管理中，各阶段均有各自的特点，当时在过程中由于受投资方影响，立场不一样，因此也会出现一系列的问题。
（一）、投资机构资质参差，面对生命周期信息化管理无明确针对性 由于我国社会经济的飞速发展，投资项目也呈现了集中式的增加，希望借此打入市场并从中分得一杯羹，实现市场总值与企业生产总值的双丰收。
但很多领域中的投资者都是多领域性投资，对于该投资行业的信息、整体运作细节、基层管理等存在不熟悉的现象[1]。
数据的全生命周期管理
数据的全生命周期管理作者：丁海骜来源：《数字商业时代》2021年第12期“首先我们相信：数据可以让今天我们认为不可能的事情，通过对数据发掘和数据分析，让这个事情在明天变成可能。
”2021年底，履新8个月的Cloudera大中华区区域副总裁王刚（Galen）在一场活动上，谈到专注于大数据软件平台的、基于开源社区的软件公司，Cloudera 对大数据有三个基本的理解：“第二，我们认为，人在大数据应用过程中是非常具有决定性的因素：我们可以让机器帮我们做很多事情，让他们做正确的事情，但是是否正确，要由人来判断，所以我们可以赋予人对大数据应用做更深的洞察和发现；第三，我们确认，现在数据无处不在：可以在你的手机上，在你的笔记本上，在公有云上，也可以在机房里面……在任何场合下，我们都可能会用到AI、大数据分析。
由于大数据无处不在，所以无论在哪种环境下，我们都可以让大数据继续帮助我们——Cloudera支持在不同的使用环境中应用大数据技术。
”事实上，随着企业数字化转型进程的不断深入，“软件定义”的企业业务模式已经成为一种被广泛认可的趋势，因此企业对于数据价值的认可，基本成为一种共识。
而大数据应用作为一种能够真正帮助企业发掘数据价值的手段，也已经被广泛认可。
对于应用企业而言，他们的问题往往集中在实际操作环节：企业该如何围绕自身的业务去设计、构建和维护一个有效的数据价值发掘体系？大数据系统如何与企业的现实业务进行更密切的关联？作为大数据应用平台的提供商，王刚谈到了一个“企业数据生命周期”的概念。
“数据实际上也有自己的生命周期：从出生到长大，再到成年、老年，最终离我们而去。
我们要做的，就是管理数据整个生命周期，从数据的获取到对数据进行丰富、整理，再到对数据的展现、服务和预测等。
”王刚将数据全生命周期分为5个具体的部分：收集、富华、报告、服务和预测。
其中，对于企业用户而言，数据的来源是非常多元的，“可能在用户的手机上、设备上、电脑上，或者是在后台业务系统里面”，因此企业需要构架一个数据流管理体系，完成对数据进行完整、及时和充分的收集获取。
从《全球数据安全倡议》看数据安全
2020.11 /83针对全球数据安全领域复杂的国际形势，中方于2020年9月8日提出《全球数据安全倡议》（以下简称《倡议》），为数据安全治理提供蓝图。
《倡议》期望通过一系列务实举措与各方一起共同加强数据安全、个人隐私和国家安全的协调发展，促使各国更加重视网络安全和数据安全建设，推动全球数字经济产业的发展与合作。
在经济全球化的背景下，数据共享、流通和交易乃大势所趋，如何保障数据安全，并以数据安全促进全球数字经济健康持续发展，值得思考。
一、数据和数据安全的内涵与外延正在发生变化在数字经济时代，数据作为新的生产资料被认为是生产要素和新黄金，其重要性不言而喻。
而且，流动和共享成为数据的新特征。
数据安全工作从以“系统”为中心的思路逐渐转变为以“数据”为中心的方法，全球的法律政策也转变为以个人信息及隐私保护为重点，向全面数据安全治理扩张。
应用场景的变化催生了新的数据安全技术。
传统的技术，例如加密、访问控制、数据库安全审计、数据库防火墙和数据防泄露等，只能发挥局部的安全防护作用，无法满足数据流通、共享、交易等新应用场景的安全需求。
为此，安全多方计算（Secure Multi-Party Computation）、数据脱敏（Data Masking）、差分隐私（Differential Privacy）、同态加密（Homomorphic Encryption）、联邦学习（Federated Learning）、零知识证明（Zero-Knowledge Proof）等新技术，被提出并得到广泛研究。
虽然学术领域对这些技术的研究已有了大量积累，但是，其在现实场景中的实用性和效率问题还有待解决。
目前，离这些技术的大范围普及和落地使用，仍然还有相当的距离。
数据蕴含的价值越高就越易遭受到黑客攻击，攻击方式也更加复杂多样。
过去几年，各种数据安全事件频发，例如某酒店上亿客人隐私数据被泄露等，勒索软件攻击事件不断，造成的危害愈发严重。
工业大数据分析-工业大数据概述教学讲义
任务1.1 工业大数据概述在工业领域中，工业大数据围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。
其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
工业大数据能够促进形成企业和消费者之间的信息主动反馈机制，为完善以客户需求为导向的产品全生命周期信息集成和跟踪服务、建立以服务为核心的整体解决方案提供可行路径，将大大提升产品服务价值，为制造业转型升级开辟了新途径。
工业大数据具备双重属性：价值属性和产权属性。
一方面，通过工业大数据分析等关键技术能够实现设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节智能化水平的提升，满足用户定制化需求，提高生产效率并降低生产成本，为企业创造可量化的价值；另一方面，这些数据具有明确的权属关系和资产价值，企业能够决定数据的具体使用方式和边界，数据产权属性明显。
工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。
本书从8章来对工业大数据分析这门课进行阐述。
分别为第一章：工业大数据概述、第二章：工业大数据预处理、第三章：工业大数据特征工程、第四章：工业大数据统计分析方法、第五章：工业大数据统计图表方法、第六章：工业大数据挖掘、第七章：Python语言编程和SQL语言编程方法、第八章：工业大数据挖掘评估八个章节来描述。
1.1.1工业大数据的相关概念及简介近年来，随着信息化和技术产业化的不断创新和发展，人们提出了以智能技术为基础的生产理念，并在世界范围内开始了新一轮的智能化的工业革命。
我们都知道，发展国内制造业是增强国家综合能力和国际竞争力的重要途径。
数字化转型方法论到底是什么？
数字化转型方法论到底是什么？数字化转型方法论指的是企业在数字化时代下的转型策略和方法。
企业的成功与时代息息相关，因此需要从外部环境和内部要素两个方面入手，才能实现数字化转型。
当前，中国正处于一个和平与发展的伟大时代，拥有庞大的市场和完整的工业体系，同时也有着物流、通信和支付等基础设施的支持。
但是，企业要想成功，还需要从内部要素入手，例如领导力、战略定位、团队组织和文化等方面。
每个企业成功的因素都不尽相同，但是数字化转型已经成为未来企业发展的必然趋势。
因此，企业需要在数字化转型方面做出努力，不断提高自身的数智化水平。
中国是一个高速发展的国家，拥有庞大的市场和完整的工业体系。
随着向高收入国家行列进发，国内市场会不断扩张。
同时，中国拥有1.3亿户市场主体和1.7亿多高等人才。
这些都是企业成功的重要因素。
除此之外，物流、通信和支付等基础设施的建设也为企业的发展提供了重要的支持。
因此，企业需要从多个角度入手，不断提高自身的数字化水平，才能在数字化时代中立于不败之地。
企业成功的因素有很多，但是外部环境和内部要素都是不可或缺的。
历史上成功的企业往往是偶然的，而失败则是必然的。
因此，企业需要在数字化转型方面做出努力，不断提高自身的数智化水平。
未来，所有的企业都将会是数智化的企业，数智化也没有终点，精彩才刚刚开始。
___副总裁、___新零售副总裁___认为，新零售与数智化是密不可分的，企业需要不断探索数字化转型的方法，才能在数字化时代中立于不败之地。
企业成功的因素包括外部环境和内部要素，如创始人的领导力、战略、品牌、商品设计、采购、制造、物流、渠道、营销、服务、金融、财务、团队文化和IT系统等。
这些要素的重要性会随着企业发展阶段而变化。
不同时代的关键成功因素也在不断变化，从土地、劳动力、资本、技术、管理、知识，到现在的数据、算力和算法。
未来的企业将会是数智化的企业，数字化和智能化是不可或缺的。
企业管理的本质是决策，如何让企业的决策更加智能化、高效、精准、灵活是关键。
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生命周期是指从出生到死亡的整个过程。
大数据是一种特殊的信息资源，也有其自身的生命周期。
无论是商业大数据还是政府大数据，在大数据交易平台上作为产品进行交易之前，都要经过数据生成、采集、预处理和分析的过程，这个过程就是不断积累大数据价值的过程，为建立大数据权主体和利益分配奠定了基础。
大数据交易完成后，大数据买家将利用大数据产品，挖掘其潜在价值。
买家的反馈将对大数据交易市场产生重要影响。
买方使用大数据后，应按与大数据交易平台或卖方签订的合同处理大数据。
大数据的生成、收集、预处理、分析、交易、反馈和处置是大数据产品的全生命周期过程。
在商业大数据的生成过程中，大数据来源方主要是个人和企业，个人会产生网页浏览记录、消费行为、出行轨迹、文字评论、上传的
多媒体资料等大数据，企业则产生业务、财务等方面的大数据。
在商业大数据的采集、预处理、分析过程中，企业占据主导地位，大数据交易平台次之，个人仅占很少比例，这是因为企业、大数据交易平台本身具有人才众多、技术手段先进、资金雄厚等天然优势，而个人在人力、时间、软件、硬件、技术手段等多方面都处于明显劣势，所以参与度很低。
在购买商业大数据时，企业是主要参与方，政府、事业单位、大数据交易平台、个人较少，这种现象的产生与各个买方对大数据的利用目的是分不开的：企业有非常明确的盈利目的，渴望通过利用大数据实现自身业务的进一步发展以实现盈利；而政府、大部分事业单位（自收自支事业单位除外）不以盈利为目的，没有强烈的购买动机；大数据交易平台只是起到一个中介作用，渴望引入更多品种、数量的大数据产品，吸引更多大数据买卖双方在自己的平台进行交易以抽取提成实现盈利；个人用户中有部分买家是处于科研目的购买大数据，
其他买方或是出于兴趣，或是出于盈利目的，都不是商业大数据的主流买方。
在对商业大数据进行使用反馈时，少数大数据交易平台有一定的反馈渠道，买方可以根据自己对大数据产品的使用效果进行反馈。
在商业大数据的处置过程中，买方转变成最终处置方。
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