在我们的《数据安全法》中这样表述：开展数据处理活动应当依照法律、法规的规定，建立健全全流程数据安全管理制度，组织开展数据安全教育培训，采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全。在工作中，我们常常称之为“生命周期”，在对应的资料里一般是涵盖收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等活动。而在不同语境中，其个别语言存在些许差异，但不影响理解。我们接下来看看国外，如何看待数据生命周期管理。
什么是DLM？
数据生命周期管理 (DLM) 是一种在数据整个生命周期（从数据输入到数据销毁）内管理数据的方法。数据根据不同的标准分为多个阶段，并在完成不同任务或满足某些要求时经历这些阶段。
良好的 DLM 流程为企业数据提供结构和组织，从而实现流程中的关键目标，例如数据安全性和数据可用性。
这些目标对于企业成功至关重要，而且随着时间的推移其重要性日益增加。DLM 政策和流程可让企业为组织遭遇数据泄露、数据丢失或系统故障时可能出现的灾难性后果做好准备。
良好的 DLM 策略会优先考虑数据保护和灾难恢复，尤其是随着越来越多的恶意行为者进入市场，数据也随之快速增长。这样，在发生灾难时，有效的数据恢复计划就已经到位，可以减少对品牌利润和整体声誉造成的破坏性影响。
数据生命周期管理与信息生命周期管理
信息生命周期管理 (ILM) 通常与数据生命周期管理互换使用，虽然它也是数据管理实践的一部分，但它与 DLM 不同。
数据生命周期管理的阶段
数据生命周期由其使用寿命内的一系列阶段组成。每个阶段都由一组策略管理，这些策略可在生命周期的每个阶段最大限度地提高数据的价值。随着业务工作流中纳入的数据量不断增长，DLM 变得越来越重要。
第一阶段：数据收集
新的数据生命周期始于数据收集，但数据来源非常丰富。它们可以是网络和移动应用程序、物联网 (IoT) 设备、表单、调查等等。虽然数据可以通过多种方式生成，但收集所有可用数据对于业务成功而言并非必要。新数据的纳入应始终根据其质量和与业务的相关性进行评估。
第二阶段：数据存储
数据的结构方式也各不相同，这对公司使用的数据存储类型有影响。结构化数据倾向于利用关系数据库，而非结构化数据通常使用 NoSQL 或非关系数据库。一旦确定了数据集的存储类型，就可以评估基础设施是否存在安全漏洞，并且可以对数据进行不同类型的数据处理，例如数据加密和数据转换，以保护企业免受恶意行为者的侵害。这种类型的数据处理还可以确保敏感数据符合 GDPR 等政府政策的隐私和政府要求，从而使企业避免因这些类型的法规而受到高额罚款。
数据保护的另一个方面是注重数据冗余。任何存储数据的副本都可以在数据删除或数据损坏等情况下充当备份，防止数据被意外更改以及恶意软件攻击等更蓄意的更改。
第三阶段：数据共享和使用
在此阶段，数据可供业务用户使用。DLM 使组织能够定义谁可以使用数据以及可以使用数据的用途。一旦数据可用，它就可以用于一系列分析 - 从基本的探索性数据分析和数据可视化到更高级的数据挖掘和机器学习技术。所有这些方法都在业务决策和与各种利益相关者的沟通中发挥作用。
此外，数据使用不一定仅限于内部使用。例如，外部服务提供商可以将数据用于营销分析和广告等目的。内部用途包括日常业务流程和工作流，例如仪表板和演示文稿。
第四阶段：数据归档
经过一段时间后，数据对于日常运营不再有用。但是，保留不经常访问的组织数据副本对于潜在的诉讼和调查需求非常重要。然后，如果需要，可以将存档数据恢复到活动生产环境。
组织的 DLM 策略应明确定义何时、何地以及存档多长时间。在此阶段，数据将经历一个确保冗余的存档过程。
第五阶段：数据删除
数据生命周期管理的好处
数据生命周期管理有几个重要的好处，包括：
• 流程改进：数据在推动组织战略计划方面发挥着至关重要的作用。DLM 有助于在整个生命周期内保持数据质量，从而实现流程改进并提高效率。良好的 DLM 策略可确保用户可用的数据准确可靠，从而使企业能够最大限度地发挥数据的价值。
• 控制成本：DLM 流程在数据生命周期的每个阶段都赋予数据价值。一旦数据不再适用于生产环境，组织可以利用一系列解决方案来降低成本，例如数据备份、复制和归档。例如，可以将其移动到成本较低的本地存储、云或网络附加存储中。
• 数据可用性：借助 DLM 策略，IT 团队可以制定政策和程序，确保所有元数据都得到一致标记，以便在需要时提高可访问性。制定可执行的治理政策可确保数据在需要保留的时间内具有价值。干净、有用的数据的可用性可提高公司流程的灵活性和效率。
• 合规性和治理：每个行业都有自己的数据保留规则和法规，完善的DLM策略可帮助企业保持合规性。DLM 可让组织以更高的效率和安全性处理数据，同时保持对个人数据和组织记录的数据隐私法的遵守。
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