业务数据全生命周期管理工作思路

数据安全全生命周期治理体系建设方案2024年05月目 录目 录第一章、背景 (1)第二章、技术路线 (2)第三章、框架体系 (3)第四章、建设思路 (4)4.1 构建数据安全统一规划和统筹管理的能力 (4)4.2 构建数据资产可量化、可归类、可评估、可追溯的能力 (4)4.3 构建全场景的数据安全防护能力 (5)4.4 构建一体化的数据安全运营管控能力 (6)第五章、实施步骤 (7)第一章、背景第一章、背景近年来，《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律接连发布，“等保2.0”、《个人信息安全规范》、《数据安全治理能力评估方法》等标准持续落地，数据安全作为“总体国家安全观”的重要组成部分，成为国家合规监管的重点。

同时，数据安全作为数据要素价值化的前提和基础，是各行业健康平稳发展的刚需。

Risk Based Security（RBS）《Data Breach Report: 2021 Year End》数据显示，2021 年全球公开披露的数据泄露事件 4145 起，共导致超 220 亿条数据泄露。

在合规建设、业务发展、风险控制等多重需求的推动下，数据安全已经成为关系国家、企业生存发展的重中之重。

随着云计算、5G、物联网、人工智能等创新技术的发展，数据向云、网、端等应用场景不断延伸，数据跨网络边界、业务部门的流转成为常态，单点的安全防护手段缺乏协调联动能力，安全策略全面性弱、一致性差、管控效率低，难以发挥贯穿数据处理全流程的整体防护能力。

在国家《“十四五”数字经济发展规划》的不断推进下，为实现大规模的数据共享和业务协同，数据安全必须与业务进行体系化融合，实现全场景、全流程、全链路的安全保障，通过统一的管控平台，推进产品、技术和管理的协同治理，形成数据安全综合治理体系。

第二章、技术路线数据安全治理是随着业务数据化和数据资产化，为适应数据安全保障需求而不断更新的产物，其最终落脚点在于“兼顾发展与安全”，实现数据资产在安全保障下的自由流通。

加加月报Monthly report@解读筑牢防线，探索网络安全体系建设各地网信部门、基础运营商与网络安全企业在管理机制创新、核心技术突破、安全体系构建、产业人才培养以及安全观念营造等方面，进行了建立立体动态网络安全体系的探索文/支振锋党的十八大以来，我国敏锐抓住信息化发展的历史机遇，以安全保发展,以发展促安全，用一个个生动的创新实践，发出了我国网信事业发展的新时代强音。

梳理本次“网信创新工作50例”中网络安全相关的案例，可以看到各地网信部门、基础运营商与网络安全企业在管理机制创新、核心技术突破、安全体系构建、产业人才培养以及安全观念营造等方面，进行了建立立体动态网络安全体系的探索。

核心技术创新是关键核心技术是国之重器。

实践证明,没有网络安全就没有国家安全，而没有核心技术就不可能有网络安全。

移动网络是国家重要基础设施，电信运营商是国家网络安全的基础性保障。

本次评选的创新案例中，中国移动、中国联通和中国电信三家基础电信运营商所作出的努力，使人们对我国网络安全具有了更大信心。

中国移动自主研发了“守望者”终驸检测工具箱，具备终端及应用评测、内容安全拨测、诈骗短信识别、伪基站识别等功能，构筑起"云端一体化”的终端安全防护体系从而解决了传统安全软件“支持设备有限、检测深度不足、检测环境可靠性不足”等难题。

还自主研发“伪基站杀手”工具，在自主研发伪基站监测治理系统和现场定位设备的基础上，通过引入大数据等新技术，实现对伪基站的精准发现与反制，有效解决了伪基站“监测难、抓捕难、处置难”的问题。

在实名制应用场景上，福建电信首创动态人像识别技术，实现了电话用户实名登记工作在原有人工识别基础上的突破，确保入网环节电话用户人证一致，始终走在“魔高一尺、道高一丈”的去伪存真的道路上。

技术创新使得从根源上遏制不法分子和不法行为有了更好的保障，为深入推进网络空间综合治理和诚信体系建设提供了有力支撑。

数据安全治理是驱动随着信息技术与人类生产生活不断交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。

R E A LE S T A T EG U I D E |143面向全生命周期管理的一码管地 建设思路与应用探讨唐凌奇 (株洲市自然资源和规划局 湖南 株洲 412007)作者简介:唐凌奇(1977-),男,硕士学位,目前职称为注册测绘师,主要从事自然资源和规划信息系统研究㊂[摘 要] 本文旨在探讨如何进行面向全生命周期管理的 一码管地 建设㊂文章首先阐述了 一码管地 的建设思路与目标,介绍了 一码管地 应用的总体设计和实现方案,其总框架为 四梁四柱 ,即基础设施㊁数据资源㊁技术支持以及场景应用四个层级, 四柱 指的是法律法规㊁规范标准㊁组织保障以及安全保障四个体系;其中场景应用分置四个子应用,分别是 一码全息 一码智配 一码智办 以及 一码监管 ;旨在通过 一码管地 应用的建设,将促成 一窗受理㊁一网通办 自然资源业务办理目标的达成,为土地管理和用地监管提供数据支持和智能化决策支持,促进国土空间的合规利用和可持续发展,同时优化政府服务,真正做到利民便企㊂[关键词] 一码管地 ;全生命周期管理;建设思路[中图分类号]F 301.2 [文献标识码]A [文章编号]1009-4563(2023)20-143-03引言近年来,自然资源部稳步推进 放管服 改革,其目的在于为社会提供更加高效便捷的政务服务,其中针对用地㊁用矿㊁用海审批以及不动产登记㊁政务公开等社会重点关注事项,明确提出要尽快达成 一窗受理㊁一网通办 的目标,最大限度地减轻群众办事负担,提高办事效率㊂‘自然资源部关于加强自然资源法治建设的通知“(自然资发2022 62号),再次强调了全面建设 一窗办事 平台的重要性,要求应用不动产单元代码 一码管地 ,达成 跨省通办 自然资源类事项㊂一码管地 的核心思想是从源头上为每块土地赋予唯一的编码,并将此码贯穿于土地的全生命周期内,建立起新型的地籍调查工作机制,以加强自然资源规划系统内部业务联系及与外部工作的协同,实现 码上直办 ,大大便利了群众和企业㊂当前,浙江㊁江苏㊁安徽㊁青岛等部分省市已经启动了一码管地 信息化平台的建设,成效良好,充分释放了 土地码 在用地管理改革方面的红利㊂浙江宁波推出 一码管地 制度,将具有唯一性的地籍码赋予并贯穿于辖内各块土地,实现了跨系统业务互联互通,使得办事效率更加高效㊂随着探索的深入, 一码管地 的涉及方面㊁包含内容㊁运行机制不断优化发展,逐步形成了集资源编码㊁流程审批㊁数据整合㊁项目监管㊁信息共享㊁决策辅助等功能于一体的自然资源全生命周期智慧化管理新模式㊂然而,各地探索 一码管地 的过程中也发现了一些问题,比如用地管理存在跨部门跨层级协同难㊁项目全周期信息关联弱㊁审批智能化支撑不足,等等㊂对此,本文重点探讨如何搭建 一码管地 信息系统,以动态跟踪和全程监管土地管理㊁开发和利用的各个环节,实现对土地的全生命周期的管理,推进土地要素的集约高效利用㊂1 面向全生命周期管理的一码管地 建设思路与目标1.1 建设目标面向全生命周期管理的 一码管地 建设的目标是通过建立完善的土地管理㊁开发和利用机制,通过物联网㊁云计算㊁大数据和人工智能等技术的应用,加强土地信息的实时采集㊁处理和分析,以土地码贯穿 土地规划 用地审批 土地征用 土地储备 土地供给 土地使用 确权登记 土地管理 全流程,集成业务流与数据流,以 一码 实现对用地全生命周期的动态跟踪和全程监管,以及用地管理和监管的智能化和自动化,简化群众与企业流程,让群众和企业遵循法律法规办事过程顺畅,提高用地管理效率和精度,以促进土地要素集约高效利用,加快土地要素的循环流通,维护国土空间用途管制成效,推动城市可持续发展㊂1.2 建设思路面向全生命周期管理的 一码管地 的建设是一项系统工程,需要从土地管理㊁开发和利用的各个环节入手,以确保全程监管和动态跟踪的顺畅实现,其建设思路分四步,具体如下:第一步,数据治理㊂要建立统一的土地信息管理平台,以便于土地信息的集中管理和共享㊂其中,数据管理包括对已有数据进行梳理㊁分析,制定数据标准规范,确定存在问题并形成清单,确定数据系统,制定治理成果的空间图形㊁属性等要求,形成覆盖土地登记㊁权属确认㊁土地交易和土地规划管理㊁土地经济效益等方面的数据底图㊂第二步,赋码关联㊂需要对每块土地进行唯一的土地编码,以确保每块用地的唯一性和可追溯性㊂同时,设计关联模型,将土地编码与地块信息㊁用途规划㊁审批信息㊁供应信息㊁竣工验收信息等关联起来,形成全面的用地信息数据库㊂第三步,业务协同㊂需要对当前地籍管理情况进行分析,重新构建地籍管理业务流程体系,以实现标准化㊁协同化㊁一体系化的管理流程,打通用地规划选址㊁用地审批㊁土地征收㊁项目建设等全流程,建立完善的用地审批㊁供应Copyright ©博看网. All Rights Reserved.144 |R E A LE S T A T EG U I D E和竣工验收机制㊂用地审批应该根据国土空间用途管制要求和城市规划要求,严格控制用地规模㊁性质和用途等,尽可能简化审批流程,确保用地的合法性㊁规范性以及便捷性㊂用地供应应该根据市场需求和土地资源利用状况等因素,科学确定用地供应量和供应方式,避免用地过度和浪费㊂竣工验收应该根据用地规划和设计要求,对建设项目的土地使用状况㊁环境影响和社会效益等进行全面评估和检查㊂第四步,搭建应用㊂以核心业务开展为基础和以用地问题为导向,从实际需求出发,借助信息化技术,关联并集成国家各部门的业务,推动 一码管地 的跨部门跨省跨业务协同,搭建用地全生命周期管理的数字化和智能化应用㊂2 面向全生命周期管理的一码管地 应用总体设计2.1 总体框架设计在面向全生命周期管理的 一码管地 应用设计上,应当遵循协同化㊁规范化㊁信息化的理念,面向用地全生命周期管理要求,结合建设思路的四个步骤,以业务为导向㊁应用为核心㊁数据为驱动㊁技术为支撑,形成 四梁四柱 总体架构体系,如图1所示㊂图1 一码管地 应用总体框架设计具体来看, 四梁 分别是基础设施㊁数据资源㊁技术支持以及场景应用四个层级, 四柱 分别是法律法规㊁规范标准㊁组织保障以及安全保障四个体系㊂基础设施层需要建立全面㊁准确的用地信息数据库,综合用地管理各项资源,进行统筹管理,创设应用环境;数据资源层需构建信息数据库,接入已有数据,纳入土地管理相关数据㊁区域内人口数据,创设完备数据库;在技术支持层需要综合运用智能化㊁数字化技术,满足 一码管地 应用的开发需求,同时需要落实国土空间用途管制要求,控制用地规模㊁性质和用途等,实现用地资源的集约高效利用;在场景应用层,构建 一码全息 一码智配 一码智办 一码监管 模块,实现 一码通 建设目标㊂2.2一码管地 应用模块2.2.1 一码全息一码全息 模块是在 一码管地 应用场景中,通过唯一的土地码实现对用地全生命周期的动态跟踪和全程监管,呈现出用地全息化的态势㊂ 一码全息 包括以下几个方面:一是地理信息全息化㊂通过用地编码(土地码)与地理信息系统相结合,实现对用地在空间维度上的全息化展示和管理,包括用地位置㊁用地面积㊁用地类型等信息的动态跟踪㊂二是审批流程全息化㊂通过用地编码与审批管理系统相结合,实现对用地审批流程的全息化管理,包括用地规划审批㊁建设用地批准㊁竣工验收等各个环节的审批情况记录和跟踪㊂三是监管信息全息化㊂通过用地编码与监管信息系统相结合,实现对用地监管信息的全息化管理,包括用地违法行为的查处㊁用地监测与预警㊁用地行为评价等方面的信息的全程跟踪和记录㊂四是数据资源全息化㊂通过对用地编码的全面应用,实现用地信息资源㊁审批信息资源㊁监管信息资源等各类数据资源的全息化整合和管理,促进数据共享和优化利用㊂2.2.2 一码智配一码智配 模块是在 一码管地 应用场景中,通过土地码集成各类土地要素流动信息,反映可用㊁可供㊁可配置的土地要素状态,实现对土地资源的智能匹配和优化配置㊂ 一码智配 包括以下几个方面:一是用地需求智能匹配㊂通过对用地需求的全面了解和分析,运用人工智能等技术手段,实现对用地资源的智能匹配和优化配置,最大限度地满足不同需求方的用地需求,为管理部门提供决策支持㊂二是用地配置智能优化㊂通过对已有用地资源的全面掌握和深度挖掘,运用数据挖掘㊁模拟仿真等技术手段,实现对用地配置方案的智能优化,提高用地配置的效率和精度,加强前期规划㊂三是用地利用智能升级㊂通过对已有用地资源的全面分析和评价,运用新兴技术如互联网㊁物联网㊁大数据等,实现对用地利用的智能升级,促进用地要素集约高效利用㊂四是用地管控智能提升㊂通过对用地管控信息的全面管理和智能分析,运用智能监控㊁预警等技术手段,实现对用地管理和监管的智能提升,同时根据找地企业的意向需求,进行智能化的供需匹配,引导企业进行用地选址并向企业明确各项手续,确保企业用地便捷化和经济效益与社会效益最大化㊂2.2.3 一码智办一码智办 模块是在 一码管地 应用场景中,通过土地码,对用地审批流程进行统筹优化,强化用地审批与项目审批㊁水土保持㊁林地审批等跨层级㊁跨部门㊁跨地域㊁跨系统业务的协同,实现 批 办 查 一码通㊂ 一码智办 包括以下几个方面:一是智能审批流程㊂通过对用地审批流程的全面了解和分析,运用人工智能等技术手段,实现对审批流程的智能化设计和优化,提高审批效率和质量㊂二是电子化审批管理㊂通过建立电子审批系统,实现对用地审批信息的全面管理和监管,提高审批管理的效率和透明度㊂三是智能监管系统㊂通过建立智能监管系统,实现对用地资源的全生命周期监管,提高监管效果和效率,保障用地规范利用和可持续发展㊂四是智能风险预警㊂通过运用数据挖掘㊁大数据等技术手段,实现对用地审批和管理风险的智能预警和控制,提高用地管理的安全性和可靠性㊂2.2.4 一码监管一码监管 是指通过土地码实现对用地资源全生命周期的监管,即贯穿空间规划㊁项目策划㊁用地审批㊁建设监管㊁竣工验收等环节,集成土地利用㊁项目产出㊁就业社Copyright ©博看网. All Rights Reserved.R E A LE S T A T EG U I D E |145保㊁人口经济等多项信息,精准生成土地效益,识别企业效益,进而推动低效企业的改革进步㊂具体来说, 一码监管 包括码上监管和码上执法㊂其中,码上监管一是对用地资源档案监管㊂通过用地编码实现对用地资源档案的建立和管理,包括用地基本情况㊁审批㊁供应㊁使用㊁变更等信息的全面归档和管理,实现用地资源信息的全面透明和可追溯㊂二是智能化用地监管㊂通过建立智能化用地监管系统,实现对用地资源的全生命周期监管,包括对用地开发㊁建设㊁使用等各个环节的监管和管理,确保用地资源的合规利用和可持续发展㊂三是数据化用地监测㊂通过运用遥感㊁地理信息系统等技术手段,实现对用地资源的数据化监测和分析,包括对用地利用方式㊁土地利用现状㊁土地资源承载能力等指标的监测和分析,为用地监管提供数据支撑㊂四是风险化用地预警㊂通过运用大数据㊁人工智能等技术手段,实现对用地资源风险的预警和控制,包括对违法用地㊁超标用地㊁资源枯竭等风险的监测和预警,确保用地资源的安全利用㊂码上执法是通过 土地码 所关联的用地信息,通过数字化技术,依托 互联网+ 网络信息技术,对违法用地行为进行识别㊁预警,从而为执法提供依据和指导㊂结束语一码管地 应用的建设,立足于 土地规划 用地审批 土地征用 土地储备 土地供给 土地使用 确权登记 土地管理 土地全生命周期,以业务为核心㊁问题为导向,利用现代信息技术手段,实现对用地资源全生命周期的管理和监管,促进用地资源的合规利用和可持续发展㊂但 一码管地 应用的建设是一个复杂且长效的系统工程,受到来自多方因素的影响,需要在实践过程中不断优化完善㊂相信在未来,随着信息技术的不断发展和应用, 一码管地 将会得到更进一步的优化和完善,如三维全空间㊁智能化及智慧决策发展,从而得到更广泛的应用和推广,为国土空间资源管理实现高效化㊁集约化㊁数字化作出贡献㊂参考文献[1] 乔思伟.一码管地:土地管理辟新境[J ].自然资源资讯,2020(16):45-46.[2] 郑建军.绍兴市上虞区创新实施 一码管地 构建自然资源管理 数字图景 [J ].浙江国土资源,2021(5):42-44.[3] [1]彭涛,朱向晖,束邱恺,等.基于土地全生命周期的 一码管地 关联模型[J ].测绘标准化,2022,38(02):57-61.[4] 周丹,徐德军,张欢,等.面向全生命周期管理的 一码管地 建设思路与应用探讨[J ].规划师,2022,38(08):106-110.[5] 彭涛,朱向晖,束邱恺,等.基于土地全生命周期的 一码管地 关联模型[J ].测绘标准化,2022,38(02):57-61.(上接第142页)6.4 培育市场主体,提升质量检测能力水平一是鼓励和支持有条件的国有企业参与质量检测服务体系建设;鼓励民营资本进入质量检测市场;鼓励国内外知名品牌在国内设立分支机构;支持企业采取并购㊁重组等方式整合资源㊁扩大规模;鼓励建设工程质量检测单位开展技术研发和服务创新等㊂二是培育一批有国际竞争力的大型检测机构,带动我国工程质量检测行业整体水平的提升㊂结语随着我国经济的不断发展,建筑市场的不断扩大,建设工程质量检测行业呈现出蓬勃发展的态势㊂但由于我国建筑市场起步较晚,相关法律法规制度不健全,市场竞争不规范等原因,造成了目前我国建筑检测市场混乱㊁无序竞争的局面㊂因此,制定完善相应的法律法规制度和相应的配套措施,是规范检测市场㊁维护检测各方主体合法权益的重要保障㊂当前,应充分发挥政府监管职能作用,通过加强政府监管㊁强化行业自律㊁健全市场机制和培育检测市场主体等手段,尽快完善和落实工程质量检测的法律法规制度体系;同时加大对不诚信企业的处罚力度,并建立健全失信联合惩戒机制,对存在严重违法违规行为的检测机构和人员实施联合惩戒㊂此外,还应鼓励和支持各类检测机构积极参与工程质量检测行业标准制定工作,在保证工程质量检测结果客观公正的前提下不断提高检测服务水平㊂参考文献[1] 规范检测市场秩序,保障建设工程质量 ‘建设工程质量检测管理办法“解读[J ].广西城镇建设,2023(03):23-28.[2] 建设工程质量检测管理办法[J ].中华人民共和国国务院公报,2023(07):31-36.[3] 规范检测市场秩序,保障建设工程质量 ‘建设工程质量检测管理办法“解读[J ].工程建设标准化,2023(03):48-50.[4] 林飞燕.建设工程质量检测机构的质量管理优化对策研究[J ].中国建筑金属结构,2022(11):133-135.[5] 郑梅.无损检测技术在建设工程质量检测中的应用[J ].价值工程,2022,41(28):153-155.[6] 柯常伟,戴宁,翁利侠,等.基于区块链的建设工程质量检测报告存证系统的研究与实践[J ].工程质量,2022,40(02):66-70.[7] 陈景忠,梁艳玲.建设工程质量检测属性分析及其管理对策[J ].工程质量,2021,39(06):1-4.[8] 东莞市住房和城乡建设局建设工程质量检测管理规定[N ].东莞日报,2021-03-15(B 04).Copyright ©博看网. 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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。

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。

产业项目，即产业化项目，主要指除公共基础设施及民生公益事业之外所有以企业为投资主体、集中在一二三次产业特别是工业领域、能够带来经济效益的各类投资项目。

对于企业而言，产业项目投资建设的成功与否，取决于投资管理是否到位。

因此，将投资管理融入产业项目全生命周期管理的各个阶段，对确保产业项目资产保值增值、企业高质量可持续发展有着重要意义。

全生命周期投资管理的内涵产业项目投资管理，主要通过服务项目来实现投前、投中和投后管理的总体把控与指导。

一般来讲，根据全生命周期管理可以划分为投资评估管理、投资进度管理、投资运营管理和投资后评价管理。

一是在项目识别阶段实施投资评估管理。

通过全面、深入的市场调研，为项目的机会研究、投资决策提供服务。

二是在投资实施阶段实施投资进度管理。

重点组织好协调工作，同时做好对项目执行的监督，控制好投资进度。

如果在管控过程发现问题，及时组织各方资源，采取有效措施，对项目的各项需求提供保障，从而保证项目按期、按质实施。

三是在项目建成后的经营管理活动中，实施投资运营管理。

投资运营管理是一项系统性工程，涵盖项目经营管理的全部事项，要通过有效的管理措施来实现投资目的、投资决策的落实落地。

四是在投资项目建成或收购完成并投入使用一段时间后，实施投资后评价管理。

这需要对项目评估、论证、决策、实施、运营等各个环节全过程进行的回顾和分析，全面评价项目的合法合规性、创新性、实效性、战略性、经济性，进而提出投资管理改善意见和建议，为后续投资项目论证、决策、实施提供指导。

当前项目投资管理存在问题（一）投资评估管理体系不健全，市场调研不充分投资评估的市场调研和评估策划是一项复杂性工作。

在实际项目前期评估过程中，不少企业还未建立健全投资评估管理体系，对拟投资的项目没有做好详细的市场调研，对项目所在行业发展趋势没有深入研究分析，对上位规划和相关政策没有研究透彻，对所参考市场行情分析不够全面，投资预测的基础数据、市场发展方向没有强有力的支撑，使得投资分析存在漏项、缺项，导致成本大幅增加，甚至直接影响投资收益、项目实施进度和效果。

金仓云数据库全生命周期管理一、云数据库云数据库是指部署在一个虚拟计算环境中的数据库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。

目前，金仓KES V8的单实例、高可用及集群版本均支持云数据库部署方式。

云数据库在为用户提供更便捷的数据库服务的同时，也对数据库管理能力提出了更高的要求。

尤其是当企业内部存在多种不同的云平台时，面对其技术标准不一致、实现方式不相同等管理难题，企业需要更强有力、可跨多种云平台的云数据库管理工具。

二、云数据库全生命周期管理云数据库全生命周期管理包括数据库部署、数据库实施/开发、运维管控三个阶段，如下图所示。

图：云数据库服务全生命周期服务于云数据库管理全生命周期管理，金仓研发了KRDS产品，可提供基于OpenStack、K8S等主流云平台一站式云端数据库全生命周期管理的解决方案，解决各行业客户私有云、公有云或混合云模式下多云并存，数据库无法统一发放、管理、监控等统一实施及运维管理的问题。

同时兼顾党政企事业单位内部局域网环境下数据库系统的集中纳管。

除KRDS之外，在云数据库管理其他阶段，金仓还提供了其他专项管理工具，如在数据库实施阶段的数据库迁移评估工具KDMS、在运维管控阶段的监控工具KMonitor等。

（一）数据库部署阶段数据库部署阶段的核心任务是完成数据库实例创建过程，包括云实例和非云实例的创建两种。

云实例创建过程如下图所示。

图：云实例创建过程用户在创建云实例时，只需要输入实例名称，选择数据库类型、数据库版本、部署架构、推荐配置、大小写敏感、兼容模式、网络，设置储存空间之后，点击“确认创建”即可完成一个KES数据库云实例的创建，同时会完成启动虚拟机、数据库参数设置、数据库初始化、启动数据库等相关操作。

云数据库实例创建页面如下图所示。

图：云数据库实例创建非云数据库实例的创建，用户首先要输入实例名称，选择数据库类型、版本、及部署架构，然后再输入服务器的信息及数据库的部署信息，最后点击右下角“确认创建”可以进行非云数据库的注册。

如何运用技术手段优化企业全生命周期管理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，优化全生命周期管理至关重要。

而技术手段的应用，则为企业提供了强大的支持和创新的途径。

企业的全生命周期涵盖了从创立、成长、成熟到衰退的各个阶段。

在创立阶段，企业需要明确市场定位、制定商业计划，并搭建起基本的运营架构。

技术手段能帮助企业进行市场调研和分析，利用大数据了解行业趋势和消费者需求，从而更精准地确定产品或服务的方向。

例如，通过网络爬虫技术收集相关行业的信息，再运用数据分析工具进行深度挖掘，为企业的创立提供有力的数据支持。

在成长阶段，企业面临着业务扩张、市场份额争夺和团队建设等挑战。

此时，信息化系统的应用可以大幅提高企业的运营效率。

比如，采用客户关系管理（CRM）系统，能够有效地管理客户信息，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。

同时，利用项目管理软件可以对各项业务和项目进行实时监控和协调，确保资源的合理分配和项目的按时交付。

进入成熟阶段，企业需要不断创新以保持领先地位。

人工智能、物联网等前沿技术为企业提供了新的发展机遇。

例如，利用人工智能进行产品研发和优化，通过对大量数据的学习和分析，预测市场需求和趋势，开发出更符合市场需求的产品。

物联网技术则可以实现生产设备的智能化监控和管理，提高生产效率，降低成本，提升产品质量。

而当企业进入衰退阶段，技术手段同样能发挥作用。

通过对历史数据的分析，企业可以找出导致衰退的原因，及时调整战略。

同时，利用数字化营销手段，尝试开拓新的市场和客户群体，实现业务的转型和重生。

在优化企业全生命周期管理的过程中，数据管理是一项基础且关键的技术手段。

企业要建立完善的数据收集、存储和分析体系，确保数据的准确性、完整性和及时性。

只有这样，企业才能基于数据做出科学的决策，及时发现问题并采取有效的措施。

另外，云计算技术的应用也为企业带来了诸多便利。

它可以让企业根据业务需求灵活地调整计算资源，降低硬件投资成本和维护成本。

数据架构设计思路一、业务需求分析在进行数据架构设计之前，首先需要了解业务需求，包括业务的发展方向、目标客户群体、业务流程等。

通过对业务需求的分析，可以确定数据架构的设计目标，以及需要什么样的数据支持业务发展。

二、数据模型设计数据模型是数据架构的核心，它是对现实世界数据关系的抽象表示。

在进行数据模型设计时，需要考虑数据的结构、关系、属性等信息，并确定数据实体之间的关系和依赖关系。

同时，还需要根据业务需求和数据处理需求，确定数据模型的粒度、分区、分片等方式。

三、数据存储规划数据存储是数据架构中的重要组成部分，需要对数据进行合理的规划和组织。

在进行数据存储规划时，需要考虑数据的类型、大小、访问频率、重要性等因素，并确定存储介质、存储方式、备份策略等。

同时，还需要考虑数据的可扩展性和可维护性，以便满足业务不断增长的需求。

四、数据处理流程设计数据处理是数据架构中的重要环节，需要对数据进行采集、清洗、转换、分析等操作。

在进行数据处理流程设计时，需要考虑数据的来源、处理方式、处理目标等因素，并确定数据处理流程中的各个环节和操作步骤。

同时，还需要考虑数据处理的性能和效率，以满足业务处理的需求。

五、数据安全规划数据安全是数据架构中的重要保障，需要确保数据的机密性、完整性和可用性。

在进行数据安全规划时，需要考虑数据的分类、分级、加密、访问控制等因素，并确定安全管理策略和安全技术方案。

同时，还需要定期进行安全审计和风险评估，及时发现和处理安全问题。

六、数据治理架构设计数据治理是对数据进行有效管理和控制的机制，需要确保数据的准确性、一致性和合规性。

在进行数据治理架构设计时，需要考虑数据的来源、处理方式、使用方式等因素，并确定治理策略和管理流程。

同时，还需要建立数据质量管理团队和数据管理平台，以便对数据进行全面的管理和控制。

七、数据质量管理数据质量是数据架构中的重要保障，需要确保数据的准确性、完整性和一致性。

在进行数据质量管理时，需要考虑数据的来源、处理方式和使用方式等因素，并确定质量评估标准和管理流程。

产品全生命周期数字化管理龚欣（东南大学机械工程学院南京211189）摘要：所谓产品全生命周期管理（Product Life-Cycle Management，PLM），就是指从人们对产品的需求开始，到产品淘汰报废的全部生命历程。

PLM 是一种先进的企业信息化思想，它让人们思考在激烈的市场竞争中，如何用最有效的方式和手段来为企业增加收入和降低成本。

如果说产品是树，那么是产品管理给了这棵树生命，而这棵生命之树的成长则需要 PLM 来照料与浇灌。

关键词：PLM，产品生命周期，信息化一、产品全生命周期管理的简要概念现代信息社会迅速发展，产品的落后将导致失去市占率及营收的机会；产品的要求与品质不精确招致时间浪费及重新设计的成本。

任何成功的产品，严谨的产品定义是生命周期的第一步。

但是没有可完善的技术来协助管理，在两个不同部门间对产品的认知是失序的，例如：产品文件上的产品功能叙述无法即时更新，导致品质、可用性及客户对产品接受度的降低。

于是软件业者发展一套数据库——PLM（产品全生命管理），来协助公司解决以上问题。

所谓产品的生命周期，就是指从人们对产品的需求开始，到产品淘汰报废的全部生命历程。

产品生命周期管理（Product Livecycle Management, 简称PLM）是覆盖了从产品诞生到消亡的产品生命周期全过程的、开放的、互操作的一整套应用方案。

企业为了使产品及时上市，打败竞争者，投资回收率ROI（return on investment）极大化，产品知识快速移转，从市场研究员到产品经理到产品设计员到技术支援都需要迅速迅速作出响应，因此，PLM技术就应运而生。

二、产品全生命周期管理的内容PLM可以从企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）系统中提取相关的资讯，并使之与产品知识发生关联，进而使之用于扩展型企业，使从制造到市场、从采购到支持的所有人都能够更快速、高效地工作。

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。