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。
Norm
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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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目 录
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。
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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。
以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！。