如何打造大数据全生命周期解决方案
基于大数据的产品生命周期管理实践研究
基于大数据的产品生命周期管理实践研究在当前的市场竞争中，产品生命周期越来越短。
为了保持产品的市场竞争力，企业需要及时了解产品的销售数据、市场需求变化、设计和生产流程等多方面信息，并及时进行调整。
基于大数据技术的产品生命周期管理，能够帮助企业有效地分析这些信息，制定相应的策略和决策，以满足市场的需求和变化。
本文将基于实际的案例，探讨大数据在产品生命周期管理中的实践研究。
一、案例分析1. 产品生命周期管理背景一个家电公司推出了一款新型电视机，由于新型号电视的功能和设计变革，该产品在市场上一开始受到了消费者的极大欢迎，销量连续两个季度保持了高速增长。
然而，到了第三个季度，产品的销量开始出现下滑，公司急需查找原因并及时采取措施以应对市场的变化。
2. 分析与解决方案（1）数据采集和分析公司通过销售数据分析软件分析了前三个季度产品销售情况，并发现销量下滑的原因是因为竞争对手推出了类似型号的电视机，并且价格更加便宜。
此外，通过市场调查可以看出，由于近期消费者对显示屏尺寸和视觉效果的要求提高，消费者对该款电视的需求减少。
针对这两个问题，公司制定了应对方案。
（2）战略调整针对竞争对手价格更便宜的问题，公司采取如下措施：降低销售价格，加大促销广告的力度和加快产品的出货速度。
在产品设计方面，公司根据市场调查结果减少了电视机厚度，并进一步优化显像系统的稳定性，满足了消费者对产品质量的要求。
（3）跨部门合作为了能够更好地应对市场的变化，公司在横向和纵向上进行了跨部门合作。
公司的营销团队与研发团队合作，共同分析销售数据和市场趋势，并调整新产品开发的方向。
销售团队和生产团队共同处理订单和生产计划，以保证产品的按时发货和备货量的控制。
通过跨部门合作，公司保证了信息的共享和及时性，提高了决策的准确度和效率。
二、结论基于大数据技术的产品生命周期管理，通过对海量数据的分析和挖掘，帮助企业更好地了解产品在市场上的表现，并及时发现和解决存在的问题和挑战。
业务数据全生命周期管理工作思路
备份内容
数据库零级 数据库正文 非结构化数据备份 数据备份模式及保留 周期
运维经理 研发经理 业务经理 签订《数据管理服 务协议 建立数据备份 及清理策略 按协议执行备 份及清理任务 检查数据备份情况并 测试数据有效性
3.3数据管理工作流程—数据调阅流程
3.3数据管理工作流程—数据调阅流程
银行计算机系统生产数据调用申请书
修改维护阶段：根据通过审批流程的《哈尔滨银行应用系统 生产数据维护申请书》进行数据维护，并记录相关信息。
数据 管理
4
5 6
数据调阅阶段：业务部门提交经主管业务部门审批通过的《哈 尔滨银行应用系统生产数据调用申请书》。经科技部审批通过 后，运维中心提取数据并漂白后反馈业务部门。
数据备份阶段：根据已签订的《数据管理服务协议》建立备份策略， 并制定恢复测试计划，验证备份数据的可用性。
优化存储结构
Norm E
Optinize Support
优化数据存储结构，有效控制在 线数据规模，提高生产数据访问 效率。
全生命 周期管理
提高效率
提高系统资源使用效率，确保系 统安全、稳定、高效运行。
fficiency
数据支撑
做好历史数据管理，为客户服务
和经营分析提供数据支撑
2.1数据的全生命周期管理—方案
• • • 建立实施信息分类保护体系，培训员工信息保护流程。 严格管理客户信息的采集、处理、存贮、传输、分发、
数据管理制度，包括但不限于组织管理、 部门职责、协调机制、安全管控、系 统保障、监督检查和数据质量控制等方
面。
备份、恢复、清理和销毁。 保存交易记录，确保完整性，安全保存和可恢复。
《商业银行数据中心监管指引》 银监办发[2010]114号
如何通过大数据分析优化产品生命周期管理
如何通过大数据分析优化产品生命周期管理在当今竞争激烈的市场环境中，产品的生命周期管理对于企业的成功至关重要。
有效地管理产品从诞生到衰退的整个过程，可以帮助企业提高市场竞争力、降低成本、增加利润。
而大数据分析作为一种强大的工具，为优化产品生命周期管理提供了新的思路和方法。
产品生命周期通常包括引入期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。
在引入期，企业需要投入大量资源进行产品研发、市场推广，同时面临着市场不确定性和高风险。
成长期则是产品逐渐被市场接受，销量快速增长，但竞争也开始加剧。
成熟期市场需求趋于稳定，企业需要通过创新和优化来维持市场份额。
衰退期产品销量下降，企业需要考虑退出市场或进行产品转型。
大数据分析可以在产品生命周期的各个阶段发挥重要作用。
在引入期，通过收集和分析市场数据、消费者需求和竞争对手信息，企业可以更准确地定位产品，制定合理的价格策略和营销方案，降低市场风险。
例如，利用社交媒体数据和在线调查，了解消费者对新产品概念的反馈，提前预测市场需求，从而优化产品设计和功能。
在成长期，大数据分析可以帮助企业实时监控市场动态，了解消费者的使用体验和需求变化，及时调整产品策略。
通过销售数据的分析，企业可以发现产品在不同地区、不同渠道的销售情况，针对性地优化供应链和分销策略，提高产品的市场覆盖范围和销售效率。
同时，利用客户关系管理系统中的数据，对客户进行细分，开展个性化的营销活动，提高客户满意度和忠诚度。
进入成熟期后，大数据分析可以为企业提供创新的方向。
通过分析大量的用户行为数据和市场趋势，企业可以发现新的用户需求和潜在的市场机会，从而进行产品的升级换代或推出新的衍生产品。
此外，通过对成本数据的分析，企业可以优化生产流程，降低生产成本，提高产品的利润空间。
在衰退期，大数据分析可以帮助企业准确判断产品的衰退趋势，及时做出决策。
通过对销售数据、市场份额和竞争对手动态的持续监测，企业可以决定是逐步退出市场，还是通过降价、促销等手段清理库存。
数字化全流程解决方案
数字化全流程解决方案数字化全流程解决方案是指利用数字技术对整个流程进行全面升级和优化，以实现高效、智能、便捷的管理和运营。
在当今数字化转型的大背景下，各行各业都在积极探索数字化全流程解决方案，以应对日益复杂的市场环境和竞争压力。
数字化全流程解决方案不仅可以提升企业的生产效率和管理水平，还可以为用户带来更优质的服务体验。
本文将围绕数字化全流程解决方案展开讨论，探究其在不同领域的应用和发展趋势。
首先，数字化全流程解决方案在制造业领域发挥着重要作用。
传统的制造业生产模式往往存在生产效率低下、资源浪费严重等问题，而数字化全流程解决方案可以通过智能化设备、物联网技术等手段实现生产过程的全面监控和管理，提高生产效率，降低成本，实现智能制造。
同时，数字化全流程解决方案还可以实现对产品生命周期的全程数字化管理，包括产品设计、生产、销售和售后服务等环节，为制造业企业提供全方位的数字化转型解决方案。
其次，在零售行业，数字化全流程解决方案也发挥着重要作用。
随着电子商务的迅速发展，传统零售业正面临着巨大的挑战，如何实现线上线下的无缝对接、提升用户体验成为了零售企业急需解决的问题。
数字化全流程解决方案可以帮助零售企业实现全渠道的销售和服务，通过大数据分析和智能化推荐系统为用户提供个性化的购物体验，提高用户粘性和转化率。
同时，数字化全流程解决方案还可以帮助零售企业实现库存管理、供应链管理等方面的数字化升级，提高运营效率，降低库存成本。
除此之外，数字化全流程解决方案在金融、医疗、教育等领域也有着广泛的应用。
在金融领域，数字化全流程解决方案可以帮助银行和保险等机构实现智能化风控、智能客服等功能，提升服务质量和效率。
在医疗领域，数字化全流程解决方案可以帮助医院实现患者信息管理、医疗资源调度等方面的数字化升级，提高医疗服务水平。
在教育领域，数字化全流程解决方案可以帮助学校和培训机构实现在线教育、学生管理等方面的数字化转型，提升教学质量和效率。
_大数据_助力设备全生命周期管理_王亚峰
中国煤炭报/2015年/5月/6日/第006版管理周刊山东能源枣矿集团“大数据”助力设备全生命周期管理王亚峰日前，笔者在山东能源枣矿集团高庄煤矿看到，工作人员轻点鼠标，分布在矿区各个角落的3.3万套设备的各种信息尽收眼底，足不出户就能对每台设备情况了如指掌。
“我们通过自主研发的设备全生命周期软件管理系统，可实现对设备整个生命运行周期的全面掌控，实现了实时监控、动态管理。
”该矿工作人员告诉笔者。
给设备“上户口”面对日益严峻的煤炭市场形势，成本优势成为煤炭企业在市场竞争中的关键优势。
枣矿集团把降本的切入点放在设备管理上，建立了以全生命周期管理为核心、以一体化管理为手段、以人机协同为保障的设备管理长效机制，最大程度发挥设备的作用，最大程度降低生产成本。
该集团设备全生命周期管理以“大数据”建设为平台，按照“井下设备、技术资料、管理范围”3个100%标准，对8大类、49小类、3.3万套设备分门别类、统一编码、电子归档，建立从计划购置到合同签订、从验收入库到发放使用、从现场维护到回收修理、从报废拆解到余值处理的伴随终生的“户口簿”。
“我们不仅给设备‘上户口’，还对设备‘点检’信息进行即时录入、随时查询、实时监控，融设备台账、现场、修理、资产、合同于一体，相当于给每台设备安装了‘GPS定位系统’。
”该集团机电处负责人介绍说。
目前他们已经即时录入设备采购、发放、维修等记录15万份，形成了凡是设备必有去向、每个去向都有责任人管理，随时可查询、全程可追溯的管理模式，增强了设备管理的可视化程度。
精益之下出效益利用信息化手段建立的数据库，成为设备全生命周期管理的有力支撑。
该矿通过大数据分析，揭示设备状态变化规律，实现了精准管理。
“实现区域化集中、一体化运作，是促进资源共享、挖掘资产潜力、加强设备物资管理的有效保证和必然趋势，我们从统一选型、统一采购、统一管理、统一维修、统一调剂五个方面，推动设备‘一体化’管理模式的变革进程。
数据生命周期管理设计方案
数据生命周期管理设计方案一、引言数据生命周期管理是指对数据从产生到销毁的全过程进行管理和控制的一种方法。
在当今大数据时代，数据管理变得尤为重要。
本文将探讨数据生命周期管理的设计方案。
二、数据采集阶段在数据采集阶段，我们需要确保数据的准确性和完整性。
首先，建立数据采集规范，明确数据采集的目的和范围。
其次，选择适当的数据采集工具，确保数据能够按时按量采集到系统中。
最后，建立数据采集质量监控机制，及时发现和纠正数据采集过程中的问题。
三、数据存储阶段数据存储是数据生命周期中非常重要的一环。
首先，需要建立数据存储架构，包括数据仓库、数据湖等不同的存储方式。
其次，确保数据存储的安全性，采取措施保护数据的机密性和完整性。
最后，建立数据备份和恢复机制，确保数据不会因为意外事件而丢失。
四、数据处理阶段数据处理是数据生命周期中的核心环节。
在数据处理阶段，我们需要确保数据的及时性和有效性。
首先，建立数据处理流程，包括数据清洗、数据转换、数据分析等环节。
其次，选择适当的数据处理工具，确保数据处理的效率和准确性。
最后，建立数据质量监控机制，及时发现和纠正数据处理过程中的问题。
五、数据分析阶段数据分析是数据的最终价值所在。
在数据分析阶段，我们需要确保数据的可视化和可解释性。
首先，建立数据分析模型，选择适当的算法和工具进行数据分析。
其次，确保数据的可视化，让数据分析结果更加直观和易懂。
最后，建立数据分析报告机制，及时向相关部门汇报数据分析结果。
六、数据销毁阶段数据销毁是数据生命周期中必不可少的环节。
在数据销毁阶段，我们需要确保数据的安全性和彻底性。
首先，建立数据销毁规范，包括数据销毁的流程和标准。
其次，选择适当的数据销毁工具，确保数据能够被完全销毁。
最后，建立数据销毁审计机制，确保数据在销毁过程中不存在任何安全隐患。
七、总结数据生命周期管理是数据管理的关键环节，通过对数据生命周期的全面管理，可以提高数据的质量和价值，为企业的发展提供有力支持。
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。
全生命周期运维解决方案
问题数量 已解决数量
部件质量问题
问题项 6项
8项
主要问题描述 1.人员能力建设
1.5S管理不到位 2.损坏件处理不规范
已解决数量 6项
7项
13项
1.油脂清理及时性； 2.力矩线标识规范性； 3.滤棉更换及时性
13项
部件质量问题
2项
1.密封条脱落
2项
改进机舱密封条压接配合，密封接触更均匀、压接更紧密。
智能运维平台 –“XXX”
预警中心
预警中心-知识和预警平台
预警中心 –服务本质
《国家发展改革委关于完善XXX上网电价政策的通知》发改价格〔2019〕882号
↓ 平准化度电成本
LCOE
( 风力发电机组成本↓+ 风场其它一次性投资成本↓+ 风场运行维护成本↓)
WTG
other CAPEX
OPEX
年发电量 ↑
Response
6. 个人防护用
品 PPE
4. 仓库管理 Storage
Management
5. 事故事件管 理 Incident Management
评估分数结果Overall Score： 评估结果等级Assessment Rating：
➢ “现场、现地、现物”纳入绩效考核 ➢ 资深EHS管理人员不定期深入现场 ➢ 9个维度44项EHS检查指标 ➢ 制定整改行动计划并跟踪执行
智能运维平台 预警中心 预警案例分享
XXX项目执行关键因素
质量控制
项
项
项
目
目
目
准
计
执
备
划
行
环境/安全/健康
标准化EHS指标促进现场安全管理提升
大数据质量安全管理制度
第一章总则第一条为确保大数据质量安全管理工作的有效实施，提高大数据资源的质量和安全水平，根据国家相关法律法规和行业标准，结合本单位的实际情况，特制定本制度。
第二条本制度适用于本单位涉及大数据采集、存储、处理、分析、应用等全过程的质安全管理。
第三条大数据质量安全管理遵循以下原则：（一）依法合规原则：严格遵守国家法律法规和行业标准，确保数据质量和安全；（二）全面覆盖原则：对大数据全生命周期进行质量安全管理，不留死角；（三）预防为主原则：加强数据质量安全管理，防范数据泄露、篡改、损坏等风险；（四）持续改进原则：不断完善大数据质量安全管理措施，提高管理水平和效果。
第二章组织机构与职责第四条成立大数据质量安全管理领导小组，负责大数据质量安全管理工作的统筹规划、组织实施和监督考核。
第五条大数据质量安全管理领导小组职责：（一）制定大数据质量安全管理政策和制度；（二）组织制定大数据质量安全管理方案；（三）协调各部门、各环节的质安全管理；（四）监督、检查大数据质量安全管理执行情况；（五）对违反本制度的行为进行查处。
第六条各部门职责：（一）数据管理部门：负责大数据资源的采集、存储、处理、分析、应用等工作，确保数据质量和安全；（二）技术支持部门：负责大数据质量安全管理的技术支持，提供必要的技术保障；（三）安全管理部门：负责大数据安全风险的识别、评估、监控和处置；（四）其他相关部门：按照职责分工，参与大数据质量安全管理相关工作。
第三章数据质量管理第七条数据质量管理应包括以下内容：（一）数据采集：确保数据来源合法、真实、准确，符合国家相关法律法规和行业标准；（二）数据存储：采用安全可靠的数据存储技术，确保数据存储的安全性、完整性和一致性；（三）数据处理：对数据进行清洗、转换、集成等操作，保证数据的质量和准确性；（四）数据分析：采用科学、合理的方法进行数据分析，确保分析结果的可靠性；（五）数据应用：在数据应用过程中，确保数据质量和安全，避免数据泄露、篡改、损坏等风险。
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。
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如何打造大数据全生命周期解决方案
作者：李政葳
来源：《计算机世界》2016年第14期
大数据可能带来的巨大价值正被越来越多的企业所认可，同时，更是为人们提供了一种全新的看待世界的方法。
无需实地统计调查，怎样得出售出房屋的空置率？医院病人的平均住院时间与医院效益存在着哪些内在关联？今后，或许以上种种疑难碰到“大数据”，都能迎刃而解。
早在几年前，发达国家已经相继认识到大数据的重要意义。
2012年，美国出台《大数据的研究和发展计划》，将大数据上升为事关国家核心竞争力的国家战略；2013年，英国出台《英国数据能力发展战略规划》，投资1.89亿英镑提高大数据的采集、分析能力；同年，澳大利亚发布了《公共服务大数据战略》，推进大数据的分析应用、与其他政策和技术协同以及为公共服务领域变革；2014年，美国又发布了《大数据：把握机遇，维护价值》，提出大数据是重要的发展机遇。
“目前，国内大数据行业在数据和技术方面发展程度与国外步伐相近，但与国外大数据应用方面还存在很大差距。
”人大金仓大数据业务部总监白芸表示，从国外数据行业的发展状况来看，他们是在研发出很多创新应用场景之后，才得出了“大数据”这个词汇，比如，大数据预测流感、预测官员竞选结果等，这都不是传统的业务系统能够达到的效果
“即使目前通过技术手段将各类车辆、路桥、停车场数据都悉数采集，也不一定能通过数据创造出有价值的东西。
”白芸以“大数据+交通”为例解释道，究其原因，在于国内目前数据模型设计颇为欠缺，“不是技术的断档，而是应用创新能力不足，数据摆到面前，却不知道怎么应用。
”
在白芸看来，随着国内信息化的进步以及系统替代人工进程加快，信息化将逐步解决业务加速和职能高效的问题。
在此基础上，大数据应用也将呈现出从无到有、再到优化和增值的趋势。
在这个过程中，应用方自然会探索自身业务产生的数据究竟有多少价值，还能创造多少价值。
具体来看，目前国内大数据发展可以从数据、技术、应用这3个层面进行分析。
政府内部数据除了部门掌握的业务数据，还需要考虑不同系统数据之间的结构冗余，以及是否存在数据存储的“信息孤岛”；就外部数据而言，不同的政府部门究竟还需要哪些外部数据？通过什么方式获得？获取过程中需建立怎样的机制？
这些都是政府大数据建设过程中考量的焦点。
“比如，住建部门根据自身数据只能了解房屋的售出率，如需分析出售房屋的空置率，或许就要参阅房屋的水表、电表信息，这就需要协调水务、电力等部门的数据。
”白芸认为，“真正的大数据应用并不是仅仅根据现有数据绘制一份报表、一个曲线图，就能称之为大数据产品，这些依旧是一种传统的统计和数据分析。
”
信息化将逐步解决业务加速和职能高效的问题，大数据应用也将呈现出从无到有、再到优化和增值的趋势。
沈阳军区总医院向人大金仓提出：医院内病人的平均住院时间与医院效益有哪些内在关联？如何利用两者内在规律更好地为病人服务？人大金仓基于此，打造了“医院大数据综合管理分析智能平台”，通过分析医院平均住院率的变化规律，为病人提供良好的医疗服务之外，也为医院带来了新的经济增长点。
经过十多年的底层数据研究和实践积累，人大金仓拥有全线数据库产品及数据资源分析、管理等能力，能够为客户提供“大数据规划、实施、运维全流程的技术支持”；此外，人大金仓大数据解决方案目前已经在医疗卫生、医院、教育、金融、通讯、政府部门、军工国防等十多个业务领域，成功实施交付了数十个数据中心和大数据解决方案项目。