文章编号：25022 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-29 02:23:11 / 浏览：次

引言

数据中心作为现代数字经济的支柱，随着企业对数据处理和存储能力的需求不断增长而经历着快速的发展。随着数据中心规模和复杂性的增加，规划其整个生命周期以确保可持续性和效率变得至关重要。本文将深入探讨数据中心生命周期的各个阶段，并概述有效的生命周期管理规划的关键原则，以帮助数据中心运营商在不断变化的行业格局中茁壮成长。

数据中心生命周期

数据中心的生命周期通常分为以下几个阶段：

• 规划和设计：确定需求、选择站点和设计设施。
• 建设：建造基础设施、安装设备和调试系统。
• 运营和维护：管理日常操作、解决问题和实施更新。
• 淘汰和处置：退役设备、拆除设施和处置废弃物。

生命周期管理规划原则

实施有效的生命周期管理规划需要遵循以下关键原则：

1. 战略对齐

数据中心生命周期应与组织的整体业务战略相一致。这包括考虑数据中心支持业务目标的方式、所需的技术和资源，以及与企业可持续发展目标的兼容性。

2. 持续评估

定期评估数据中心的需求、效率和可持续性至关重要。这有助于识别改进领域、优化资源利用并确保设施随着时间的推移满足需求。

3. 生命周期成本优化

生命周期成本规划不仅仅是考虑初始投资，还应包括运营成本、能源效率、维护费用和处置费用。通过优化这些成本，数据中心运营商可以实现长期财务可持续性。

4. 可持续发展

数据中心运营对环境产生重大影响，因此实施可持续发展实践至关重要。这包括使用可再生能源、提高能源效率、管理水资源和实施废弃物回收计划。

5. 风险管理

数据中心运营面临着各种风险，包括自然灾害、停电和网络威胁。通过识别和减轻这些风险，数据中心运营商可以确保设施的连续性和可恢复性。

生命周期阶段的最佳实践

在数据中心生命周期的每个阶段实施最佳实践可以最大程度地提高效率和可持续性。以下是一些示例：

规划和设计

进行全面的需求分析以确定容量和技术要求。选择具有可再生能源来源和节能基础设施的站点。采用模块化设计以提高灵活性并降低成本。

建设

使用预制组件和可持续材料。优化冷却系统以提高能源效率。实施冗余和弹性功能以提高设施的可靠性。

运营和维护

实时监控和优化能源消耗。定期进行预防性维护以减少停机时间。采用自动化和远程管理工具以提高运营效率。

淘汰和处置

遵循安全且环保的设备处置程序。探索设备再利用和再循环选项。对设施进行全面拆除和修复。

持续改进和创新

数据中心行业在不断发展，新技术和最佳实践不断涌现。数据中心运营商必须致力于持续改进和创新，以保持其设施的效率、可持续性和竞争力。这可能包括采用人工智能、云计算和边缘计算等技术。

结论

通过实施全面的生命周期管理规划，数据中心运营商可以确保其设施在整个生命周期中保持可持续性和效率。通过遵循本指南概述的原则和最佳实践，数据中心运营商可以优化资源利用、降低运营成本、减少环境影响并提高业务连续性。在竞争激烈的数字化时代，有效的数据中心生命周期管理是现代企业长期成功的关键。

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数据全生命周期包括哪些阶段?

数据全生命周期包括数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、数据交换、数据销毁这六个阶段。 1.数据采集:指新的数据产生或现有数据内容发生显著改变或更新的阶段。 对于组织机构而言,数据的采集既包含在组织机构内部系统中生成的数据也包含组织机构从外部采集的数据。 2.数据存储:指非动态数据以任何数字格式进行物理存储的阶段。 3.数据处理:指组织机构在内部针对动态数据进行的一系列活动的组合。 4.数据传输:指数据在组织机构内部从一个实体通过网络流动到另一个实体的过程。 5.数据交换:指数据经由组织机构内部与外部组织机构及个人交互过程中提供数据的阶段。 6.数据销毁:指通过对数据及数据的存储介质通过相应的操作手段,使数据彻底丢失且无法通过任何手段恢复的过程。

大数据的生命周期的九个阶段

大数据的生命周期的九个阶段企业建立大数据的生命周期应该包括这些部分：大数据组织、评估现状、制定大数据战略、数据定义、数据收集、数据分析、数据治理、持续改进。 一、大数据的组织没有人，一切都是妄谈。 大数据生命周期的第一步应该是建立一个专门预算和独立KPI的“大数据规划、建设和运营组织”。 包括高层的首席数据官，作为sponsor，然后是公司数据管理委员会或大数据执行筹划指导委员会，再往下就是大数据的项目组或大数据项目组的前身：大数据项目预研究团队或大数据项目筹备组。 这个团队是今后大数据战略的制定和实施者的中坚力量。 由于人数众多，建议引入RACI模型来明确所有人的角色和职责。 二、大数据的现状评估和差距分析定战略之前，先要做现状评估，评估前的调研包括三个方面：一是对外调研：了解业界大数据有哪些最新的发展，行业顶尖企业的大数据应用水平如何？行业的平均尤其是主要竞争对手的大数据应用水准如何？二是对内客户调研。 管理层、业务部门、IT部门自身、我们的最终用户，对我们的大数据业务有何期望？三是自身状况摸底，了解自己的技术、人员储备情况。 最后对标，作差距分析，找出gap。 找出gap后，要给出成熟度现状评估。 一般而言，一个公司的大数据应用成熟度可以划分为四个阶段：初始期（仅有概念，没有实践）；探索期（已经了解基本概念，也有专人进行了探索和探讨，有了基本的大数据技术储备）；发展期（已经拥有或正在建设明确的战略、团队、工具、流程，交付了初步的成果）；成熟期（有了稳定且不断成熟的战略、团队、工具、流程，不断交付高质量成果）。 三、大数据的战略有了大数据组织、知道了本公司大数据现状、差距和需求，我们就可以制定大数据的战略目标了。 大数据战略的制定是整个大数据生命周期的灵魂和核心，它将成为整个组织大数据发展的指引。 大数据战略的内容，没有统一的模板，但有一些基本的要求：1. 要简洁，又要能涵盖公司内外干系人的需求。 2. 要明确，以便清晰地告诉所有人我们的目标和愿景是什么。 3. 要现实，这个目标经过努力是能达成的。 四、大数据的定义我认为：“数据不去定义它，你就无法采集它；无法采集它，你就无法分析它；无法分析它，你就无法衡量它；无法衡量它，你就无法控制它；无法控制它，你就无法管理它；无法管理它，你就无法利用它”。 所以“在需求和战略明确之后，数据定义就是一切数据管理的前提”。 五、 数据采集1. 大数据时代的数据源很广泛，它们可能来自于三个主要方面：现有公司内部网各应用系统产生的数据（比如办公、经营生产数据），也有来自公司外互联网的数据（比如社交网络数据）和物联网等。 2.大数据种类很多，总的来讲可以分为：传统的结构化数据，大量的非结构化数据（比如音视频等）。 3. 数据采集、挖掘工具很多。 可以基于或集成hadoop的ETL平台、以交互式探索及数据挖掘为代表的数据价值发掘类工具渐成趋势。 4. 数据采集的原则：在数据源广泛、数据量巨大、采集挖掘工具众多的背景下，大数据决策者必须清楚地确定数据采集的原则：“能够采集到的数据，并不意味着值得或需要去采集它。 需要采集的数据和能够采集到的数据的交集，才是我们确定要去采集的数据。 ” 六、数据处理和分析业界有很多工具能帮助企业构建一个集成的“数据处理和分析平台”。 对企业大数据管理者、规划者来讲，关键是“工具要满足平台要求，平台要满足业务需求，而不是业务要去适应平台要求，平台要去适应厂商的工具要求”。 那么这个集成的平台应该有怎样的能力构成呢？它应该能检索、分类、关联、推送和方便地实施元数据管理等。 见下图： 七、 数据呈现 大数据管理的价值，最终要通过多种形式的数据呈现，来帮助管理层和业务部门进行商业决策。 大数据的决策者需要将大数据的系统与BI（商业智能）系统和KM（知识管理）系统集成。 下图就是大数据的各种呈现形式。 八、 审计、治理与控制1.大数据的审计、治理和控制指的是大数据管理层，组建专门的治理控制团队，制定一系列策略、流程、制度和考核指标体系，来监督、检查、协调多个相关职能部门的目标，从而优化、保护和利用大数据，保障其作为一项企业战略资产真正发挥价值。 2.大数据的治理是IT治理的组成部分，大数据的审计是IT审计的组成部分，这个体系要统筹规划和实施，而不是割裂的规划和实施。 3.大数据的审计、治理与控制的核心是数据安全、数据质量和数据效率。 九、 持续改进基于不断变化的业务需求和审计与治理中发现的大数据整个生命周期中暴露的问题，引入PDCA等方法论，去不断优化策略、方法、流程、工具，不断提升相关人员的技能，从而确保大数据战略的持续成功！

数据全生 命周期管理是什么啊？

什么是数据资产全生命周期管理？数据资产是一个新的概念，因为它是一种无形资产，所以对于它的管理可分为四个阶段，入，在生产过程中对数据进行采集和获取；存，将采集到的数据整合到数据中心进行系统的管理、分类；用，找到数据的价值，将数据的加工成服务和产品进而创造业务价值；出，整个价值周期结束。 通过入、存、用、出四个阶段构成数据资产全生命周期管理的闭环。 企业数据资产全生命周期管理的前提和基础是什么？数据不等于数据资产，数据必须以合理、易用、安全和易于理解的方式组织起来，能为业务注入有效的价值才能作为数据资产。 数据变成数据资产的前提是有着完整的数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、易于使用的元数据管理和持续产生数据价值管理的从数据产生到销毁的数据全生命周期管理体系。 企业数据资产全生命周期管理的基础是，企业首先应树立数据资产的意识形态，只有真正把数据当做资产看待的时候才会通过数据看到产品的收益和价值，并在后续产品开发之前提前指定数据资产生命周期管理方案。 其次，数据资产建立之前需要统一的数据标准描述资产模型和收集信息的维度，例如通过用户ID打通信息孤岛，获取手机、邮箱、身份证等信息，进行数据资产的统一建模。 最后，需要对数据资产的处理历史进行跟踪，将数据资产从产生到内部业务集成、数仓、应用的全过程打通，通过精细化的管理，为数据成本核算、收集投资收益等信息建立良好基础。 数据治理和数据资产管理的关系？数据治理是一门将数据视为一项企业资产的学科。 数据治理是针对数据管理的质量控制规范，它将严密性和纪律性植入企业的数据管理、利用、优化和保护过程中。 它涉及到以企业资产的形式对数据进行优化、保护和利用的决策权利。 它涉及到对组织内的人员、流程、技术和策略的编排，以从企业数据获取最优的价值。 数据资产管理是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。 数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。 有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件，有效的数据治理是一个持续性的过程，也是逐步实现数据价值的过程。 所以数据治理是企业信息化的基石，数据资产是企业战略发展的核心价值，数据管理为企业赋能。 数据治理和数据资产管理是一个渐进的过程，不是所有数据都可以成为数据资产，只有数据在经过治理的二次加工达到了资产的利用要求并能够产生自身价值之后就变成了数据资产。 数据资产的管理过程同样不能脱离数据治理，数据治理是数据变成资产的条件，也是数据资产管理的必备的功能和过程。

信息的生命周期包括那几个阶段？

简单地说，信息的生命周期分为6个阶段：1、信息的采集；2、信息的存储；3、信息的传输；4、信息的加工；5、信息的利用；6、信息的销毁。

数据生命周期管理工作包括哪些方面

数据生命周期管理（data life cycle management，DLM）是一种基于策略的方法，用于管理信息系统的数据在整个生命周期内的流动：从创建和初始存储，到它过时被删除。 数据生命周期管理（data life cycle management，DLM）是一种基于策略的方法，用于管理信息系统的数据在整个生命周期内的流动：从创建和初始存储，到它过时被删除。 DLM产品将涉及的过程自动化，通常根据指定的策略将数据组织成各个不同的层，并基于那些关键条件自动地将数据从一个层移动到另一个层。 作为一项规则，较新的数据和那些很可能被更加频繁访问的数据，应该存储在更快的，并且更昂贵的存储媒介上，而那些不是很重要的数据则存储在比较便宜的，稍微慢些的媒介上。 分级存储管理（HSM，hierarchical storage management）是数据生命周期管理（DLM）产品中的一种。 分级表示不同的存储媒介类型，例如RAID（独立磁盘冗余阵列）系统、光学存储或者磁带，每种类型都表示不同级别的成本和需要访问时的检索速度。 使用分级存储管理（HSM）产品，管理员可以建立并且给出使用指南，说明不同类型的文件被拷贝到备份存储设备的频率。 一旦指南被创建，分级存储管理软件就自动地管理所有的事情。 通常，分级存储管理应用程序将基于从最后一次访问之后过去的时间的长度来移动数据，而DLM应用程序则可以根据更加复杂的条件来启用不同的策略。 数据生命周期管理（DLM）和信息生命周期管理（ILM）这两个词有时可以交换使用。 然而，这两者之间是有区别的。 根据Karen Dutch（Fujitsu Softek公司负责产品管理的副总裁）所说，DLM产品处理通常的文件属性，例如它们的类型、尺寸以及年龄；ILM产品则具有更复杂的功能。 例如，DLM产品可以允许你查找已存储的具有某个年龄的某类文件类型的数据，然而ILM产品则能让你查找不同类型的存储文件的某个数据片断，例如客户号码。

如何规划数据中心，构建优化操作

我们公司的一些想法和经验，今天的主要内容是关于如何定位数据中心基础设施的管理。 传统意义上的数据中心通常会和IT隔离出来，在云计算时代，我们会认为数据中心所有服务的东西都应该作为一个基础设施来看待，就像微软的集装箱，这里面已经拥有了IT技术的中心，在这个层面上就可以展开了，我们IT只能拿到我们的网络，我们的服务器。 因此意味着我们把跟IT架构的环境和整个环境作为一个统一的对象来考虑，并且考虑到之间的相互管理，这点对我们传统意义上的数据中心是不太一样的。 在数据中心的生命周期角度来讲，从设计开始，会经过实施运营持续的勾画，我们会发现这是一个数据的管理，在设计阶段，我们可以看到作为基础设施来说，IT部门不是具体到服务器的一个数量，这个时候我们需要考虑的是运算的能力，就是数据中心到底能够支撑多少运算的能力，从能力这个层面上考虑的，因此数据中心的要有这样的能力，这个能力不能一估就10年，但是我们通常是10年、20年来预估的。 整个IT预估的过程起码是1一3年。 在设计完整以后，我们进行实施，实施其实是部署的一个过程，部署完成了以后，就接着是一个运营，运营过程要解决一个很大的问题，解决实际运行的情况及跟我们当初设计的情况是否吻合，如果不吻合我们就进行调整，包括做更大动作的调整整改，假设一下，如果现在的实际情况和预想的情况是一致的，在运营层面就不用做太多的工作，现在IT的情况越来越复杂，从IT来说，投入的成本大于我们当初预算的成本，最后一个阶段是优化阶段，我们不断的调整，需求在不断的变化，我们需要进行优化，优化的结果是下一个数据中心的模式的设计，这就变成一个循环。 从数据中心的基础设施来讲，IT有五个物理需求，包括攻坚、制冷、空间、安防、布线。 我们采购IT设备的标准也必须是统一的，如果这些标准主要反映到我们刚才提炼的五个物理需求上，所以在设计的阶段，我们要注意这五个方面，但是现在的数据中心来说，用户往往会考虑得很周到，更多的是考虑供电和制冷，因为这有一个计算能力的需求，所有的服务器用电90%的用电量会进行排放，所以制冷是一个很重要的因素。 在管理的层面上有三个非常重要的地方，第一，保证IT的可控性，我们一般把IT分为三个层面，对底层的是基础设施，上去是IT，IT上去是业务应用，比如说IT层面像业务层面提供服务的，如果业务层面不可用的话，说明IT存在的必要性会受到一个挑战，因此，保证可用性是第一位的，再满足第一位的情况下，我们可以降低运营的成本。 对于数据中心的运营来说，我们可以拆散为几个阶段，第一个阶段是部署，也就是支撑IT运营的过程，第二个是IT业务系统的上线，业务开始运作了，我们各种OA都可以运用，第三是对监控系统，发现问题后，我们可以采取相应的行动，确保业务系统的正常运作。 第四，确保业务可用的情况下，我们可以用一些技术或者是云的技术新一代的技术实现绿色的优化，降低运行的成本。 在数据中心，基础设施目前面临的挑战可以有五点。 第一点是可用性，这也是我们存在必要性一个很重要的地方，后面两点是我们在云时代继续生存的要素，包括在生命周期内的可适应性和可扩展性。 最后两点的可管理性和可维护性/服务型做到，这五点他们是相互依托的。 回到最初的设计阶段，看上去跟IT没有很大的关系，因为在我们公司的设计阶段，IT基本上是不存在的，只是一个概要的需求，当数据中心运行起来以后，我们可以通过这个图展示数据运行的情况，发现机位是不是过热，供电是不是足够的情况，因为我们设想跟实际情况是有差异的，所以我们要对这个数据进行管理。 我们尽可能的缩小实际跟设计之间巨大的差距，当然缩小是不可能最小化的，不然的话，我们的业务就没有发展，到了差距没有办法缩小的时候，我们应该增加一个模块实现扩充，这也是数据中心模块化的定义，当前可以从两个方面缩小差异，一是构建支持硬的基础设施，包括通过可调整模块化的基础设施，比如说，模块化的UPS，模块化的供电，模块化的空调实现基础设施的设计，另外我们可以通过配电和容量管理系统帮助我们掌握基础设施的消化的趋势，我们可以通过了解未来IT的发展趋势，包括云计算这些新的技术，便于我们在数据中心采取更好的技术，使这个数据中心有更强的生命力。 第二块，通过优化基础设施的使用，做一些全面、细致和精准地了解，通过规划地使用基础设施，通过这些延长数据中心的使用，实时检测基础设施，排除异常的情况，从而使基础设施能够得到很好的使用。 假设我们现在是维护一个好的数据中心，其实非常重要的一点是在于挖掘，我们经常说我们的网络是不可管理的，目前大多数的基础设施是可以管的，我们面对新的数据中心的时候，或者是对数据中心进行调整的时候，第一步是对原有投资过的一些功能给挖掘出来，比如说以前的制冷的UPS，把可管理的功能挖掘出来了以后，可以整合到新的平台里面，这是非常重要的一步，这里面涉及到局限性，主要是在于数据的兼容性和管理的细化，可以这样讲，对于一个管理接口，管理的力度决定了可以管理的深度，因此在设计阶段，我们决定自己管理的深度和可管理的光度，在这个层面上决定我们需要购买哪些设备，如果我们投资很多的钱买一个功能丰富的设备，但是发现我们管理上是达不到这个水平的，实际上这也是一种浪费。 在基础设施的管理方面，我们很少说管理这个词，大多的时候是使用监控这两个字，在中国的词汇里面，监控有两个方面的含义，检是代表检测、采集和收集大量的数据，控是做一些反馈，调整运行状态，怎么根据收集上来的运行数据决定策略对于大多数的用户来讲，绝大多数都放在检测上，对于监控是一个自化性的，或者是本能执行的手段。 如果这是一个云的数据中心，我们就可能在依据手动的方式进行调整，而是根据收集上来的数据进行判断，再根据业务进行混合决定如何控。 这个控的过程也是自动的，这样的话，响应的速度才能足够的快，才能满足云计算的要求，同时，这也意味着检测的时候，我们决定着设备采集的信息量的大小。 在整个过程里面，我们需要消费我们收集上来的检测数据，加上我们本身对这个数据的知识库，最后形成了一个控制的结果，这也是管理里面最核心的地方。

数据安全的全生命周期，对于企业有什么意义？

数据安全全生命周期就是从数据的采集、传输、存储到使用、共享、转让委托以及最后的删除销毁整个周期做好数据安全的管控，一般就是防止数据泄露，现在还会涉及个人隐私保护相关的问题。 对于企业的意义就是保护数据不被泄露，包括但不限于个人信息数据、公司业务数据。 无论哪个泄露了对公司来说都是会有很大的影响，从声誉到公司战略利益等，都会有影响，所以做好数据安全是有必要的，不只是数据的泄露。 数据如果被破坏而不能使用，也会对业务有影响，所以要保障数据的保密性、完整性和可用性。 温馨提示：以上信息仅供参考，不做任何建议。 应答时间：2021-07-14，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~

数据生命周期安全过程领域的阶段？

一、数据生命周期安全过程领域的阶段？

全建筑生命周期即BLM，全称BuildingLifecycleManagement，是建筑工程项目从规划设计到施工，再到运营维护，直至拆除为止的全过程。建筑工程项目具有技术含量高、施工周期长、风险高、涉及单位众多等特点，因此全建筑生命周期的划分就显的十分重要。一般我们将全建筑生命周期划分为四个阶段，即规划定义阶段、设计收集阶段、施工交互阶段、运营维护阶段。

一、建筑全生命周期四个阶段

1)规划定义阶段：规划、标准化和准备，数据定义一定基于实际的数据需求，从项目角度是业主和FM方的需求才是最终数据需求;若基于企业效率和竞争力，则是各企业级需求；

2)设计收集阶段：可执行性、可协调性与有效性是数据收集阶段的要求，目前的BIMer绝大多工作在此阶段，随着科技与相关工具的不断进化，此阶段手段会越来越多，效率会越来越高；

3)施工交互阶段：主要指数据交互过程与技术，不同软件工具、不同的软件系统平台、各种控制系统等需要实用同一源数据需要交互接口才能识别和处理，这个阶段需要很强的底层软件开发能力，也涉及大量各层级标准，通常只需熟悉相关标准和知道交互逻辑就可以了，底层的东西都会被相关专业机构定义好，即使有大量个性化需求，只要能清晰描述与定义需求，也是委托相关专业机构进行结构开发就OK，除非切入开发自主知识产权的软件或软硬体系的产品；

4)维护阶段：持续不间断的数据管理，设计数据的更新、补充、优化以及新应用的支持等等，某种程度包含上面三个阶段。

二、项目不同阶段BIM模型中数据不同组成

1)设计阶段：图形数据在BIM模型中的比重很大，只需要相对少的特征数据，包括可视化结构物理空间数据、精准的文档、能源与环境分析数据、市场数据等。

2)施工阶段：特征数据已占主导了，包括施工模拟、项目、成本、进度等数据。

作为一种先进的工具和工作方式，BIM技术不仅改变了建筑设计的手段和方法，而且在建筑行业领域做出了革命性的创举，通过建立BIM信息平台，建筑行业的协作方式被彻底改变。对于BIM在建筑的全生命周期有哪些应用的问题，美国bSa(buildingSMARTalliance)联盟对BIM在建筑的全生命周期的应用现状做了比较详尽的归纳。

BIM在工程项目全建筑生命周期各阶段的主要应用为：规划阶段主要用于现状建模、成本预算、阶段规划、场地分析、空间规划等;设计阶段主要用于对规划阶段设计方案进行论证，包括方案设计、工程分析、可持续性评估、规范验证等;施工阶段则主要起到与设计阶段三维协调的作用，包括场地使用规划、雇工系统设计、数字化加工、材料场地跟踪、三维控制和计划等;在运营阶段主要用于对施工阶段进行记录建模，具体包括制定维护计划、进行建筑系统分析、资产管理、空间管理/跟踪、灾害计划等。

3)运维阶段：对图形数据的需求更少了，最主要是特征数据，包括运维程序、设备位置、保养信息等。

三、建筑运营阶段的BIM数据

设计施工阶段：建筑设计或施工过程的BIM数据包括进度、预算及合同等，并要能及时相应变更需求;其中还应包含后期运营或整修更新中所需要部分数据，这些数据可以来自于有关建筑文档或采购文档中。该过程中主要的数据相关人为：建筑师、工程师、承包商及项目评估者。

日程运营阶段：日程运营中需要建筑室内人员活动线路、空间规划数据，设备替换需要保修、产品说明书、保养等数据，人员疏散计、编码规则数据，管理合同需求及谈判所需数据、租赁合同完结、空间空置状态等潜在可转租数据等。该阶段数据相关人包括设施经理、运营经理、安全与职业健康经理、维护经理、保安经理、项目首席代表、风险经理等。

整修更新：核心租户优化、适应新标准的有效照明方案等。此阶段数据相关人包括建筑师、工程师、承包商、评估者、能源经理、环境经理等。

二、科技型中小企业的生命周期

科技型中小企业总体上遵循着中小企业的成长规律，其生命周期包括初创期、成长期、成熟期、衰退期四个阶段。处于成长周期不同阶段的企业面临的风险特征不同，从而影响信用评级体系子项的权重，这对科技型中小企业贷款保证保险的费率厘定有着重要借鉴意义。目前，科技型中小企业贷款保证保险主要针对的是初创阶段和成长阶段的企业。

初级阶段的企业一般资产规模较小，财务报表数据不完整，企业信息及其不透明。初创型企业主要面临市场风险、经营风险和管理风险。一般企业还处于合伙人状态，除了核心的研发人员，其他经营管理人员较少，体制机制不完善。正因为如此，其融资较为困难且融资成本较高。其平均贷款利率在基准利率上浮30%之上，附加成本在6%到8%。担保方式主要是担保机构担保，购买贷款保证保险。风险投资在此阶段的投资占其全部风险投资额不超过10%，能性很小。这类企业的信用评级大多在B级及以下，预期贷款保证保险费率在8%左右。

企业成长阶段是收益与风险并存的阶段，这个时候，企业已经有自己的产品，并对产品进行试销。该阶段经营费用、管理费用和销售费用增长较快，研发费用也维持在高位，该阶段企业也非常需要资金的支持。由于成长型科技型中小企业已经具备了一定的积累与沉淀，其融资获得较初级阶段便利很多，随着企业产品不断热销，企业资产规模也随之扩大，信息逐渐完整，财务报表口趋完整，贷款成本逐步下降，贷款利率为基准利率的1.2倍左右，担保的附加成本在2%到4%。

三、高科技中小企业生命周期有什么特点

高科技产品的生命周期及与之相应的营销策略1.引入期的特征与营销策略这一阶段的主要特征是：产品技术、性能不够完善；生产批量小，试制费用大，产品成本高；用户对产品不太了解，销售量少，需做大量广告，推销费用较大；企业利润较少或无利润，甚至亏损；市场竞争者较少等。根据这些特征，企业营销的重点是提高新产品的生命力，使产品尽快地为用户所接受，促使其向发展期过渡。采用的营销策略，通常有以下四种:一是高价高促销策略。即以高价格和高促销费用推出新产品，以便先声夺人，迅速占领市场。订高价固然会影响产品销路的迅速打开，但由于支付了大量广告宣传及其他促销费用，就可在市场上塑造该产品的高质量或名牌形象，让消费者心理上产生对该产品的信任感，认识到该产品是优质优价的，从而减缓价高令人却步的不利影响。采用这一策略的市场条件是：已经知道这种新产品的顾客求新心切，愿出高价；企业面临潜在竞争者的威胁，急需尽早树立名牌等。二是高价低促销策略。即以高价格、低促销费用来推出新产品。通过两者结合，以求从市场上获取较大利润。实施这种策略的市场条件是：市场容量相对有限；产品确属名优特新，需求的价格弹性较小，需要者愿出高价；潜在竞争的威胁不大等。三是低价高促销策略。即以低价格和高促销费用来大力推出新产品。这种策略可使产品以最快的速度进入市场，并使企业获得最大的市场占有率。采用这一策略的市场条件是：市场容量相当大；需求价格弹性较大，消费者对这种产品还不甚熟悉，却对价格十分敏感；潜在竞争比较激烈等。四是低价低促销策略。即以低价格和低促销费用推出新产品。低价目的是使消费者能快速接受新产品，低促销费用能使企业获得更多利润并增强竞争力。实施这一策略的市场条件是：市场容量较大；消费者对产品比较熟悉且对价格也较敏感；有相当多的潜在竞争者等。2.发展期的特征与营销策略发展期的主要特征是：产品基本定型且大批量生产，成本大幅度下降；消费者对产品已相当熟悉，销售量急剧上升，利润也随之增长较快；大批竞争者纷纷介入，竞争显得激烈等。在这一阶段，企业可考虑采用如下策略：一是提高产品质量。二是开拓新市场。三是树立产品形象。四是增强销售渠道功效。五是选择适当时机降低价格，即可吸引更多消费者，又可打击竞争者。3.成熟期的特征与营销策略这一阶段的主要特征是：销售量虽有增长，但已接近和达到饱和状态，增长率呈下降趋势；利润达到最高点，并开始下降；许多同类产品和替代品进入市场，竞争十分激烈等。成熟期的经营，情况较为复杂，应从企业和产品的实际出发。对于实力不很雄厚或产品优势不大的企业，可采用防守型策略，即通过实行优惠价格、优质服务等，尽可能长期地保持现有市场。对于无力竞争的产品，也可采用撤退型策略，即提前淘汰这种产品，以集中力量开发新产品，求东山再起。如企业实力雄厚，产品仍有相当竞争力，则应积极采取进攻型策略。进攻型策略往往从以下三方面展开：一是产品改革策略。指通过对产品的性能、品质、花色等方面的明显改良，以保持老用户，吸引新顾客，从而延长成熟期，甚至打破销售的停滞局面，使销售曲线又重新扬起。二是市场再开发策略。即寻求产品的新用户，或是寻求新的细分市场，使产品进入尚未使用过本产品的市场，例如从城市扩展到农村。三是营销因素重组策略。指综合运用价格、分销、促销等多种营销因素，来消费者购买。如降低价格、开辟多种销售渠道、增加销售网点、加强销售服务、采用新的广告宣传方式、开展有奖销售活动等等。4.衰落期的特征与营销策略衰落期的特征主要是：替代品大量进入市场，消费者对老产品的忠实度下降；产品销售量大幅度下降，价格下滑，利润剧减；竞争者纷纷退出市场等。对此，企业采取的策略往往有：一是收缩策略。即缩短战线，把企业的资源集中使用在最有利的细分市场，最有效的销售渠道和最易销售的品种、款式上，以求从最有利的因素中获取尽可能多的利润。二是持续策略。由于在衰落阶段许多竞争者相继退出市场，而市场上对此产品还有一定需求，因此生产成本降低的企业可继续保持原有的细分市场，沿用过去的营销组合策略，将销售量维持在一定水平上，待到时机合适，再退出市场。三是撤退策略。当产品已无利可图时，应当果断及早地停止生产，致力于新产品的开发。否则，不仅会影响企业的利润收入，占用企业有限的资源，更重要的是会影响企业的声誉，在消费者心中留下不良的企业形象，不利于企业今后的产品进入市场。

四、科技型中小企业在其生命周期内各个阶段，与技术（技术创新）的关系是如何的，有什么共性？

科技型企业主导就是科技创新，如果一技企业失结的日子。如果让科技型企业首先要考虑的它创需要，是否被公众所认可。这样生命周期会延长。但这样企业的研发资金会增加，使企业变的很被动，所以科技企业要有一个核心科技技术，接下来的研发都要围绕它进行，这样企业才可

大数据的生命周期包括哪些阶段？

数据的全生命周期通常包括以下几个阶段：1. 数据收集：数据生命周期的第一个阶段是数据的收集。 这包括从各种来源（例如传感器、数据库、日志文件、社交媒体等）获取数据，并将其存储在适当的位置。 2. 数据存储和管理：在这个阶段，数据被存储在适当的存储介质中，如数据库、数据仓库或云存储。 数据管理涉及对数据进行组织、索引、备份和保护等操作，以确保数据的可靠性和可访问性。 3. 数据处理和分析：在这个阶段，数据被提取、转换和加载到分析工具或平台中。 数据处理包括清洗、转换和集成等操作，以确保数据的质量和一致性。 然后，数据可以进行各种分析和挖掘操作，以获得有关数据的洞察和信息。 4. 数据可视化：在这个阶段，数据被转化为可视化的形式，如图表、图形、仪表盘等。 可视化有助于直观地理解数据的模式、趋势和关联，并帮助用户做出决策。 5. 数据应用和共享：在这个阶段，数据被应用于实际场景中，用于支持业务决策、解决问题或提供价值。 数据还可以与内部或外部的利益相关者共享，以促进合作、研究或创新。 6. 数据存档和保留：一些数据需要被长期保留，以满足法律、合规或业务要求。 在这个阶段，数据被存档在安全的存储介质中，并采取措施确保数据的完整性和可恢复性。 7. 数据销毁：当数据不再需要时，需要进行安全的数据销毁，以防止数据泄露或滥用。 这包括对存储介质进行适当的擦除或销毁，以确保数据无法恢复。 这只是数据生命周期的一般模式，实际上，数据生命周期的具体阶段可能因组织、行业和应用领域的不同而有所变化。

数据中心建设与管理指南主要说了那些内容？

通过数据中心的规划、建设和运维，从数据中心生命周期和数据中心可持续发展的六个基本要素出发，全面阐述了数据中心建设、管理的科学体系和方法论，以及企业级数据中心的评价体系.具体可以参考《数据中心建设与管理指南》一书，有详细介绍。 书的目录如下：目录：第1章数据中心发展现状及趋势 1.1国内数据中心现状 1.1.1信息化推动中国数据中心快速发展 1.1.2现有数据中心存在的问题 1.2数据中心发展趋势 1.2.1数据中心业务发展历程 1.2.2新一代数据中心的发展趋势 第2章数据中心可持续发展能力 2.1什么是数据中心可持续发展能力 2.2数据中心的生命周期 2.2.1数据中心项目全生命周期 2.2.2数据中心全生命周期预测分析 2.3数据中心可持续发展能力分析 2.3.1数据中心可持续发展影响因素 2.3.2数据中心可持续发展评价 第3章数据中心规划 3.1数据中心业务定位 3.2数据中心建设规模 3.3数据中心建设标准 3.4数据中心指标体系 3.5数据中心选址 3.6数据中心技术要求 3.6.1总体设计理念 3.6.2总平面布置要求 3.6.3建筑工程要求 3.6.4供配电要求 3.6.5空调暖通要求 3.6.6消防、给排水要求 3.6.7建筑智能化要求 第4章数据中心的节能 4.1数据中心的能耗审计 4.2数据中心能耗测量指标 4.2.1国内外主要绿色建筑评价体系 4.2.2数据中心能源效率指标 4.2.3绿色数据中心能效评价要素 4.3数据中心节能目标 4.4节能技术方案举例 4.4.1建筑群体的节能 4.4.2机房管理与节能 4.4.3IT系统管理与节能 第5章数据中心建设管理 5.1数据中心业主方设计管理 5.1.1工程设计的阶段划分 5.1.2设计管理目标和中心任务 5.1.3设计管理模式与选择 5.1.4设计管理内容 5.1.5设计阶段的管理 5.1.6工程设计过程的管理 5.2数据中心工程建设管理 5.2.1确定数据中心的建设管理模式 5.2.2项目建设流程 5.2.3施工管理 5.3数据中心建设施工测试与验收 5.3.1中间验收 5.3.2系统测试 5.3.3竣工验收 第6章数据中心专业化运维 6.1数据中心运维管理概述 6.1.1运维目标 6.1.2运维对象 6.1.3运维要求 6.2数据中心运维管理框架 6.2.1运维管理架构4Ps概述 6.2.2运维管理的人员要求 6.2.3运维管理的流程要求 6.2.4运维管理的信息化要求 6.3数据中心运维管理测量 6.3.1运维管理成熟度的评估 6.3.2运维管理认证的意义 6.3.3运维管理标准介绍 6.4数据中心运维管理提升 6.4.1建立可持续改进的运维管理 6.4.2建立多重符合性的运维管理 6.4.3建立高度自动化的运维管理 第7章数据中心成本分析 7.1一次性投入成本分析 7.1.1新建数据中心 7.1.2改建数据中心 7.2长期运营成本分析 7.3数据中心建设及运营案例介绍 7.3.1项目概况 7.3.2主要技术经济指标 7.3.3一次性投入成本情况 7.3.4长期运营成本情况 第8章数据中心建设模式分析 8.1建设模式分析 8.2国内外数据中心建设模式现状及趋势 第9章数据中心与信息系统灾难恢复 9.1数据中心是信息系统灾难恢复的载体 9.2数据中心的灾难恢复策略 9.3灾备中心对数据中心的特殊要求 9.3.1选址要求 9.3.2基础设施要求 9.3.3运维管理要求 9.4灾难恢复国家和行业标准规范 第10章企业级数据中心评价体系 10.1企业级数据中心评价基本原则 10.2企业级数据中心评价方法论和指标体系

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