​​数据资源全生命周期管理是确保数据价值最大化、合规性和安全性的系统性过程，其核心包括​​采集、存储、处理、分析、共享、归档与销毁​​七大阶段。​​通过全周期管理，企业能提升数据质量、降低风险，并为AI、商业决策等场景提供可靠支撑。

1. ​​采集阶段​​：明确数据来源与类型，建立标准化采集流程，避免冗余或缺失。例如，用户行为数据需通过埋点工具规范获取，确保原始数据的准确性和一致性。
2. ​​存储阶段​​：根据数据敏感性和使用频率选择存储方案，如冷热数据分层存储。加密技术和访问权限控制是保障数据安全的关键。
3. ​​处理阶段​​：清洗无效数据、统一格式，并通过ETL工具整合多源数据。此阶段直接影响后续分析的可靠性。
4. ​​分析阶段​​：利用BI工具或机器学习挖掘数据价值，生成可视化报告或预测模型。需结合业务需求，避免“为分析而分析”。
5. ​​共享阶段​​：通过API或数据中台实现安全可控的共享，同时记录流转路径以满足合规审计要求。
6. ​​归档阶段​​：对低频使用但需保留的数据进行压缩归档，降低存储成本，同时确保可追溯性。
7. ​​销毁阶段​​：制定严格的销毁策略，如物理粉碎或逻辑擦除，防止敏感数据泄露，并符合GDPR等法规要求。

数据资源全生命周期管理需贯穿技术、流程与人员协作，企业应定期评估各阶段效能，动态优化策略以适应技术发展和法规变化。