今天超忙，打得可能有點粗糙！！
如題，Data Lifecycle Management,DLM：

1. 數據創建與收集(Data Creation & Collection)

數據的生命周期始於「創建」或「收集」，可以生成自多種來源，包括：

• 內部來源：如企業營運系統、自動化設備產生的數據。
• 外部來源：客戶輸入的訊息、第三方數據提供商。
• 物聯網(IoT)設備：持續生成大量的傳感器數據。

在這個階段，收集數據必須符合相關法規，如GDPR、CCPA，確保用戶知情與同意，除了合法性，企業還需制定清晰的數據收集目的，確定數據是否為敏感數據以及應如何保護。

2. 數據儲存(Data Storage)

數據創建或蒐集後，下一步是儲存，其策略的選擇應該基於：

• 數據敏感性：敏感數據(如PII、醫療數據)通常需要加密，並且需要嚴格的訪問控制和記錄。
• 可用性：儲存解決方案應確保數據在需要時可被快速訪問，不論是在本地服務器、雲端儲存，還是混合架構中。
• 合規：例如某些行業(如醫療行業)對數據儲存有特定的法規要求。

此外，企業應考慮儲存的擴展性、冗餘性和恢復方案，以防止數據丟失，技術上可以使用RAID配置、數據中心的多點備份，以及雲端儲存來達到這些目標。

3. 數據使用與共享(Data Usage & Sharing)

數據儲存後，企業會根據需求對其進行使用和共享，這階段通常涉及數據的處理、分析，需要注意的是：

• 數據的使用應符合初始收集目的，例如：如果數據是為了市場營銷目的收集的，則不能用於其他目的(如將數據賣給第三方)，除非得到用戶明確同意。
• 訪問控制：數據的使用應受嚴格的訪問控制，並且所有的使用活動應被記錄在案，以確保能夠進行審計，有助於保護數據，防止未經授權的訪問或洩露。
• 數據共享：在共享數據時，必須使用適當的數據屏蔽技術，如數據匿名化、假名化或差分隱私，從而確保個人敏感訊息安全。

企業也可以在這一階段通過數據貨幣化的方式創造價值，如將數據分析結果應用於業務優化、產品定制或市場預測等。

4. 數據維護與更新(Data Maintenance & Update)

隨著時間推移，數據準確性和相關性可能會發生變化，因此數據的維護與更新是確保數據維持有效的一個關鍵過程：

• 數據清理：隨著數據積累，某些數據可能變得過時、重複或錯誤，因此需要定期清理，過程包括刪除重複數據、糾正錯誤數據，並更新過時的資訊。
• 數據同步與合併：當企業使用多個數據源或系統時，數據的一致性是很重要的，通過數據同步確保不同系統間的數據保持一致，避免數據孤島問題。
• 數據完整性驗證：企業應定期進行數據完整性檢查，以確保數據在儲存、使用和傳輸過程中未被損壞或更改。

5. 數據保留與存檔(Data Retention & Archiving)

數據保留策略確定數據在系統中應保存的時間，這一階段通常基於法規或業務需求：

• 法規要求：不同國家和行業對數據的保留時間有不同的規定。
• 業務需求：企業可能基於業務需求存取某些數據，如銷售數據可能在未來的市場趨勢分析中有用。

數據存檔系統應確保在保留期間，數據仍然可讀和安全，同時不會過度佔用活躍儲存系統的資源，存檔數據通常會被移動到成本較低的儲存環境中。

6. 數據刪除與銷毀(Data Deletion & Destruction)

當數據達到保留期限或不再有用時，必須確保數據被正確刪除或銷毀，以避免數據洩露風險：

• 數據刪除：需要刪除的數據可以從主系統中移除，並且確保所有備份中也同步刪除，並確保其不可恢復性。
• 數據銷毀：對於物理設備中的數據，必須使用合規的數據銷毀方法，例如磁盤粉碎、硬盤解磁等，以確保無法恢復。

數據銷毀過程通常需要記錄並具證書，以確保數據刪除符合法規要求，並能夠在審計過程中提供證據。