如何进行合理的数据管理，包括数据的获取、存储、处理、挖掘？

使用金融数据分析工具如Tableau、Python进行数据挖掘和解读。 #生活技巧# #个人理财技巧# #金融资讯获取#

数据全生命周期管理如同人的生老病死，数据也是有生命的。数据从产生开始，就自带价值属性，然后随着数据的生产、加工、开发、利用，最终到归档或销毁，构成了数据的生命周期。

从价值利用的这个维度来看，在固定的一段时间内，数据的价值度是呈抛物线状来分布的。数据最终要存放在存储上。存储有多种划分，比如性能优异的闪存存储、高稳定可用的高端存储、以大容量著称的近线磁盘存储以及海量可离线的磁带存储等等，当然按照不同的划分，存储的价值也有很大的区别。

当前环境下数据增长越来越快，在数据的全生命周期过程中，数据的价值度在不断发生变化。将不同的存储资源去匹配相应生命周期的数据，可以优化存储结构，有效控制在线数据的规模，提高生产数据的访问效率，并且提供数据的整体管理水平。目前，市面上有很多的产品或软件解决方案都提供类似的解决方案，比如IBM的GPFS、TSM HSM、LTFS等等都有涉及到数据的生命周期相关内。

本次活动我们的主题是“数据的全生命周期管理”，包含但不限于如下主题：

1. 数据生命周期管理的通用总体原则

2. 数据生命周期管理的几个阶段，以及各阶段如何匹配存储

3. 数据生命周期管理中，如何合理选择不同的技术和方案

4. 在数据生命周期管理实现过程中，与原有的存储数据分层或备份等方案是否冲突，如何匹配？

欢迎大家针对主题提出您关心的问题，积极地参与互动和交流！

活动时间：

6月14日（今日）9：30-17：30

活动资料：

金融行业GPFS存储平台构建方案

IBM Spectrum Scale——一种快速、简单、可扩展的完整存储解决方案

IBM Spectrum Scale解读（视频）

活动嘉宾：

王巧雷，精通IBM Power平台相关技术、IBM系统存储及SAN相关知识，精通DB2、TSM。在北京华胜天成科技股份有限公司担任IT服务交付中心/专家支持部高级技术支持工程师一职。会员关注TOP100排行目前排行第一。

及洪烨（哈尔滨银行数据库管理员）、y18511664518（中能源数据库运维工程师）、bryan_sd（国有银行软件架构设计师）等。

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责任编辑：

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