数据生存周期模型（Data Lifecycle Model）是一种用于管理数据从创建到废弃的全过程的框架。它涵盖了数据的各个阶段，包括数据的采集、处理、存储、使用和最终销毁等环节。这种模型在多个领域中得到了广泛应用，尤其是在大数据环境和研究数据管理中。
在大数据环境中，数据生存周期模型被用来应对数据的6Vs挑战（价值、体积、多样性、速度、可变性和真实性）。通过数据获取、处理和保存，确保数据质量并满足特定场景的需求。 示例：利用数据生存周期模型优化大数据存储方案，提高数据处理效率和准确性。
在研究项目中，数据生存周期模型指导数据的规划、收集、分析和再利用等步骤。这有助于确保研究数据的安全性、可访问性和长期可用性。 示例：应用数据生存周期模型确保科研数据的完整性和可追溯性，提高研究成果的可信度。
针对政府大数据，DaLiF模型是专为政府设计的数据生存周期模型。覆盖从数据采集到治理的14个阶段，以确保数据的完整性和有效性。 数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）将数据生存周期作为核心能力之一，强调满足应用和管理需求的重要性。帮助组织提升数据管理能力。
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