数据生命周期包括9个过程，分别是：

1、访问：从不同的数据源和应用程序中获取不一致和重复的主数据。

2、发现：剖析数据质量和结构，发现重复、错误和不一致的数据。

3、建模：通过灵活的数据模型，定义任何类型和数量的主数据。

4、清理：解决错误和矛盾之处，创建正确、完整的主数据。

5、识别：快速匹配和准确识别重复数据。

6、解决：合并重复数据，创建可信的唯一真实版本。

7、关联：揭示客户所拥有的产品、家庭关系和企业层级结构。

8、治理：创建、使用、管理和监控主数据。

9、交付：将可信的主数据与下游应用程序和数据仓库进行同步。