在当今数据驱动的时代，数据已经成为企业乃至国家的重要战略资源。随着数据规模的不断增长和应用场景的日益复杂，如何科学、高效地管理数据的整个生命周期，成为保障数据质量、提升数据价值的关键所在。数据生命周期管理全过程的技术支撑体系，正是实现这一目标的核心框架。

数据生命周期通常包括数据的创建、存储、使用、共享、归档与销毁六个阶段。每一个阶段都需要相应的技术手段进行支撑，以确保数据在整个生命周期中始终处于可控、可用、可追溯的状态。

在数据创建阶段，数据采集与录入是首要任务。为了保证数据的准确性和完整性，企业需要采用自动化数据采集工具、数据清洗技术和元数据管理平台。这些技术能够从源头上提升数据质量，并为后续的数据处理奠定基础。此外，通过引入数据标准化规范和主数据管理机制，可以有效避免数据冗余和不一致性问题。

进入数据存储阶段后，核心任务是构建一个安全、可靠、可扩展的数据存储环境。当前主流的数据库系统包括关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统等，它们分别适用于不同的业务场景。同时，云存储技术的发展为企业提供了更加灵活的存储方案，支持按需扩展和弹性部署。在此基础上，还需要建立完善的数据备份与恢复机制，以应对突发故障或灾难性事件。

在数据使用阶段，数据分析与挖掘成为关键环节。随着大数据分析技术的成熟，企业可以通过数据仓库、OLAP分析、机器学习等手段深入挖掘数据价值。与此同时，实时数据处理技术（如流式计算）也使得企业能够在第一时间获取洞察信息，从而做出快速响应。为了提高数据使用的效率和安全性，还需要构建统一的数据访问接口和权限控制机制。

数据共享阶段涉及数据在不同部门、系统甚至组织之间的流转。为此，企业应建设数据交换平台，采用API网关、数据湖等技术实现跨系统的数据集成。同时，为保障数据共享过程中的合规性与安全性，必须实施严格的数据脱敏、加密传输和访问审计措施。此外，数据治理框架的建立也是不可或缺的一环，它有助于明确数据权责归属，规范数据流通路径。

当数据不再频繁使用时，便进入归档阶段。此阶段的目标是在降低存储成本的同时，确保数据的长期可访问性。为此，可以采用分级存储策略，将热数据、温数据和冷数据分别存放于不同性能等级的存储介质中。对于历史数据，还可以借助磁带库、光盘库等低成本存储设备进行长期保存。同时，应定期对归档数据进行完整性检查和格式转换，防止因技术过时而导致数据不可用。

最后，在数据销毁阶段，必须确保敏感信息彻底清除，以免造成数据泄露风险。为此，应制定详细的数据销毁策略，包括销毁条件、销毁方式及销毁记录留存等内容。物理销毁、逻辑擦除和加密销毁等多种方法可根据数据类型和存储介质的不同进行选择。同时，所有销毁操作都应纳入审计流程，确保可追溯、可验证。

除了上述各阶段的具体技术支撑外，数据生命周期管理还离不开统一的数据治理体系。这一体系应涵盖数据标准、数据质量、数据安全、数据资产目录等多个方面，并通过数据治理平台实现集中化管理和协同运作。只有建立起覆盖全生命周期的数据治理能力，才能真正发挥数据作为新型生产要素的价值。

综上所述，数据生命周期管理全过程的技术支撑体系是一个高度集成、相互协同的系统工程。它不仅需要先进的技术工具作为基础，更依赖于完善的管理制度和科学的流程设计。未来，随着人工智能、区块链等新兴技术的发展，数据生命周期管理将朝着更加智能化、自动化的方向演进，为企业数字化转型提供更为坚实的支撑。