在当今数据驱动的商业环境中，数据生命周期管理（Data Lifecycle Management, DLM）已成为组织实现数据价值最大化、保障数据安全和合规性的核心机制。而在DLM体系中，知识传递与培训策略作为支撑性要素，直接影响到数据治理的落地效果与持续发展。因此，构建科学有效的知识传递与培训机制，是提升组织数据能力的关键所在。

首先，必须认识到数据生命周期管理涵盖从数据创建、存储、使用、共享、归档到销毁的全过程，涉及多个部门与角色。在这个过程中，不同岗位人员对数据的理解程度、操作能力和责任意识差异显著。如果缺乏系统的知识传递机制，将导致信息孤岛、操作失误甚至数据泄露等风险。因此，建立统一、持续的知识传播体系，有助于打破壁垒，确保各环节协同高效运作。

为了实现这一目标，组织应制定分层次、多维度的培训策略。一方面，针对高层管理者，培训内容应聚焦于数据战略规划、合规要求以及风险管理等方面，使其具备宏观视角，能够为数据治理提供方向支持。另一方面，面向技术团队和一线员工，则需注重实操技能的培养，例如数据分类标准、访问控制机制、数据脱敏方法等具体操作流程。此外，对于跨职能协作人员，如产品经理、法务顾问等，也应开展定制化培训，帮助其理解数据在业务流程中的流转路径及其影响因素。

在培训形式上，组织可以采用线上与线下相结合的方式，提高覆盖面和参与度。线上平台可用于发布标准化课程、案例分析和政策解读，便于员工随时随地学习；而线下研讨会、工作坊等形式则更有利于互动交流与问题解答。同时，建议引入模拟演练、情景测试等实践环节，以检验学习成果并强化记忆。通过多样化的教学手段，使知识传递更加生动、深入。

除了技能培训，知识管理体系建设同样不可或缺。组织应建立统一的数据知识库，集中存储各类文档、最佳实践、常见问题及解决方案等内容，并设置权限分级机制，确保信息的安全可控。此外，鼓励内部专家分享经验，设立导师制度或知识社区，促进隐性知识的显性化和广泛传播。这种自下而上的知识积累方式，不仅提升了整体认知水平，也有助于形成良好的数据文化氛围。

值得注意的是，知识传递与培训并非一次性任务，而是一个动态、持续的过程。随着数据治理框架的演进、法律法规的变化以及新技术的应用，相关知识也需要不断更新。因此，组织应定期评估培训效果，收集反馈意见，及时调整课程内容与教学方法。同时，可将培训纳入绩效考核体系，激励员工积极参与，形成良性循环。

最后，在实施过程中，还应关注组织文化的塑造。一个重视数据、尊重知识的企业文化，将极大促进知识传递的效果。管理层应以身作则，倡导透明沟通与协同合作，让每位员工都意识到自己在数据生命周期中的角色与责任。只有当知识真正融入组织运营的每一个环节，才能实现数据治理的长期价值。

综上所述，数据生命周期管理中的知识传递与培训策略，是推动数据治理体系落地的重要保障。通过系统化的培训设计、灵活的教学方式、完善的知识管理体系以及持续的文化建设，组织不仅可以提升员工的数据素养，还能增强整体的数据治理能力，从而在激烈的市场竞争中占据先机，实现可持续发展。