在数据治理中，数据生命周期包括哪些关键阶段，元数据管理在其中扮演着怎样的角色？请结合DAMA-DMBOK框架进行详细说明。

数据生命周期管理是数据治理的核心组成部分，涉及数据从创建、存储、使用、维护直至最终处置的全过程。在DAMA-DMBOK框架中，数据生命周期被分为多个阶段，每个阶段都对数据质量、安全性和合规性提出了特定要求。元数据管理则是在整个数据生命周期中，确保数据的可理解性和可用性的重要手段。

参考资源链接：[CDGA考试必备：88题+100题模拟测验](https://wenku.csdn.net/doc/6ub8qmeyyt?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，数据生命周期包括以下关键阶段：
1. 数据创建：数据被首次创建，确保在此阶段就建立正确的元数据是十分重要的，它有助于记录数据的来源、格式和上下文信息。
2. 数据存储：数据被保存在数据库或其他存储介质中，此阶段元数据管理确保数据的分类和组织，便于检索和访问。
3. 数据使用：数据被访问和处理，元数据提供了数据的语义信息，确保用户可以正确理解和使用数据。
4. 数据维护：对数据进行更新和改进，元数据管理在此阶段帮助跟踪数据的变更历史和版本。
5. 数据存档：将不再经常使用的数据转存到长期存储介质中，元数据管理确保这些数据在未来仍可被找到和解读。
6. 数据处置：永久性移除不再需要的数据，元数据管理在此阶段负责记录处置行为，以及可能影响的数据资产。

元数据管理在数据生命周期中的作用主要体现在：
- 提高数据的可查找性：通过元数据的索引和目录功能，用户可以更快地找到需要的数据。
- 确保数据质量：元数据详细记录了数据的定义和结构，有助于发现数据质量问题。
- 支持数据治理：通过元数据，可以实现对数据的标准化和一致性管理，为数据治理提供基础。
- 促进数据合规：元数据管理有助于实施数据保护政策，例如记录数据的来源，以确保遵守GDPR等法规要求。
- 支持数据分析和决策：准确的元数据有助于数据分析师理解数据，进行有效的数据挖掘和分析。

综上所述，数据生命周期管理的每个阶段都离不开元数据管理的有效支持。因此，备考CDGA考试的人员应当对这些内容有深入的理解和掌握。对于希望在实战中进一步提升数据治理技能的读者，可以参考《CDGA考试必备：88题+100题模拟测验》这一资源。它不仅提供了丰富的实战题目，还有助于巩固和拓展对数据生命周期管理及元数据管理的认识，为应对考试和实际工作中的数据治理任务打下坚实的基础。

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