时汇经典案例集 | 数据治理解决方案

日期: 2022-04-06
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时汇经典案例集 | 数据治理解决方案

建设背景 


随着高校信息化建设的不断发展,“数字化校园”向“智慧校园”转型的过程中,传统的业务系统架构及数据仓库模式无法满足高校对教育公海555000kk线路检测首页的深层次挖掘需求。原有模式下的高校业务系统通常由各业务部门独立分散建设,缺乏统一的建设规划和数据标准,所积累的大量业务数据存在碎片化、数据打架、不规范、无法共享等弊端,具体表现为:

1、数据建设缺乏整体性和体系化规划;

2、数据标准不统一、数据质量参差不齐;

3、数据溯源困难,职责边界模糊;

4、数据交换呈多维网状,不利数据管理和共享;

5、数据更新不及时,数据记录不准确;

基于以上现实,高校迫切需要建立和完善数据治理体系,通过全面提升数据质量、透析数据变化,助力高等教育发展过程中的智能决策。


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解决方案


时汇经典案例集 | 数据治理解决方案

针对高校业务发展数据治理和管理难点,公海555000kk线路检测首页联合上海新炬推出了“高校数据治理产品解决方案”,以“企业级产品+本地化服务”的方式重点突破和实现智慧校园数据治理的统一规划建设,进一步推进数据全域管理和治理,全面支持高校业务开展。

1.元数据管理

统一管理高校全面元数据信息,贯穿数据全生命周期,建设数据目录、血缘分析和划分主数据等,实现数据路径管理和数据溯源管理。

●支持主流数据源自动化全量增量采集

●支持可视化全链路分析,数据路径关系一目了然

●支持绑定数据标准,联动数据建模工具,实现规范化架构建模

●支持绑定质量规则,联动数据集成工具,实现自动化数据清洗

2.数据标准管理

从全域业务管理维度对数据进行统一定义,对业务理解进行统一规范,建立统一度量、统一标尺的数据标准化体系,解决数据源标准不一、数据分散、共享困难、数据质量低等问题。

●支持数据标准全生命周期维护

●支持数据标准自动同步数仓

●支持图形化展示标准、支持元数据和共享数据的映射关系,有助于数仓模型分析

3.数据质量管理

于数据问题的前端、后端、终端提供数据质量评估,集中监控和管理跨部门、跨系统的数据质量,支持数据的质量检核、质量分析、质量改进,监控数据质量管理全过程,挖掘数据价值。

●支持从完整性、唯一性、有效性、一致性等多维度进行数据质量评估

●支持从标准引入快速生成质量规则,节省人工配置工作量

●支持图形化展示质量规则使用情况,快速定位质量问题

●支持将质量问题推送至治理管控,流程化跟踪并整改

4.流程管控

协助各高校把线下的规章制度转化为线上治理标准,从数据责权定义、规范流程、绩效考核等多维度出发解决实际数据问题。以问题数据为切入点,注重问题的分析、解决、跟踪、持续优化、知识积累,通过流程管控平台来保障制度执行,形成数据质量持续改进的闭环式管理模式。

●内置成熟的流程引擎,动态推送责任人

●支持部门绩效评估,全面监督治理工作质量

5.数据集成平台

根据数据类型对业务数据进行分类管理,全面支持传统数据库、线下数据、半结构化和非结构化数据采集,消除数据孤岛,释放数据价值,并且支持对日志类数据快速提炼,进一步实现全面完整的数据分析。

●支持可视化数据开发,操作简单,通过拖拽动作即可设计ETL流程

●支持可视化运维和监控,方便快速定位问题和排查故障

●建立数据质量标准,自动化执行数据清洗,保障数仓质量

6.数据共享平台

通过数据共享平台,打破学校信息壁垒和信息孤岛,实现统一高效、互联互通、适度共享、安全可靠的数据共享集市。

●支持数据导航,帮助用户快速掌握数据的使用和管理路径

●支持自助式交互,快速申请和获取业务数据

●支持全方位数据访问分析,分析数据流向、数据热点等,助力数据分析质量提升

●支持可视化运维和监控,方便快速定位问题和排查故障

7.数据填报平台

新形势下,教育教学工作和防疫抗疫工作各项填报任务量剧增,暴露出较多问题:填报内容多,信息反复填写,不同业务数据口径不同,审核汇总分析效率低下,填报进度管理困难,手工填报错误等,数据填报平台可以替代原始线下设计和填报的工作,减少重复填报、简化办事流程。

●支持在线制作表格模板

●支持数据自动填充

●支持一键填报、审批、汇总



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典型案例



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方案价值


一站式全域数据治理产品和服务,实现数据平台化、资产化、服务化三大目标,实现“两个全面五个统一”,全面数据价值提升。

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三大目标

1、数据平台化

实现高校统一数据采集、开发、汇聚、计算、交换,实现数据价值的深度挖掘,促进数据业务化进程。

2、数据资产化

校级数据资产化管理,实现业务人员对数据资产的追踪和监控,提升数据质量,为校级数据分析和应用提供更快速、透明和高质量的数据。

3、数据服务化

统一、复用的数据服务向高校及第三方适度开放,让数据服务于业务并支撑更为敏捷的业务前端,实现校内外数据资产互联互通。


两个全面

1、全域采集

全面采集和分类管理高校各业务数据,支持传统数据库、线下数据、半结构化和非结构化采集,支持对日志类数据快速提炼,实现全面数据分析。

2、全面改造

以业务驱动应用建设,通过高校数据中心管理相关数据规范存储,提供高质量数据,支撑智慧校园的业务开展,进行全面数据改造。


五个统一

1、统一管理

统一管理数据源、元数据,实现数据全生命舟周期管理,跟踪高校业务数据信息和业务数据历史。

2、统一标准

从全面业务维度进行统一数据标准定义及管理,提高数据有效性及可读性,实现数据源标准统一、数据集中管理、适度共享和数据质量提升等目标。

3、统一稽核

提供数据质量状况稽查服务能力,支持跨部门、跨系统的数据质量问题集中监控和管理,支持数据的质量检核、质量问题发现和分析,监控数据质量改进过程。帮助高校持续改善和提高数据质量,提升数据产出价值。

4、统一流程

通过数据责权定义、规范流程、绩效考核等维度促进数据质量改进,治理流程、数据审核流程由用户自定义、可视化设置,过程中注重问题分析、解决、跟踪、持续优化、知识库建设,形成数据质量持续改进和提升的闭环式管理。

5、统一服务

通过数据共享平台,提供统一的数据互联服务,支撑各业务应用;提供数据建设的专业设计和规划方案,按需解决数据问题,为智慧校园数据治理提供统一标准化服务。


高等教育信息化建设历程中,不同的主体面临不同的挑战,需持续参考和借鉴已有的成功经验和最佳实践,结合自身的实际情况,探索出符合各自特色的“智慧高校”发展之路。

如有更多建议和咨询请联系我们,我们将竭诚为您服务。


【END】

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