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  • 時匯經典案例集 | 數據治理解決方案

    日期: 2022-04-06
    瀏覽次數: 153


    時匯經典案例集 | 數據治理解決方案

    建設背景?


    隨著高校信息化建設的不斷發展,“數字化校園”向“智慧校園”轉型的過程中,傳統的業務系統架構及數據倉庫模式無法滿足高校對教育大數據的深層次挖掘需求。原有模式下的高校業務系統通常由各業務部門獨立分散建設,缺乏統一的建設規劃和數據標準,所積累的大量業務數據存在碎片化、數據打架、不規范、無法共享等弊端,具體表現為:

    1、數據建設缺乏整體性和體系化規劃;

    2、數據標準不統一、數據質量參差不齊;

    3、數據溯源困難,職責邊界模糊;

    4、數據交換呈多維網狀,不利數據管理和共享;

    5、數據更新不及時,數據記錄不準確;

    基于以上現實,高校迫切需要建立和完善數據治理體系,通過全面提升數據質量、透析數據變化,助力高等教育發展過程中的智能決策。


    時匯經典案例集 | 數據治理解決方案

    解決方案


    時匯經典案例集 | 數據治理解決方案

    針對高校業務發展數據治理和管理難點,時匯信息聯合上海新炬推出了“高校數據治理產品解決方案”,以“企業級產品+本地化服務”的方式重點突破和實現智慧校園數據治理的統一規劃建設,進一步推進數據全域管理和治理,全面支持高校業務開展。

    1.元數據管理

    統一管理高校全面元數據信息,貫穿數據全生命周期,建設數據目錄、血緣分析和劃分主數據等,實現數據路徑管理和數據溯源管理。

    ●支持主流數據源自動化全量增量采集

    ●支持可視化全鏈路分析,數據路徑關系一目了然

    ●支持綁定數據標準,聯動數據建模工具,實現規范化架構建模

    ●支持綁定質量規則,聯動數據集成工具,實現自動化數據清洗

    2.數據標準管理

    從全域業務管理維度對數據進行統一定義,對業務理解進行統一規范,建立統一度量、統一標尺的數據標準化體系,解決數據源標準不一、數據分散、共享困難、數據質量低等問題。

    ●支持數據標準全生命周期維護

    ●支持數據標準自動同步數倉

    ●支持圖形化展示標準、支持元數據和共享數據的映射關系,有助于數倉模型分析

    3.數據質量管理

    于數據問題的前端、后端、終端提供數據質量評估,集中監控和管理跨部門、跨系統的數據質量,支持數據的質量檢核、質量分析、質量改進,監控數據質量管理全過程,挖掘數據價值。

    ●支持從完整性、唯一性、有效性、一致性等多維度進行數據質量評估

    ●支持從標準引入快速生成質量規則,節省人工配置工作量

    ●支持圖形化展示質量規則使用情況,快速定位質量問題

    ●支持將質量問題推送至治理管控,流程化跟蹤并整改

    4.流程管控

    協助各高校把線下的規章制度轉化為線上治理標準,從數據責權定義、規范流程、績效考核等多維度出發解決實際數據問題。以問題數據為切入點,注重問題的分析、解決、跟蹤、持續優化、知識積累,通過流程管控平臺來保障制度執行,形成數據質量持續改進的閉環式管理模式。

    ●內置成熟的流程引擎,動態推送責任人

    ●支持部門績效評估,全面監督治理工作質量

    5.數據集成平臺

    根據數據類型對業務數據進行分類管理,全面支持傳統數據庫、線下數據、半結構化和非結構化數據采集,消除數據孤島,釋放數據價值,并且支持對日志類數據快速提煉,進一步實現全面完整的數據分析。

    ●支持可視化數據開發,操作簡單,通過拖拽動作即可設計ETL流程

    ●支持可視化運維和監控,方便快速定位問題和排查故障

    ●建立數據質量標準,自動化執行數據清洗,保障數倉質量

    6.數據共享平臺

    通過數據共享平臺,打破學校信息壁壘和信息孤島,實現統一高效、互聯互通、適度共享、安全可靠的數據共享集市。

    ●支持數據導航,幫助用戶快速掌握數據的使用和管理路徑

    ●支持自助式交互,快速申請和獲取業務數據

    ●支持全方位數據訪問分析,分析數據流向、數據熱點等,助力數據分析質量提升

    ●支持可視化運維和監控,方便快速定位問題和排查故障

    7.數據填報平臺

    新形勢下,教育教學工作和防疫抗疫工作各項填報任務量劇增,暴露出較多問題:填報內容多,信息反復填寫,不同業務數據口徑不同,審核匯總分析效率低下,填報進度管理困難,手工填報錯誤等,數據填報平臺可以替代原始線下設計和填報的工作,減少重復填報、簡化辦事流程。

    ●支持在線制作表格模板

    ●支持數據自動填充

    ●支持一鍵填報、審批、匯總



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    典型案例



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    方案價值


    一站式全域數據治理產品和服務,實現數據平臺化、資產化、服務化三大目標,實現“兩個全面五個統一”,全面數據價值提升。

    時匯經典案例集 | 數據治理解決方案

    三大目標

    1、數據平臺化

    實現高校統一數據采集、開發、匯聚、計算、交換,實現數據價值的深度挖掘,促進數據業務化進程。

    2、數據資產化

    校級數據資產化管理,實現業務人員對數據資產的追蹤和監控,提升數據質量,為校級數據分析和應用提供更快速、透明和高質量的數據。

    3、數據服務化

    統一、復用的數據服務向高校及第三方適度開放,讓數據服務于業務并支撐更為敏捷的業務前端,實現校內外數據資產互聯互通。


    兩個全面

    1、全域采集

    全面采集和分類管理高校各業務數據,支持傳統數據庫、線下數據、半結構化和非結構化采集,支持對日志類數據快速提煉,實現全面數據分析。

    2、全面改造

    以業務驅動應用建設,通過高校數據中心管理相關數據規范存儲,提供高質量數據,支撐智慧校園的業務開展,進行全面數據改造。


    五個統一

    1、統一管理

    統一管理數據源、元數據,實現數據全生命舟周期管理,跟蹤高校業務數據信息和業務數據歷史。

    2、統一標準

    從全面業務維度進行統一數據標準定義及管理,提高數據有效性及可讀性,實現數據源標準統一、數據集中管理、適度共享和數據質量提升等目標。

    3、統一稽核

    提供數據質量狀況稽查服務能力,支持跨部門、跨系統的數據質量問題集中監控和管理,支持數據的質量檢核、質量問題發現和分析,監控數據質量改進過程。幫助高校持續改善和提高數據質量,提升數據產出價值。

    4、統一流程

    通過數據責權定義、規范流程、績效考核等維度促進數據質量改進,治理流程、數據審核流程由用戶自定義、可視化設置,過程中注重問題分析、解決、跟蹤、持續優化、知識庫建設,形成數據質量持續改進和提升的閉環式管理。

    5、統一服務

    通過數據共享平臺,提供統一的數據互聯服務,支撐各業務應用;提供數據建設的專業設計和規劃方案,按需解決數據問題,為智慧校園數據治理提供統一標準化服務。


    高等教育信息化建設歷程中,不同的主體面臨不同的挑戰,需持續參考和借鑒已有的成功經驗和最佳實踐,結合自身的實際情況,探索出符合各自特色的“智慧高?!卑l展之路。

    如有更多建議和咨詢請聯系我們,我們將竭誠為您服務。


    【END】

    時匯經典案例集 | 數據治理解決方案

    專業教學實訓與行業解決方案專家

    微信號 : shihuixinxi

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