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          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇

          日期: 2021-03-08
          瀏覽次數: 68


          以“元”為始--淺談元數據管理實踐

          高等教育信息化過程中所選型系統和設備的生產廠商不盡相同,不同系統之間沒有相互關聯和互通 。隨著系統逐步建設,其基礎數據分布雜亂分散、數據邏輯無序割裂。不同設備不同系統間相互堆疊,彼此形成相對封閉和繁雜的管理方式,逐漸形成了眾多的“信息孤島”。數據資源散落在多個業務系統中,數據從生產到使用中間流程不清晰,學校管理人員無法及時感知數據分布與更新情況,無法進行數據可視化及全局數據查看。


          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇
          一.現狀和難點
          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇
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          數據維護困難,難以形成標準化管理思路

          現有的數據處理過程是這樣的:當業務場景中的應用數據出現問題時,往往需要由故障現象定位故障數據,進而通過技術分析找到底層邏輯,經過一系列“順藤摸瓜”之后才能鎖定故障源。如此往復,工作量巨大繁瑣,且難以形成標準化解決思路和方法,如遇到底層數據和邏輯發生變動,其故障判斷口徑會失效,需要進行新的“順藤摸瓜”式摸索和判斷。

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          全局掌控不足,盲人摸象

          現有情況下,匯報管理和規劃管理工作往往受數據信息時效性限制,無法精確管理業務發展和建設狀態,無法分辨和標識已有系統的建設狀態、待建設狀態和中止狀態,造成資源利用的浪費。更為嚴重的是,模糊的數據基礎無法為整體業務規劃和業務建設提供真實有效的信息支持,進而影響工作進度,甚至帶來一定的工作風險,造成業務主體信息化整體建設進度的落后。

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          數據屬性模糊,難以產生價值

          信息中心歸集匯總的系統數據缺乏全面的屬性說明,且數據命名標準不一,難以理解其業務含義,帶來使用上的不便,不具備有效的數據價值。

          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇

          數據類型多樣,零散分布,難以有機結合

          高校的業務數據類型繁多,包括傳統數據庫信息、線下數據、半結構化數據等,各種數據散落到各業務系統,難以產生有效的關聯?;诮逃ぷ鞯陌l展歷史悠久,部分數據關系和接口信息維護已經缺失,無法建立有效的對應關系和關聯組合。


          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇


          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇
          二.產品介紹
          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇

          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇

          元數據模塊功能架構圖

          針對以上數據管理難題,時匯高校數據治理“元數據”模塊可以很好地對多元異構數據源進行統一管理,“元數據”模塊具有以下功能:

          ◆元數據采集:具備不同類型元數據自動化采集的功能,可以通過業務規則進行數據過濾和數據采集,可以覆蓋傳統數據庫、ETL工具、excel、非結構化數據等類型。

          ◆元數據總覽:基于元數據統計各業務部門的元數據情況,包括變更情況、分布統計等內容。

          ◆元模型管理:用戶可以進行元模型的設計、管理、導入導出等操作,從業務層面對元模型進行核查維護、功能升級或者自定義擴展。

          ◆元數據變更分析:提供各類元數據的修改、變更等基礎維護功能,并形成版本管理,進而對不同版本之間的差異進行分析。

          ◆數據血緣分析:可基于ETL集成工具和數據模型的關聯自動生成血緣分析,進而追溯到相關聯的表格和字段。通過對數據間血緣關系的可視化應用分析,可以查看數據的上下游邏輯關系,以便進行分析判斷和問題定位。

          ◆數據地圖:對數據進行全生命周期展示,展示從源、數倉到應用的全鏈路關系數據字典管理:能夠基于系統、部門和數據庫維度展示其數據字典,能夠基于平臺維護其業務信息,增強業務理解。



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          三.方案解析
          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇

          在實際工作中,我們以全域采集為工作中心,基于數據中心對數據進行分類管理,按全生命周期進行拆分,分為:調研、采集、整合和運維。在此過程中,元數據是業務系統和數據資產的核心點,連通業務部門和信息中心的紐帶。元數據的管理包括:技術元數據、業務元數據和管理元數據。其中,技術元數據即為常見的實體表,數據字典等信息;業務元數據即為一些涉及報表的業務指標,業務標準等內容;管理元數據即為高校內部人員、組織架構信息等。


          調研階段

          在這個階段中,需要對現有高校的數據資產情況進行統籌,了解具體業務系統的運行情況,梳理不同系統在高校整體業務中的結構和功能,通過梳理以明確各系統的業務優先級,往往可以以某一兩個系統為切入點進行定點梳理。在梳理工作的同時,還需要實現一系列準備工作:梳理系統信息的調研收集、新增數據庫訪問用戶權限、網絡權限的開通等。調研收集是此階段的工作重點,需要重點獲取以下內容:

          ??系統運行在什么數據庫環境下?系統對應的數據表有多少個?(范圍確認)

          ??系統目前能通過什么途徑/方法可以篩選出核心的表?(業務確認)

          ??是否擁有一個獨立的數據管控組織,負責對數據資產進行維護?(組織架構)

          ??系統內部之間的數據流關系是怎樣的?是否都具備文檔或者數據模型說明?(數據交換)

          ??數據流關系展示下鉆到什么程度?是否需要到字段級別?(數據地圖展示)


          采集階段

          采集階段可以將高校資產數據進行統一采集,并形成相應的核心表記錄。核心表包括主數據和參考數據兩部分,主數據是高?!包S金數據”,參考數據能夠為業務部門提供數據分析基礎。通過核心表的梳理和建立,可以進一步梳理和細化數據的核心字段,這部分工作可以加強業務部門的數據溝通和交流,共同完成治理工作,在整個過程中,通過關聯業務之前的條件過濾和條件組合,可以從數據源頭進行數據質量提升,加強業務預防工作能力。

          本階段的工作重點在于系統梳理過程匯總涉及龐雜的文檔梳理和系統對接,需要對工作內容進行整理和梳理,并對相應的文檔進行規范化管理,根據經驗,可按需excel文檔記錄、數據庫關聯分析等方法來推動工作的快速開展。


          整合階段

          整合階段的工作重心在于梳理表與表之間、系統與系統之間的關聯,除了業務部門之間的協同配合外,還需梳理大量的接口文檔,包括非規范性文檔和信息。整合工作可以對高校整體資產數據進行統一管理,形成數據之間的流向記錄,起到對業務工作的全面核心支撐。

          本階段的工作重點在于同步開展數據治理和業務開展工作,在工作中逐步完成數據收集和確認,同時根據實際業務需求對元數據進行調整和修正。


          運維階段

          完善的元數據運維機制能更好地維護元數據完整性和業務權威性。業務系統中發生業務變更,需要修改、新增、刪除數據庫信息時,業務系統需在元數據管理平臺提交變更計劃申請,變更申請通過審核后才能執行變更計劃,如:增加表、修改表的腳本。變更完成后,應立即使用元數據管理平臺對應采集庫表元數據,并進行數據信息的更新管理。


          解決方案 | 時匯信息高校數據治理解決方案-元數據篇


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          四.建設效果
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          基于以上方案,高校業務系統將建成如下數據治理效果,以下為部分效果展示圖,數據來源為虛擬業務,僅供參考:

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          元數據血緣追溯

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          元數據應用1?
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          元數據應用2

          我們在高校數據治理摸索過程中,不同的主體面臨不同的情況和困難,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,探索出符合各自校情特色的“智慧數據高?!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。


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