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大数据的深层次挖掘需求。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,时汇信息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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