以“元”为始--浅谈元数据管理实践高等教育信息化过程中所选型系统和设备的生产厂商不尽相同,不同系统之间没有相互关联和互通 。随着系统逐步建设,其基础数据分布杂乱分散、数据逻辑无序割裂。不同设备不同系统间相互堆叠,彼此形成相对封闭和繁杂的管理方式,逐渐形成了众多的“信息孤岛”。数据资源散落在多个业务系统中,数据从生产到使用中间流程不清晰,学校管理人员无法及时感知数据分布与更新情况,无法进行数据可视化及全局数据查看。一.现状和难点数据维护困难,难以形成标准化管理思路现有的数据处理过程是这样的:当业务场景中的应用数据出现问题时,往往需要由故障现象定位故障数据,进而通过技术分析找到底层逻辑,经过一系列“顺藤摸瓜”之后才能锁定故障源。如此往复,工作量巨大繁琐,且难以形成标准化解决思路和方法,如遇到底层数据和逻辑发生变动,其故障判断口径会失效,需要进行新的“顺藤摸瓜”式摸索和判断。全局掌控不足,盲人摸象现有情况下,汇报管理和规划管理工作往往受数据信息时效性限制,无法精确管理业务发展和建设状态,无法分辨和标识已有系统的建设状态、待建设状态和中止状态,造成资源利用的浪费。更为严重的是,模糊的数据基础无法为整体业务规划和业务建设提供真实有效的信息支持,进而影响工作进度,甚至带来一定的工作风险,造成业务主体信息化整体建设进度的落后。数据属性模糊,难以产生价值信息中心归集汇总的系统数据缺乏全面的属性说明,且数据命名标准不一,难以理解其业务含义,带来使用上的不便,不具备有效的数据价值。数据类型多样,零散分布,难以有机结合高校的业务数据类型繁多,包括传统数据库信息、线下数据、半结构化数据等,各种数据散落到各业务系统,难以产生有效的关联。基于教育工作的发展历史悠久,部分数据关系和接口信息维护已经缺失,无法建立有效的对应关系和关联组合。二.产品介绍元数据模块功能架构图针对以上数据管理难题,时汇高校数据治...
2021 / 03 / 08
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一.背景及问题随着高校信息化的不断发展,“数字化校园”向“智慧校园”转型的大背景下,传统的业务系统建设及数据仓库模式已经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,缺乏统一的规划和数据标准,导致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:数据建设缺乏整体性和体系化规划业务系统繁多且相互独立,基础数据分布杂乱、数据逻辑散乱割裂;业务需求和业务发展烟囱林立,逐步形成众多的数据孤岛、系统孤岛和业务孤岛。数据标准不统一、数据质量参差数据属性和规格不一,数据呈现形式脏乱差,不具备高质量的数据价值。数据溯源困难,职责边界模糊业务发展过程中经常出现一套数据多处源头的情况,数据职责边界模糊、使用标准混乱,导致最终数据结论不具备整体业务参考价值。数据交换呈多维网状不利数据管理和共享业务数据种类庞杂,管理接口错综无序,共享数据基数小无法支持广泛的业务需求;现有模式下的技术基础和工作工具无法支持用户自助完成数据分析和使用。数据更新不及时,数据记录不准确数据新增、变更的记录滞后和缺失,造成历史数据无法更新归档,不具备分析和应用价值。二.解决方案基于以上现实,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。应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。高校数据治理产品业务架构图高校数据治理产品平台包含以下业务模块:01.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,全面掌控高校数据信息,了解数据的来龙去脉。●支持主流数据源...
2021 / 03 / 02
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建设背景互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算相继进入人们的视野,新时代下高校信息化需要扮演更加多元的角色,不仅是各个业务系统的数据需要对接,随着移动互联网的发展、传感设备在校园的普及,各种半结构化数据(设备产生的日志)和非结构化数据(监控视频、照片以及各种文本数据)也随之巨变,这是传统业务系统承载和处理不了而又价值很高的数据。如何有效整合业务系统数据、日志数据流式数据等海量数据,成为高校迈向智慧校园面对的首要问题。而创建“双一流”高校、提升教育教学服务质量等内容需要全量的智慧数据有效支持,大数据平台应运而生。 解决方案 统一数据管理与分析平台作为智慧校园系列产品的核心系统,着眼于大数据管理及应用开发、大数据计算等层面,帮助高校一站式解决大数据落地问题,助力高校的数字化创新。通过对高校各类数据源的采集、存储、处理等步骤,构建符合教育部标准的数据平台。在保障数据安全为基础的前提下,最大限度的为开发者提供符合教育行业标准的数据支撑,有效降低开发成本,提升开发效率。易用、安全、稳定、高性能的大数据开发引擎,为高校大数据集成、存储、计算环节提供完整的解决方案,使高校可以充分挖掘自身数据资产的价值。在开放使用数据的同时平台加强了对多源异构数据的集中管理,为数据的安全使用保驾护航。 核心功能 方案价值
2019 / 04 / 10
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建设背景随着数字化校园的建设,高校逐渐认识到数据的价值,如何提升数据数据质量,发挥数据的魅力成为高校当前关注的重点。做为支撑数字化转型的基础设施,数据治理已经成为数据团队履行数据职责的重要手段。传统数据治理工作,大致分为以下几个步骤:第一阶段:摸家底,梳理高校信息,构建数据资产;第二阶段:建体系,落地数据标准,提升数据质量;第三阶段:促应用,提供数据服务,实现数据价值。数据治理工作普遍困扰于,人工为主工具为辅,且数据治理周期长,工作内容重复。如何快速提高数据治理效率,已成为数据治理的首要问题。以大数据技术为基础,为高校客户量身开发一款数据治理工具,是方案的重中之重。工具贴合高校场景、高度自动化、简单易学,同时结合传统主数据模式与数据仓库模式,构建一个能满足学校实际需求的“数据湖泊”,让数据治理不再困难,从而有秩序的快速推动高校大数据项目落地。 解决方案 高校数据治理工具,为高校开展数据治理工作提供了可靠、便捷的工具支持。帮助高校统一数据口径、标明数据方位、分析数据关系、管理模型变更、检测数据质量、呈现数据资产提供数据接口。从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值,实现精准高效的分析和决策,推进系统变更管理,降低项目风险。(1)科学的数据治理组织架构和制度建设(2)通用可扩展支撑全量数据治理的技术架构(3)符合行业特性的数据标准(4)功能齐备而足够轻量化的数据治理工具(5)可落地、可交付的数据治理过程(6)强有力的数据质量反馈和约束机制(7)数据加工、使用过程可查、可管、可控核心功能 方案价值
2019 / 04 / 09
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