眾所周知
深化數據治理、提高數據質(zhì)量
是決定高校信息化發(fā)展高度的關(guān)鍵因素
數據已經(jīng)成為高校
當下非常關(guān)注的重要資產(chǎn)之一
那如何通過(guò)數據來(lái)挖掘
更多學(xué)校各類(lèi)數據的業(yè)務(wù)價(jià)值
也成為眾多高校關(guān)注的重點(diǎn)
數據治理也變成了
去深度挖掘數據價(jià)值的第一步
那今天我們就來(lái)聊一聊
當前高校面臨的數據治理難題
「數據治理的5大難題」
第一， 標準不落地
大部分高校前期的信息建設缺乏統一、完整的數據標準，導致數據缺失、質(zhì)量參差不齊。加上數據治理無(wú)法涵蓋各業(yè)務(wù)系統及融合新舊數據，使得數據難以被真正利用，無(wú)法有效支持學(xué)校的管理工作。
第二，數據價(jià)值低
缺少全校數據標準整體規劃，數據難以融合、無(wú)法解讀；業(yè)務(wù)系統建設普遍存在“重功能輕數據”，數據噪音多，質(zhì)量低。
第三，孤島未打通
由于學(xué)校各業(yè)務(wù)部門(mén)數據接口不統一，數據難以互聯(lián)互通，嚴重阻礙數據開(kāi)放共享，導致數據資產(chǎn)相互割裂、自成體系，信息流通效率低。
第四，服務(wù)能力不足
信息化部門(mén)缺乏收集、管理各部門(mén)/學(xué)院數據的管理方法和工具，未能高效開(kāi)展數據治理工作。同時(shí)缺乏數據的展示分析能力，無(wú)法為教學(xué)和管理提供有力支持。
第五，數據安全保障難
數據共享、備份機制不健全，在數據的靜態(tài)存儲和動(dòng)態(tài)傳輸過(guò)程中存在數據泄露的風(fēng)險，數據安全面臨挑戰。
「三盟科技全量數據中心
助力各大高校數據治理」
數據治理的本質(zhì)是業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生數據，數據流程體現業(yè)務(wù)，全量數據實(shí)現伴隨式采集、標準化建設、全流程服務(wù)等。
首先，要進(jìn)行需求調研，摸家底。按照從上而下的策略進(jìn)行開(kāi)展學(xué)校數據管理的現狀調研，摸清楚學(xué)校數據資產(chǎn)的分布、數據的質(zhì)量、數據的管理現狀、數據應用需求等情況。
第二，按照業(yè)務(wù)主題進(jìn)行數據資產(chǎn)的梳理，并制定數據資產(chǎn)的標準，如定義數據資產(chǎn)元模型標準，對學(xué)校核心數據資產(chǎn)，即主數據進(jìn)行標準化，對業(yè)務(wù)指標的屬性進(jìn)行標準化等。
▲三盟科技全量數據中心
第三，優(yōu)化流程，定制度。對全校的數據來(lái)源，數據產(chǎn)生、采集、處理、加工、使用等過(guò)程進(jìn)行規范，通過(guò)統一數據標準，制定合理的數據管理流程和制度，規范數據生產(chǎn)供應的過(guò)程。
第四，搭建平臺，接數據。數據治理平臺的搭建要根據不同的學(xué)校需求搭建不同模塊，數據治理平臺主要涵蓋功能模塊有：元數據管理、主數據管理、數據質(zhì)量管理、數據標準管理、數據安全管理、數據模型工具、ETL工具等。
第五，建立指標，提質(zhì)量。在技術(shù)層面上，定義完整全面的數據質(zhì)量的評估維度，包括完整性、時(shí)效性等，并按照已定義的維度，在系統建設的各個(gè)階段都應該根據標準進(jìn)行數據質(zhì)量檢測和規范，及時(shí)進(jìn)行治理，避免事后的清洗工作。
最后，優(yōu)化模型，控安全。通過(guò)對數據資產(chǎn)的梳理，可以確定敏感數據在系統內部的分布。根據學(xué)校的數據價(jià)值和特征，梳理出學(xué)校的核心數據資產(chǎn)，對其分級分類(lèi)，通過(guò)數據治理工具進(jìn)行建模，定義敏感數據位置、描述和處理方式，保證數據的合規合法使用。
除此之外，三盟科技全量數據中心在“數字化治理”能力上的技術(shù)優(yōu)勢，充分利用人工智能技術(shù)，實(shí)現數據治理能力的協(xié)同性、高效性、智能化。通過(guò)跨部門(mén)的數據共享、流程再造和業(yè)務(wù)聯(lián)通，推動(dòng)治理形式和服務(wù)方式從“碎片化”轉變?yōu)椤罢w化”。
同時(shí)，依托數據分析、機器學(xué)習和精準算法等，打破時(shí)間和地域限制，實(shí)現高效和智能化機器治理，支持自我更新及自我優(yōu)化，有效推進(jìn)高校數據治理體系和治理能力實(shí)現現代化、常態(tài)化、智能化。
譬如，三盟科技在協(xié)助某高校建設了 “全量數據中心”后，平臺在數據項標準的建設及采集系統的數量均為建設前的4倍，日均數據交換量高達400萬(wàn)+?！叭繑祿行摹痹诹硪凰攸c(diǎn)高校的表現同樣不俗，僅運行4個(gè)月，其治理成果就已趕超原平臺建設11年來(lái)的治理總成績(jì)。
數據治理是一項長(cháng)期的工作，符合學(xué)校實(shí)際情況是前提，合理的技術(shù)路線(xiàn)、數據架構和實(shí)施人員是基礎，切實(shí)可行的實(shí)施方法和有效抓手才是高校數據治理成敗的關(guān)鍵。
未來(lái)，三盟科技將依托企業(yè)自身在A(yíng)I+大數據領(lǐng)域的核心優(yōu)勢，為高校治理提供先進(jìn)手段，不斷推進(jìn)高校信息化建設，助力高校數字化戰略轉型。
眾所周知
深化數據治理、提高數據質(zhì)量
是決定高校信息化發(fā)展高度的關(guān)鍵因素
數據已經(jīng)成為高校
當下非常關(guān)注的重要資產(chǎn)之一
那如何通過(guò)數據來(lái)挖掘
更多學(xué)校各類(lèi)數據的業(yè)務(wù)價(jià)值
也成為眾多高校關(guān)注的重點(diǎn)
數據治理也變成了
去深度挖掘數據價(jià)值的第一步
那今天我們就來(lái)聊一聊
當前高校面臨的數據治理難題
「數據治理的5大難題」
第一， 標準不落地
大部分高校前期的信息建設缺乏統一、完整的數據標準，導致數據缺失、質(zhì)量參差不齊。加上數據治理無(wú)法涵蓋各業(yè)務(wù)系統及融合新舊數據，使得數據難以被真正利用，無(wú)法有效支持學(xué)校的管理工作。
第二，數據價(jià)值低
缺少全校數據標準整體規劃，數據難以融合、無(wú)法解讀；業(yè)務(wù)系統建設普遍存在“重功能輕數據”，數據噪音多，質(zhì)量低。
第三，孤島未打通
由于學(xué)校各業(yè)務(wù)部門(mén)數據接口不統一，數據難以互聯(lián)互通，嚴重阻礙數據開(kāi)放共享，導致數據資產(chǎn)相互割裂、自成體系，信息流通效率低。
第四，服務(wù)能力不足
信息化部門(mén)缺乏收集、管理各部門(mén)/學(xué)院數據的管理方法和工具，未能高效開(kāi)展數據治理工作。同時(shí)缺乏數據的展示分析能力，無(wú)法為教學(xué)和管理提供有力支持。
第五，數據安全保障難
數據共享、備份機制不健全，在數據的靜態(tài)存儲和動(dòng)態(tài)傳輸過(guò)程中存在數據泄露的風(fēng)險，數據安全面臨挑戰。
「三盟科技全量數據中心
助力各大高校數據治理」
數據治理的本質(zhì)是業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生數據，數據流程體現業(yè)務(wù)，全量數據實(shí)現伴隨式采集、標準化建設、全流程服務(wù)等。
首先，要進(jìn)行需求調研，摸家底。按照從上而下的策略進(jìn)行開(kāi)展學(xué)校數據管理的現狀調研，摸清楚學(xué)校數據資產(chǎn)的分布、數據的質(zhì)量、數據的管理現狀、數據應用需求等情況。
第二，按照業(yè)務(wù)主題進(jìn)行數據資產(chǎn)的梳理，并制定數據資產(chǎn)的標準，如定義數據資產(chǎn)元模型標準，對學(xué)校核心數據資產(chǎn)，即主數據進(jìn)行標準化，對業(yè)務(wù)指標的屬性進(jìn)行標準化等。
▲三盟科技全量數據中心
第三，優(yōu)化流程，定制度。對全校的數據來(lái)源，數據產(chǎn)生、采集、處理、加工、使用等過(guò)程進(jìn)行規范，通過(guò)統一數據標準，制定合理的數據管理流程和制度，規范數據生產(chǎn)供應的過(guò)程。
第四，搭建平臺，接數據。數據治理平臺的搭建要根據不同的學(xué)校需求搭建不同模塊，數據治理平臺主要涵蓋功能模塊有：元數據管理、主數據管理、數據質(zhì)量管理、數據標準管理、數據安全管理、數據模型工具、ETL工具等。
第五，建立指標，提質(zhì)量。在技術(shù)層面上，定義完整全面的數據質(zhì)量的評估維度，包括完整性、時(shí)效性等，并按照已定義的維度，在系統建設的各個(gè)階段都應該根據標準進(jìn)行數據質(zhì)量檢測和規范，及時(shí)進(jìn)行治理，避免事后的清洗工作。
最后，優(yōu)化模型，控安全。通過(guò)對數據資產(chǎn)的梳理，可以確定敏感數據在系統內部的分布。根據學(xué)校的數據價(jià)值和特征，梳理出學(xué)校的核心數據資產(chǎn)，對其分級分類(lèi)，通過(guò)數據治理工具進(jìn)行建模，定義敏感數據位置、描述和處理方式，保證數據的合規合法使用。
除此之外，三盟科技全量數據中心在“數字化治理”能力上的技術(shù)優(yōu)勢，充分利用人工智能技術(shù)，實(shí)現數據治理能力的協(xié)同性、高效性、智能化。通過(guò)跨部門(mén)的數據共享、流程再造和業(yè)務(wù)聯(lián)通，推動(dòng)治理形式和服務(wù)方式從“碎片化”轉變?yōu)椤罢w化”。
同時(shí)，依托數據分析、機器學(xué)習和精準算法等，打破時(shí)間和地域限制，實(shí)現高效和智能化機器治理，支持自我更新及自我優(yōu)化，有效推進(jìn)高校數據治理體系和治理能力實(shí)現現代化、常態(tài)化、智能化。
譬如，三盟科技在協(xié)助某高校建設了 “全量數據中心”后，平臺在數據項標準的建設及采集系統的數量均為建設前的4倍，日均數據交換量高達400萬(wàn)+?！叭繑祿行摹痹诹硪凰攸c(diǎn)高校的表現同樣不俗，僅運行4個(gè)月，其治理成果就已趕超原平臺建設11年來(lái)的治理總成績(jì)。
數據治理是一項長(cháng)期的工作，符合學(xué)校實(shí)際情況是前提，合理的技術(shù)路線(xiàn)、數據架構和實(shí)施人員是基礎，切實(shí)可行的實(shí)施方法和有效抓手才是高校數據治理成敗的關(guān)鍵。
未來(lái)，三盟科技將依托企業(yè)自身在A(yíng)I+大數據領(lǐng)域的核心優(yōu)勢，為高校治理提供先進(jìn)手段，不斷推進(jìn)高校信息化建設，助力高校數字化戰略轉型。
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