眾所周知

深化數據治理、提高數據質量

是決定高校信息化發展高度的關鍵因素

數據已經成為高校

當下非常關注的重要資產之一

那如何通過數據來挖掘

更多學校各類數據的業務價值

也成為眾多高校關注的重點

數據治理也變成了

去深度挖掘數據價值的第一步

那今天我們就來聊一聊

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、質量參差不齊。加上數據治理無法涵蓋各業務系統及融合新舊數據，使得數據難以被真正利用，無法有效支持學校的管理工作。

第二，數據價值低

缺少全校數據標準整體規劃，數據難以融合、無法解讀；業務系統建設普遍存在“重功能輕數據”，數據噪音多，質量低。

第三，孤島未打通

由于學校各業務部門數據接口不統一，數據難以互聯互通，嚴重阻礙數據開放共享，導致數據資產相互割裂、自成體系，信息流通效率低。

第四，服務能力不足

信息化部門缺乏收集、管理各部門/學院數據的管理方法和工具，未能高效開展數據治理工作。同時缺乏數據的展示分析能力，無法為教學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，在數據的靜態存儲和動態傳輸過程中存在數據泄露的風險，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」

數據治理的本質是業務流程產生數據，數據流程體現業務，全量數據實現伴隨式采集、標準化建設、全流程服務等。

首先，要進行需求調研，摸家底。按照從上而下的策略進行開展學校數據管理的現狀調研，摸清楚學校數據資產的分布、數據的質量、數據的管理現狀、數據應用需求等情況。

第二，按照業務主題進行數據資產的梳理，并制定數據資產的標準，如定義數據資產元模型標準，對學校核心數據資產，即主數據進行標準化，對業務指標的屬性進行標準化等。

▲三盟科技全量數據中心

第三，優化流程，定制度。對全校的數據來源，數據產生、采集、處理、加工、使用等過程進行規范，通過統一數據標準，制定合理的數據管理流程和制度，規范數據生產供應的過程。

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，提質量。在技術層面上，定義完整全面的數據質量的評估維度，包括完整性、時效性等，并按照已定義的維度，在系統建設的各個階段都應該根據標準進行數據質量檢測和規范，及時進行治理，避免事后的清洗工作。

最后，優化模型，控安全。通過對數據資產的梳理，可以確定敏感數據在系統內部的分布。根據學校的數據價值和特征，梳理出學校的核心數據資產，對其分級分類，通過數據治理工具進行建模，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”能力上的技術優勢，充分利用人工智能技術，實現數據治理能力的協同性、高效性、智能化。通過跨部門的數據共享、流程再造和業務聯通，推動治理形式和服務方式從“碎片化”轉變為“整體化”。

同時，依托數據分析、機器學習和精準算法等，打破時間和地域限制，實現高效和智能化機器治理，支持自我更新及自我優化，有效推進高校數據治理體系和治理能力實現現代化、常態化、智能化。

譬如，三盟科技在協助某高校建設了 “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+。“全量數據中心”在另一所重點高校的表現同樣不俗，僅運行4個月，其治理成果就已趕超原平臺建設11年來的治理總成績。

數據治理是一項長期的工作，符合學校實際情況是前提，合理的技術路線、數據架構和實施人員是基礎，切實可行的實施方法和有效抓手才是高校數據治理成敗的關鍵。

未來，三盟科技將依托企業自身在AI+大數據領域的核心優勢，為高校治理提供先進手段，不斷推進高校信息化建設，助力高校數字化戰略轉型。