眾所周知

深化數(shù)據(jù)治理、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

是決定高校信息化發(fā)展高度的關(guān)鍵因素

數(shù)據(jù)已經(jīng)成為高校

當(dāng)下非常關(guān)注的重要資產(chǎn)之一

那如何通過數(shù)據(jù)來挖掘

更多學(xué)校各類數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價值

也成為眾多高校關(guān)注的重點

數(shù)據(jù)治理也變成了

去深度挖掘數(shù)據(jù)價值的第一步

那今天我們就來聊一聊

當(dāng)前高校面臨的數(shù)據(jù)治理難題

「數(shù)據(jù)治理的5大難題」

第一， 標(biāo)準(zhǔn)不落地

大部分高校前期的信息建設(shè)缺乏統(tǒng)一、完整的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失、質(zhì)量參差不齊。加上數(shù)據(jù)治理無法涵蓋各業(yè)務(wù)系統(tǒng)及融合新舊數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)難以被真正利用，無法有效支持學(xué)校的管理工作。

第二，數(shù)據(jù)價值低

缺少全校數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)整體規(guī)劃，數(shù)據(jù)難以融合、無法解讀；業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)普遍存在“重功能輕數(shù)據(jù)”，數(shù)據(jù)噪音多，質(zhì)量低。

第三，孤島未打通

由于學(xué)校各業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)接口不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)難以互聯(lián)互通，嚴(yán)重阻礙數(shù)據(jù)開放共享，導(dǎo)致數(shù)據(jù)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

信息化部門缺乏收集、管理各部門/學(xué)院數(shù)據(jù)的管理方法和工具，未能高效開展數(shù)據(jù)治理工作。同時缺乏數(shù)據(jù)的展示分析能力，無法為教學(xué)和管理提供有力支持。

第五，數(shù)據(jù)安全保障難

數(shù)據(jù)共享、備份機制不健全，在數(shù)據(jù)的靜態(tài)存儲和動態(tài)傳輸過程中存在數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，數(shù)據(jù)安全面臨挑戰(zhàn)。

「三盟科技全量數(shù)據(jù)中心

助力各大高校數(shù)據(jù)治理」

數(shù)據(jù)治理的本質(zhì)是業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)流程體現(xiàn)業(yè)務(wù)，全量數(shù)據(jù)實現(xiàn)伴隨式采集、標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)、全流程服務(wù)等。

首先，要進行需求調(diào)研，摸家底。按照從上而下的策略進行開展學(xué)校數(shù)據(jù)管理的現(xiàn)狀調(diào)研，摸清楚學(xué)校數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分布、數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)的管理現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)應(yīng)用需求等情況。

第二，按照業(yè)務(wù)主題進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)的梳理，并制定數(shù)據(jù)資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)，如定義數(shù)據(jù)資產(chǎn)元模型標(biāo)準(zhǔn)，對學(xué)校核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)，即主數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，對業(yè)務(wù)指標(biāo)的屬性進行標(biāo)準(zhǔn)化等。

▲三盟科技全量數(shù)據(jù)中心

第三，優(yōu)化流程，定制度。對全校的數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)產(chǎn)生、采集、處理、加工、使用等過程進行規(guī)范，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，制定合理的數(shù)據(jù)管理流程和制度，規(guī)范數(shù)據(jù)生產(chǎn)供應(yīng)的過程。

第四，搭建平臺，接數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)治理平臺的搭建要根據(jù)不同的學(xué)校需求搭建不同模塊，數(shù)據(jù)治理平臺主要涵蓋功能模塊有：元數(shù)據(jù)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)模型工具、ETL工具等。

第五，建立指標(biāo)，提質(zhì)量。在技術(shù)層面上，定義完整全面的數(shù)據(jù)質(zhì)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(tǒng)建設(shè)的各個階段都應(yīng)該根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測和規(guī)范，及時進行治理，避免事后的清洗工作。

最后，優(yōu)化模型，控安全。通過對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的梳理，可以確定敏感數(shù)據(jù)在系統(tǒng)內(nèi)部的分布。根據(jù)學(xué)校的數(shù)據(jù)價值和特征，梳理出學(xué)校的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對其分級分類，通過數(shù)據(jù)治理工具進行建模，定義敏感數(shù)據(jù)位置、描述和處理方式，保證數(shù)據(jù)的合規(guī)合法使用。

除此之外，三盟科技全量數(shù)據(jù)中心在“數(shù)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)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理能力的協(xié)同性、高效性、智能化。通過跨部門的數(shù)據(jù)共享、流程再造和業(yè)務(wù)聯(lián)通，推動治理形式和服務(wù)方式從“碎片化”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢w化”。

同時，依托數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和精準(zhǔn)算法等，打破時間和地域限制，實現(xiàn)高效和智能化機器治理，支持自我更新及自我優(yōu)化，有效推進高校數(shù)據(jù)治理體系和治理能力實現(xiàn)現(xiàn)代化、常態(tài)化、智能化。

譬如，三盟科技在協(xié)助某高校建設(shè)了 “全量數(shù)據(jù)中心”后，平臺在數(shù)據(jù)項標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)及采集系統(tǒng)的數(shù)量均為建設(shè)前的4倍，日均數(shù)據(jù)交換量高達400萬+。“全量數(shù)據(jù)中心”在另一所重點高校的表現(xiàn)同樣不俗，僅運行4個月，其治理成果就已趕超原平臺建設(shè)11年來的治理總成績。

數(shù)據(jù)治理是一項長期的工作，符合學(xué)校實際情況是前提，合理的技術(shù)路線、數(shù)據(jù)架構(gòu)和實施人員是基礎(chǔ)，切實可行的實施方法和有效抓手才是高校數(shù)據(jù)治理成敗的關(guān)鍵。

未來，三盟科技將依托企業(yè)自身在AI+大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的核心優(yōu)勢，為高校治理提供先進手段，不斷推進高校信息化建設(shè)，助力高校數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。