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数据治理的5大难题?一招解决!
三盟动态    2022.09.05    来源:三盟科技    点击:7001





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众所周知

深化数据治理、提高数据质量

是决定高校信息化发展高度的关键因素

数据已经成为高校

当下非常关注的重要资产之一

那如何通过数据来挖掘

更多学校各类数据的业务价值

也成为众多高校关注的重点

数据治理也变成了

去深度挖掘数据价值的第一步

那今天我们就来聊一聊

当前高校面临的数据治理难题


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数据治理的5大难题


第一, 标准不落地

大部分高校前期的信息建设缺乏统一、完整的数据标准,导致数据缺失、质量参差不齐。加上数据治理无法涵盖各业务系统及融合新旧数据,使得数据难以被真正利用,无法有效支持学校的管理工作。


第二,数据价值低

缺少全校数据标准整体规划,数据难以融合、无法解读;业务系统建设普遍存在“重功能轻数据”,数据噪音多,质量低。


第三,孤岛未打通

由于学校各业务部门数据接口不统一,数据难以互联互通,严重阻碍数据开放共享,导致数据资产相互割裂、自成体系,信息流通效率低。


第四,服务能力不足

信息化部门缺乏收集、管理各部门/学院数据的管理方法和工具,未能高效开展数据治理工作。同时缺乏数据的展示分析能力,无法为教学和管理提供有力支持。


第五,数据安全保障难

数据共享、备份机制不健全,在数据的静态存储和动态传输过程中存在数据泄露的风险,数据安全面临挑战。




三盟科技全量数据中心

助力各大高校数据治理


数据治理的本质是业务流程产生数据,数据流程体现业务,全量数据实现伴随式采集、标准化建设、全流程服务等。


首先,要进行需求调研,摸家底。按照从上而下的策略进行开展学校数据管理的现状调研,摸清楚学校数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况。


第二,按照业务主题进行数据资产的梳理,并制定数据资产的标准,如定义数据资产元模型标准,对学校核心数据资产,即主数据进行标准化,对业务指标的属性进行标准化等。





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▲三盟科技全量数据中心


第三,优化流程,定制度。对全校的数据来源,数据产生、采集、处理、加工、使用等过程进行规范,通过统一数据标准,制定合理的数据管理流程和制度,规范数据生产供应的过程。


第四,搭建平台,接数据。数据治理平台的搭建要根据不同的学校需求搭建不同模块,数据治理平台主要涵盖功能模块有:元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据模型工具、ETL工具等。


第五,建立指标,提质量。在技术层面上,定义完整全面的数据质量的评估维度,包括完整性、时效性等,并按照已定义的维度,在系统建设的各个阶段都应该根据标准进行数据质量检测和规范,及时进行治理,避免事后的清洗工作。


最后,优化模型,控安全。通过对数据资产的梳理,可以确定敏感数据在系统内部的分布。根据学校的数据价值和特征,梳理出学校的核心数据资产,对其分级分类,通过数据治理工具进行建模,定义敏感数据位置、描述和处理方式,保证数据的合规合法使用。


除此之外,三盟科技全量数据中心在“数字化治理”能力上的技术优势,充分利用人工智能技术,实现数据治理能力的协同性、高效性、智能化。通过跨部门的数据共享、流程再造和业务联通,推动治理形式和服务方式从“碎片化”转变为“整体化”。




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同时,依托数据分析、机器学习和精准算法等,打破时间和地域限制,实现高效和智能化机器治理,支持自我更新及自我优化,有效推进高校数据治理体系和治理能力实现现代化、常态化、智能化。




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譬如,三盟科技在协助某高校建设了 “全量数据中心”后,平台在数据项标准的建设及采集系统的数量均为建设前的4倍,日均数据交换量高达400万+。“全量数据中心”在另一所重点高校的表现同样不俗,仅运行4个月,其治理成果就已赶超原平台建设11年来的治理总成绩。


图片


数据治理是一项长期的工作,符合学校实际情况是前提,合理的技术路线、数据架构和实施人员是基础,切实可行的实施方法和有效抓手才是高校数据治理成败的关键。


未来,三盟科技将依托企业自身在AI+大数据领域的核心优势,为高校治理提供先进手段,不断推进高校信息化建设,助力高校数字化战略转型。




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众所周知

深化数据治理、提高数据质量

是决定高校信息化发展高度的关键因素

数据已经成为高校

当下非常关注的重要资产之一

那如何通过数据来挖掘

更多学校各类数据的业务价值

也成为众多高校关注的重点

数据治理也变成了

去深度挖掘数据价值的第一步

那今天我们就来聊一聊

当前高校面临的数据治理难题


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数据治理的5大难题


第一, 标准不落地

大部分高校前期的信息建设缺乏统一、完整的数据标准,导致数据缺失、质量参差不齐。加上数据治理无法涵盖各业务系统及融合新旧数据,使得数据难以被真正利用,无法有效支持学校的管理工作。


第二,数据价值低

缺少全校数据标准整体规划,数据难以融合、无法解读;业务系统建设普遍存在“重功能轻数据”,数据噪音多,质量低。


第三,孤岛未打通

由于学校各业务部门数据接口不统一,数据难以互联互通,严重阻碍数据开放共享,导致数据资产相互割裂、自成体系,信息流通效率低。


第四,服务能力不足

信息化部门缺乏收集、管理各部门/学院数据的管理方法和工具,未能高效开展数据治理工作。同时缺乏数据的展示分析能力,无法为教学和管理提供有力支持。


第五,数据安全保障难

数据共享、备份机制不健全,在数据的静态存储和动态传输过程中存在数据泄露的风险,数据安全面临挑战。



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三盟科技全量数据中心

助力各大高校数据治理


数据治理的本质是业务流程产生数据,数据流程体现业务,全量数据实现伴随式采集、标准化建设、全流程服务等。


首先,要进行需求调研,摸家底。按照从上而下的策略进行开展学校数据管理的现状调研,摸清楚学校数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况。


第二,按照业务主题进行数据资产的梳理,并制定数据资产的标准,如定义数据资产元模型标准,对学校核心数据资产,即主数据进行标准化,对业务指标的属性进行标准化等。





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▲三盟科技全量数据中心


第三,优化流程,定制度。对全校的数据来源,数据产生、采集、处理、加工、使用等过程进行规范,通过统一数据标准,制定合理的数据管理流程和制度,规范数据生产供应的过程。


第四,搭建平台,接数据。数据治理平台的搭建要根据不同的学校需求搭建不同模块,数据治理平台主要涵盖功能模块有:元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据模型工具、ETL工具等。


第五,建立指标,提质量。在技术层面上,定义完整全面的数据质量的评估维度,包括完整性、时效性等,并按照已定义的维度,在系统建设的各个阶段都应该根据标准进行数据质量检测和规范,及时进行治理,避免事后的清洗工作。


最后,优化模型,控安全。通过对数据资产的梳理,可以确定敏感数据在系统内部的分布。根据学校的数据价值和特征,梳理出学校的核心数据资产,对其分级分类,通过数据治理工具进行建模,定义敏感数据位置、描述和处理方式,保证数据的合规合法使用。


除此之外,三盟科技全量数据中心在“数字化治理”能力上的技术优势,充分利用人工智能技术,实现数据治理能力的协同性、高效性、智能化。通过跨部门的数据共享、流程再造和业务联通,推动治理形式和服务方式从“碎片化”转变为“整体化”。




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同时,依托数据分析、机器学习和精准算法等,打破时间和地域限制,实现高效和智能化机器治理,支持自我更新及自我优化,有效推进高校数据治理体系和治理能力实现现代化、常态化、智能化。




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譬如,三盟科技在协助某高校建设了 “全量数据中心”后,平台在数据项标准的建设及采集系统的数量均为建设前的4倍,日均数据交换量高达400万+。“全量数据中心”在另一所重点高校的表现同样不俗,仅运行4个月,其治理成果就已赶超原平台建设11年来的治理总成绩。


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数据治理是一项长期的工作,符合学校实际情况是前提,合理的技术路线、数据架构和实施人员是基础,切实可行的实施方法和有效抓手才是高校数据治理成败的关键。


未来,三盟科技将依托企业自身在AI+大数据领域的核心优势,为高校治理提供先进手段,不断推进高校信息化建设,助力高校数字化战略转型。

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