目前高校数据治理面临以下严峻问题: ​​​​​​​

1.业务系统过于分散

​​​​​​​孤立的业务系统数据标准不一致、代码标准不一致、数据不完整,客观上造成了数据的孤岛,加大了数据清洗、整合的难度。

​​​​​​​2.数据管理混乱

业务系统使用与Excel管理并举,很多管理人员习惯于Excel管理,导致数据录入系统不及时。数据从生产到使用的流程不清晰,导致业务系统中的数据不准确、更新不及时。

3.数据质量问题严重

数据源头上的数据质量参差不齐、数据质量不高是普遍事实。

此外,高校还存在数据之间不能有效交换、数据难以开放共享、数据融合困难等问题。针对高校的难点、痛点,通过盘活现有的数据资产,打破信息孤岛壁垒,信息化快速推进,能更早、更快地把数据有效地利用起来,充分发挥数据资产的作用,从而提供全面的信息化服务,真正地掌握数据,赢得竞争力。因此,数据治理势在必行。

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方案介绍

数据治理的目标是在保证数据质量的基础上把数据管起来、用起来,这些目标的实现离不开各种技术的支持。

 
数据集成管理

使用自研的ETL工具,对数据进行多线程抽取,突破对传统ETL工具的依赖,并采用可插拔的适配器方式实现元数据的采集。提供不同数据源的支持,如SQL、文本、DB、自定义ETL等,实现不同数据源纳入管理。

数据标准管理

学校数据标准包括两个部分,一部分是学校制定的公共编码标准规范和业务编码标准规范,简称为校标,一部分是学校引用的相关国家标准、教育部教育管理信息化标准以及其他相关行业标准,简称为国标、部标和行标,统一的标准和规范能很好地解决通用性和扩展性。在数据标准上,先基于国家规范标准,再基于校标标准,通过对源数据进行抽取、转换、比对,将数据加载、整合到目标库,实现数据编码管理、数据字典管理。

数据质量管理

将数据质量配置相应的监控规则(如完整性、一致性、有效性等),通过平台自动化数据校验机制保证数据质量,精准定位到每一条脏数据,明确脏数据的来源,形成数据质量报告。报告会指明数据缺失、数据异常、数据错误等各类问题,便于协同不同的部门或人员对有问题的数据进一步治理。同时,支持对数据进行定时同步更新备份。

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元数据管理

提供数据属性标签并进行详细描述,便于用户了解数据内容,提供全局检索功能便于快速定位元数据。

方案价值

通过数据治理,形成数据治理体系,并持续运行,提升、挖掘数据的应用价值,可避免部门间互相推脱责任、决策依据不准确、数据质量低、数据管理落实不利等一些列问题,为数据的集成和挖掘应用提供有力的保障。

  • 解决信息孤岛、数据共享问题
    提供数据接口服务,实现数据有效流转,避免教师重复填写等问题。
  • 有效提高数据质量
    数据缺失、数据不一致等数据质量问题一直是高校信息中心的工作难题,通过数据有效治理,可实现全校数据统一标准化管理,有效提高数据质量。 ​​​​​​​​​​​​​​
  • 盘活高校数据资产
    当数据质量有了保障,学校才可能从数据中发现有价值的东西,利用数据资产提供全面的信息化服务,创造价值。 ​​​​​​​
方案配套产品

针对本方案我司配套的产品是教育智能大数据综合管理平台,简称EI(Educational Intelligence,教育智能)。该系统提供了数据采集、数据治理、数据建仓、数据挖掘、算法建模、可视化数据分析等一站式服务。通过该平台的数据管理功能,用户可以定制化采集清洗数据、管理元数据、导出异常数据报告等,对数据进行持续治理和改进。

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  • 教育智能大数据综合管理平台

    通过可视化、简洁清爽的图形界面进行数据关联,帮助学校快速完成多数据整合与数据清洗(ETL),提供灵活、可视化、探索式、自助式、易用且高效的即席分析能力,支持对数据进行钻取切片等操作,并对数据或数据分析结果进行实时可视化展示,具有实时监测指标预警功能。

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