数据治理解决方案

业务痛点
  • 管理制度不健全

    数据治理与服务缺少总体规划,数据治理管理流程和职责划分不清,缺乏跨职能数据治理组织结构和决策机制,面对头绪众多的数据采集及治理,疲于应对各部门不断涌现的数据需求和不断变化的新需求。

  • 标准不一致

    数据孤岛林立,业务系统建设参差不齐,数据分散管理,部门口径不一,缺少真正有效整合,加大了数据清洗、整合的难度。阻碍了业务系统之间顺畅的数据共享,降低了资源利用率和数据的可得性。

  • 缺乏统一数据地图

    缺乏全景视图,数据资源散落在多个业务系统中,数据从生产到使用中间流程不清晰,学校管理人员无法及时感知数据分布与更新情况,无法进行数据可视化及全局数据查看。

  • 缺少全局数据中心

    对于学校来说,学校的数据治理、集成质量是一个黑盒,部分的数据分析依旧跳过了数据中心,部分的报表依旧直连业务系统。这都造成了为解决孤岛而打造的共享数据中心成了一个新的孤岛。

  • 数据质量不高

    主数据质量不高,数据源头上的数据质量水平层次不齐,数据不规范,数据缺失、散乱,数据的完备性、准确性存疑。将直接导致数据统计分析不准确、监管业务难、学校领导难以决策等问题。

  • 数据安全无保障

    缺乏安全的数据环境,由于管理制度不完善,数据权限划分不清,敏感数据得不到监控,数据质量问题出现后,溯源困难,数据安全面临数据滥用风险。

业务痛点
  • 管理制度不健全

    数据治理与服务缺少总体规划,数据治理管理流程和职责划分不清,缺乏跨职能数据治理组织结构和决策机制,面对头绪众多的数据采集及治理,疲于应对各部门不断涌现的数据需求和不断变化的新需求。

  • 标准不一致

    数据孤岛林立,业务系统建设参差不齐,数据分散管理,部门口径不一,缺少真正有效整合,加大了数据清洗、整合的难度。阻碍了业务系统之间顺畅的数据共享,降低了资源利用率和数据的可得性。

  • 缺乏统一数据地图

    缺乏全景视图,数据资源散落在多个业务系统中,数据从生产到使用中间流程不清晰,学校管理人员无法及时感知数据分布与更新情况,无法进行数据可视化及全局数据查看。

  • 缺少全局数据中心

    对于学校来说,学校的数据治理、集成质量是一个黑盒,部分的数据分析依旧跳过了数据中心,部分的报表依旧直连业务系统。这都造成了为解决孤岛而打造的共享数据中心成了一个新的孤岛。

  • 数据质量不高

    主数据质量不高,数据源头上的数据质量水平层次不齐,数据不规范,数据缺失、散乱,数据的完备性、准确性存疑。将直接导致数据统计分析不准确、监管业务难、学校领导难以决策等问题。

  • 数据安全无保障

    缺乏安全的数据环境,由于管理制度不完善,数据权限划分不清,敏感数据得不到监控,数据质量问题出现后,溯源困难,数据安全面临数据滥用风险。

方案概述

建设以面向数据管理及服务为目标,通过数据的整合、流程整合、服务整合推进数据治理。

对学校已集成或分散的数据资产进行梳理、建模、整合、评价、控制,制定数据标准和工作规范,提升数据共享效率,完善数据管理体系对学校数据进行监督和控制,建立严格的数据质量管理流程体系,加大跨部门数据质量管控力度与支撑各相关业务高效运行,支持学校管理者方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策。

方案概述

基本应用

建设以面向数据管理及服务为目标,通过数据的整合、流程整合、服务整合推进数据治理。
对学校已集成或分散的数据资产进行梳理、建模、整合、评价、控制,制定数据标准和工作规范,提升数据共享效率,完善数据管理体系对学校数据进行监督和控制,建立严格的数据质量管理流程体系,加大跨部门数据质量管控力度与支撑各相关业务高效运行,支持学校管理者方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策。

方案建设
  • 数据规划,顶层设计

    从组织架构、政策制度、管理流程等方面对学校数据管控现状进行全面评估,完成顶层业务域及模型设计,按业务域梳理数据标准和数据关系,通过制定统一的数据标准,实现全量信息标准覆盖,高度融合数据资源。全面掌握学校的数据资产。
  • 数据治理组织架构及制度建设

    建立符合学校的数据治理管理体系及组织架构,明确不同层次机构的职责和任职要求,针对具体数据治理管理领域,建立数据标准管理制度、数据质量管理制度、元数据管理等制度,切实落实数据管控流程。
  • 建设全局数据中心,实现数据共享

    构建主数据管理,实现数据集中管理,完成数据层的集成,使数据中心成为全校范围内唯一的基础数据输出口,同时构建历史库和数据仓库,为数据应用及分析提供数据支撑,通过接口管理及发布,为相关应用系统提供共享数据访问服务。
  • 建设全校数据地图

    采用集中式管理模式进行元数据管理,对数据资产统一定义、统一管理,实现数据资产的规范管理和有力传承,同时提供完整、全局的学校数据资源地图,支持数据资源的组织管理及全链分析。
  • 数据质量可视化

    全域数据流管理与规划,使数据流向清晰可见,呈现全过程集成、数据可视化、质量可视化管理,数据质量全面分析,形成数据质量报告,建立数据质量反馈机制,全面提升数据质量。
  • 数据资产服务

    建立全校数据资产目录,通过“数据超市”的形式提供数据服务,包括学校内部数据共享和外部数据流通,提供数据资产收藏、下载、申请、使用、共享、流通等。用户通过在线申请和使用数据。实现数据中心数据的公开、公正、透明,贯彻数据资产管理及服务进程。
方案建设
  • 数据规划,顶层设计
    • 从组织架构、政策制度、管理流程等方面对学校数据管控现状进行全面评估,完成顶层业务域及模型设计,按业务域梳理数据标准和数据关系,通过制定统一的数据标准,实现全量信息标准覆盖,高度融合数据资源。全面掌握学校的数据资产。
  • 数据治理组织架构及制度建设
    • 建立符合学校的数据治理管理体系及组织架构,明确不同层次机构的职责和任职要求,针对具体数据治理管理领域,建立数据标准管理制度、数据质量管理制度、元数据管理等制度,切实落实数据管控流程。
  • 建设全局数据中心,实现数据共享
    • 构建主数据管理,实现数据集中管理,完成数据层的集成,使数据中心成为全校范围内唯一的基础数据输出口,同时构建历史库和数据仓库,为数据应用及分析提供数据支撑,通过接口管理及发布,为相关应用系统提供共享数据访问服务。
  • 建设全校数据地图
    • 采用集中式管理模式进行元数据管理,对数据资产统一定义、统一管理,实现数据资产的规范管理和有力传承,同时提供完整、全局的学校数据资源地图,支持数据资源的组织管理及全链分析。
  • 数据质量可视化
    • 全域数据流管理与规划,使数据流向清晰可见,呈现全过程集成、数据可视化、质量可视化管理,数据质量全面分析,形成数据质量报告,建立数据质量反馈机制,全面提升数据质量。
  • 数据资产服务
    • 建立全校数据资产目录,通过“数据超市”的形式提供数据服务,包括学校内部数据共享和外部数据流通,提供数据资产收藏、下载、申请、使用、共享、流通等。用户通过在线申请和使用数据。实现数据中心数据的公开、公正、透明,贯彻数据资产管理及服务进程。
方案建设价值
  • 统一思想认识,建立长效机制

    校领导可以方便快捷的掌握学校的数据中心建设情况,进一步提升学校数据管理及自治能力,对于制定学校下阶段信息化建设计划提供有效的依据。

  • 提升公共数据资源传承及共享水平

    对高校业务系统数据进行梳理、采集、清洗、标准化规范存储和应用,实现学校数据资产的有效管理和数据的深度共享。

  • 提供先进的技术平台及工具支撑

    通过数据治理管理平台抽取并整合全校所有业务系统的结构化数据以及各系统运行日志和互联网数据等非结构化数据,按主题域进行数据梳理,进行全面的处理、管理。

  • 功在当下,福泽未来

    促进服务创新和价值创造、有效提升管理和决策水平、提升校园数据质量和数据可信度、提高合规监管和安全风险控制,使高校师生充分享受大数据带来的个性化及贴心化服务。

方案建设价值

统一思想认识,建立长效机制

校领导可以方便快捷的掌握学校的数据中心建设情况,进一步提升学校数据管理及自治能力,对于制定学校下阶段信息化建设计划提供有效的依据。

提升公共数据资源传承及共享水平

对高校业务系统数据进行梳理、采集、清洗、标准化规范存储和应用,实现学校数据资产的有效管理和数据的深度共享。

提供先进的技术平台及工具支撑

通过数据治理管理平台抽取并整合全校所有业务系统的结构化数据以及各系统运行日志和互联网数据等非结构化数据,按主题域进行数据梳理,进行全面的处理、管理。

功在当下,福泽未来

促进服务创新和价值创造、有效提升管理和决策水平、提升校园数据质量和数据可信度、提高合规监管和安全风险控制,使高校师生充分享受大数据带来的个性化及贴心化服务。

应用案例
  • 华南农业大学通过建设全域信息标准,制定数据资产管理规范及数据管理规章制度,形成数据治理管理办法,实现数据可视化,建设数据仓库体系、下行数据规范体系等系列工作,将松散的数据沉淀为科学有效的学校数据资产,进一步推进学校信息化发展。
  • 华南师范大学在项目内完成了数据治理规划与标准制定、数据治理平台建设,使校内各业务部门数据得以准确、规范应用,为管理层科学决策打下坚实基础。
  • 华中农业大学通过顶层设计,建设业务域标准,建设信息标准管理平台、主数据平台、服务发布平台接口、质量平台、全局数据中心、历史数据库等多平台应用,有效改善“数据不规范、不统一、不准确、调用难”等问题。
应用案例
  • 华南农业大学通过建设全域信息标准,制定数据资产管理规范及数据管理规章制度,形成数据治理管理办法,实现数据可视化,建设数据仓库体系、下行数据规范体系等系列工作,将松散的数据沉淀为科学有效的学校数据资产,进一步推进学校信息化发展。
  • 华南师范大学在项目内完成了数据治理规划与标准制定、数据治理平台建设,使校内各业务部门数据得以准确、规范应用,为管理层科学决策打下坚实基础。
  • 华中农业大学通过顶层设计,建设业务域标准,建设信息标准管理平台、主数据平台、服务发布平台接口、质量平台、全局数据中心、历史数据库等多平台应用,有效改善“数据不规范、不统一、不准确、调用难”等问题。
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