數據治理工程化服務

????????針對教育行業遍存在的“數據問題”,希嘉提供了基于數據中臺建設的完整的數據治理解決方案(以下簡稱方案)。方案對高校內外的全量數據進行盤點、梳理、采集、整合、清洗和標準化,建立一個標準統一規范、來源權威穩定、數據高度融合、數據質量可靠的全量數據平臺,實現對數據的全面采集、規范建模、質量提升、安全存儲、可控共享和充分應用。


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數據治理工程化服務流程

數據治理工程化服務


整個數據治理工作分為3個域,分別是:管理域、數據域和知識域。

●??管理域:進行數據架構的頂層設計、數據管理的規范和制度設計,主要是進行設計和咨詢工作;

●??數據域:數據治理的核心內容,包含3個主要的工作流。

1、數據工作流:主要包含數據的識別、采集、集中、質量檢查,成果數據生成入庫,數據共享發布,直至被業務系統使用,生成新的數據,再次被采集,形成閉環。

2、標準工作流:從標準制定、分類建模并形成成果數據的元數據模型。

3、質量工作流:質量流是數據治理中工作量最大的部分,也是數據質量得到本質提升的過程。工作內容是對檢查出來的質量問題進行修正、轉換、糾錯等操作。

●? 知識域:治理過程中梳理出來的結構性、知識性信息。



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希嘉數據治理主要活動

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????????主要包含3個階段,即采集識別、清洗治理、成果生成和發布。具體包括設計校級數據標準,全量采集各種管理業務數據、電子表格數據、日志數據等,并對數據質量進行檢核,針對質量問題進行清洗、轉換、去重、補漏、糾錯等操作,再按照標準模型和標準代碼進行統一建模存儲,形成戰略級數據資產,并由大數據平臺進行承載和運營發布。

????????所有數據處理流程的各個環節都有標準化輸出的要求,并在實施過程中有公司不同的部門崗位進行監控,確保能保質保量地按時完成。


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數據治理概要步驟

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摸清家底

通過部門業務和數據調研,進一步摸清家底,了解現狀。

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全量采集

更加廣泛的收集數據,實現全量、全維度、全生命周期

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標準制定

建設校級數據標準,使之符合學校的實際現狀。

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標準落地

將標準應用到數據上,應用到對業務系統的數據交換過程中。統一代碼、統一字段名、明確權威來源。

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積累、量化成果

通過數據治理工具,積累成果,保證延續性,步步為營,層層推進。

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知識庫建設

通過治理過程,形成數據資產目錄、元數據庫、數倉體系、數據質量規則庫、數據質量報告、數據血緣關系、UC矩陣等。

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制度形成與保障

通過規范和制度建設,理流程,規范行為,嚴格執行,確保治理成果能夠不斷更新迭代。


? ? ? ??希嘉利用完善的統一數倉管理系統、數據填報工具、日志處理工具、和統一數據開放平臺,使整個治理過程可管、可控、可視化,降低了數據治理的技術難度,顯著提升了工作效率。同時,通過提供管理咨詢服務和頂層架構設計,形成數據標準體系、數據工具體系、數據管理知識庫體系和數據管理流程制度體系,使數據資產成果能夠長期持續繼承、迭代和完善。

????????基于治理后形成的全量、標準化、高質量的數據資產,利用數據統計、機器學習、人工智能等大數據相關技術,實現各種微觀、中觀、宏觀尺度的統計、挖掘、分析、預測,為廣大師生、各個業務部門、各級領導提供數據化、智能化的智慧校園服務。


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