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以“元”為始--淺談元數據管理實踐高等教育信息化過程中所選型系統和設備的生產廠商不盡相同,不同系統之間沒有相互關聯和互通 。隨著系統逐步建設,其基礎數據分布雜亂分散、數據邏輯無序割裂。不同設備不同系統間相互堆疊,彼此形成相對封閉和繁雜的管理方式,逐漸形成了眾多的“信息孤島”。數據資源散落在多個業務系統中,數據從生產到使用中間流程不清晰,學校管理人員無法及時感知數據分布與更新情況,無法進行數據可視化及全局數據查看。一.現狀和難點數據維護困難,難以形成標準化管理思路現有的數據處理過程是這樣的:當業務場景中的應用數據出現問題時,往往需要由故障現象定位故障數據,進而通過技術分析找到底層邏輯,經過一系列“順藤摸瓜”之后才能鎖定故障源。如此往復,工作量巨大繁瑣,且難以形成標準化解決思路和方法,如遇到底層數據和邏輯發生變動,其故障判斷口徑會失效,需要進行新的“順藤摸瓜”式摸索和判斷。全局掌控不足,盲人摸象現有情況下,匯報管理和規劃管理工作往往受數據信息時效性限制,無法精確管理業務發展和建設狀態,無法分辨和標識已有系統的建設狀態、待建設狀態和中止狀態,造成資源利用的浪費。更為嚴重的是,模糊的數據基礎無法為整體業務規劃和業務建設提供真實有效的信息支持,進而影響工作進度,甚至帶來一定的工作風險,造成業務主體信息化整體建設進度的落后。數據屬性模糊,難以產生價值信息中心歸集匯總的系統數據缺乏全面的屬性說明,且數據命名標準不一,難以理解其業務含義,帶來使用上的不便,不具備有效的數據價值。數據類型多樣,零散分布,難以有機結合高校的業務數據類型繁多,包括傳統數據庫信息、線下數據、半結構化數據等,各種數據散落到各業務系統,難以產生有效的關聯?;诮逃ぷ鞯陌l展歷史悠久,部分數據關系和接口信息維護已經缺失,無法建立有效的對應關系和關聯組合。二.產品介紹元數據模塊功能架構圖針對以上數據管理難題,時匯高校數據治...
2021 / 03 / 08
閱讀: 58
一.背景及問題隨著高校信息化的不斷發展,“數字化校園”向“智慧校園”轉型的大背景下,傳統的業務系統建設及數據倉庫模式已經無法滿足高校對教育大數據的深層次挖掘需求。原有模式下的高校業務系統通常由各業務部門獨立分散建設,缺乏統一的規劃和數據標準,導致所積累的大量業務數據存在碎片化、數據打架、 不規范、無法共享等弊端,具體表現為:數據建設缺乏整體性和體系化規劃業務系統繁多且相互獨立,基礎數據分布雜亂、數據邏輯散亂割裂;業務需求和業務發展煙囪林立,逐步形成眾多的數據孤島、系統孤島和業務孤島。數據標準不統一、數據質量參差數據屬性和規格不一,數據呈現形式臟亂差,不具備高質量的數據價值。數據溯源困難,職責邊界模糊業務發展過程中經常出現一套數據多處源頭的情況,數據職責邊界模糊、使用標準混亂,導致最終數據結論不具備整體業務參考價值。數據交換呈多維網狀不利數據管理和共享業務數據種類龐雜,管理接口錯綜無序,共享數據基數小無法支持廣泛的業務需求;現有模式下的技術基礎和工作工具無法支持用戶自助完成數據分析和使用。數據更新不及時,數據記錄不準確數據新增、變更的記錄滯后和缺失,造成歷史數據無法更新歸檔,不具備分析和應用價值。二.解決方案基于以上現實,高校迫切需要建立和完善數據治理體系,通過全面提升數據質量、透析數據變化,助力高等教育發展過程中的智能決策。應對高校業務發展數據治理和管理難點,時匯信息聯合上海新炬推出了“高校數據治理產品解決方案”,以“企業級產品+本地化服務”的方式重點突破和實現智慧校園數據治理的統一規劃建設,進一步推進數據全域管理和治理,全面支持高校業務開展。高校數據治理產品業務架構圖高校數據治理產品平臺包含以下業務模塊:01.元數據管理統一管理高校全面元數據信息,貫穿數據全生命周期,建設數據目錄、血緣分析和劃分主數據等,全面掌控高校數據信息,了解數據的來龍去脈?!裰С种髁鲾祿?..
2021 / 03 / 02
閱讀: 71
建設背景互聯網、社交網絡、物聯網、移動互聯網、云計算相繼進入人們的視野,新時代下高校信息化需要扮演更加多元的角色,不僅是各個業務系統的數據需要對接,隨著移動互聯網的發展、傳感設備在校園的普及,各種半結構化數據(設備產生的日志)和非結構化數據(監控視頻、照片以及各種文本數據)也隨之巨變,這是傳統業務系統承載和處理不了而又價值很高的數據。如何有效整合業務系統數據、日志數據流式數據等海量數據,成為高校邁向智慧校園面對的首要問題。而創建“雙一流”高校、提升教育教學服務質量等內容需要全量的智慧數據有效支持,大數據平臺應運而生。 解決方案 統一數據管理與分析平臺作為智慧校園系列產品的核心系統,著眼于大數據管理及應用開發、大數據計算等層面,幫助高校一站式解決大數據落地問題,助力高校的數字化創新。通過對高校各類數據源的采集、存儲、處理等步驟,構建符合教育部標準的數據平臺。在保障數據安全為基礎的前提下,最大限度的為開發者提供符合教育行業標準的數據支撐,有效降低開發成本,提升開發效率。易用、安全、穩定、高性能的大數據開發引擎,為高校大數據集成、存儲、計算環節提供完整的解決方案,使高??梢猿浞滞诰蜃陨頂祿Y產的價值。在開放使用數據的同時平臺加強了對多源異構數據的集中管理,為數據的安全使用保駕護航。 核心功能 方案價值
2019 / 04 / 10
閱讀: 554
建設背景隨著數字化校園的建設,高校逐漸認識到數據的價值,如何提升數據數據質量,發揮數據的魅力成為高校當前關注的重點。做為支撐數字化轉型的基礎設施,數據治理已經成為數據團隊履行數據職責的重要手段。傳統數據治理工作,大致分為以下幾個步驟:第一階段:摸家底,梳理高校信息,構建數據資產;第二階段:建體系,落地數據標準,提升數據質量;第三階段:促應用,提供數據服務,實現數據價值。數據治理工作普遍困擾于,人工為主工具為輔,且數據治理周期長,工作內容重復。如何快速提高數據治理效率,已成為數據治理的首要問題。以大數據技術為基礎,為高??蛻袅可黹_發一款數據治理工具,是方案的重中之重。工具貼合高校場景、高度自動化、簡單易學,同時結合傳統主數據模式與數據倉庫模式,構建一個能滿足學校實際需求的“數據湖泊”,讓數據治理不再困難,從而有秩序的快速推動高校大數據項目落地。 解決方案 高校數據治理工具,為高校開展數據治理工作提供了可靠、便捷的工具支持。幫助高校統一數據口徑、標明數據方位、分析數據關系、管理模型變更、檢測數據質量、呈現數據資產提供數據接口。從而更加有效的發掘和利用信息資產的價值,實現精準高效的分析和決策,推進系統變更管理,降低項目風險。(1)科學的數據治理組織架構和制度建設(2)通用可擴展支撐全量數據治理的技術架構(3)符合行業特性的數據標準(4)功能齊備而足夠輕量化的數據治理工具(5)可落地、可交付的數據治理過程(6)強有力的數據質量反饋和約束機制(7)數據加工、使用過程可查、可管、可控核心功能 方案價值
2019 / 04 / 09
閱讀: 749
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