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：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。
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。
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。
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。
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高校數據治理產品業務架構圖
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。●支持主流數據源自動化全量、增量采集能力
●支持可視化全鏈路分析能力，上下游數據關系一目了然
●支持綁定數據標準，聯動數據建模工具，實現規范化建模
●支持綁定質量規則，聯動數據集成工具，實現自動化數據清洗
從全校的維度對數據進行統一定義，增強各部門對業務統一理解，通過數據標準體系的建設，可以解決多種數據源標準不統一、數據分散、共享困難、數據質量差等問題，建立統一度量、統一標尺，讓數據有據可依。●支持數據標準全生命周期維護能力
●支持數據標準自動同步到數倉
●支持圖形化展示標準與元數據和共享的映射關系，有助于數倉模型分析
于數據問題的事前、事中、事后階段，提供全面的高校數據質量狀況評估能力。支持跨部門、跨系統的數據質量問題集中監控和管理，支持數據的質量檢核、質量問題發現和分析，監控數據質量改進過程。幫助高校持續改善和提高數據質量，提升產出數據的價值。●支持從完整性、唯一性、有效性、一致性等多維度進行質量評分
●支持從標準引入快速生成質量規則，節省人工配置工作量
●支持圖形化展示質量規則使用情況，快速定位質量問題
●支持將質量問題推送至治理管控，流程化跟蹤并整改
協助各高校把線下的規章制度轉化為線上實現，從數據責權定義、規范流程、績效考核等多維度保障數據問題的解決。以問題數據為切入點，注重問題的分析、解決、跟蹤、持續優化、知識積累，形成數據質量持續提升的閉環。通過流程管控平臺來保障制度的閉環執行。●內置成熟的流程引擎，動態推送責任人
●支持部門績效評估，全面監督治理工作落地
全面采集高校業務數據，并且根據數據類型進行分類管理，支持傳統數據庫、線下數據、半結構化和非結構化采集，消除數據孤島，釋放數據價值，支持對日志類數據快速提煉，實現全面數據分析。●支持可視化數據開發，簡單拖拉拽即可設計出復雜的ETL流程
●支持可視化運維和監控，方便快速定位問題，排查故障
●打通數據質量，生成清洗規則自動化執行，保障數倉高質量數據
通過數據共享平臺，打破學校信息壁壘和信息孤島，實現統一高效、互聯互通、安全可靠的數據共享集市。●支持數據導航，幫助用戶了解有什么數據，以及數據在什么地方
●支持自助式交互，快速輕松地獲取需要的數據
●支持全方位數據訪問分析，分析數據流向、數據熱點等，助力數據分析質量提升
●支持可視化運維和監控，方便快速定位問題，排查故障
伴隨學校智慧校園建設快速推進，學校填報各項填報任務越發復雜，暴露出較多問題：填報內容多，信息反復填寫，不同業務數據口徑不同，審核匯總分析效率低下，填報進展難以管理，手工填報錯誤影響業務。通過數據填報平臺，替代原始線下設計和填報的工作，減少重復填報、簡化辦事流程。●支持在線制作表格模板
●支持數據自動填充
●支持一鍵填報、審批、匯總
時匯高校數據治理產品，一站式全域數據治理服務，實現數據平臺化，資產化，服務化三大目標，實現“兩個全面五個統一”全面數據價值提升。
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實現高校統一數據采集、開發、匯聚、計算、打通，實現數據價值的深度挖掘，實現一切數據業務化。校級數據資產化管理，實現業務人員數據資產的追蹤和監控，提升數據質量，為校級數據分析和應用提供更快速、透明和高質量的數據。數據通過統一和復用的數據服務向高校及第三方開放，讓數據服務于業務并支撐更為敏捷的業務前臺，實現高校內外數據資產互聯互通。全面采集高校各業務數據，并且根據數據類型進行分類管理，支持傳統數據庫，線下數據，半結構化和非結構化采集，支持對日志類數據快速提煉，實現全面數據分析。通過建設高校數據中心，以業務驅動建設各主題應用，管理相關數據規范存儲，進行全面數據改造。通過數據中心提供高質量數據，支撐智慧校園的業務開展。數據源，元數據統一管理，貫穿數據全生命周期，實現數據全鏈路追溯管控，全面掌控高校數據信息，了解數據來龍去脈。從全校維度進行統一數據標準定義及管理，提高數據有效性及可讀性，解決多種數據源標準不統一、數據分散、共享困難、數據質量差等問題。提供數據質量狀況稽查服務能力。支持跨部門、跨系統的數據質量問題集中監控和管理，支持數據的質量檢核、質量問題發現和分析，監控數據質量改進過程。幫助高校持續改善和提高數據質量，提升產出數據的價值。基于數據責權定義、規范流程、績效考核等多維度保障數據問題改進。治理流程，數據審核流程自定義可視化設置，注重問題的分析、解決、跟蹤、持續優化、知識積累，形成數據質量持續提升的閉環。統一服務有兩層含義，一方面通過數據共享平臺，提供統一的數據互聯服務，支撐各業務應用；另一方面通過專業實施團隊規劃數據建設，并按需解決數據問題，為高校建設智慧校園保駕護航。高等教育信息化建設歷程中，不同的主體面臨不同的情況和困難，需持續參考和借鑒已有的成功經驗和最佳實踐，結合自身的實際情況，探索出符合各自校情特色的“智慧高?！卑l展之路。
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