建設背景随着數字化校園的建設，高校逐漸認識到數據的價值，如何提升數據數據質量，發揮數據的魅力成爲高校當前關注的重點。做爲支撐數字化轉型的基礎設施，數據治理已經成爲數據團隊履行數據職責的重要手段。傳統數據治理工(gōng)作，大(dà)緻分(fēn)爲以下(xià)幾個步驟：第一(yī)階段：摸家底，梳理高校信息，構建數據資(zī)産；第二階段：建體(tǐ)系，落地數據标準，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(gōng)作普遍困擾于，人工(gōng)爲主工(gōng)具爲輔，且數據治理周期長，工(gōng)作内容重複。如何快速提高數據治理效率，已成爲數據治理的首要問題。以大(dà)數據技術爲基礎，爲高校客戶量身開(kāi)發一(yī)款數據治理工(gōng)具，是方案的重中(zhōng)之重。工(gōng)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(yī)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(dà)數據項目落地。 解決方案 高校數據治理工(gōng)具，爲高校開(kāi)展數據治理工(gōng)作提供了可靠、便捷的工(gōng)具支持。幫助高校統一(yī)數據口徑、标明數據方位、分(fēn)析數據關系、管理模型變更、檢測數據質量、呈現數據資(zī)産提供數據接口。從而更加有效的發掘和利用信息資(zī)産的價值，實現精準高效的分(fēn)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标準（4）功能齊備而足夠輕量化的數據治理工(gōng)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(gōng)、使用過程可查、可管、可控核心功能 方案價值
2019
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