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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
高校关于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,不能很好的应对各部门不断涌现的数据需求和不断变化的新需求。
数据孤岛现象普遍,高校各业务系统建设参差不齐,数据分散管理,部门口径不一,缺乏统一数据标准,加大了数据清洗、整合的难度。
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。
缺乏安全的数据环境,由于高校数据管理制度不完善,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。
本方案结合高校业务管理范围与流程,提供数据标准制定、业务数据治理、日志数据治理、数据安全分级、数据集市开发等数据管理方面的专业服务,全面梳理数据资产各类数据资产、厘清权威数据来源、制定统一数据标准、记录相关信息、配置相关产品模块实现完全自主、透明、可继承的数据资产管理体系,并面向不同应用场景提供定制化的数据支撑。
提供数据标准调研、设计和制定服务,集合调研走访内容设计、制定满足高校业务管理范围、符合业务管理要求、兼容国标、行标的数据标准,作为校级统一数据视图的基础。
提供数据集成、清洗转换、开发、数据质量检查等服务,全量集成校内各来源数据,形成贴源层、主题层、集市层三层标准数据仓库体系,并结合数据标准进行清洗、转换,形成校内统一数据视图,完成数据资产化;开展数据质量检测-反馈-修正、回流相关工作,为全校提供完善、高质的数据服务。
提供非结构化日志数据的集成、解析、存储、计算等服务,将非结构化日志中包含的信息与统一身份认证等进行打通,作为校务数据的扩展维度,辅助网络安全管理、智慧校园运营、精准学生管理、疫情防控等业务开展。
依据《政务信息资源目录编制指南》中相关要求对校内数据进行分类分级,并针对不同安全等级数据字段配置对应数据使用审核流程,辅以数据共享过程中的网络传输、流量控制、IP控制等策略,形成立体的数据安全保障体系,避免数据安全问题。
提供开放共享数据集市、专题数据集市两类数据及时的开发服务。针对校内通用共享需求,制定基于标准形态的开放共享集市;针对专题信息化服务,定制化数据开发形成专题数据集市,进保障信息化服务可快速获取所需数据资源。
全量、多维集成校内各种来源数据,形成随用随取的数据资源服务体系,为管理决策、业务管理、师生服务提供完善、多维度、高质量的数据服务,保障数据能看懂、能拿到、能使用。
提供对高频、热点数据的识别,并定向、周期性开展数据质量检测、反馈、修正、回流工作,形成闭环数据工作机制,提升数据质量,减少数据服务故障。
统一数据标准制定、数据标准化处理等工作,消除信息孤岛,形成校级统一的数据视图,将业务化的数据转换成可用数据资产,减少数据使用成本。
提供开放共享集市和专题应用集市,即可快速响应学校普通共享需求,也可快速响应某个信息化应用个性化需求,提升数据服务响应时间,增加数据服务满意度。
北京某科技大学将数据治理与综合校情建设作为年度重点工作,通过对底层数据的深度治理,旨在梳理校内分散数据资产、助力教育教学、管理和服务的改革发展。通过对数据标准、数据管理、数据目录、数据共享开放层面的全面升级优化,为科学决策和信息化服务落地提供敏捷支撑。
中国某双一流大学通过数据治理,在定义、盘点、规划无序的数据类和应用类资源,形成“高质量、多维度”的数据资产。通过提供全局统一的数据资产门户,结合一数一源,数据管理与数据使用明晰授权,开发丰富、高效、安全的数据服务方式,构建主题明确、服务完善、权责清晰的数据资产管理体系,充分释放“数据基础设施”建设在支撑业务服务中的价值。