數(shù)據(jù)中臺是針對校本數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用的支撐平臺。通過對學(xué)校多源多類數(shù)據(jù)的采集、治理、對標(biāo)、存儲和應(yīng)用,為學(xué)校盤點(diǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、消除數(shù)據(jù)孤島、發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值提供支撐,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化決策,助力學(xué)校教育水平高質(zhì)量發(fā)展。
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數(shù)據(jù)融合中心是實(shí)現(xiàn)學(xué)校多源多類數(shù)據(jù)的采集、治理、對標(biāo)和存儲,形成校本數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫。包括數(shù)據(jù)采集中心、數(shù)據(jù)治理中心、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測中心、數(shù)據(jù)交換中心、告警中心、元數(shù)據(jù)管理、標(biāo)準(zhǔn)代碼管理。
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特點(diǎn)
引導(dǎo)式治理流程,按步驟提升數(shù)據(jù)質(zhì)量
內(nèi)置各業(yè)務(wù)系統(tǒng)廠商數(shù)據(jù)治理知識庫,提高治理效率
數(shù)據(jù)全過程質(zhì)量監(jiān)控
核心能力
數(shù)據(jù)梳理協(xié)助學(xué)校建立完善的數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì),為整體的數(shù)據(jù)中臺建設(shè)提供充足的人員和技術(shù)支持。結(jié)合學(xué)校不同情況,協(xié)助學(xué)校建立一套專屬于學(xué)校的特色標(biāo)準(zhǔn)體系,為后續(xù)的數(shù)據(jù)治理和信息化建設(shè)制定整體發(fā)展框架。
確定組織
確定標(biāo)準(zhǔn)
整理數(shù)據(jù)關(guān)系
數(shù)據(jù)采集按照不同采集來源、采集策略、采集時(shí)間等限定條件進(jìn)行數(shù)據(jù)采集并存儲至臨時(shí)數(shù)據(jù)庫中,避免后續(xù)步驟在原有系統(tǒng)中進(jìn)行導(dǎo)致原有業(yè)務(wù)受到影響。
采集策略——全量采集、按需采集
采集來源——表、視圖、資源庫、數(shù)據(jù)庫、EXCEL文件
采集時(shí)間——一般數(shù)據(jù)按天、周、月采集;實(shí)時(shí)性要求較高數(shù)據(jù)可按小時(shí)、分鐘采集
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數(shù)據(jù)治理對采集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理過程,確保數(shù)據(jù)的唯一性、統(tǒng)一性、準(zhǔn)確性,形成可信賴的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)治理內(nèi)置強(qiáng)大的半自動化引擎,內(nèi)置大量主流廠商系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn),識別成功后直接自動進(jìn)行數(shù)據(jù)的治理。如果沒有識別成功,進(jìn)行一次手動治理后,也會沉淀為工具,后續(xù)治理自動進(jìn)行。
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數(shù)據(jù)存儲支持三種不同的存儲架構(gòu),滿足學(xué)校不同的需求。與此同時(shí),我們也支持國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫如金倉、OceanBase、GaussDB等,滿足日益迫切的國產(chǎn)化需求。
數(shù)據(jù)安全采用大量安全手段,如訪問控制、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)加密審查等,保證學(xué)校數(shù)據(jù)安全,避免數(shù)據(jù)資產(chǎn)外泄導(dǎo)致學(xué)校信息安全出現(xiàn)問題。
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