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[治理综合] 数据治理解决方案

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发表于 2022-3-18 13:40:49 | 显示全部楼层 |阅读模式

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1、治理难点
当前高校的数据建设不是一蹴而就的事情,在建设路线上应打破原有“数据孤岛”,“应用烟囱”的状况,优先注重底层数据基础。
2、建设思路
总体设计上,即要抓住数据建设的核心——数据,只有实现了全量数据可知、可存、可取、可用、可管的前提,再通过便捷的手段进行统一的、可监控的利用,才能保证数据价值输出在数量和质量上的稳步提升,从而真正形成具有生命力、可不断迭代优化的高校数据生态。
图:全域数据管理中心
迪塔维公司多年来聚焦高校数据建设,在融合行业大数据建设经验、总结高校数据建设经验的基础上,提出了全域数据中心的建设思路—“全域数据五维工程”。
1个目标——全通的数据中心
通过全域数据中心建设,实现高校数据的“全”、“统”、“通”,打通“数据孤岛”,消除“应用烟囱”。
2个导向——数据治理、数据应用
建设全域数据中心的需要明确的价值导向,我们主张通过数据治理导向,以实现数据交换、共享为出发点,采集数据、管理数据、提升质量;通过数据应用导向,快速响应数据应用需求,完善数据生态,构建决策服务、办事服务,输出数据价值。
3个平台——前台、中台、后台
全域数据中心建设从产品架构上分为前台、中台和后台。
图:整体建设架构
  • 通过分布式、全域化数据处理技术,完善数据存储后台,实现一切业务数据化;
  • 通过迪塔维数据治理、数据开放能力构建数据中台,实现数据能力统一化;
  • 通过统一数据门户和统一数据开发平台建设数据业务前台,实现一切数据业务化。
4个统一——治理、开放、开发、服务
数据中台的价值总结,同时也是对数据建设工作的拆解。4个统一分别指:
  • 统一数据治理,形成统一的数据标准、全域数据资产,实现360°数据链式管理;
  • 统一数据开放,形成统一数据对外的获取管道,对外输出可复用、可监管的数据API;
  • 统一数据开发,形成标准数据开发工具和开发流程,让数据服务构建更灵活,数据运营更简单;
  • 统一数据服务,形成统一的数据服务门户,汇聚数据应用和数据服务的出口,实现数据价值。
5个落地——标准、集成、质量、共享、服务
5个落地是迪塔维公司在整合高校数据领域15年+从业经验的基础上,总结出的瀑布+敏捷螺旋式的实施方法论体系。
通过摸家底、定标准、做治理,实现快速的数据实施落地能力,包括标准落地、集成落地、质量落地、共享落地、服务落地,保障项目建设成效!

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