数字校园数据管理体系

数据管理在数字校园的定位
数据管理体系是数据管理的工作框架，包含数据管理所提 供的功能与服务、采用的技术与规范、建立的组织体系，以及 这些因素在整个框架中的合理部署和相互关联关系
数字校园数据管理体系的建设目标
通过建立完善、规范的数据管理体系：
– 实现对数据有序组织和集中管理
• 数据权威化、标准化，确保规范、可管理性
– 数据源问题
• 来自不同部门、不同系统，难以确认权威数据源 • 数据管理责任不清，质量难以保证
– 数据共享问题
• 局部设计与全局共享之间的矛盾较大，不同系统之间充分共享困难 • 共享数据库建设容易运转难，权威数据缺乏
Βιβλιοθήκη Baidu– 数据安全问题
• 数据缺乏有效的分级、分类，私密性得不到保障
面临的挑战
信息集成阶段，信息化的新需求给数据管理 带来新的挑战：
– 实现数据的有序流动
• 数据高效传递，确保信息流畅通、共享
– 实现现有、未来业务数据的有效整合
• 数据连贯，确保一致性、完整性
– 实现对数据的增值利用
• 为业务系统和最终用户提供方便、高效、安全的数据服务
数字校园数据管理体系的组成框架
数据管理是一项持续的、循序渐进、不断发展 的工作
–贯穿于信 息化建设 ：规划、 设计开发 、运维的 全过程 –实现对数 字资源全 生命周期 的管理
数据管理相关研究
信息资源管理理论中的数据管理
威廉·德雷尔(William Durell) ，强调高效的数 据管理是信息系统的基础
‒ 数据管理工作必须从数据元素标准化做起，要建立、实 施数据管理标准规范
DAMA（Data Management Association）
‒ 数据是很有价值的资源，就像任何贵重资产一样，必须 对数据资源进行管理 ‒ 数据管理的目的就是去寻找手段， 以有效的控制数据 资源， 并提升数据资源的利用率
数字校园数据管理体系 的研究与实践
清华大学计算机与信息管理中心 袁芳 2009年5月
目 录
数据管理的概念及相关研究
– 数据管理的定义 – 数据管理相关研究 – 数据管理发展趋势
高校数据管理的需求分析 数字校园数据管理体系的研究 清华大学数据管理体系建设实践
数据管理的定义
数据管理：以服务于战略发展为目 标，利用先进的管理手段和计算机硬件、 软件技术，实现对数据资源进行规划、设 计、使用、维护与控制的全面管理。 数据管理（ Data Management ）是20 世纪80年代初提出，逐渐开始被广泛关注。
清华大学数据管理体系建设实践
高校数据的特点
高校信息化特殊性
各部门应用系统之间关系相对松散又有机联系，在数字校园 中的工作生活应该是一个和谐的整体，而不是一个个信 息孤岛。
高校数据的特点
– URP理论：以“信息流”为核心的管理模式
• 涵盖教学、科研、管理、服务、文化生活等活动 • 加速信息流的畅通、促进信息流的闭环管理
数据设计
在数据规划指导下，结合业务模型设计、定 义、维护数据结构： – 建立和维护逻辑数据结构 – 建立和维护物理数据结构 – 数据标准的执行
数字校园数据管理体系的组成框架
数据操作
对业务数据进行加工、处理，弥补信息系统 不能覆盖的功能点： – 批量数据处理 – 数据核查 – 数据统计 – 数据备份、恢复
数字校园数据管理体系的组成框架
多数学校经历了系统集成、应用集成阶段，积累了 大量数据，但也遗留了很多问题：
– 数据组织问题
• • • • • 数据全生命周期的管理策略不清晰 孤立、无关联的数据，人为地割断了各部门之间的有机联系 缺乏全局的数据视图，对整个数字空间的内部关联及与现实校园的衔接把握的高度不够 缺乏统一的信息标准，且标准难以落实到数据组织 面对众多庞杂的信息，用户无所适从，针对性、有效性差
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数字校园数据管理体系的组成框架
数据规划
对数据资源的管理和使用进行规划、监督 和控制： – 明确数字校园战略性数据要求 – 建立数据全生命周期管理策略 – 设计数据管理、控制措施 – 建立数据体系架构
• 数据模型、数据标准、运行环境规划
– 识别数据资产价值、评估风险
数字校园数据管理体系的组成框架
数字校园数据管理体系的组成框架
数据共享
在数据标准和规范的指导下，结合数据需 求，协调数据使用，实现数据的共享交换： –明确数据来源，梳理数据授权，建立数据权限 模型 –设计共享交换模式 –实施数据共享交换
数字校园数据管理体系的组成框架
数据服务
对数据进行抽取、清洗，发掘数据价值，为 不同用户提供个性化服务，实现对数据资源的 综合利用： – 数据分析 – 综合信息查询 – 非结构化内容服务 – 决策支持
数据管理的发展趋势
一体化
– 信息技术和信息内容的融合、趋于一体化
战略化
– 服务于战略发展目标，提供决策支持
服务化
– 有效开发和利用，传播、共享、创新
目 录
数据管理的概念及相关理论 高校数据管理的需求分析
– 发展阶段 – 目前存在的问题 – 面临的挑战
数字校园数据管理体系的研究 清华大学数据管理体系建设实践
数据管理相关研究
信息系统建设阶段论中的数据管理
诺兰（Nolan）模型：
‒ 信息系统集成阶段的实质 是数据集成，就是搞好数据组织
信息工程理论中的数据管理
詹姆斯·马丁(James Martin)“数据中心原理”
‒ 数据位于信息系统的中心 ‒ 数据结构是稳定的，处理是多变的 ‒ 四类“数据环境”（Data Environment）
– 业务需求
• 局部信息化—> 全面信息化 • 简单的“数据管理” —> “信息资源综合利用”
– 用户需求
• 业务管理人员：跨部门的数据共享 • 决策人员：决策数据支持 • 全体用户：集成的、个性化的信息服务
目 录
数据管理的概念及相关理论 高校数据管理的需求分析 数字校园数据管理体系的研究
– 定位 – 建设目标 – 组成框架
发展阶段分析
校级统一数据，需 要数据整合，重视 信息资源开发、共 享、利用 全面提升校级 统一信息系统阶段
部门级数 据，数据交 换需求强烈 单一业务数据，关 注数据库建设，很 少考虑数据共享 单机数据 库，数据的 采集、基本 处理 起步发展阶段
建设校级统一信息系统阶段 建设分散独立信息系统阶段
目前存在的问题