数据治理平台统简介
高校综合教务管理系统及行政管理系统介绍
高校综合教务治理系统及行政治理系统简介一、技术构架图业务系统和IT系统的治理能够关怀实现业务目标；在业务目标和信息需求的一致讲明的根底上，就业务系统优先级和相互依靠性作最优决策；快速灵活的实施新系统、革新系统以及猎取支持业务创新的信息；技术的开展和采纳受到业务优先权的碍事不大。
信息体系结构设计组织信息的结构和用途，能依据组织的战略、战术和运营方面的要求对信息加以调整。
依据必需的业务系统，业务系统体系结构指导对信息结构化处理以满足业务系统的要求。
技术体系结构定义了整个信息系统中的技术环境和根底结构。
定义了基于所定义的技术的单个系统的“结构〞。
较低的软件开发、支持和维护费用；更好的应用程序可移植性；革新的互操作性、更简单的系统和网络治理方式；能够跟高的解决诸如平安性之类的要害咨询题；系统组件的更新与更换更方便；升级到今后的构架本钞票最低、最方便。
减少IT根底结构的复杂性；使得现有IT根底结构投资产生最大的回报；增加了制作和购置IT解决方案的灵活性；落低了IT所有权费用和新投资的风险。
优先采纳整体的瞧点，确实是根基将整个学校的数字化教学与治理环境建设当作一个整体，而不是各个一堆分立系统的集合。
强调通过提供统一的接口、平台与工具，来将学校的各应用系统集成起来,形成一个有机的整体。
其次是层次化的瞧点，确实是根基运用分层的思想，依据数字校园中各局部之间的关系，将数字校园划分为几个层次，通过定义不同层次之间的接口，来理顺各个系统之间的关系，简化整个系统的设计。
按照基于URP(UniversityResourcePlanning,大学资源方案)的数字校园模型进行设计，以保证数字校园的清晰结构，这种结构具有特别好的可扩充性，这关于今后应用系统的扩充特别好好处。
另外，在具体的方案设计和设备选型中，还将遵循如下原那么：1)统一，分步实施，兼顾软、硬件均衡，充分考虑今后需求,合理利用资金。
分步实施一定要在统一的前提下进行，要是缺乏统一，系统将会陷进相互不兼容或者前期投资白费的情况。
企业数据治理平台系统简介
企业数据治理平台系统简介随着信息技术不断发展，大数据时代已经到来。
在这个信息爆炸的时代，有效管理和利用企业的数据成为企业发展的关键。
为了更好地满足企业在数据管理方面的需求，企业数据治理平台系统应运而生。
一、什么是企业数据治理平台系统？企业数据治理平台系统是一种集数据管理、数据质量控制、数据安全保障等功能于一体的软件系统。
它能够帮助企业建立数据治理策略，并提供相关工具和技术，以确保企业数据的完整性、准确性和一致性，从而提高企业对数据的管理和利用能力。
二、企业数据治理平台系统的主要特点1. 多维度数据管理：企业数据治理平台系统支持多种数据类型和多个数据源的集成管理，可以对结构化和非结构化数据进行管理，并能够进行数据清洗、数据整合和数据转化等操作，实现全面的数据管理。
2. 数据质量控制：企业数据治理平台系统提供数据质量分析和监控功能，能够对数据进行质量评估和质量分析，发现并解决数据质量问题，从而提高数据的准确性和可信度。
3. 数据安全保障：企业数据治理平台系统具备强大的数据安全保障能力，可以对数据进行加密、存储和传输安全管理，保护企业敏感数据的安全性，防止数据泄露和恶意攻击。
4. 数据治理流程管理：企业数据治理平台系统能够自动化地管理数据治理流程，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据应用等环节，提高数据治理的效率和可控性。
三、企业数据治理平台系统的应用领域1. 金融行业：企业数据治理平台系统在金融行业中可以帮助银行和保险公司等机构对大量的客户数据进行管理和分析，提高风控能力和客户服务水平。
2. 零售行业：企业数据治理平台系统可以帮助零售企业通过对销售数据、库存数据和顾客数据等进行分析，优化营销策略和供应链管理，提高销售效益。
3. 制造业：企业数据治理平台系统在制造业中能够帮助企业对生产数据、质量数据和供应链数据等进行管理和分析，提高生产效率和产品质量。
4. 物流行业：企业数据治理平台系统可以帮助物流企业对货物追踪数据、运输数据和客户数据等进行管理和分析，提高运输效率和客户满意度。
企业级数据治理平台助力国家电网全业务数据中心建设
l2006年加入CA, 十几年经验在数据建模领域. 大部 分客户来自世界500强，美国银行（BOA）， AT&T，壳牌等
lIEEE member, OMG member, DAMA member l复旦大学，北京航空航天大学 客座讲师
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目标与架构
目标与原则 总体架构
演进路线
③ 数据管理域
数据管理域的核心是统一数据模型构建、企业级主数据建设与应用，通过对数据定义、存 储、使用的统一规划和管控，为跨专业、跨系统数据集成与应用提供支撑。
规范前
规范后
建设思路
p 通过统一数据模型的完善设计及全面 覆盖，解决系统间数据模型不一致， 跨专业数据应用困难的问题；
国家电网全业务数据中心管理域解决方案 1 国网整体要求 2 Datablau一站式解决方案 3 总体实施策略
国家电网对数据资源管理工具整体要求
数据综合治理
数
据
资
SG-CIM及
源
数据集成
管
理
工
信息化
具
标准管控
质量 管理
标准 管理
模型 管理
数据 管理
数据 服务
运维 辅助
数据 桌面
建设背景
建设目标
数据资源管理工具介绍
数据管理各模块关系
数据管理
数据目录
数据建模
数据质量
数据准备
数据标准->数据 质量验核规则
数据质量
周期性执行数据 质量验核规则， 发现问题数据， 任务跟踪问题修 复
数据模型
数据建模
数据目录
选取数据标准进 行数据模型设计
电力行业大数据平台简介
管理与监控跟踪作业状态和性能报告以及趋势信息的各项指标
迁移与同步可以在多种数据库、企业应用、 主机遗留旧文件、文本、XML、 消息队列以及其它源之间，进 行数据的迁移和同步.
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A BETTER WAY
ETL概述
数 据 源
输 出
数据库 结构化数据 其它数据
机构内部数据
社会数据
互联网数据
数据安全
数据审计
数据标准
元数据管理
主数据管理
数据质量管理
数据治理流程
元数据
基于大数据的应用体系大数据检索 大数据关联
大数据分析
大数据预测
信信 息息
数数 据据
知知识 识
应 用
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A BETTER WAY
电力大数据概述
发电
输电
配电
售电
特性一：不可存储能源
电力是不可存储的能源， 一旦生产则必须耗用， 这就注定了电力生产、 使用、销售的独特性。
远程输电时段地域成本论证用电调度能效评估输电建设资源预测系统
变电站覆盖区域负荷分析重点工业园区用电支撑调度 平台
统一电价及电力营销行为分 析电力巡检模型分析大型活动临时配电调度管理变电站故障及处理平台智能巡检机器人数据管理
用电量与环保关联性分析电量GDP关联分析用电区域分布引导管理
错峰用电定价指导分析异常灾害电力负载应急管理电价舆情分析
A BETTER WAY
电力大数据——城市耗电量分析
通过收集不同气候、不同时段期间以及其他关联 的用电量情况，助力“智慧城市”应用的同时， 有效预测用电需求，协助电力相关单位应对用电 高峰期的电力调度和资源确保能力。
土壤治理智慧平台系统设计方案
土壤治理智慧平台系统设计方案设计方案：智慧土壤治理平台系统1. 系统概述智慧土壤治理平台系统是一个基于互联网和物联网技术的综合性治理平台，旨在实现对土壤状况进行监测、分析、预警和治理的全过程管理。
2. 系统模块（1）数据采集模块：通过物联网技术，对土壤温度、湿度、pH值、含盐量等关键指标进行实时采集，并传输至平台系统。
（2）数据分析模块：对采集到的土壤数据进行实时分析和处理，通过算法模型建立土壤状况预测模型，并生成土壤治理建议。
（3）土壤治理模块：根据数据分析结果和治理建议，针对不同的土壤问题提供相应的治理方案，包括土壤调理、土壤改良、有机肥料使用等。
（4）监测预警模块：通过系统内置的智能算法，实时监测土壤的状况，并对异常情况进行预警，及时采取措施避免进一步扩大损失。
（5）数据可视化模块：将采集到的数据和分析结果以图表形式显示，直观展示土壤状况、变化趋势以及治理效果等。
3. 系统流程（1）数据采集：通过物联网技术，连接土壤传感器设备，实时采集土壤相关数据。
（2）数据传输：利用互联网将采集到的数据传输至云平台，确保数据的实时性和可靠性。
（3）数据存储：将传输过来的数据存储在云服务器中，便于后续的数据分析和处理。
（4）数据分析：通过数据分析模块对传输过来的数据进行实时分析和处理，建立土壤状况预测模型，并生成治理建议。
（5）治理方案生成：根据数据分析结果和治理建议，生成相应的土壤治理方案，包括调整施肥方式、改良土壤结构等。
（6）治理实施：根据治理方案，对土壤进行相应的治理措施，监测治理效果。
（7）监测预警：通过监测预警模块实时监测土壤的状况，对异常情况进行预警，及时采取措施避免扩大损失。
（8）数据可视化：将采集到的数据和分析结果以图表形式展示在平台上，便于用户直观了解土壤状况和治理效果。
4. 系统特点（1）智能化：系统采用智能算法，能够实时监测土壤状况、分析数据并生成治理建议，提高治理效果。
（2）综合性：系统涵盖了土壤治理的全过程，从数据采集到治理方案生成再到监测预警，提供一站式的综合性服务。
数据治理平台系统简介_图文
控制度与流程规范文档、信息项定义等。
数据质量度量化—全方位管理数据平台的数据质量，实现可定义的数据质量检核
数据服务电子化--为数据平台提供面向业务用户的服务沟通渠道。
和维度分析，以及问题跟踪。
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数据服务
分析类应 用系统
提供平台 沟通渠道
数据提供
数据集市 管理会计 数据流 风险 管理平台 数据质量 Schemas ODS
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1. 系统目标与定位 2. 技术实现架构 3. 数据标准管理子系统 4. 元数据管理子系统 5. 数据质量管理子系统 6. 数据服务子系统
7. 统一认证与用户管理模块
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功能定义 技术元数据 源系统数据结构定义 主数据ER模型 数据与映射关系定义 数据影响与血缘分析 数据变化对比分析 业务元数据 代码定义 报表表头定义 报表指标定义 报表指标勾稽关系分析 定义数据平台公共代码及其与源系统代码的关系。 定义数据平台业务报表的构成元素与结构。 定义数据平台业务报表中指标的计算规则。
7. 统一认证与用户管理模块
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客户层
表现层
业务层
Import Export
集成层
资源层
Database Operation Engine Objects Relation Analysis Engine ORM Hibernate 外部数据 <<Config.xml>> XML 文本 EXCEL 应用系统 Management & Control Security Task/Trans Log Driver & Adapter
完成情况
数据治理平台系统简介
数据质量管理
数据治理平台应具备数据质量管理和 校验功能，确保数据的准确性和完整 性。
数据安全保障
数数据加密、权限控制 等。
数据流程管理
数据治理平台应支持数据流程的管理 和监控，确保数据的流动和使用符合 规范和流程。
02
数据治理平台的架构与 组件
数据集成模块
详细描述
数据质量模块通过数据清洗、数据验证等技术，对数据进行去重、补全、纠正 等操作，提高数据的准确性和一致性。同时，该模块还提供数据质量评估和报 告功能，帮助用户了解数据质量状况。
数据安全模块
总结词
数据安全模块负责对数据进行加密、授权和访问控制等安全管理，保护数据的安全和隐 私。
详细描述
数据安全模块采用加密技术、身份认证和权限控制等技术手段，确保数据的安全性和保 密性。同时，该模块还提供数据审计和日志功能，对数据的访问和使用进行记录和监控。
安全性，并促进数据的共享和使用。
03
数据治理不仅关注技术方面，还涉及组织、人员、流
程和策略等方面。
数据治理的重要性
提高数据质量
通过数据治理，可以确保数 据的准确性、一致性和完整 性，从而提高决策的准确性 和可靠性。
保障数据安全
数据治理有助于保护敏感数 据不被未经授权的人员访问 和使用，降低数据泄露和滥 用的风险。
技术实施难度
数据治理平台需要集成各种技术和工具，这可能需要大量的技术实施 工作和技术资源。
成本投入
数据治理平台的建设和维护需要投入大量的成本，包括人力、物力和 财力。
数据所有权和责任不清
在许多组织中，数据的所有权和责任可能不明确，这可能导致数据治 理平台的建设和管理面临困难。
数据治理平台的发展趋势
数据治理平台系统介绍
02
数据治理平台的核心功 能
数据质量管理
01
数据质量管理是确保数据准确 性和完整性的关键过程，包括 数据校验、清洗、转换和标准 化等操作。
02
数据质量管理有助于提高数据 质量，减少数据错误和异常， 为数据分析、数据挖掘和决策 支持提供可靠的基础。
03
数据质量管理还包括数据质量 的度量和报告，帮助组织了解 数据质量现状，识别改进方向 。
系统设计
架构设计
根据需求分析结果，设计数据治理平台的整体架构，包括 硬件和软件环境、网络结构等。
01
功能设计
根据业务需求，设计数据治理平台的功 能模块，如数据质量管理、数据安全管 理、数据处理流程管理等。
02
03
界面设计
设计用户界面，确保用户能够方便地 使用数据治理平台进行数据管理和操 作。
系统开发与集成
开发环境搭建
根据系统设计，搭建开发环境，包括安装必要 的软件、配置网络等。
代码编写与模块实现
根据功能设计，编写代码并实现各个功能模块。
系统集成测试
对各个模块进行集成测试，确保模块之间的协调性和整体功能的完整性。
系统测试与上线
功能测试
对数据治理平台进行功能测试，确保各项功 能正常运行，满足业务需求。
3
提升组织竞争力
有效的数据治理有助于组织更好地利用数据驱动 的决策，提高运营效率，从而提升组织的竞争力 和市场地位。
数据治理的目标和原则
目标
确保数据的合规性、安全性、质量、 可靠性和一致性，提高组织的数据管 理和利用水平，推动数字化转型和升 级。
原则
遵循合规性、全面性、有效性、灵活 性和持续性的原则，确保数据治理的 落地实施和长期发展。
一网统管综合信息平台内容
一网统管综合信息平台的建设内容主要包括以下几个方面：
一网格治理：通过统一的城市管理数字化平台，提高城市管理效率和质量，促进政府与市民互动，加强社会治安管理，提升公共服务水平。
一张图共用：基于地理信息系统，实现各级各部门业务数据的数字化和可视化呈现，实现集约化使用。
一事件流转：建立统一的事件处理平台，实现政府部门间的数据共享和协同工作，避免重复劳动和信息孤岛现象。
一门户管理：打造统一门户体系，汇聚全辖区业务平台，提供统一的服务。
一用户服务：根据政府各部门的不同需求和权限，打造统一用户体系，实现集约化建设和统一管理。
一张表通用：解决社区报表多、多次填报、反复填报等问题，通过建设“一张表通用”，提升基层数据治理能力，提高工作效率，减轻基层负担。
一中台治数：按照统一标准和口径，对数据进行全生命周期管理，为各级各部门和社会各界提供数据服务。
一张网互通：在确保安全的情况下，打通互联网、电子政务外网、业务专网等网络，打造网络核心枢纽。
一朵云共享：解决政府各委办局等单位分别自建机房或各自租政务云服务的问题，实现各系统统一管理的需求。
一张屏浏览、一中心调度：围绕“一屏知全域、一网管全城”的工作目标，以智慧城市建设为基础，通过“一网统管”，变革城市治理手段，提升治理能力。
综上所述，晨华一网统管综合信息平台的建设旨在整合各类信息系统和数据资源，提高城市运行管理的效率和质量，实现政府各部门之间的数据共享和协同工作，推动城市运行管理的现代化和智能化。
[培训] 大数据及技术体系简介
![[培训] 大数据及技术体系简介](https://img.taocdn.com/s3/m/038d2cd0900ef12d2af90242a8956bec0975a56f.png)
机器学习、数据和模型训练、模式识别、数据挖掘等 经济学 模型分析
数学模型、经验模型、统计模型、 计量模型 业务、经济、金融、管理、行为、网络等模型
大数据技术体系要解决的问题
如何快速同时处理大量的、分散存储的、不断 增加的、流动的、和混杂的数据
如何尽量“自动化”和“智能化” 如何创造性地使用数据—业务创新 与现有信息系统的关系—如何将局部整合成为
一个“活”的Βιβλιοθήκη 体大数据的定义海量的、分散存储的、不断快速增加的、流动中的、 混杂的，但又是相互关联的、需要同时处理和分析的 数据
存储、计算、处理上述数据的一套新的综合技术体系
以概率、统计、模型训练、机器学习为特征的综合的 数据分析技术
在数据量不够大，来源不够杂、计算能力不够强的情 况下无法设想的新的业务创新和一定水平的智能化应 用
管理定量化、营销精确化、企业模型化、决策准确化
走向智能化
广泛的自主联络、自主获取信息、并进行分类、处理 在系统自主学习基础上的自动化
大数据时代的企业
大数据使得非IT企业 获得信息化产品的自 主知识产权—各种模
型和指标体系
企业之间的竞争 结局由信息化质
量决定
信息及其有效的使用 将成为企业的核心竞
“优化、改进、预警、预防、预测”
大数据应用可能会产生的问题
数据质量—是否正确？是否完整？是否相关？是 否理解准确？
数据处理方法—采用何种方法？如：对实体长时 间采集的数据序列是否有结构变化？是否有明显 趋势？
方法的科学性—能否概率地定量？可否检测、验 证（可证伪性）?
结果及其质量—是否足够好？如果不是，问题何 在？能否改进？
不同数据源的数据具有相关性，需要对齐和对 接在一起以形成更完备的针对特定实体的信息 集合，或者概念（智能化）
PDM简介及其意义
产品数据治理什么是PDMPDM的含义PDM的中文名称为产品数据治理〔ProductDataManagement〕。
PDM是一门用来治理所有与产品相关信息(包括零件信息、配置、文档、CAD文件、结构、权限信息等)和所有与产品相关过程(包括过程定义和治理)的技术。
PDM产生的背景在20世纪的60、70年代，企业在其设计和生产过程中开始使用CAD、CAM等技术，新技术的应用在促进生产力开展的同时也带来了新的挑战。
关于制造企业而言，尽管各单元的计算机辅助技术差不多日益成熟，但都自成体系，彼此之间缺少有效的信息共享和利用，形成所谓的“信息孤岛〞；同时随着计算机应用的飞速开展，随之而来的各种数据也急剧膨胀，对企业的相应治理形成巨大压力：数据种类繁多，数据重复冗余，数据检索困难，数据的平安性及共享治理等等。
许多企业差不多意识到，实现信息的有序治理将成为在今后的竞争中维持领先的要害因素。
在这一背景下产生一项新的治理思想和技术PDM，即以软件技术为根底，以产品为核心，实现对产品相关的数据、过程、资源一体化集成治理的技术。
PDM 明确定位为面向制造企业，以产品为治理的核心，以数据、过程和资源为治理信息的三大要素。
PDM进行信息治理的两条主线是静态的产品结构和动态的产品设计流程，所有的信息组织和资源治理根基上围绕产品设计展开的，这也是PDM系统有不于其它的信息治理系统，如企业信息治理系统(MIS)、制造资源方案(MRPⅡ)、工程治理系统(PM)、企业资源方案(ERP)的要害所在。
PDM的应用1．PDM数据治理范围PDM确实是一种“管得特别宽〞的软件，但凡最终能够转换成计算机描述和存储的数据，它都能够一概管之,例如：产品结构和配置、零件定义及设计数据、CAD绘图文件、工程分析及验证数据、制造方案及标准、NC编程文件、图像文件〔照片、造型图、扫描图等〕、产品讲明书、软件产品〔程序、库、函数等“零部件〞〕、各种电子报表、本钞票核算、产品注释等、工程书、多媒体音像产品、硬考贝文件、其它电子数据等。
核电厂主数据治理体系建设与实施
核电厂主数据治理体系建设与实施摘要：核电厂的主数据治理能够满足从工程建设到生产运行的全寿期数据收集与移交管理，使核电厂的核心数据信息得以重用并确保各个应用系统间的核心数据的一致性，本文通过对国内某在建核电厂的主数据治理体系建设和实施情况进行介绍，对核电厂主数据治理紧迫性和必要性提出建议。
关键词：核电厂；主数据；治理体系；蓝图1引言数据治理是核电厂数字化建设和转型的基础，通过信息化技术和流程，合理设计数据模型，科学制定数据质量管控政策、数据质量、数据标准，建设“全面统一、全程贯通”的数据治理与应用服务体系，确保核电厂全生命周期数据安全，实现核电厂数据治理蓝图。
2主数据标准建立主数据是核电厂在建设、运营和管理活动过程中形成、收集、保管和运用的作为支持核电厂应用系统运转与企业运营活动的基础数据，是系统间的共享数据，一旦形成具有相对稳定性，需要保持规范性、完整性和一致性。
为做好全寿期管理，同时结合部分核电厂由于设备数据信息收集起始时间过晚、数据收集工作占用调试工期、花费大量人力时间数据质量比较差的经验反馈，辽宁核电在工程建设期开展主数据标准治理体系建设。
主数据标准体系包括主数据管理、功能位置主数据标准、设备主数据标准、BOM主数据标准、工器具主数据标准。
主数据管理标准主要对数据责任、数据管理目标、标准制定数据运维管理等做了详细的规定；功能位置主数据指的是电厂所有功能位置属性及功能要求等信息数据，包括构筑物、房间、系统及设备的功能位置等；设备主数据也就是设备基础信息，包括工程项目、设备名称、规格型号、生产厂家等字段；工器具主数据标准包括物资编码、工器具名称、规格型号、数量、检验周期、制造商、入库时间等字段；BOM指的是设备备件清单，BOM数据实现设备与所属部件的关联关系，主要包括名称、规格型号、物资编码、机组、主设备编码等。
通过建立数据标准，形成各业务体系的标准数据字段及规范，为数据治理及数据规则提供了标准依据，为各平台数据的贯通提供基础。
基于大数据环境的高校数据治理平台设计
数据库与信息管理本栏目责任编辑：王力基于大数据环境的高校数据治理平台设计潘银芳（浙江工贸职业技术学院，浙江温州325003）摘要：随着高校大数据技术的应用与推广，数据治理的问题逐步凸显：很多高校没有整体数据标准，缺乏数据校验，问题数据不断沉积，造成大数据分析对领导决策的支持功能失灵甚至错误。
同时，在智慧校园环境下应用系统微服务化、移动化增多，数据共享交换平台中数据交换的压力呈指数增长，数据管理部门对数据交换管理的难度和工作量迅速上升，利用传统的数据交换共享平台进行数据交换管理已经越来越不适应新的业务需求。
该文作者对高校现有业务系统大数据进行分析，通过构建恰当的数据治理模型，制定高校数据标准和工作规范，提出了高校数据治理委员会等机构的设立和功能建设，采用可视化设计方案设计数据治理平台，提出全生命周期数据治理概念，覆盖了数据对象动态发展的全过程，进而建立数据治理体系，在此过程中高校中信息化涵盖的边界得到重塑，信息化与高校核心业务实现进一步融合。
关键词：数据治理；高校；全生命周期中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)36-0029-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：The Design and Implementation of Data Governance in Big Data Environment PAN Yin-fang(Zhejiang Industry&Trade Vocational College,Wenzhou 325000,China)Abstract:With the application and promotion of big data technology in colleges and universities,the problem of data governance has gradually emerged:many colleges lack a school-wide overall plan for data standards and implement them in accordance with the plan,lack a data verification mechanism,and continue to deposit problematic data,resulting in big data analysis for supporting leadership decision-making malfunctioned or even wrong.At the same time,in the smart campus environment,application systems have become more micro-services and mobile,and the pressure of data exchange in the data sharing and exchange platform has in⁃creased exponentially.The difficulty and workload of data exchange management by the data management department has in⁃creased rapidly,using traditional data exchange.The traditional sharing platform for data exchange management has become in⁃creasingly unsuitable for new business needs.The author of this article analyzes the big data of the existing business systems in col⁃leges,and by constructing an appropriate data governance model,formulating university data standards and work specifications,proposing the establishment and functional construction of institutions such as the university data governance committee,and adopting a visual design plan to design data governance.The platform puts forward the concept of full life cycle data governance,covering the entire process of the dynamic development of data objects,and then establishing a data governance system.In this pro⁃cess,the boundaries covered by informatization in colleges and universities are reshaped,and informatization is further integrated with the core business of colleges and universities.Key words:data governance;colleges and universities;full life cycle1引言近年来，随着大数据技术的推广应用，高校信息化建设进一步发展，在原有业务系统信息化的基础上，利用其产生的海量数据以及其他外部数据，进行挖掘和分析，通过建立分析模型，开发出了很多诸如行为画像、與情监控预警、就业指导建设、消费分析等大数据应用。
银行数据治理平台系统介绍
银行数据治理平台系统介绍银行数据治理平台系统是一种集成了数据管理、数据分析和数据保护功能的综合性软件系统。
本文将从数据治理平台的概念和作用，系统的功能和特点，以及从数据管理、数据分析和数据保护三个方面来介绍银行数据治理平台系统。
一、数据治理平台的概念和作用银行作为金融机构，每天都会产生大量的数据，这些数据包含了银行的经济、财务、风险、客户等各个方面的信息。
而如何对这些数据进行管理和利用，则成为了银行面临的一项重要挑战。
数据治理平台系统的出现，则为银行提供了可靠和高效的解决方案。
数据治理平台系统的主要作用有以下几个方面：1. 数据管理：数据治理平台系统可以帮助银行建立完善的数据管理体系，包括数据采集、数据清洗、数据标准化、数据质量管理等。
通过对数据进行有效的管理，银行可以更好地了解和利用自身的数据资源。
2. 数据分析：数据治理平台系统提供了强大的数据分析功能，可以对银行的数据进行深入的统计和分析。
通过对数据的分析，银行可以发现潜在的业务机会，优化业务流程，提高决策能力。
3. 数据保护：数据治理平台系统具备高级的数据安全和隐私保护机制，可以保护银行的敏感数据不被泄露和滥用。
同时，系统还可以对违规行为进行监控和预警，减少安全风险。
二、银行数据治理平台系统的功能和特点银行数据治理平台系统具有以下几个主要功能和特点：1. 数据集成和交换：系统可以将银行内部各个部门的数据进行集成和交换，实现数据的共享和流转，避免了信息孤岛的问题。
2. 数据质量管理：系统可以对数据进行质量检测和评估，识别和修复数据质量问题。
这可以提高数据的准确性和一致性，增强数据的可信度和可用性。
3. 数据分析和挖掘：系统提供了强大的数据分析和挖掘功能，可以对数据进行多维分析、挖掘隐藏规律，并生成可视化的分析报告。
4. 数据安全和隐私保护：系统具备高级的数据安全和隐私保护机制，可以对银行的敏感数据进行加密和权限控制，保障数据的安全性和合规性。
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Mapping文件
E/R Win模型
接
口
文本文件
区
XML文件
EXCEL文件
元
数
适配器
据
管
理
平
台
数据库
图例：
采集流
解析流
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数据流
数据治理平台项目组
元数据存储结构
元数据存储模型层包括两部分内容：
元模型定义，即通过XML实现对象、对象关系及对象行为等的定义。 元数据实例存储，元数据实例存储到关系数据库中。
报表清单
报表表头
报表表样导出
报表表头定义
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数据治理平台项目组
应用界面
业务元数据
报表指标
查看指标相关ER图
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数据治理平台项目组
应用界面
技术元数据
影响分析
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数据治理平台项目组
逻辑结构
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数据治理平台项目组
采集适配器
元数据采集适配器是一种驱动和解析器，用来接收、解析各种不用类型数据源的数据， 将有效的元数据存入模型，并建立关系。
已完成
为数据质量检核指标类和业务方案定义灵活的检 核策略
已完成
调度符合执行策略数据质量检核指标，并分派给 对应的处理器
已完成
对数据质量检核指标执行特定于其指标类的检查 程序
已完成
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数据治理平台项目组
功能需求
数据质量检核分析 数据质量问题管理 数据质量知识管理
功能定义
问题分布分析
对数据质量检核的结果按机构、系统、数据质 量问题三个维度进行分布分析
已完成
导入主数据ERwin模型，解析生成模型各层级关系。
已完成
定义数据平台各部分，以及源系统间的数据关联映射关系。已完成
依赖所定义的数据平台各部分，以及源系统间的数据映射 已完成 关系，图形化展现数据变化影响和数据问题溯源。
针对元数据不同版本进行差异部分识别与比较。
已完成
业务元数据 代码定义
定义数据平台公共代码及其与源系统代码的关系。
Lists Serialize JDBC
Байду номын сангаас
Management & Control Security Task/Trans Log
Driver &
Adapter
资源层
Database
外部数据
XML 文本 EXCEL 应用系统
ODS DataMart
UA
12
数据治理平台项目组
议题
1. 系统目标与定位 2. 技术实现架构 3. 数据标准管理子系统 4. 元数据管理子系统 5. 数据质量管理子系统 6. 数据服务子系统 7. 统一认证与用户管理模块
数据变更影响评估申请
数据服务
7
数据治理平台项目组
对数据平台业务的支持—数据质量
应用开发者
针对数据质量问题 提出完善建议
业务部门
了解本机构特定系 统数据质量
提出业务数据质量 检核需求
定义检核需求与规则 分析数据平台数据质量 发现、发布数据检核问题
数据质量 检核
数据质量管 理员
Schemas
管理平台 数据质量 数据质量
管理
管理平台元数据， 进行数据影响、 血缘分析
数据标准
元数据管理
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数据治理平台项目组
对数据平台业务的支持—数据标准
查询数据标准，以开发符合数据标 准的应用 提交标准代码比对文档
应用开发者
维护数据标准 制订、发布标准 应用系统代码标准比对
数据标准文档 版本管理
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数据治理平台项目组
应用界面
数据标准信息项管理 公共代码管理
数据标准管理
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数据治理平台项目组
应用界面
数据标准反馈意见 查看反馈意见
反馈意见
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数据治理平台项目组
逻辑架构
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数据治理平台项目组
议题
1. 系统目标与定位 2. 技术实现架构 3. 数据标准管理子系统 4. 元数据管理子系统 5. 数据质量管理子系统 6. 数据服务子系统 7. 统一认证与用户管理模块
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数据治理平台项目组
功能需求
对源系统、数据平台以及数据治理项目中的相关的技术、业务元数据进行统一 的归集管理，实现数据间的血缘分析和影响分析。
功能定义
完成情况
技术元数据 源系统数据结构定义 主数据ER模型 数据与映射关系定义 数据影响与血缘分析 数据变化对比分析
导入源系统数据字典，并以系统-表-字段的层级关系展现 各级数据关系。
和维度分析，以及问题跟踪。
数据服务电子化--为数据平台提供面向业务用户的服务沟通渠道。
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数据治理平台项目组
数据治理平台构成与定位
分析类应 用系统
数据提供
数据平台
核心业务 系统
信贷业务 系统
信用风险管 理系统
…系统
数据抽取
ODS
管理行内 数据标准
数据服务
提供平台 沟通渠道
数据集市
管理会计
风险
数据流
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数据治理平台项目组
项目目标
围绕国开行数据平台建设，提供针对数据生命周期的管控机制，体现为以下几个 出发点：
数据标准规范化--规范化管理构成数据平台的业务和技术基础设施，包括数据管
控制度与流程规范文档、信息项定义等。
数据关系脉络化--实现对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析。 数据质量度量化—全方位管理数据平台的数据质量，实现可定义的数据质量检核
数据标准缺乏结构化管理 源数据变化造成数据平台数据混乱 对数据平台数据问题如何快速定位原因？ 如何有效监控和改善数据平台数据质量？ 。。。
建设一个完整的数据治理平台，作为数据平台的管控系统，从制度、标准、监 控、流程几个方面提升开行的数据信息管理能力，解决目前所面临的数据标准 问题、数据质量问题、元数据管理问题和数据服务问题。
应用界面
检核调度策略管理
业务解决方案
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数据治理平台项目组
应用界面
数据质量检核分析
批次对比分析 问题分布分析
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数据治理平台项目组
应用界面
数据质量问题管理
问题发现
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数据治理平台项目组
逻辑结构
三个层面：
定义层：定义作为系统功能 的核心-数据质量检核，所 需使用对象、指标、调度策 略等配置信息；
已完成
提供针对不同目标应用的适配器，实现定时的自 已完成，但需数据平
元数据自动采集 动采集
台提供采集支持，接
口方式尚需确定。
版本管理
提供元数据定版、批量定版、版本回溯的功能 已完成
访问控制管理 提供针对元数据细节操作的访问控制
已完成
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数据治理平台项目组
应用界面
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数据治理平台项目组
应用界面
业务元数据
执行层：使用已定义的检核 配置信息，对数据平台数据 进行检核；
分析层：对检核执行结果进 行定量、定性的分析与处理。
前后端：
前端：用户使用基于操作界 面的应用程序进行交互式的 检核信息定义、检核结果分 析等功能；
后端：系统根据检核策略在 后台自动执行，无需与用户 交互。
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数据治理平台项目组
功能需求
管理全行数据相关的标准和规范，提供数据标准的查询与反馈等功能。
数据标准文档管理 数据标准信息项管理 数据标准查询与反馈
功能定义
数据标准文档制订 数据标准文档发布 数据标准文档版本管理
维护数据标准相关文档类信息 对数据标准相关文档进行发布管理 对数据标准相关文档的历史版本信息提供查看功能。
XML定义模型
对象属性
对象行为
对象定义
对象关系
实例关系
所属对象 <pi>
所属实例 <pi>
关系
<pi>
目标对象 <pi>
目标实例 <pi>
实例
编号 <pi> 对象 <pi> 顺序 属性1 属性2 属性3 属性4 属性5 属性6
超过的属性 打散/纵向 存储
属性值
实例编号 <pi>
对象
<pi>
属性
<pi>
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数据治理平台项目组
对数据平台业务的支持-数据服务
数据平台服务申请 应用开发者
业务部门
数据平台服务申请 与数据平台有效沟通
提供数据平台服务 数据服务
数据服务单管 理员
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数据治理平台项目组
数据治理相关系统关系
登录认证
数据治理平台
数据服务子 系统
AD(目录) 系统
用户与机构 信息同步 统一用户 管理系统
外键约束检查
业务规则检查
数据平台数据生成及时性检查
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数据治理平台项目组
功能需求
数据质量检核定义 检核系统定义 检核指标与规则定义 检核调度策略定义
数据质量检核执行 检核控制引擎 检核执行处理器
功能定义
完成情况
对纳入数据质量管理需求的系统、数据表纳入检 核范围，并定义相关信息
已完成
按数据质量度量标准，为各类检核指标定义相关 属性和数据检查规则。
跟踪反馈。
检核需求
检核调度 检核指标
检核对象
数据质量 知识库
收集需求 修正
分析规则 问题数据
规则库 执行
检核调度 管理