數據融合中心

引導式治理流程，按步驟提升數據質(zhì)量

內置各業(yè)務(wù)系統廠(chǎng)商數據治理知識庫，提高治理效率

數據全過(guò)程質(zhì)量監控

核心能力

數據梳理

協(xié)助學(xué)校建立完善的數據治理團隊，為整體的數據中臺建設提供充足的人員和技術(shù)支持。結合學(xué)校不同情況，協(xié)助學(xué)校建立一套專(zhuān)屬于學(xué)校的特色標準體系，為后續的數據治理和信息化建設制定整體發(fā)展框架。

確定組織

確定標準

整理數據關(guān)系

數據采集

按照不同采集來(lái)源、采集策略、采集時(shí)間等限定條件進(jìn)行數據采集并存儲至臨時(shí)數據庫中，避免后續步驟在原有系統中進(jìn)行導致原有業(yè)務(wù)受到影響。

采集策略——全量采集、按需采集

采集來(lái)源——表、視圖、資源庫、數據庫、EXCEL文件

采集時(shí)間——一般數據按天、周、月采集；實(shí)時(shí)性要求較高數據可按小時(shí)、分鐘采集

數據治理

對采集來(lái)的數據進(jìn)行一系列處理過(guò)程，確保數據的唯一性、統一性、準確性，形成可信賴(lài)的高質(zhì)量數據。數據治理內置強大的半自動(dòng)化引擎，內置大量主流廠(chǎng)商系統標準，識別成功后直接自動(dòng)進(jìn)行數據的治理。如果沒(méi)有識別成功，進(jìn)行一次手動(dòng)治理后，也會(huì )沉淀為工具，后續治理自動(dòng)進(jìn)行。

數據存儲

支持三種不同的存儲架構，滿(mǎn)足學(xué)校不同的需求。與此同時(shí)，我們也支持國產(chǎn)數據庫如金倉、OceanBase、GaussDB等，滿(mǎn)足日益迫切的國產(chǎn)化需求。

數據安全

采用大量安全手段，如訪(fǎng)問(wèn)控制、數據脫敏、數據加密審查等，保證學(xué)校數據安全，避免數據資產(chǎn)外泄導致學(xué)校信息安全出現問(wèn)題。