? 建設背景

隨著數字化校園的建設，高校逐漸認識到數據的價值，如何提升數據數據質量，發揮數據的魅力成為高校當前關注的重點。做為支撐數字化轉型的基礎設施，數據治理已經成為數據團隊履行數據職責的重要手段。

傳統數據治理工作，大致分為以下幾個步驟：
第一階段：摸家底，梳理高校信息，構建數據資產；
第二階段：建體系，落地數據標準，提升數據質量；
第三階段：促應用，提供數據服務，實現數據價值。

數據治理工作普遍困擾于，人工為主工具為輔，且數據治理周期長，工作內容重復。如何快速提高數據治理效率，已成為數據治理的首要問題。以大數據技術為基礎，為高?？蛻袅可黹_發一款數據治理工具，是方案的重中之重。工具貼合高校場景、高度自動化、簡單易學，同時結合傳統主數據模式與數據倉庫模式，構建一個能滿足學校實際需求的“數據湖泊”，讓數據治理不再困難，從而有秩序的快速推動高校大數據項目落地。

?解決方案?

高校數據治理工具，為高校開展數據治理工作提供了可靠、便捷的工具支持。幫助高校統一數據口徑、標明數據方位、分析數據關系、管理模型變更、檢測數據質量、呈現數據資產提供數據接口。從而更加有效的發掘和利用信息資產的價值，實現精準高效的分析和決策，推進系統變更管理，降低項目風險。

（1）科學的數據治理組織架構和制度建設

（2）通用可擴展支撐全量數據治理的技術架構

（3）符合行業特性的數據標準

（4）功能齊備而足夠輕量化的數據治理工具

（5）可落地、可交付的數據治理過程

（6）強有力的數據質量反饋和約束機制

（7）數據加工、使用過程可查、可管、可控

核心功能

?方案價值

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