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。
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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。
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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。
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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
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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
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
9
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