一站式数据治理平台全新来袭！助力数据资产价值化

随着我国“数据二十条”的颁布及全国数据要素市场的建设与发展，数据的资产属性、要素属性不断被挖掘、激发。教育部陆续推出相关政策，高校数据治理进入一个全新的发展阶段。

2020年05月《教育信息化和网络安全工作要点》提出要加强教育管理信息化的顶层设计。按照一数一源的原则，完成《教育管理信息化数据标准体系框架》等数据标准的制订和发布。建立教育部直属机关数据溯源图谱。推动教育数据的有序共享，扩大数据共享范围，提高数据共享效率。

2023年全国教育工作会议上强调要以教育信息化推动教育高质量发展，以教育信息化引领教育现代化，坚持应用为王、服务至上，以应用需求驱动运行平台、安全平台、标准平台和数据资源平台建设，大力提升教育治理体系和治理能力现代化水平。

2024年5月，中央网信办等三部门联合印发《信息化标准建设行动计划（2024—2027年）》强调，信息化标准是国家标准体系的重要组成部分。指出强化数据资源基础标准建设，创新公共数据资源利用标准，以推动标准数字化发展。

当前，传统线性的数据治理模式已经难以满足高效率、高质量、智能化治理的实践要求，顺应时代的趋势，构建高效、完善的数据治理体系迫在眉睫。将数据治理作为一项长期工程建设，确保数据被安全、高效地利用，实现其经济价值和社会价值。

数据平台琳琅满目，

该如何进行选择？

数据治理纷繁复杂，

又该如何着手呢？

别担心！

联奕一站式数据治理平台全新亮相，助力高校数据资产价值实现！

联奕基于多年高校数据治理经验，为响应新时代教育行业对数据治理体系的需求，重构并整合了以往分散的多个工具，精心打造出一体化的统一数据治理平台。

联奕一站式数据治理平台采用元数据驱动治理过程的理念和先进的技术架构，与《职业院校大数据中心建设指南》中的要求高度吻合，可实现数据从采集、分析、清洗、集成、编目、确源、发布、服务、反馈的一站式治理过程，实现数据全生命周期管理，让数据可见、可管、可溯源、可共享，进而支撑上层的数据分析和应用。

01

完善的数据治理能力

联奕一站式数据治理平台围绕数据治理的“数据资产管理工程”、“数据仓库建设工程”、“数据质量提优工程”三大建设工程，构建以元数据、数据资产为核心的数据资源管控体系，以数据标准、数据建模、数据集成、数据中心为核心的数据标准化建设体系，以数据应用、数据质量为核心的数据质量提升闭环体系，以工程看板、实施工作台为核心的治理工程化管理体系。

02

编织元数据一张网，实现数据资源一键达

基于元模型统一管理业务库、数据湖、数据仓库、数据集市四层元数据，构建校内元数据一张网，快速掌握全校的数据资源及其分布情况，通过元数据地图实现数据资源一键定位。利用元数据全链路分析能力，结合链路关联的流程信息和数据，为用户提供全链路数据一致性追踪能力，当发现数据存在异常问题时，方便快速定位问题源头，追踪数据的来龙去脉，从源头解决问题。

03

可视化数据建模能力

提供模型开发向导能力，支持可视化拖拽建模，一键同步云端知识库模型，包括维表模型、数仓模型、集市模型，数仓模型能够一键引用数据标准建模，集市模型支持宽表模型的开发，也支持指标模型的开发，满足不同应用场景对数据模型的需求，模型物理化将自动创建数据同步流程。

04

批流一体的数据集成能力

基于Flink技术的批流一体的数据集成架构，同时支持批处理和流处理，能够达到秒级数据同步，具备API集成、文件集成、日志集成、消息集成能力，支持各类集成任务的统一编排能力，覆盖高校绝大部分数据集成场景。基于分布式数据交换框架、并行处理技术，能稳定高效实现对海量数据的传输，为数据中台提供源源不断的底层数据汇聚。

05

全方位的数据安全保障体系

围绕数据从采集－传输－存储－共享－使用的全生命周期，采用数据加密、脱敏、水印、访问控制、备份、数据审计等方式全方位地保障数据安全。并创新性引入Bell-LaPadual安全模型，通过数据安全等级的定义和打标，实现字段级数据资源和访问对象之间的访问权限控制。

06

打通数据质量改进最后一公里

以往数据质量管控侧重数据质量问题的发现，缺乏质量改进跟踪和问题复查的环节，导致数据质量问题无法真正落实，联奕数据质量提优工程旨在帮助用户构建从数据质量问题发现－质量问题可视化－转化成质量工单下发－质量问题整改－质量问题复查－生成质量改进报告的数据质量提升闭环流程，配套相应的数据质量管理办法，实现数据质量问题改进督办机制，通过数据治理改进报告来具体量化各单位的数据质量改进成果。

07

构建数据资产超市，持续运营数据资产

数据治理的首要目的是推动数据要素化的价值呈现，实现数据资源向数据资产萃取转换，最终以数据资产目录的形式上架到“数据资产超市”对外开放，实现数据浏览－选购－申请－审批－自动下发－使用自助式的用数体验，从而提升数据的流通效率。信息化部门作为“数据资产超市”的运营方，通过资产编目-确源确权-资产发布上架－资产运营的运营体系来保障“超市”中上架的数据资产的时效性。同时，为了避免数据治理工作成为信息化部门的独角戏，为业务部门打造了专属的部门资产中心，参与部门数据资产的运营和治理工作。

8

清单化治理模式，让治理过程更扎实

数据三清单（即数据责任清单、数据需求清单、数据问题清单）是一种数据治理推动的思路和抓手，其背后的逻辑是需求导向、问题导向式的数据治理模式。通过梳理各部门的需求清单和数据使用过程中的问题清单来倒推作为数据生产方应该生产什么数据，这些数据应该满足怎样的数据质量要求，最终得出各生产单位的数据责任清单。通过清单化的治理方式来量化各数据使用方的数据需求，明确各数据生产方的数据责任（包括应该生产什么数据和生产的数据应该符合什么数据质量要求），然后通过数据责任落实来推动数据治理的全过程，这其实就是“应用为王”背后的治理逻辑。

联奕清单化治理实现了从部门级到校级的三清单管理，落地了业务单位、信息化管理部门、校领导的三级责任落实监督体系，真正实现了以三清单驱动数据治理全过程的治理模式。

在2023年的广州论坛上，联奕一站式数据治理平台首次亮相便获得了现场众多老师的关注与好评。目前，该平台已在多个项目地投入使用，均得到客户的高度评价，纷纷反馈数据治理效率较之前得到了大幅提升。

联奕以先进专业的理论指导、适合好用的平台工具、完善精细的方法论、沉淀教育行业多年的治理经验，探索出一条适合高校数据治理实践的康庄大道，让校内数据真正流通起来，赋能业务，发挥出应有的价值。同时，数据治理与数据应用、分析体系相辅相成，共同服务于智慧校园的信息化建设。 

工欲善其事，必先利其器。

这么高效率又高颜值的平台，

心动不如行动，

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责编 | i小奕

出品 | 全国营销中心·市场部

素材 | 数字校园事业部·yeliuna

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