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数据服务建设与应用

大连理工大学：常态化工作机制推动数据治理

文／张鹏郭晓明张巍定数据标准规范，为不同业务部门开发的业构，负责对全校数据资源进行顶层设计、

务系统在建设时没有明确数据来源以及数据科学规划及完善数据治理相关规章制度，

高校信息化经过多年的建设发展，基的集成与共享机制；甚至建设数据封闭的系明确业务部门与技术部门各自的分工与责

本上都完成了统一身份认证和校园门户等统，导致数据标准不一致、数据内容不一致，任，形成数据治理的常态化工作机制。

基础平台和主要业务信息化管理系统的初不能保证准确性，存在大量的冗余数据。2.制定各类数据标准及数据管理制度

步建设，如科研、人事、财务、资产、教务、二是部分业务系统在运维管理方面不以数据资产管理需要为导向，结合国

设备、档案、图书、一卡通、网络、招生够规范，特别是一些多源头数据和业务管家标准、教育行业标准与学校实际，持续

就业、迎新离校等管理信息系统，积累了理边界交叉或模糊的数据，存在更新维护扩充和优化形成统一的数据标准，制定数

各类大量的数据。相关数据在信息化整体不及时甚至不维护的现象，造成数据信息据管理制度和实施细则，建立数据生命周

推进过程中起到了重要的支撑作用，但数不完整，影响数据的分析和展现，降低了期管理中生产、流转、使用、归档、销毁

据孤岛情况仍然存在，也存在数据来源不数据的价值。等环节的更新制度和流程规范。

明确、数据不完整不规范、数据维护不及三是数据质量参差不齐，缺乏有效手3.构建统一的数据质量管理监控体系

时、数据缺乏统一标准等数据质量问题，段解决不规范、不完整以及存在各类互斥制定数据质量评价指标体系，定期开

导致无法有效应用有关技术手段进行大数冲突数据并纠错的问题，尤其是无法自动展数据质量的检验与分析，形成持续监控

据的深加工与挖掘分析，也不能利用隐含发现数据格式完全符合规范的错误数据。和问题反馈的数据改进流程，建立数据治

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在大数据中的价值更好地指导决策。理考核工作机制。

高质量数据是发挥大数据价值的基础，4.加强数据管理服务规范

数据治理体系构建

如何快速高效提高各类数据的质量是当前制定数据资产目录，完善数据安全保

高校信息化发展面临的重要课题。数据治完善数据治理制度体系建设障体系建设，明确个人隐私数据的采集和安

理是必要的途径和手段，通过数据治理，1.建立职责明晰的数据治理组织体系全保护策略，持续推动数据的开放和安全使

能够加强大数据环境下信息化数据资产的建立校级层面的数据治理专项工作机用，根据数据应用场景与实施分级分类授权

统一管理和质量控制，解决学校需要什么

数据、数据产生、数据格式、数据维护、数

据更新频率、数据共享、数据使用、数据有

效期限等关键问题，提升数据的支撑能力，

推动数据价值在大数据应用中的实现。

高校数据治理问题

高校数据一般按主题进行分类，例如：

教职工信息、学生信息、教学信息、科研

信息、财务信息、档案信息、外事信息、

学校信息、一卡通信息、资产信息、办公

信息、图书信息等。不同类别的数据具有

以下共性的质量问题：

一是缺乏顶层设计与数据规划，没有制图1公共数据平台功能框架