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案例分享丨基于数据中台的数据治理

目前，数据进行全方位治理的方法包括四项：

•进行数据调研，保证“一数一源”，建立资源目录；

•建立覆盖教育管理信息化工作各要素的工作制度，包括数据标准、

数据管理制度等；

•采用数据中台规范数据全生命周期的活动，全面掌握数据使用情

况，对数据进行分类分级，形成数据溯源图谱；

•通过数据支撑各种智慧校园应用。

数据治理现状

随着信息化的发展，华南理工大学上线了许多新的信息化项目，

产生了更多新数据，例如学生画像需要学工处、招生办、教务处、研

究生院、一卡通、财务处、保卫处等部门的数据。

疫情以来，保卫处新开发的周界安防系统同样也需要一卡通、人

事处、学工、离退休办公室、后勤、资产处等部处提供的人员和建筑

物数据。

华南理工大学校园风光（图源官博）

学校目前的数据治理存在以下情况：

1.数据类型多样化。除了传统的核心系统数据，如人事、学生、

科研数据以外，还增加了物联网数据、在线网课数据、智慧课室和智

慧安防的音视频非结构化数据，以及消费产生的手机支付流水数据等，

包罗万象，数据格式不再限定于结构化数据。我校要管理的数据除了

各类业务数据外，还将包括各类日志、IOT数据、半结构化和非结构

化数据等。

2.碎片化的单一数据难以发挥数据的整体价值。新时代的数据治

理需求应该是从全盘考虑所有数据，理清各系统之间数据的内在逻辑

和相互之间的关联，从实际情况出发，要把原始数据清洗整合成各类

数据主题库，需要制定科学的数据标准，尤其是符合校情的各种校级

数据标准。

3.数据实时性不强。数据共享方面，传统的ETL数据推送属于非

实时同步，API接口方式可以做到实时共享。数据源到数据中心的实

时同步涉及多种因素，需要数据源所属应用系统的配合。

4.数据对接成本高。在数据交换方面，以第三方系统的数据需求

为驱动，一旦有新需求，需要三方（交换平台厂家数据源系统厂家和

第三方系统厂家）一起商议修改或者增加视图接口，对接成本高。所

以，数据接口以视图为主，配置难度高、效率低。

5.数据运维缺乏安全监管，运维压力大。数据管理方面技术门槛

高，难以实现自主管理，需要运维人员长期驻场维护，运维代价高。

6.数据质量不高。交换平台受限于平台功能，只能做一些粗略的

检查处理，以直接交换数据为主，数据质量较低。交换平台只有主数

据，内容维度有限。

7.查错成本高。当数据推送内容出现错误时，交换平台通常认为

平台只负责数据交换，对数据内容不担责任，第三方系统往往要找数

据源系统查错，如果数据源不止一个地方，查错的运维成本也很高。

以上数据问题是华南理工大学考虑部署数据中台的背景。数据中

台能对海量数据进行采集、计算、存储加工，并形成标准的数据资产

层，为校内外应用系统提供高效的数据服务。

数据中台的

全新架构与数据治理

华南理工大学的数据中台架构分为四层：基础设施层、支撑平台

层、应用平台层和终端用户层。其中，支撑平台层提供数据资产目录

和数据服务接口，同时实现数据权限管理；应用平台层覆盖个人数据

中心、部门资源中心和校级决策中心。数据治理主要在支撑平台层和

应用平台层实现。

△“四库三中心”中台的数据治理架构

数据中台采用全新的数据架构“四库三中心”，对数据进行全域

治理。如上图所示：

•四库包括基础数据仓库、统计指标库、主题库（应用支持库）、

专题库（数据分析库）；

•“三中心”分别是个人数据中心、部门资源中心和校级决策中心。

除了“四库三中心”，治理架构还实现“四统一”和“四保障”。

•“四统一”是指提供四种统一数据开放方式，包括API接口、

ETL数据推送、数据库直连和离线文件共享；

•“四保障”包括保障内容充实、保障数据标准落地、保障质量闭

环、保障长效机制。

“四库三中心”中台的数据治理架构着重开展以下四方面工作：

1.深加工数据，计算各类指标，生成各种报表，为各应用系统提

供共性数据；

2.满足各应用系统的个性化需求，通过定制各种专题为应用系统

提供数据支撑；

3.提供