教育信息化高校大学数据治理解决方案主打胶片（46页）
数据治理概念
●专注于将数据作为企业的价值资产进行应用和管理的过程和管理机制。
●能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织数据质量，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产服务于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的商业价值。
●有助于组织更好的遵循内外部有关数据使用和管理的监管法规。
高校数据治理的背景
●大部分高校已完成校园网络、信息系统、数字平台的建设。建设初期，信息系统多以业务部门牵头分别进行，缺乏全校统一的系统规划和数据标准。
●虽然已经积累了大量的业务数据，但普遍存在数据质量不高、冗余数据大量存在、数据可用性不高和各业务部门之间数据共享难度较大等问题，已经严重制约高校日常管理和教学水平的提升。
●因此亟需通过全校级别的数据治理流程体系来进行数据的全生命周期管理。
数据治理的必要性（４种典型问题）
01 数据孤岛（普遍）
各自为政，自成一体
管理分割，业务分享
02 协调共享（困难）
部门管理隔阂
数据有没有，数据在哪里，数据怎么取，数据怎么认都不知道
接口费高昂
需要与多部门反复协调，耗费精力进行整合去重、判断正误、对比冲突，效率低下，费时费力还费钱。
03 来源责权不清
无人负责，多头来源
流程不清，同步不畅
多个系统，多份数据
04 质量不高，集成困难
数据缺失、错误、不完整
形态复杂：电子表格、纸质材料
缺乏标准使数据关联难度大，难以进行大数据分析
原因：重流程，轻数据，缺标准
总结：数据治理势在必行
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