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数据分散独立
大部分业务数据分散在各个部门,难以实现数据汇聚,并且缺少统一数据管理平台,数据维度不够丰富,无法支撑各场景数据服务应用。
数据质量问题
数据分散导致各个部门在相同维度的数据上存在标准和模型不一致问题,因此数据质量层次不齐、治理路径无法量化,难以提供全面高效的数据资产管控环境。
共享应用问题
传统数据共享存在数据反复导出导入、数据更新不及时、数据安全得不到保障、中间库数据使用过程无法监控等各类情况,导致数据读取和数据应用效率低。
数据价值问题
基于数据分散、数据质量差、数据共享难等实际问题,已积累的大量业务数据无法实现深层次的挖掘分析,成为数智化转型阻力因素。
以需求为导向、以应用为抓手,逐步驱动高校全域数据的汇聚治理和开发利用
数据同步运维
一
可视化离线、实时数据同步开发管理平台,全部任务统筹运维,同步过程清洗、转义,满足数据同步管理、状态监控等管理需求。
数据资产管理
一
结合国家级、行业级、校级数据标准,构建数据与信息资源目录和数据溯源图谱,实现对学校数据资源中台的标准资产域划分。
数据智能应用
一
结合多维数据模型、标签指标,通过商业智能数据可视化制作方式,快速搭建并响应各场景数据应用。
数据资源管理
一
构建数据中台资源池,支撑对全量数据的存储、管理,通过可视化数据管理工具,满足日常数据维护、检索的需要。
数据共享应用
一
通过API数据服务共享方式,满足第三方平台按需、实时、安全访问的需求。