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数据治理

方案背景 Programme background

随着学校数字化转型的发展与推进，数据变得越来越重要，随之而来的数据质量问题也被越来越多的人关注。其优劣将直接影响数据价值的高低，进而影响管理者的分析和决策。近年来，我国政府从战略规划、体系建设、标准制定和制度落地四个方面，全力推动数据治理的行业规范发展。一方面，国家通过立法构建数据安全保障、明确数据安全法律责任、完善监管体系；另一方面，各地方政府、行业主管部门、各行业组织、标准化机构积极规划制定数据规范文件与鼓励政策，推进数据治理考核、评估标准建立，为相关数据治理项目主体提供指引，共同促进数据治理行业的发展。同时，国家市场监督管理总局、中国国家标准化管理委员会发布了《信息技术服务治理第5部分：数据治理规范》，此规范指导数据治理工作的开展，并提出了数据治理的总则和框架,规定了数据治理的顶层设计、数据治理环境、数据治理域及数据治理过程的要求。以“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”为目标，对业务域数据进行梳理、清洗、分析和利用，着力解决各业务系统长期以来存在的“数据不规范、不统一、不准确、共享难”问题，实现“业务驱动”转为“数据驱动”，从而提升数据质量、规范数据使用、支撑数据应用与决策，将“松散”的数据“治理”为科学有效的数据资产，进一步推进信息化发展。

方案概述 Scheme overview

从顶层治理框架设计，到整体视角定义和规划治理的范围、人员、职责、目标、方法、工具等部分，建设整体策略的普适性及有效性。以技术研发规范为基础，以元数据及数据标准体系为核心，对业务数仓和数据应用进行全面监控，同时配套治理系统工具，帮助治理策略落地。进一步通过对待治理问题进行影响范围、数据服务等方面行评估，确定待治理问题的重要度，从管理者视角以及问题责任人视角等多个途径推动不同重要程度的数据治理问题解决。数据治理体系建设是一项系统性工程且应长久不断的坚持推进，它不是简单地针对一个单独的个体、组织或者某一个领域，而是一个全生态体系的运作，大到“数据治理平台”的搭建、组织的变革、政策的制定、流程的重组，小到元数据的管理、主数据的整合、各种类型数据的个性化治理和数据的行业应用。

方案架构 solution architecture