CN112486973A - 高校大数据治理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种高校大数据治理系统及方法，通过闭环的数据治理和闭环的数据应用反馈机制，保证了数据生态的持续优化、完善。通过自动、自助、智能化的大数据治理，能够实现对数据的找、供、用、治，从而一站式解决传统数据治理在大数据时代的各种难题，建好数据管理体系，快速识别数据，建立数据治理体系，监控并快速发现问题，建立数据应用体系，共享和高效使用数据。大数据治理是依托元数据驱动的数据治理，主要是聚焦数据的汇聚、治理及监控的大数据治理平台，实现一体化的数据全生命周期管理。

Description

高校大数据治理系统及方法
技术领域
本发明具体涉及一种高校大数据治理系统及方法。
背景技术
高校综合信息管理系统基于组件式软件技术，采用先进的系统设计思路，实现互联网技术、地理信息技术和高校业务的完美结合，有效满足高校系统信息的采集、查询、统计、分析和决策等管理需求，目前的高校综合信息管理系统在使用过程中，存在系统独立、数据安全性得不到保障的缺点。
数据是大数据工程的基础和核心，其完整性、及时性以及质量是一切目标的保障条件。通过对当前高效管理信息化问题的总结可以看出，目前数据的完整性、及时性以及数据的质量很难满足智能化应用的需要，也没有一个有效的渠道能够改善或解决问题。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种高校大数据治理系统及方法，该高校大数据治理系统及方法可以很好地解决上述问题。
为达到上述要求，本发明采取的技术方案是：提供一种高校大数据治理系统及方法，该高校大数据治理系统及方法包括如下模块：数据标准化处理模块，用于实现数据元管理、数据源注册管理、数据对象注册管理、应用系统注册管理、依标建库、信息代码注册管理、字段标准化以及代码标准化；数据编目模块，用于根据业务类型、数据类型和应用系统及数据库建设情况，进行数据资源调查，对业务产生和使用的信息进行梳理，依据规范的元数据描述，按照一定的分类方法进行排序和编码，描述各个信息资源的特征，对信息共享交换与事项进行关联性分析，形成信息资源目录、理清业务产生的信息、信息与事项的关联、信息的需求和共享；数据库管理模块，用于对数据元库、标准库和主题库进行管理；大数据汇聚整合模块，用于根据信息资源目录将不同类型的数据资源进行汇聚、整合，形成统一标准、全局覆盖的基础信息资源库；数据运行监控模块，用于根据信息资源目录将不同地域、不同部门、不同类型的数据资源进行汇聚、整合，形成统一标准、全局覆盖的基础信息资源库；大数据共享模块，用于通过信息资源目录系统搜索已经发布的信息资源目录信息和服务资源目录信息，找到需要交换的数据信息后，按照各业务规则有序的进行大数据间的交换、共享。
该高校大数据治理系统及方法具有的优点如下：
通过闭环的数据治理和闭环的数据应用反馈机制，保证了数据生态的持续优化、完善。通过自动、自助、智能化的大数据治理，能够实现对数据的找、供、用、治，从而一站式解决传统数据治理在大数据时代的各种难题，建好数据管理体系，快速识别数据，建立数据治理体系，监控并快速发现问题，建立数据应用体系，共享和高效使用数据。大数据治理是依托元数据驱动的数据治理，主要是聚焦数据的汇聚、治理及监控的大数据治理平台，实现一体化的数据全生命周期管理。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，在这些附图中使用相同的参考标号来表示相同或相似的部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1示意性地示出了根据本申请一个实施例的高校大数据治理系统及方法的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图及具体实施例，对本申请作进一步地详细说明。
在以下描述中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”、“示例”等等的引用表明如此描述的实施例或示例可以包括特定特征、结构、特性、性质、元素或限度，但并非每个实施例或示例都必然包括特定特征、结构、特性、性质、元素或限度。另外，重复使用短语“根据本申请的一个实施例”虽然有可能是指代相同实施例，但并非必然指代相同的实施例。
为简单起见，以下描述中省略了本领域技术人员公知的某些技术特征。
根据本申请的一个实施例，提供一种高校大数据治理系统及方法，如图1所示，包括如下模块：
数据标准化处理模块，用于实现数据元管理、数据源注册管理、数据对象注册管理、应用系统注册管理、依标建库、信息代码注册管理、字段标准化以及代码标准化；
数据编目模块，用于根据业务类型、数据类型和应用系统及数据库建设情况，进行数据资源调查，对业务产生和使用的信息进行梳理，依据规范的元数据描述，按照一定的分类方法进行排序和编码，描述各个信息资源的特征，对信息共享交换与事项进行关联性分析，形成信息资源目录、理清业务产生的信息、信息与事项的关联、信息的需求和共享；
数据库管理模块，用于对数据元库、标准库和主题库进行管理；
大数据汇聚整合模块，用于根据信息资源目录将不同类型的数据资源进行汇聚、整合，形成统一标准、全局覆盖的基础信息资源库；
数据运行监控模块，用于根据信息资源目录将不同地域、不同部门、不同类型的数据资源进行汇聚、整合，形成统一标准、全局覆盖的基础信息资源库；
大数据共享模块，用于通过信息资源目录系统搜索已经发布的信息资源目录信息和服务资源目录信息，找到需要交换的数据信息后，按照各业务规则有序的进行大数据间的交换、共享；
数据输入模块，用于实现数据录入和数据同步，数据入口将数据录入模块、导入和同步的数据进行验证与存储并输入数据管理模块；
数据管理模块，用于实现对输入的数据进行集中和统一化管理，并利用扩展数据的能力实现不同需求的数据扩充；
视频监控系统模块，用于实现校园内的视频监控，并将拍摄数据实时同步至数据库管理模块，所述视频监控系统模块包括视频监控提取模块、数据曲线显示模块、目标帧图提取模块、历史数据查询模块和数据显示处理终端，所述视频监控提取模块数据曲线显示模块电连接；
学生成绩管理模块，包括括成绩输入模块、成绩修改模块、成绩统计模块、成绩存储模块、数据处理模块和分析点评模块；
所述成绩输入模块，用于录入学生基本信息、各科学习成绩信息及学生考勤信息；
所述成绩修改模块，用于将录入的错误信息进行修改，所述错误信息包括错误学生基本信息、错误各科学习成绩信息及错误学生考勤信息；
所述成绩统计模块，用于对成绩输入模块录入的学生各科成绩进行统计，计算得出平均成绩，并绘制学生成绩走向趋势图；
所述成绩存储模块，用于将统计后的总体成绩考试数据进行存储；
所述数据处理模块，用于对成绩存储模块中的保存的数据进行分析处理，并将分析处理的数据上传至储存层模块；
所述分析点评模块，用于对学生的成绩进行点评以及学习成绩情况进行分析。
根据本申请的一个实施例，该高校大数据治理方法包括如下步骤：
S1：数据标准化处理的步骤，实现对数据进行标准化处理，使数据能满足特定统一制定的标准，方便数据对应用的支持；
S2：数据分级分类的步骤，实现针对数据的敏感程度、密级程度及开放范围进行划分，并构建合理的分级管理体系；
S3：数据编目的步骤，实现对元数据信息进行明确，对已注册的基础数据按照事件、层级进行编目、发布，形成数据资源目录；
S4：数据处理的步骤，实现对数据质量进行处理，使上传后的数据都是高质量的数据，可以有效地支撑高校管理日常工作；
S5：数据库建设的步骤，实现根据客户和应用系统的需要，建设数据元库、标准库和主题库；
S6：数据运行监控的步骤，通过对数据的监控观察系统是否异常，进而对数据进行分析和治理。
根据本申请的一个实施例，该高校大数据治理系统数据分类是针对数据来源、事件属性、数据类型等进行划分，构建数据的分类管理体系。
根据本申请的一个实施例，该高校大数据治理系统中元数据信息包括：数据资源名称、数据资源摘要、数据资源提供方、数据资源分类、数据资源共享属性、数据资源公开属性、数据资源标识符、元数据标识符、数据项描述。
根据本申请的一个实施例，该高校大数据治理系统还包括数据分级分类模块，用于实现数据定级管理、数据分类管理、数据授权管理以及数据定级定类审核。
根据本申请的一个实施例，该高校大数据治理系统还包括数据分析跟踪模块，用于数据质量分析和问题数据跟踪分析。
根据本申请的一个实施例，该高校大数据治理系统及方法
以上所述实施例仅表示本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能理解为对本发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明保护范围。因此本发明的保护范围应该以所述权利要求为准。

Claims (6)

1.一种高校大数据治理系统，其特征在于，包括如下模块：
数据标准化处理模块，用于实现数据元管理、数据源注册管理、数据对象注册管理、应用系统注册管理、依标建库、信息代码注册管理、字段标准化以及代码标准化；
数据编目模块，用于根据业务类型、数据类型和应用系统及数据库建设情况，进行数据资源调查，对业务产生和使用的信息进行梳理，依据规范的元数据描述，按照一定的分类方法进行排序和编码，描述各个信息资源的特征，对信息共享交换与事项进行关联性分析，形成信息资源目录、理清业务产生的信息、信息与事项的关联、信息的需求和共享；
数据库管理模块，用于对数据元库、标准库和主题库进行管理；
大数据汇聚整合模块，用于根据信息资源目录将不同类型的数据资源进行汇聚、整合，形成统一标准、全局覆盖的基础信息资源库；
数据运行监控模块，用于根据信息资源目录将不同地域、不同部门、不同类型的数据资源进行汇聚、整合，形成统一标准、全局覆盖的基础信息资源库；
大数据共享模块，用于通过信息资源目录系统搜索已经发布的信息资源目录信息和服务资源目录信息，找到需要交换的数据信息后，按照各业务规则有序的进行大数据间的交换、共享；
数据输入模块，用于实现数据录入和数据同步，数据入口将数据录入模块、导入和同步的数据进行验证与存储并输入数据管理模块；
数据管理模块，用于实现对输入的数据进行集中和统一化管理，并利用扩展数据的能力实现不同需求的数据扩充；
视频监控系统模块，用于实现校园内的视频监控，并将拍摄数据实时同步至数据库管理模块，所述视频监控系统模块包括视频监控提取模块、数据曲线显示模块、目标帧图提取模块、历史数据查询模块和数据显示处理终端，所述视频监控提取模块数据曲线显示模块电连接；
学生成绩管理模块，包括括成绩输入模块、成绩修改模块、成绩统计模块、成绩存储模块、数据处理模块和分析点评模块；
所述成绩输入模块，用于录入学生基本信息、各科学习成绩信息及学生考勤信息；
所述成绩修改模块，用于将录入的错误信息进行修改，所述错误信息包括错误学生基本信息、错误各科学习成绩信息及错误学生考勤信息；
所述成绩统计模块，用于对成绩输入模块录入的学生各科成绩进行统计，计算得出平均成绩，并绘制学生成绩走向趋势图；
所述成绩存储模块，用于将统计后的总体成绩考试数据进行存储；
所述数据处理模块，用于对成绩存储模块中的保存的数据进行分析处理，并将分析处理的数据上传至储存层模块；
所述分析点评模块，用于对学生的成绩进行点评以及学习成绩情况进行分析。
2.根据权利要求1所述的高校大数据治理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：数据标准化处理的步骤，实现对数据进行标准化处理，使数据能满足特定统一制定的标准，方便数据对应用的支持；
S2：数据分级分类的步骤，实现针对数据的敏感程度、密级程度及开放范围进行划分，并构建合理的分级管理体系；
S3：数据编目的步骤，实现对元数据信息进行明确，对已注册的基础数据按照事件、层级进行编目、发布，形成数据资源目录；
S4：数据处理的步骤，实现对数据质量进行处理，使上传后的数据都是高质量的数据，可以有效地支撑高校管理日常工作；
S5：数据库建设的步骤，实现根据客户和应用系统的需要，建设数据元库、标准库和主题库；
S6：数据运行监控的步骤，通过对数据的监控观察系统是否异常，进而对数据进行分析和治理。
3.根据权利要求2所述的高校大数据治理系统及方法，其特征在于：所述数据分类是针对数据来源、事件属性、数据类型等进行划分，构建数据的分类管理体系。
4.根据权利要求2所述的高校大数据治理系统及方法，其特征在于：所述元数据信息包括：数据资源名称、数据资源摘要、数据资源提供方、数据资源分类、数据资源共享属性、数据资源公开属性、数据资源标识符、元数据标识符、数据项描述。
5.根据权利要求1所述的高校大数据治理系统及方法，其特征在于：还包括数据分级分类模块，用于实现数据定级管理、数据分类管理、数据授权管理以及数据定级定类审核。
6.根据权利要求1所述的高校大数据治理系统及方法，其特征在于：还包括数据分析跟踪模块，用于数据质量分析和问题数据跟踪分析。
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