迪塔维数据治理平台软件

DATAONV

共 2695字,需浏览 6分钟

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2020-12-08 18:57

商品详情

商品亮点
  • (1) 元数据统一管理,信息标准动态管理
  • (2) 校级数据权责规划,简便式数据中心
  • (3) 成熟的数据集成,全面化数据存储
  • (4) 智能化数据质量管理,提供轻量级数据服务
  • (5) 全方面的监控管理,完全支持跨平台部署
商品说明
版本: V2.0 交付方式: License
适用于: Windows/Linux/Unix 上架日期: 2020-12-08
交付SLA: 3 自然日

迪塔维数据治理平台,融合了信息标准、配套管理工具、实施方法等方面,形成适合高校行业的数据建设及治理需求,是校级高质量数据服务输出的保障。


迪塔维数据治理平台主要为信息中心全局建设者这一类人群来解决校内孤岛数据的统一汇集以及高质量数据共享需求。平台是一个校级的数据基础管理中心,承载着高校全局的数据理解、管控,平台依托校级的统一信息标准和数据流向作为建设基础,建立一个校级权威主数据中心,之所以能成为主数据中心,平台需要逐一以解决数据模型的标准定义、校级代码标准统一、数据质量不高、数据共享多样化、以及可视化的监控过程等核心点。


迪塔维数据治理平台提供界面化的数据库管理手段,减少与数据库的直接对话,也降低了对管理者的技术要求。在数据集成方面实现业务系统数据定时同步到主数据中心中,同时通过数据治理平台分发到数据使用方(业务部门/系统),实现了数据集成的高效自动化,为满足部分业务按需调用数据的需求,提供数据服务的通道供应用按需调用,数据治理平台可以提供的数据服务符合标准协议的webService。在信息标准管理方面数据治理平台支持动态的标准优化调整。在数据存储方面,采用增量快照的数据存储技术原理,解决了历史数据存储和版本问题,为数据分析应用提供丰富、高质量的历史数据,而且这种技术下的历史数据的存储对资源要求压力较小。数据质量要求方面,平台可满足多样化的质量检测手段,推动业务源头质量提升。同时,迪塔维数据治理平台通过运行监控等措施,可以及时发现标准不一致、系统异常、数据异常等问题,是推动标准化落地,数据质量提升、数据输出服务稳定的保障。


数据治理平台由元数据管理、信息标准管理、主数据管理、集成工具、数据快照管理、数据质量管理、数据脱敏管理、数据服务管理、运行监控等一系列工具组成;这些工具将充分结合数据集成、数据治理的实施方法,为学校的基础数据建设提供完善闭环的体系:


利用数据治理平台中元数据管理工具进行校内数据资产的盘点和梳理,将数据予以清晰化便于日常维护及管理;
利用数据治理平台中信息标准管理工具对校内全局标准做动态的调整(日常运维);
利用数据治理平台中的数据集成工具,实现校级主数据的汇集和数据孤岛的通信;
利用数据治理平台中数据中心管理工具,可以将集成后的数据做一个明细的查看,同时可以根据二级权限的下发,面向业务部门对线下数据的在线集成工作;
利用数据治理平台中的数据质量管理工具,将主数据中心的主数据进行质量的检测,检测规则可以自定义扩展,平台将自动化捕获“异常”数据,可以通过明细报告反馈至业务源头部门,推动质量的提升;改善后的数据将再次进入到主数据中心,由此达到数据治理的目的;
利用数据治理平台中的数据快照工具,将校级主数据中心的主数据推向数据历史仓库,将为多维数据分析挖掘、辅助管理与决策提供数据支撑;
利用数据治理平台中数据脱敏工具,为敏感数据提供动态加解密机制,让数据变得更安全;
利用数据治理平台中数据服务工具,可以将主数据中心的主数据发布成数据服务接口,以标准Web Service协议的方式提供第三方使用,以实现快速、便捷的主数据按需调用;
利用数据治理平台中运行监控工具,对整个平台及数据集成、治理服务的过程进行有效的监控,及时发现问题并预警,减少故障发生几率及响应时间,最大程度的保障主数据建设全过程的健康稳定。

用户案例

中国药科大学
数据治理平台建设至今,已逐步实现了对全校核心业务数据的集中管理,在数据的完整性、一致性、准确性等几个要素上的进行了全面、稳步提升,确保了数据的可采、可管、可用。目完成了一卡通、教务、人事、资产、科研、图书、人脸识别、门禁等18个业务系统的数据集成,涉及11个主要部门,已完成集成表数量 185个,字段数量1,900个,引用代码表158个。数据治理实现了数据的统一、打通数据孤岛,逐步完善数据标准和规范体系,学校基础数据不准确、更新不及时、数据不全等问题已逐步解决。
南京工业大学
通过数据治理平台的辅助,快速实现数据资源的标准化定义,实现数据在各组织机构部门之间的共享,帮助学校提高数据的质量(准确性和完整性),保障数据的安全(保密性、完整性及可用性),推进信息资源的整合共享,从而提升智慧校园的整体信息化水平。
东华大学
东华大学通过迪塔维数据治理平台完成校级全域数据资产目录分类分级说明,按照横向8域,纵向5级的规则进行分类分级,将学校涉及的“人员、财务、资产、教学、科研、管理和公共服务”等数据资产进行如下分类分级划分;8域指根据业务分类划分的8个数据域:学生数据域、教工数据域、财务数据域、资产数据域、教学数据域、科研数据域、行政管理数据域、公共服务数据域。5级指根据数据颗粒度划分的5个数据级别:数据域、数据集、数据子集、数据表、数据项(字段)。数据集成过程中,已集成254张表,5828个字段,84个业务系统,1090个接口。在数据治理过程中,输出人事处、教务处等九大主要部门质量报告,实现了数据的统一、打通数据孤岛,逐步完善数据标准、代码规范的治理体系,推动数据资产建设的可持续和可继承,加强全校参与数据治理建设中。
河海大学
根据河海大学的信息化系统建设现状,量身定制了符合学校当前和未来3-5年适用的信息标准。
通过两期数据治理建设,已集成教务、人事、学工、科研、图书等41个业务系统,完成7亿多条数据采集、清洗工作,形成代码标准表761张,数据标准表541张。
江南大学
迪塔维根据江南大学的信息化系统建设现状,量身定制了符合学校的信息标准,提供了全量数据中心平台和数据治理服务,在业务数据的治理过程中累计对接人事系统、教务系统等43个核心业务系统,共计1000多张表、15060万条数据的采集工作,其中代码表696张。
依照制定的标准进行数据的识别和清洗操作,并最终形成可用的校内业务数据权威标准化管理数据集。实现了数据的统一、打通数据孤岛,逐步解决了学校原有基础数据不准确、更新不及时、数据不全等问题。
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