7月22日，由江西省高校教育信息化学会主办的学会第二届常务理事会第十次会议在南昌召开，会议主要就“信息化建设’十四五’规划编制”议题展开深入交流。本次会议邀请了各会员单位代表、专家学者以及教育科技企业代表，共同研讨教育信息化发展新趋势，为十四五规划编制提供新思路。6165cc金沙总站检测中心作为教育行业AI+大数据领军企业应邀参与本次技术交流会。
会上，6165cc金沙总站检测中心解决方案部总经理陈冬分享了6165cc金沙总站检测中心在数据治理上的思路及应用案例。他展示了公司数据治理产品助力全国诸多重点高校在数据治理方面取得的成效。
<解决方案部总经理陈冬现场分享>
据陈冬总经理介绍，在协助某高校建设了6165cc金沙总站检测中心“全量数据中心”后，平台在数据项标准的建设及采集系统的数量均为建设前的4倍，日均数据交换量高达400万+。“全量数据中心”在另一所重点高校的表现同样不俗，仅运行4个月，其治理成果就已赶超原平台建设11年来的治理总成绩。
///
那么，6165cc金沙总站检测中心「全量数据中心」是如何助力各大高校数据治理的呢？
“数据治理的本质是业务流程产品数据，数据流程体现业务，全量数据实现伴随式采集、标准化建设、全流程服务等”，陈冬总经理如是说。
首先，要进行需求调研，摸家底。按照从上而下的策略进行开展学校数据管理的现状调研，摸清楚学校数据资产的分布、数据的质量、数据的管理现状、数据应用需求等情况。
第二，按照业务主题进行数据资产的梳理，并制定数据资产的标准，如定义数据资产元模型标准，对学校核心数据资产，即主数据进行标准化，对业务指标的属性进行标准化等。
第三，优化流程，定制度。对全校的数据来源，数据产生、采集、处理、加工、使用等过程进行规范，通过统一数据标准，制定合理的数据管理流程和制度，规范数据生产供应的过程。
第四，搭建平台，接数据。数据治理平台的搭建要根据不同的学校需求搭建不同模块，数据治理平台主要涵盖功能模块有：元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据模型工具、ETL工具等。
第五，建立指标，提质量。在技术层面上，定义完整全面的数据质量的评估维度，包括完整性、时效性等，并按照已定义的维度，在系统建设的各个阶段都应该根据标准进行数据质量检测和规范，及时进行治理，避免事后的清洗工作。
最后，优化模型，控安全。通过对数据资产的梳理，可以确定敏感数据在系统内部的分布。根据学校的数据价值和特征，梳理出学校的核心数据资产，对其分级分类，通过数据治理工具进行建模，定义敏感数据位置、描述和处理方式，保证数据的合规合法使用。
随后，他还重点介绍6165cc金沙总站检测中心全量数据中心在“数字化治理”能力上的技术优势，充分利用人工智能技术，实现数据治理能力的协同性、高效性、智能化。通过跨部门的数据共享、流程再造和业务联通，推动治理形式和服务方式从“碎片化”转变为“整体化”。
同时，依托数据分析、机器学习和精准算法等，打破时间和地域限制，实现高效和智能化机器治理，支持自我更新及自我优化，有效推进高教数据治理体系和治理能力实现现代化、常态化、智能化。
在听过陈冬总经理的精彩分享后，参会来宾们对6165cc金沙总站检测中心全量数据中心表达了高度的认可，并希望与我司进一步进行数据治理工作上的交流。
此外，6165cc金沙总站检测中心还在会上设置了展厅体验区，集中展示了高教智慧教学及大数据系列产品，用更直观的方式为与会嘉宾带来生动的产品体验。同时搭配行业场景化解决方案的分享，为业界提供了优秀的技术参考样本。
展厅参观
▼
省教育考试院院长兼江西省教育信心中心主任徐峰
莅临展厅参观指导
通过此次会议，6165cc金沙总站检测中心对江西高校的信息化发展现状有了更深入的认识。未来，6165cc金沙总站检测中心将继续携手江西省高校教育信息化学会，为“十四五”规划建言献策，共同推进高校教育信息化的发展。
