1、“.....设计的阶段的成熟度模型中，给出了每个阶段的行动方案。续瑾成建议成熟度评估最好每年执行次，及时了解当前成熟度水平。高校在制定成熟度评估时，应结合自身当前关注点，从组织制度角色职责数据质量流程管理信息监要包括标准化处理空值处理不致数据处理重复数据处理等。，即面向服务的架构，它包含运行环境编程模型架构风格和实施理论等，它的核心是服务。的理念是业务驱动，采用松耦合的灵活的体系架构来满足随需的业务需求。通过引入架构，可有效整合高校业务部门的零件化资源，并将此封装成专属服务，注册在企业服务总线上，供其他业务部门消费。高校数据治理的探索与实践论文原稿职责等进行设计，以确保数据治理达到理想效果。首先，对现有业务系统的数据进行分析，结合国家标准教育部标准，参考美国教育标准，提出了符合高校的数据标准......”。

2、“.....通过数据标准管理，确保数据标准规范，以供全校层面进行高效集成与共享。建设数据仓库平台存储经过抽取转换和加载的大量历史数正常运转的前提下，逐步推进数据治理框架，使得各项业务逐渐过渡到新的业务框架上。成熟度评估是组织对数据治理状况的考量，已经学者和机构从不同视角提出了成熟度模型。信息治理委员会选取了个信息治理指标，提出了包括目标支持要素核心准则支持准则的成熟度模型。设计的阶段的成熟度模型中，给出了每个阶段的行动方案。续瑾成建议成用和维护这些数据的应用中唯。元数据管理元数据是关于数据的描述信息，包括专业术语业务规则字段信息数据使用及权限管理等。元数据决定信息架构如何满足业务需求，因此在数据治理过程中，元数据的管理就成为信息治理计划的关键。数据标准制定数据标准是各方就共用业务术语的定义，以及这些术语的数据命名与描述方法达成的协议......”。

3、“.....提高相关业务系统的数据质量，更准确地完成学校各层面的数据服务和分析决策。主数据管理主数据与主数据管理高校各源头系统存储的人员课程科研项目教室等实体数据往往需要跨系统应用业务流程中共享使用，这类数据被称为主数据。如源头系统中数据质量低，将直接导致整满足，则进入人工识别通道，通过人工分析，补全相关字段，再进行系统识别。通常，姓名证件类型和证件号可以唯确定个人，因此在系统识别时，设置系统识别的判定条件为名类号全不空。上述步骤只能为名号类全不为空的人员分配唯编号。如出现证件号少于位，类号相同姓名不同证件类型不同姓名相同等特殊情况，则不能进行识别，此逻辑还为其分配人员唯编号。出现不间断的记录人类活动的信息行为，引发了数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度复杂化。当前......”。

4、“.....海量多源异构价值密度低为特点的数据，也向传统数据管理模式提出挑战，数据治理也由此而生。国内高校数据治理研究现状我国高校信息化经过十多年的发展，目前大多数高校已完成校园网络信息系统数字平台的建设。由于在建设初，需要进行人工修正或确认，对于需要修正的数据，源头业务管理人员对信息进行补全或纠正后，重新进入人员整合算法对于需要确认的数据，确认无误后进入人员信息库。高校数据治理的探索与实践论文原稿。摘要本文简要阐述了当前数据治理发展趋势和国内高校在数据治理方面的研究现状，总结了高校在数据治理方面的实施思路并以同济大学为例，介绍了其在数据，主要包括去掉姓名中的空值，身份证位转位校验码转为大写等。人员整合算法处理通过系统识别和人工识别的方式对选取的人员字段进行判断，如满足条件，则分配人员唯编号，如不满足，则进入人工识别通道，通过人工分析，补全相关字段，再进行系统识别。通常......”。

5、“.....因此在系统识别时，设置系统识别的判定条件为名类号全不空。高校数据治理的探索与实践论文原稿类情况多因为源头系统数据存在或者登记不致。此时则需要对人工通知源头系统进行核对和修改，改善其数据质量。可疑数据人工处理人员关键信息有缺失或与其它人员的关键信息有冲突时，需要进行人工修正或确认，对于需要修正的数据，源头业务管理人员对信息进行补全或纠正后，重新进入人员整合算法对于需要确认的数据，确认无误后进入人员信息库。进行数据的全生命周期管理。数据预处理数据预处理是定期将所选取的人员数据通过数据抽取数据清洗数据加载到基础数据存储层，选取增量变化的数据进入人员整合算法处理阶段。数据清洗，主要包括去掉姓名中的空值，身份证位转位校验码转为大写等。人员整合算法处理通过系统识别和人工识别的方式对选取的人员字段进行判断，如满足条件，则分配人员唯编号......”。

6、“.....这类数据被称为主数据。如源头系统中数据质量低，将直接导致整个架构体系无法发挥应有的作用。通过主数据管理，实现数据的真正可用。主数据管理包含了流程治理政策标准和工具，用于统定义和管理组织的关键数据，并实现单点的引用。从内容上讲，期，信息系统建设多以业务部门牵头分别进行，缺乏全校统的系统规划和数据标准，导致很多高校虽然已经积累了大量的业务数据，但普遍存在数据质量不高冗余数据大量存在数据可用性不高和各业务部门之间数据共享难度较大等问题，这些问题已经严重制约高校日常管理和教学水平的提升。因此亟需通过针对高校个性化场景需求研究，建设套全校级别的数据治理流程体系治理方面的方案设计与内容建设，着重分析了人员信息整合路径基于主数据平台的人员主数据模型设计，为业务和管理提供高质量的数据支持......”。

7、“.....以社交网络电子商务位置服务为代表的新型信息传播方式的逐渐成熟，伴随着移动互联网物联网和云计算等新兴技术的快速发展与应用，各类终端设备媒介网述步骤只能为名号类全不为空的人员分配唯编号。如出现证件号少于位，类号相同姓名不同证件类型不同姓名相同等特殊情况，则不能进行识别，此逻辑还为其分配人员唯编号。出现此类情况多因为源头系统数据存在或者登记不致。此时则需要对人工通知源头系统进行核对和修改，改善其数据质量。可疑数据人工处理人员关键信息有缺失或与其它人员的关键信息有冲突过使用去重标准化数据整合规则等手段减少进入系统的差错数据，以形成创建主数据的权威源。因此主数据管理的目标是把关键和共享数据从源系统中抽取成为中枢，并保证在持续使用和维护这些数据的应用中唯......”。

8、“.....选取增量变化的数据进入人员整合算法处理阶段。数据清洗高校数据治理的探索与实践论文原稿数据库管理和业务系统更新。除此之外，数据治理还需要借助平台工具和技术手段等，结合实际业务分模块推进数据的质量提升与数据管控。高校数据治理的探索与实践论文原稿。人员信息库的应用通过整合后的高质量人员信息库可用于跨部门的综合应用交叉分析有了可能，提高相关业务系统的数据质量，更准确地完成学校各层面的数据服务和分析决策。主数据管理主技术职称等多方位考虑，制定符合自己的成熟度评估模型。加强顶层设计高校數据治理不是仅仅靠信息部门就能完成的，需要学校自上而下进行推进。校领导信息部门以及各业务部门协作方可推进，因此需要从人员意识组织职责等进行设计，以确保数据治理达到理想效果。高校数据治理的探索与实践论文原稿。元数据管理元数据是关于数据的描述信息......”。

9、“.....迁移老交换平台作业，实现数据实时批量交换。制定成熟度评估为保证数据治理效果，高校需制定阶段性的数据治理内容，选择有效的治理指标，制定符合高校的成熟度模型。在保证现有业务正常运转的前提下，逐步推进数据治理框架，使得各项业务逐渐过渡到新的业务框架上。成熟度评估是组织对数据治理状况的考量，已经学者和机构从不据，并利用联机分析处理数据挖掘等方法进行分析以支持决策，数据仓库的建设可定程度上解决高校面临的信息孤岛问题，并为各类数据统计分析提供基础数据平台。根据事先制定的规范和数据标准，进行数据仓库架构设计，通过工具对业务系统里的数据进行数据抽取转换装载，在数据装载前，需要对业务系统里存在的脏数据进行预处理，即数据清洗。数据清洗工作熟度评估最好每年执行次，及时了解当前成熟度水平。高校在制定成熟度评估时，应结合自身当前关注点......”。