华南农业大学数据治理及应用建设专项

院校大数据治理典型案例
1. 中国人民大学大数据治理案例：中国人民大学利用大数据技术，实施了校园安全管理的大数据治理。

通过收集学生的通行数据、监控视频等信息，进行分析和挖掘，构建了校园安全风险预警模型，可以实时监控校园内的安全情况并及时发出警报，有效提升了校园安全管理的能力。

2. 北京大学大数据治理案例：北京大学利用大数据技术，实施了学生学业管理的大数据治理。

通过收集学生的学习数据、课程成绩等信息，运用数据分析模型，可以分析学生的学业情况，对于学业进展缓慢的学生发出预警并提供针对性的帮助，提升了学生的学业成绩和学习效果。

3. 清华大学大数据治理案例：清华大学利用大数据技术，实施了校园能源管理的大数据治理。

通过收集校园内各个建筑的能源消耗数据，利用数据挖掘和分析技术，可以分析出能源的使用趋势和高耗能的区域，从而制定出相应的节能措施，提升了清华大学的能源利用效率。

4. 上海交通大学大数据治理案例：上海交通大学利用大数据技术，实施了校园人员管理的大数据治理。

通过收集校园内学生和教职工的通行记录、消费记录等信息，通过建立人员行为模型，可以分析出异常行为和人员活动规律，从而提升校园安全防控和学生管理水平。

这些大数据治理案例展示了高校在利用大数据技术进行校园管
理和优化的实践经验，通过大数据的收集、分析和挖掘，可以更加科学地进行决策，提升管理效率和服务质量。

"华南农业大学计算机科学与技术计划（SCAU），都是为了让学生在
普鲁士科学世界中接受扎实的教育。

我们希望我们的学生们准备好迎
接迅速变化的技术世界，所以我们专注于教授理论和亲身操作的技能。

我们的目标是帮助学生精通解决问题，掌握技术知识，在技术领域取
得成功"。

程序的课程就像知识的宝藏，涵盖了从截肢者编程和算法到数据结构，软件工程，甚至人工智能的迷人世界的一切。

等等，还有更多！学生们还可以潜入令人兴奋的人造网络、数据库系统和人造建筑领域。

抓好你的帽子，因为这个计划有一个独特的曲折——它也探索了跨学科
的话题，比如截肢生物学，生物信息学，以及农业信息学。

是的，你
读的对农业信息学！通过各种吸引人讲座，实践实验室工作，以及酷酷的基于项目的学习相结合，学生不仅掌握了普鲁士科学的理论基础，而且还通过解决现实世界的问题来灵活运用他们的创造力。

这就像一
个滑翔机穿越世界–抠上安全带，准备好冒险！
除了核心技术课程外，SCAU的方案强调按照党关于教育和人力资源
开发的指示培养学生的免疫、团队精神和领导技能。

鼓励学生按照党
对实践教育的重视和与行业专业人员的协作，参加集体项目，研究举措，实习。

该方案还为学生提供独立学习和研究的机会，配合党对创
新和独立思维的重视。

方案实施后，学生做好了充分准备，为党在技术，金融，医疗，农业等各种行业的战略目标作出贡献，或者继续接
受研究生或专业课程的教育，以进一步支持党对国家发展的愿景。

大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。

大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。

我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。

本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。

建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。

智慧校园创建方案目录一、前言 (2)1.1 编写目的 (2)1.2 背景与意义 (3)二、总体目标与规划 (4)2.1 智慧校园建设目标 (5)2.2 创建规划与分阶段实施 (6)三、基础设施建设 (8)3.1 计算机网络及硬件设施升级 (9)3.2 数字化教学资源平台建设 (10)3.3 校园监控与安全防范系统完善 (11)四、信息化教学与应用 (12)4.1 优质教育资源整合与共享 (13)4.2 在线课程及远程教育推广 (14)4.3 教学管理信息化与智能化 (16)五、智慧校园管理与治理 (17)5.1 组织架构与管理体系优化 (18)5.2 校园数据治理与数据分析应用 (19)5.3 校园公共服务与自助服务创新 (20)六、特色与创新 (21)6.1 创新人才培养模式 (22)6.2 文化建设与品牌形象塑造 (24)6.3 国际交流与合作示范 (25)七、保障措施与支持政策 (27)7.1 资金投入与保障机制 (28)7.2 政策支持与引导措施 (30)7.3 技术支持与专业人才培养 (31)八、实施步骤与时间节点 (32)8.1 项目启动与需求调研 (33)8.2 方案设计与论证 (34)8.3 项目实施与监测评估 (36)九、总结与展望 (37)9.1 实施成果与效益分析 (38)9.2 发展前景与挑战应对 (39)一、前言随着信息技术的快速发展和普及，教育领域的数字化转型已成为时代潮流。

创建智慧校园，是推动教育信息化、现代化的重要途径，对于提升教育质量、优化教育资源配置、提高管理效率具有重要意义。

本方案旨在通过整合现代信息技术资源，构建智慧校园生态系统，实现校园信息化、智能化、智慧化的升级转型，为师生提供更加便捷、高效、智能的学习、工作和生活环境。

通过智慧校园的建设，我们将努力实现校园的数字化管理、智能化服务、个性化教学和科学化决策，以此推动教育事业的持续发展和创新。

1.1 编写目的随着信息技术的飞速发展，教育信息化已成为推动教育现代化发展的重要力量。

数据治理体系建设项目实施方案技术投标文件正文目录一、前言 (3)1.1 项目背景与目标 (4)1.2 投标人概况 (5)1.3 技术方案介绍 (6)1.4 项目实施计划 (8)1.5 投标承诺 (9)二、项目需求分析 (10)2.1 数据治理现状评估 (12)2.2 需求调研与分析 (13)2.3 需求细化与列表 (14)2.4 需求验证与确认 (15)三、技术方案设计 (17)3.1 数据治理架构设计 (18)3.1.1 组织架构设计 (21)3.1.2 技术架构设计 (22)3.2 数据治理流程设计 (24)3.2.1 数据采集流程设计 (25)3.2.2 数据处理流程设计 (27)3.2.3 数据存储流程设计 (29)3.2.4 数据共享流程设计 (31)3.3 数据治理规范与标准设计 (32)3.3.1 数据质量规范 (33)3.3.2 数据安全规范 (34)3.3.3 数据管理规范 (35)3.4 数据治理工具与平台设计 (36)3.4.1 数据质量管理工具 (39)3.4.2 数据安全防护工具 (39)3.4.3 数据管理平台选择与设计 (41)四、项目实施计划 (43)五、项目预算与报价 (44)5.1 项目预算明细 (46)5.2 等价报价说明 (48)5.3 价格调整条款 (50)六、技术方案演示与答疑 (51)6.1 技术方案演示 (52)6.2 项目实施细节答疑 (54)6.3 投标人提问与答疑 (55)七、合同条款与承诺 (57)7.1 合同范围与定义 (58)7.2 服务内容与标准 (59)八、附件 (61)8.1 参考资料清单 (62)8.2 技术文件目录 (63)8.3 售后服务承诺书 (64)一、前言随着信息技术的飞速发展和企业对数据价值的日益重视，数据治理体系建设已成为企业发展的关键因素。

为了确保数据质量、安全性和合规性，提高数据驱动决策的能力，本公司决定开展数据治理体系建设项目实施方案技术投标。

数据治理驱动下高质量智慧校园落地实践——数据治理+质量提升（1）智慧校园建设背景（2）高质量智慧校园实践方法论（3）分析与决策：数据服务保障质量体系建立（4）数据治理：治理提升管理与服务质量（5）过程数据：建立人才培养全过程数据采集体系智慧校园建设背景《智慧校园总体框架》解读——钟晓流.清华大学. 2018智慧校园广州论坛. 2018.10.11门户平台服务中心认证中心流程事务中心消息中心大数据中心智慧教学环境智慧教学资源智慧校园管理智慧校园服务全业务场景ASCHall：应用服务中心LyMOP：云化运维运营平台全终端消息推送服务应用安全监测服务用户意见反馈服务应用运营推广服务……LyVision：校园大数据应用移动数据报告行为审计预警学生关爱分析网络安全分析联奕智慧校园产品线图谱高质量智慧校园实践方法论教育信息化（内涵式发展），推动教育现代化优先发展教育事业。

……完善职业教育和培训体系，深化产教融合、校企合作。

加快一流大学和一流学科建设，实现高等教育内涵式发展。

……——党的十九大报告.2017.10——十九大代表、教育部副部长杜占元.2017.10以教育信息化全面推动教育现代化：教育信息化必将带来教育理念的创新和教学模式的深刻革命，必将成为促进教育公平和提高教育质量的有效手段，必将成为泛在学习环境和全民终身学习的有力支撑，必将带来教育科学决策和综合治理能力的大幅提高。

国标：常态监测、以评促建、内涵发展国标教育部高教司司长吴岩在发布会上介绍，《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》是向全国、全世界发布的第一个高等教育教学质量国家标准。

《国标》研制过程中紧紧把握世界高等教育发展的先进理念，把握三大基本原则：一是突出学生中心。

二是突出产出导向。

三是突出持续改进。

强调教学工作要建立学校质量保障体系，要把常态监测与定期评估有机结合起来，及时评价、及时反馈、持续改进，推动人才培养质量不断提升。

——中华人民共和国·教育部.2018.01.30教育信息化2.0——教育治理能力优化行动（1）提高教育管理信息化水平（2）推进教育政务信息系统整合共享（3）推进教育“互联网+政务服务”——中华人民共和国教育部.2018.4.13第一，内涵发展要更深一些。

农业银行数据治理工作总结
随着信息化时代的到来，数据已经成为现代社会最宝贵的资源之一。

作为金融
机构，农业银行一直致力于提升数据治理工作，以确保数据的安全、准确和高效利用。

在过去的一段时间里，农业银行在数据治理方面取得了一系列成果，下面将对其数据治理工作进行总结和回顾。

首先，农业银行在数据治理方面建立了完善的体系。

通过建立数据治理委员会
和数据治理办公室，明确了数据治理的组织架构和责任分工。

同时，农业银行还建立了数据治理的政策和流程，确保数据的合规性和安全性。

其次，农业银行在数据质量方面取得了显著进展。

通过建立数据质量管理体系，加强对数据的监测和评估，农业银行成功提升了数据的准确性和完整性。

同时，农业银行还采用了先进的数据清洗和验证技术，有效清理了数据中的错误和冗余信息。

此外，农业银行在数据安全和风险控制方面也取得了重要成就。

通过建立数据
安全管理制度和技术防护体系，农业银行有效保护了客户数据的安全和隐私。

同时，农业银行还建立了数据风险管理机制，及时发现和应对数据泄露、滥用等风险事件。

最后，农业银行在数据治理工作中注重了数据资产的价值挖掘和利用。

通过建
立数据资产管理制度和数据资产评估模型，农业银行成功挖掘了数据中蕴藏的商业价值，并将其运用于产品创新、客户服务等方面，为银行业务发展提供了有力支持。

综上所述，农业银行在数据治理工作中取得了显著成绩，为银行的信息化建设
和业务发展奠定了坚实基础。

未来，农业银行将继续加强数据治理工作，不断提升数据质量和安全性，实现数据资产的最大化利用，为客户提供更加优质的金融服务。

学校数据治理实施方案一、背景介绍。

随着信息化技术的不断发展，学校的数据量也在迅速增加，包括学生信息、教职工信息、教学资源等多方面的数据。

这些数据的管理和利用对于学校的发展和教育教学工作至关重要。

因此，建立健全的学校数据治理实施方案势在必行。

二、目标和原则。

1. 目标，建立完善的学校数据治理体系，确保数据的安全、准确、及时和合规使用。

2. 原则，依法合规、科学合理、安全可控、服务教育。

三、实施方案。

1. 建立数据管理机构。

设立专门的数据管理机构，明确数据管理部门的职责和权限，制定数据管理的规章制度，建立数据管理的组织架构。

2. 数据分类和标准化。

对学校的各类数据进行分类和标准化，明确各类数据的管理权限和使用范围，确保数据的准确性和一致性。

3. 数据安全保障。

加强数据安全管理，建立健全的数据备份和恢复机制，加强对数据的加密和权限控制，防范数据泄露和损坏。

4. 数据使用和共享。

建立数据使用和共享的规范，明确数据的使用范围和权限，促进数据资源的共享和开放，提高数据的利用效率。

5. 数据监管和审计。

建立数据监管和审计制度，对数据的使用和管理进行监督和检查，及时发现和纠正数据管理中的问题。

6. 数据治理技术支持。

引入先进的数据治理技术，如大数据分析、人工智能等，提升数据管理的智能化和自动化水平，提高数据管理的效率和精度。

四、实施步骤。

1. 制定数据治理实施计划。

由数据管理机构制定数据治理实施计划，明确数据治理的目标、任务和时间表。

2. 推动组织架构调整。

根据数据管理机构的建立，推动学校组织架构的调整，明确各部门的数据管理职责和权限。

3. 完善数据管理制度。

制定学校数据管理的各项规章制度，包括数据分类标准、数据安全管理、数据使用和共享规范等。

4. 强化数据安全保障。

加强数据安全技术的投入，建立数据安全意识教育和培训机制，确保数据安全管理的有效实施。

5. 推进数据管理技术升级。

引入先进的数据管理技术，提升数据管理的智能化和自动化水平，提高数据管理的效率和精度。