数据治理平台统简介

高校综合教务治理系统及行政治理系统简介一、技术构架图业务系统和IT系统的治理能够关怀实现业务目标；在业务目标和信息需求的一致讲明的根底上，就业务系统优先级和相互依靠性作最优决策；快速灵活的实施新系统、革新系统以及猎取支持业务创新的信息；技术的开展和采纳受到业务优先权的碍事不大。

信息体系结构设计组织信息的结构和用途，能依据组织的战略、战术和运营方面的要求对信息加以调整。

依据必需的业务系统，业务系统体系结构指导对信息结构化处理以满足业务系统的要求。

技术体系结构定义了整个信息系统中的技术环境和根底结构。

定义了基于所定义的技术的单个系统的“结构〞。

较低的软件开发、支持和维护费用；更好的应用程序可移植性；革新的互操作性、更简单的系统和网络治理方式；能够跟高的解决诸如平安性之类的要害咨询题；系统组件的更新与更换更方便；升级到今后的构架本钞票最低、最方便。

减少IT根底结构的复杂性；使得现有IT根底结构投资产生最大的回报；增加了制作和购置IT解决方案的灵活性；落低了IT所有权费用和新投资的风险。

优先采纳整体的瞧点，确实是根基将整个学校的数字化教学与治理环境建设当作一个整体，而不是各个一堆分立系统的集合。

强调通过提供统一的接口、平台与工具，来将学校的各应用系统集成起来,形成一个有机的整体。

其次是层次化的瞧点，确实是根基运用分层的思想，依据数字校园中各局部之间的关系，将数字校园划分为几个层次，通过定义不同层次之间的接口，来理顺各个系统之间的关系，简化整个系统的设计。

按照基于URP(UniversityResourcePlanning,大学资源方案)的数字校园模型进行设计，以保证数字校园的清晰结构，这种结构具有特别好的可扩充性，这关于今后应用系统的扩充特别好好处。

另外，在具体的方案设计和设备选型中，还将遵循如下原那么：1)统一，分步实施，兼顾软、硬件均衡，充分考虑今后需求,合理利用资金。

分步实施一定要在统一的前提下进行，要是缺乏统一，系统将会陷进相互不兼容或者前期投资白费的情况。

企业数据治理平台系统简介随着信息技术不断发展，大数据时代已经到来。

在这个信息爆炸的时代，有效管理和利用企业的数据成为企业发展的关键。

为了更好地满足企业在数据管理方面的需求，企业数据治理平台系统应运而生。

一、什么是企业数据治理平台系统？企业数据治理平台系统是一种集数据管理、数据质量控制、数据安全保障等功能于一体的软件系统。

它能够帮助企业建立数据治理策略，并提供相关工具和技术，以确保企业数据的完整性、准确性和一致性，从而提高企业对数据的管理和利用能力。

二、企业数据治理平台系统的主要特点1. 多维度数据管理：企业数据治理平台系统支持多种数据类型和多个数据源的集成管理，可以对结构化和非结构化数据进行管理，并能够进行数据清洗、数据整合和数据转化等操作，实现全面的数据管理。

2. 数据质量控制：企业数据治理平台系统提供数据质量分析和监控功能，能够对数据进行质量评估和质量分析，发现并解决数据质量问题，从而提高数据的准确性和可信度。

3. 数据安全保障：企业数据治理平台系统具备强大的数据安全保障能力，可以对数据进行加密、存储和传输安全管理，保护企业敏感数据的安全性，防止数据泄露和恶意攻击。

4. 数据治理流程管理：企业数据治理平台系统能够自动化地管理数据治理流程，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据应用等环节，提高数据治理的效率和可控性。

三、企业数据治理平台系统的应用领域1. 金融行业：企业数据治理平台系统在金融行业中可以帮助银行和保险公司等机构对大量的客户数据进行管理和分析，提高风控能力和客户服务水平。

2. 零售行业：企业数据治理平台系统可以帮助零售企业通过对销售数据、库存数据和顾客数据等进行分析，优化营销策略和供应链管理，提高销售效益。

3. 制造业：企业数据治理平台系统在制造业中能够帮助企业对生产数据、质量数据和供应链数据等进行管理和分析，提高生产效率和产品质量。

4. 物流行业：企业数据治理平台系统可以帮助物流企业对货物追踪数据、运输数据和客户数据等进行管理和分析，提高运输效率和客户满意度。

土壤治理智慧平台系统设计方案设计方案：智慧土壤治理平台系统1. 系统概述智慧土壤治理平台系统是一个基于互联网和物联网技术的综合性治理平台，旨在实现对土壤状况进行监测、分析、预警和治理的全过程管理。

2. 系统模块（1）数据采集模块：通过物联网技术，对土壤温度、湿度、pH值、含盐量等关键指标进行实时采集，并传输至平台系统。

（2）数据分析模块：对采集到的土壤数据进行实时分析和处理，通过算法模型建立土壤状况预测模型，并生成土壤治理建议。

（3）土壤治理模块：根据数据分析结果和治理建议，针对不同的土壤问题提供相应的治理方案，包括土壤调理、土壤改良、有机肥料使用等。

（4）监测预警模块：通过系统内置的智能算法，实时监测土壤的状况，并对异常情况进行预警，及时采取措施避免进一步扩大损失。

（5）数据可视化模块：将采集到的数据和分析结果以图表形式显示，直观展示土壤状况、变化趋势以及治理效果等。

3. 系统流程（1）数据采集：通过物联网技术，连接土壤传感器设备，实时采集土壤相关数据。

（2）数据传输：利用互联网将采集到的数据传输至云平台，确保数据的实时性和可靠性。

（3）数据存储：将传输过来的数据存储在云服务器中，便于后续的数据分析和处理。

（4）数据分析：通过数据分析模块对传输过来的数据进行实时分析和处理，建立土壤状况预测模型，并生成治理建议。

（5）治理方案生成：根据数据分析结果和治理建议，生成相应的土壤治理方案，包括调整施肥方式、改良土壤结构等。

（6）治理实施：根据治理方案，对土壤进行相应的治理措施，监测治理效果。

（7）监测预警：通过监测预警模块实时监测土壤的状况，对异常情况进行预警，及时采取措施避免扩大损失。

（8）数据可视化：将采集到的数据和分析结果以图表形式展示在平台上，便于用户直观了解土壤状况和治理效果。

4. 系统特点（1）智能化：系统采用智能算法，能够实时监测土壤状况、分析数据并生成治理建议，提高治理效果。

（2）综合性：系统涵盖了土壤治理的全过程，从数据采集到治理方案生成再到监测预警，提供一站式的综合性服务。

一网统管综合信息平台的建设内容主要包括以下几个方面：
一网格治理：通过统一的城市管理数字化平台，提高城市管理效率和质量，促进政府与市民互动，加强社会治安管理，提升公共服务水平。

一张图共用：基于地理信息系统，实现各级各部门业务数据的数字化和可视化呈现，实现集约化使用。

一事件流转：建立统一的事件处理平台，实现政府部门间的数据共享和协同工作，避免重复劳动和信息孤岛现象。

一门户管理：打造统一门户体系，汇聚全辖区业务平台，提供统一的服务。

一用户服务：根据政府各部门的不同需求和权限，打造统一用户体系，实现集约化建设和统一管理。

一张表通用：解决社区报表多、多次填报、反复填报等问题，通过建设“一张表通用”，提升基层数据治理能力，提高工作效率，减轻基层负担。

一中台治数：按照统一标准和口径，对数据进行全生命周期管理，为各级各部门和社会各界提供数据服务。

一张网互通：在确保安全的情况下，打通互联网、电子政务外网、业务专网等网络，打造网络核心枢纽。

一朵云共享：解决政府各委办局等单位分别自建机房或各自租政务云服务的问题，实现各系统统一管理的需求。

一张屏浏览、一中心调度：围绕“一屏知全域、一网管全城”的工作目标，以智慧城市建设为基础，通过“一网统管”，变革城市治理手段，提升治理能力。

综上所述，晨华一网统管综合信息平台的建设旨在整合各类信息系统和数据资源，提高城市运行管理的效率和质量，实现政府各部门之间的数据共享和协同工作，推动城市运行管理的现代化和智能化。

产品数据治理什么是PDMPDM的含义PDM的中文名称为产品数据治理〔ProductDataManagement〕。

PDM是一门用来治理所有与产品相关信息(包括零件信息、配置、文档、CAD文件、结构、权限信息等)和所有与产品相关过程(包括过程定义和治理)的技术。

PDM产生的背景在20世纪的60、70年代，企业在其设计和生产过程中开始使用CAD、CAM等技术，新技术的应用在促进生产力开展的同时也带来了新的挑战。

关于制造企业而言，尽管各单元的计算机辅助技术差不多日益成熟，但都自成体系，彼此之间缺少有效的信息共享和利用，形成所谓的“信息孤岛〞；同时随着计算机应用的飞速开展，随之而来的各种数据也急剧膨胀，对企业的相应治理形成巨大压力：数据种类繁多，数据重复冗余，数据检索困难，数据的平安性及共享治理等等。

许多企业差不多意识到，实现信息的有序治理将成为在今后的竞争中维持领先的要害因素。

在这一背景下产生一项新的治理思想和技术PDM，即以软件技术为根底，以产品为核心，实现对产品相关的数据、过程、资源一体化集成治理的技术。

PDM 明确定位为面向制造企业，以产品为治理的核心，以数据、过程和资源为治理信息的三大要素。

PDM进行信息治理的两条主线是静态的产品结构和动态的产品设计流程，所有的信息组织和资源治理根基上围绕产品设计展开的，这也是PDM系统有不于其它的信息治理系统，如企业信息治理系统(MIS)、制造资源方案(MRPⅡ)、工程治理系统(PM)、企业资源方案(ERP)的要害所在。

PDM的应用1．PDM数据治理范围PDM确实是一种“管得特别宽〞的软件，但凡最终能够转换成计算机描述和存储的数据，它都能够一概管之,例如：产品结构和配置、零件定义及设计数据、CAD绘图文件、工程分析及验证数据、制造方案及标准、NC编程文件、图像文件〔照片、造型图、扫描图等〕、产品讲明书、软件产品〔程序、库、函数等“零部件〞〕、各种电子报表、本钞票核算、产品注释等、工程书、多媒体音像产品、硬考贝文件、其它电子数据等。

核电厂主数据治理体系建设与实施摘要：核电厂的主数据治理能够满足从工程建设到生产运行的全寿期数据收集与移交管理，使核电厂的核心数据信息得以重用并确保各个应用系统间的核心数据的一致性，本文通过对国内某在建核电厂的主数据治理体系建设和实施情况进行介绍，对核电厂主数据治理紧迫性和必要性提出建议。

关键词：核电厂；主数据；治理体系；蓝图1引言数据治理是核电厂数字化建设和转型的基础，通过信息化技术和流程，合理设计数据模型，科学制定数据质量管控政策、数据质量、数据标准，建设“全面统一、全程贯通”的数据治理与应用服务体系，确保核电厂全生命周期数据安全，实现核电厂数据治理蓝图。

2主数据标准建立主数据是核电厂在建设、运营和管理活动过程中形成、收集、保管和运用的作为支持核电厂应用系统运转与企业运营活动的基础数据，是系统间的共享数据，一旦形成具有相对稳定性，需要保持规范性、完整性和一致性。

为做好全寿期管理，同时结合部分核电厂由于设备数据信息收集起始时间过晚、数据收集工作占用调试工期、花费大量人力时间数据质量比较差的经验反馈，辽宁核电在工程建设期开展主数据标准治理体系建设。

主数据标准体系包括主数据管理、功能位置主数据标准、设备主数据标准、BOM主数据标准、工器具主数据标准。

主数据管理标准主要对数据责任、数据管理目标、标准制定数据运维管理等做了详细的规定；功能位置主数据指的是电厂所有功能位置属性及功能要求等信息数据，包括构筑物、房间、系统及设备的功能位置等；设备主数据也就是设备基础信息，包括工程项目、设备名称、规格型号、生产厂家等字段；工器具主数据标准包括物资编码、工器具名称、规格型号、数量、检验周期、制造商、入库时间等字段；BOM指的是设备备件清单，BOM数据实现设备与所属部件的关联关系，主要包括名称、规格型号、物资编码、机组、主设备编码等。

通过建立数据标准，形成各业务体系的标准数据字段及规范，为数据治理及数据规则提供了标准依据，为各平台数据的贯通提供基础。

数据库与信息管理本栏目责任编辑：王力基于大数据环境的高校数据治理平台设计潘银芳（浙江工贸职业技术学院，浙江温州325003）摘要：随着高校大数据技术的应用与推广，数据治理的问题逐步凸显：很多高校没有整体数据标准，缺乏数据校验，问题数据不断沉积，造成大数据分析对领导决策的支持功能失灵甚至错误。

同时，在智慧校园环境下应用系统微服务化、移动化增多，数据共享交换平台中数据交换的压力呈指数增长，数据管理部门对数据交换管理的难度和工作量迅速上升，利用传统的数据交换共享平台进行数据交换管理已经越来越不适应新的业务需求。

该文作者对高校现有业务系统大数据进行分析，通过构建恰当的数据治理模型，制定高校数据标准和工作规范，提出了高校数据治理委员会等机构的设立和功能建设，采用可视化设计方案设计数据治理平台，提出全生命周期数据治理概念，覆盖了数据对象动态发展的全过程，进而建立数据治理体系，在此过程中高校中信息化涵盖的边界得到重塑，信息化与高校核心业务实现进一步融合。

关键词：数据治理；高校；全生命周期中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)36-0029-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：The Design and Implementation of Data Governance in Big Data Environment PAN Yin-fang(Zhejiang Industry&Trade Vocational College,Wenzhou 325000,China)Abstract:With the application and promotion of big data technology in colleges and universities,the problem of data governance has gradually emerged:many colleges lack a school-wide overall plan for data standards and implement them in accordance with the plan,lack a data verification mechanism,and continue to deposit problematic data,resulting in big data analysis for supporting leadership decision-making malfunctioned or even wrong.At the same time,in the smart campus environment,application systems have become more micro-services and mobile,and the pressure of data exchange in the data sharing and exchange platform has in⁃creased exponentially.The difficulty and workload of data exchange management by the data management department has in⁃creased rapidly,using traditional data exchange.The traditional sharing platform for data exchange management has become in⁃creasingly unsuitable for new business needs.The author of this article analyzes the big data of the existing business systems in col⁃leges,and by constructing an appropriate data governance model,formulating university data standards and work specifications,proposing the establishment and functional construction of institutions such as the university data governance committee,and adopting a visual design plan to design data governance.The platform puts forward the concept of full life cycle data governance,covering the entire process of the dynamic development of data objects,and then establishing a data governance system.In this pro⁃cess,the boundaries covered by informatization in colleges and universities are reshaped,and informatization is further integrated with the core business of colleges and universities.Key words:data governance;colleges and universities;full life cycle1引言近年来，随着大数据技术的推广应用，高校信息化建设进一步发展，在原有业务系统信息化的基础上，利用其产生的海量数据以及其他外部数据，进行挖掘和分析，通过建立分析模型，开发出了很多诸如行为画像、與情监控预警、就业指导建设、消费分析等大数据应用。

银行数据治理平台系统介绍银行数据治理平台系统是一种集成了数据管理、数据分析和数据保护功能的综合性软件系统。

本文将从数据治理平台的概念和作用，系统的功能和特点，以及从数据管理、数据分析和数据保护三个方面来介绍银行数据治理平台系统。

一、数据治理平台的概念和作用银行作为金融机构，每天都会产生大量的数据，这些数据包含了银行的经济、财务、风险、客户等各个方面的信息。

而如何对这些数据进行管理和利用，则成为了银行面临的一项重要挑战。

数据治理平台系统的出现，则为银行提供了可靠和高效的解决方案。

数据治理平台系统的主要作用有以下几个方面：1. 数据管理：数据治理平台系统可以帮助银行建立完善的数据管理体系，包括数据采集、数据清洗、数据标准化、数据质量管理等。

通过对数据进行有效的管理，银行可以更好地了解和利用自身的数据资源。

2. 数据分析：数据治理平台系统提供了强大的数据分析功能，可以对银行的数据进行深入的统计和分析。

通过对数据的分析，银行可以发现潜在的业务机会，优化业务流程，提高决策能力。

3. 数据保护：数据治理平台系统具备高级的数据安全和隐私保护机制，可以保护银行的敏感数据不被泄露和滥用。

同时，系统还可以对违规行为进行监控和预警，减少安全风险。

二、银行数据治理平台系统的功能和特点银行数据治理平台系统具有以下几个主要功能和特点：1. 数据集成和交换：系统可以将银行内部各个部门的数据进行集成和交换，实现数据的共享和流转，避免了信息孤岛的问题。

2. 数据质量管理：系统可以对数据进行质量检测和评估，识别和修复数据质量问题。

这可以提高数据的准确性和一致性，增强数据的可信度和可用性。

3. 数据分析和挖掘：系统提供了强大的数据分析和挖掘功能，可以对数据进行多维分析、挖掘隐藏规律，并生成可视化的分析报告。

4. 数据安全和隐私保护：系统具备高级的数据安全和隐私保护机制，可以对银行的敏感数据进行加密和权限控制，保障数据的安全性和合规性。