大数据驱动的管理与决策研究计划

大数据背景下企业成本管理研究在大数据背景下，企业成本管理成为了一个备受关注的研究领域。

随着信息技术的迅速发展和企业规模的扩大，企业面临的成本管理问题也愈发复杂。

本文将会探讨大数据在企业成本管理中的应用，分析其对提高管理效率、降低成本以及优化决策的重要性。

1. 大数据带来的挑战与机遇在大数据背景下，企业面临着海量数据的处理和管理问题。

传统的成本管理方法已经无法满足企业对准确、实时成本信息的需求。

然而，大数据技术为企业提供了挖掘和分析数据的机会。

通过对海量数据的深度挖掘，企业可以更好地了解成本结构、成本驱动因素以及成本发展趋势，从而为企业的成本管理提供了新的思路和方法。

2. 大数据在成本管理中的应用2.1 数据驱动的成本核算大数据技术可以帮助企业实现更精确的成本核算。

通过对生产、销售、采购等环节的数据进行采集和分析，企业能够准确计算每个环节的成本，识别出影响成本的主要因素，并及时采取相应的措施进行成本控制。

2.2 预测性分析与成本优化大数据技术提供了一种更为准确的成本预测和优化方法。

通过对历史数据的挖掘和分析，企业可以建立起成本预测模型，据此进行成本的合理规划和预测。

此外，在成本优化方面，大数据技术也可帮助企业进行产品结构优化、供应链优化、生产工艺优化等方面的改进，进而实现成本的降低和效益的提升。

2.3 风险管理与成本控制大数据技术可以帮助企业降低风险并加强成本控制。

通过对供应链、市场需求等数据进行分析，企业可以及时识别出可能带来成本上升的风险，并采取相应的风险管理措施。

同时，大数据技术还可以帮助企业实现成本控制，提供实时的成本信息和预警指标，使管理者能够及时调整决策，降低成本风险。

3. 大数据背景下企业成本管理的挑战在大数据背景下，企业成本管理也面临着一系列挑战。

首先，海量数据的处理和分析需要庞大的计算资源和专业的技术支持，对企业的信息技术能力提出了更高的要求。

此外，大数据的挖掘和分析也需要专业的人才支持，而这方面的人才短缺也成为制约企业成本管理的一个问题。

数据驱动决策的实践心得与挑战数据在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

在各行各业中，数据驱动决策已成为企业成功的关键因素。

通过收集、分析和利用数据，企业可以更好地了解市场需求、优化运营效率以及提供个性化的产品和服务。

然而，在数据驱动决策的实践过程中，我们也面临着一些挑战。

本文将分享一些我在实践中积累的心得，并探讨其中的挑战。

数据驱动决策的心得1.数据质量至关重要在进行数据驱动决策之前，我们首先需要确保数据的质量。

数据质量包括数据的准确性、完整性以及时效性。

只有确保数据的质量可靠，我们才能够准确地分析数据，并做出可靠的决策。

因此，建立有效的数据质量管理机制是非常重要的。

2.数据分析工具的选择选择合适的数据分析工具对于数据驱动决策至关重要。

在市场上有各种各样的数据分析工具可供选择，如Excel、Python、Tableau等。

根据具体的需求和技术水平，选择适合自己的工具可以提高工作效率和分析准确度。

3.跨部门合作与沟通数据驱动决策需要跨部门合作和沟通。

不同部门之间的数据和信息共享可以帮助实现更全面的决策分析。

因此，建立良好的沟通机制和合作关系非常重要。

4.持续学习和更新技能数据分析技能是决策的关键。

随着数据分析领域的不断发展和变化，持续学习和更新技能是必不可少的。

参加培训、读书、参与行业研讨会等可以帮助我们保持竞争力，并应对快速变化的数据分析技术。

数据驱动决策的挑战1.数据安全与隐私问题在收集和使用数据的过程中，我们必须考虑到数据安全与隐私问题。

保护用户的隐私和数据安全是企业的一项重要责任。

因此，我们需要建立相关的规范和制度，确保数据的安全性和隐私保护。

2.大数据的分析和应用随着大数据时代的到来，处理和分析大数据成为了挑战。

大数据的体量庞大，需要使用更复杂的算法和技术来进行处理和分析。

如何将大数据应用到实际的决策过程中，也是一个需要解决的问题。

3.数据分析人才的短缺数据分析人才的需求不断增加，但相对来说，高质量的数据分析人才却相对短缺。

大数据技术在企业管理中的应用与创新近年来，大数据技术在企业管理中的应用越来越广泛。

大数据技术能够收集和分析企业内外部的海量数据，为企业决策提供有力的支持和指引。

同时，大数据技术也能够帮助企业发现其内部潜在问题并指导企业进行优化和改进。

本文将探讨大数据技术在企业管理中的应用和创新，以及大数据技术的未来发展趋势。

一、大数据技术在企业管理中的应用1. 企业数据管理企业内部涉及到的数据种类和数量非常庞大，如销售、财务、库存、员工、生产等等各个方面。

传统的方式往往需要人力进行处理，不仅效率低下，而且容易出现人为的错误。

而借助大数据技术，企业可以借助计算机程序对数据进行整合、清洗、分析、处理，这样不仅可以大幅提高数据处理的效率，而且可以避免误操作，从而更准确快速地获取有用的信息和数据。

2. 制定营销策略借助大数据分析提供的可视化深入细微的数据分析，企业可以更加透彻地研究与企业相似的个人和人群的行为模式和偏好。

通过这些数据信息，企业的营销管理者可以制定更切合实际、更有效的营销策略，通过对产品、移动应用、广告、促销等方面进行优化，实现增长与降低成本的最高度平衡。

3. 风险控制与企业小调整大量的商业数据对企业实时监测其内部的潜在风险显得至关重要。

借助大数据技术，企业可以对风险进行快速监控，及时发现，从而采取预防或控制措施。

同时，企业也可以根据大数据算法建立预测模型对企业的内部经营环节进行分析，如果存在质量问题、销售不佳、成本过高、员工离职率过高等问题，输出相关分析内容，寻找问题所在，以便更加精准地进行调整。

二、大数据技术在企业管理中的创新1. 数据驱动的决策制定大数据技术为企业决策指明了正确的方向。

更多的数据可以让企业领导们明确地了解管理策略是否实际可行，给企业管理层提供真实可靠的信息背景，更好地指导企业管理层制定企业的发展战略和决策。

2. 运维监控与防火墙系统代码集成和基础设施监控保障企业不间断稳定的运行。

大数据技术的应用，能够对企业架构的复杂性进行管理，从而增强企业对中心体系的控制力。

工商管理领域中大数据的作用与对策在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了一个重要的资源和工具。

在工商管理领域，大数据的应用也越来越广泛。

大数据的作用主要体现在以下几个方面：1.业务决策：大数据可以为企业提供全面、准确的数据支持，帮助企业了解市场需求、竞争对手情况等重要信息，为企业的业务决策提供参考。

2.客户洞察：通过对大数据的分析和挖掘，企业可以深入了解客户的需求、喜好等关键信息，从而更好地提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。

3.市场营销：利用大数据的分析和挖掘能力，企业可以进行精确的市场细分和定位，制定有针对性的营销策略，并实时监测和调整市场营销活动，提高销售效果。

4.风险管理：大数据的分析和挖掘功能可以帮助企业进行风险评估和管理，及时发现和预防潜在风险，提高企业的抗风险能力。

然而，与大数据的应用密切相关的一些问题也需要引起我们的重视，并采取相应的对策：1.数据安全：大数据涉及大量的敏感信息和隐私数据，数据泄露和滥用的风险也相应增加。

企业需要加强对数据的安全保护，采取加密、权限管理、安全验证等措施，确保数据的机密性和完整性。

2.数据质量：大数据分析的结果和决策建议直接受到数据质量的影响。

因此，企业应加强对数据的采集、清洗和存储管理，提高数据质量和准确性，避免因数据问题导致的决策失误。

3.技术能力：大数据的分析和挖掘需要一定的技术支持和专业知识。

企业需要建立专业的团队或与专业机构合作，提高技术能力和数据分析水平，确保能够充分利用大数据为业务决策提供有效支持。

4.合规和伦理问题：大数据的应用也带来了合规和伦理方面的问题，例如个人信息保护、数据使用范围和目的等。

企业需要遵守相关法律法规，制定明确的数据使用政策，并承担社会责任，保护用户权益和自身声誉。

为了更好地应对大数据的挑战，企业可以采取以下对策：1.建立数据驱动文化：企业需要树立数据驱动的意识和文化，将大数据应用融入到企业的各个方面，鼓励员工主动利用数据进行决策和创新。

大数据背景下商务管理研究若干前沿课题随着信息技术的快速发展和互联网的普及应用，大数据已经成为当今商业领域中不可忽视的重要资源。

在大数据背景下，商务管理领域也面临着更多的机遇和挑战。

本文将探讨大数据背景下商务管理研究的若干前沿课题，并对其意义和应用进行分析。

一、大数据驱动的商业决策大数据的快速积累和存储，带来了海量的、多维度的商业信息。

如何利用大数据开展商业分析，提高决策的科学性和准确性，成为商务管理研究的一个重要课题。

大数据驱动的商业决策可以应用在市场需求预测、产品研发、供应链管理等方面，帮助企业优化资源配置，提高效益。

二、大数据与销售管理大数据技术的应用使得企业可以更好地获取和分析消费者的行为数据，从而更准确地了解消费者需求。

如何通过大数据分析，实现个性化销售和精准营销，提高销售管理的效率和效果，成为商务管理研究的一个热点。

此外，大数据还可以帮助企业进行销售预测和市场趋势分析，为销售策略的制定提供有力的支持。

三、大数据与供应链管理供应链管理涉及到多个环节和多个参与者，信息的高效流动和资源的优化配置对于供应链的有效运作至关重要。

大数据的应用可以帮助企业完善供应链管理，提高配送效率，降低成本，提高客户满意度。

同时，大数据还可以应用在供应链风险管理、供应链协同等方面，帮助企业应对不同的供应链挑战。

四、大数据与人力资源管理人力资源是企业最重要的资本，对人力资源进行合理的管理和配置，可以提高企业的竞争力。

大数据提供了从招聘、培训到绩效评估等各个环节的数据支持，可以帮助企业实现人力资源的精细化管理。

如何应用大数据技术，提高人力资源管理的科学性和效率，成为人力资源管理研究的一个重要方向。

五、大数据与风险管理商业运作中存在各种风险，如市场风险、供应链风险、信用风险等。

大数据技术的应用可以帮助企业预测和识别风险，并提供相应的应对策略。

通过大数据分析，可以分析风险的潜在原因，为风险管理提供更准确、科学的依据。

综上所述，大数据背景下，商务管理研究面临着诸多前沿课题。

大数据时代下财务管理创新研究1. 引言1.1 背景介绍今天，我们正处于一个数字化和信息化发展迅速的大数据时代。

随着互联网的普及和技术的进步，数据的规模、种类和速度都在不断增长。

大数据已经成为了当今社会发展的核心驱动力之一，对各个行业都带来了前所未有的机遇和挑战。

在财务管理领域，大数据技术的应用正日益普及和深化。

通过收集、存储和分析海量的数据，企业可以更准确地了解市场变化、客户需求和竞争对手的动态，从而更好地制定战略决策和管理业务风险。

大数据不仅为财务管理提供了更多的信息来源，还提高了分析的速度和精度，有助于企业更好地把握市场机遇，提升竞争力。

研究大数据时代下财务管理的创新应用具有重要的意义。

通过深入分析大数据在财务管理中的应用现状和潜力，可以为企业提供更多的发展思路和策略选择。

本文将对大数据时代的背景进行梳理，分析当前的财务管理状况，探讨大数据在财务管理中的应用方式和创新实践，同时结合实际案例进行分析，为财务管理领域的发展提供一定的参考和建议。

1.2 研究意义在大数据时代下，财务管理面临着前所未有的挑战和机遇。

财务管理是企业管理中的核心功能之一，其良好的运作可以为企业提供有效的财务信息支持，帮助企业做出正确的决策，提高经营效益。

而随着大数据技术的发展和普及，财务管理也出现了许多新的变革和创新。

研究对于财务管理在大数据时代下的创新具有重要的意义。

通过对大数据时代背景的深入分析，可以更好地理解财务管理面临的新挑战和机遇，有针对性地进行研究和探讨。

通过对财务管理现状的详细分析，可以找出当前财务管理存在的问题和不足之处，为财务管理的创新提供理论支持和实践指导。

最重要的是，通过对大数据在财务管理中的应用和财务管理创新研究的深入探讨，可以为企业提供更好的财务管理方案和策略，提升企业的竞争力和盈利能力。

本研究旨在探索大数据时代下财务管理的创新路径，深入探讨大数据在财务管理中的应用，为企业在新的时代背景下提供更加有效的财务管理解决方案。

基于大数据时代管理会计的机遇挑战与策略研究 随着大数据时代的到来，管理会计面临着前所未有的机遇和挑战。大数据的应用为管理会计提供了更广阔的发展空间，但同时也带来了全新的挑战。本文将围绕基于大数据时代的管理会计，分析其机遇和挑战，并提出相应的策略研究，以期为管理会计的发展提供参考。

一、大数据时代管理会计的机遇 1.1 数据驱动决策 大数据时代的管理会计可以更加侧重于数据的利用和分析，实现数据驱动型管理决策。通过对海量数据的挖掘和分析，管理会计可以更加准确地了解企业内部的运营状况和外部市场的需求变化，从而为决策提供更加可靠的依据。

1.2 提升决策效率 传统的管理会计往往依靠手工汇总和分析数据，效率较低。而在大数据时代，管理会计可以利用先进的数据分析工具和技术，实现数据的自动收集、处理和分析，提升决策的效率和准确性。

1.3 实现精细化管理 大数据时代的管理会计可以通过对海量数据的细致分析，实现对不同部门、不同产品或不同客户的精细化管理。通过精细化管理，企业可以更好地挖掘市场需求，优化产品结构，提升服务质量，从而有效提高企业的竞争力。

2.1 数据安全与隐私保护 大数据时代管理会计所要处理的数据规模巨大，其中涉及到客户信息、企业隐私等敏感数据，数据安全和隐私保护成为亟待解决的重要问题。管理会计必须在充分利用大数据的保证数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和滥用的风险。

2.2 数据质量与可靠性 大数据时代的数据量庞大，但其中也不乏噪音数据和错误数据，管理会计需要面对数据质量和可靠性的挑战。在进行数据分析和决策时，管理会计必须对数据进行有效的筛选和清洗，保证数据的准确性和可靠性。

2.3 技术人才需求 大数据时代的管理会计需要依靠先进的数据分析工具和技术，而这些技术通常需要专业的人才来进行操作和维护。管理会计需要面对技术人才的缺乏和培养的挑战，以确保企业在大数据时代能够有效应对。

探讨大数据在企业管理思维创新中的应用1. 引言1.1 背景介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为企业管理中不可忽视的重要资源。

大数据指的是规模庞大、类型多样的信息资源，可以通过高度并行的处理方式提炼出新的价值。

在过去，企业管理主要依靠经验和直觉进行决策，但随着大数据技术的日益成熟和普及，企业管理思维也开始向数据驱动转变。

在这样的背景下，探讨大数据在企业管理思维创新中的应用变得愈发重要。

通过充分利用大数据技术，企业可以更加全面地了解市场趋势、客户需求，提升管理决策的准确性和效率。

大数据也为企业带来了更多的可能性和创新机会，推动企业从传统的管理模式向数据驱动的管理模式转变。

研究大数据在企业管理思维创新中的应用，对于企业提升竞争力、实现可持续发展具有重要意义。

1.2 问题提出随着信息技术的迅速发展，企业管理面临越来越多的数据，如何从海量的数据中提取有用的信息，帮助企业管理者做出更准确的决策，成为当前企业管理的一个重要问题。

大数据技术的出现使得企业管理者能够更好地利用数据资源，通过数据挖掘、数据分析等技术手段来解决管理中的难题，提高管理的效率和效果。

困扰企业管理者的问题也随之而来，比如数据安全、数据隐私等问题，这些都成为企业管理中需要认真思考和解决的挑战。

如何在大数据时代有效地应用大数据技术，实现企业管理的创新和发展，是当前企业管理者亟需思考和解决的问题。

1.3 研究意义深入研究大数据在企业管理思维创新中的应用，对于推动企业转型升级、提高管理效率和效益具有重要的意义。

本文将从不同的角度探讨大数据在企业管理中的应用现状、优势和挑战，以及大数据技术对企业管理思维创新的影响，旨在为企业管理者和决策者提供参考和借鉴，促进企业管理的创新和发展。

2. 正文2.1 大数据在企业管理中的应用现状目前，大数据在企业管理中的应用已经逐渐成为趋势。

许多大型企业已经开始利用大数据分析来优化业务流程和决策制定。

电力行业的大数据分析利用数据驱动决策和效率提升随着信息时代的发展，大数据分析正在成为一个重要的工具，为各行业提供数据驱动的决策和效率提升。

在电力行业中，大数据的利用有助于提高供电质量、节能减排、优化电网运行等方面。

本文将探讨电力行业如何利用大数据分析来驱动决策和提升效率。

1. 大数据在电力行业中的应用电力行业是一个信息密集、数据规模庞大的行业，每天都会产生大量的电力相关数据。

大数据分析的应用可以帮助电力企业从这些数据中获取有价值的信息，并进行相应的决策和优化。

首先，大数据分析可以帮助电力企业改进供电质量。

通过对电力网络的数据分析，可以实时监测电网的状态、设备的运行状况，并预测可能出现的故障。

这有助于电力企业及时采取措施，防止供电中断，提高供电可靠性。

其次，大数据分析也可以帮助电力企业实现节能减排。

通过对电力系统的能源数据进行深入分析，可以发现能源消耗的瓶颈，并提出相应的改进措施。

比如，通过对用电单位的能耗数据进行分析，可以发现能耗较高的设备并进行优化，提高能源利用效率，减少能源浪费。

此外，大数据分析还可以优化电网运行。

通过对大数据的分析，电力企业可以实时了解电网的运行状态，包括电力负荷的分布、电力设备的健康状况等。

这有助于电力企业做出合理的运行调度决策，提高电网运行的效率和稳定性。

2. 大数据分析的挑战与解决方案尽管大数据分析在电力行业中具有广泛的应用前景，但也面临一些挑战。

其中主要的挑战包括数据采集与存储、数据质量和隐私保护等方面。

首先，电力行业需要采集和存储大量的数据。

大数据采集涉及到数据源的选择、数据传输的可靠性等问题。

同时，对于数据的存储和管理也是一个挑战，电力企业需要建立起高效可靠的数据存储系统，确保数据的安全可靠。

其次，数据质量是大数据分析的重要前提。

电力行业所涉及的数据形式多样，包括结构化数据和非结构化数据。

这些数据往往存在质量差异，例如数据缺失、异常值等。

为了保证数据分析的准确性和有效性，电力企业需要加强对数据质量的监测和管理。

现代农业大数据分析决策支持系统研究随着信息技术的发展和农业生产方式的转型，现代农业正逐渐进入到了数据驱动的时代。

农业大数据分析决策支持系统应运而生，并成为现代农业生产和管理的重要工具。

本文旨在探讨现代农业大数据分析决策支持系统的研究现状、应用场景以及未来发展趋势。

一、现代农业大数据分析决策支持系统的研究现状现代农业大数据分析决策支持系统是利用大数据分析技术，结合农业领域的数据资源，为农业生产和管理提供决策支持的一套软件工具。

它涵盖了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和决策支持等关键环节。

目前，国内外学术界和企业界对于现代农业大数据分析决策支持系统的研究非常活跃。

在数据采集方面，传感技术的应用使得农业生产过程中的各种参数得以实时监测和记录，包括气象数据、土壤水分数据、植物生长数据等。

在数据存储方面，云计算和大数据技术的发展提供了强大的计算和存储能力，能够承载大规模农业数据的存储和管理需求。

在数据处理和分析方面，机器学习、数据挖掘和人工智能等技术为农业大数据的处理和分析提供了有力的支撑。

决策支持方面，系统能够根据数据分析结果，提供农业生产和管理的决策支持，包括播种决策、施肥决策、病虫害防治决策等。

二、现代农业大数据分析决策支持系统的应用场景现代农业大数据分析决策支持系统在农业生产和管理的各个环节中都有广泛的应用。

以下列举了几个典型的应用场景：1. 精准农业管理：通过对农田土壤、气象、植物生长等数据的采集和分析，系统能够根据不同地块的特点，为农民提供精准的播种、施肥、灌溉和病虫害防治方案，实现农业资源的高效利用。

2. 农产品溯源：系统能够对农产品生产和销售过程进行全程追踪，确保食品安全和质量可控。

消费者通过扫描产品上的二维码，可以了解到产品的生产地、生产过程和质检报告等信息。

3. 农业保险评估：通过对农业生产过程中的气象数据、病虫害数据等进行分析，系统能够为保险公司提供风险评估和损失预测，帮助农民选择合适的农业保险产品，降低农业风险。

大数据分析工作总结和工作计划前言：在这个信息时代，大数据的持续增长以及其对企业决策的重要性越来越显著。

作为一名大数据分析师，我非常荣幸能够参与和推动企业的数据驱动决策进程。

在过去的一段时间里，我逐渐积累了丰富的经验和知识，并提出了一些改进和优化的建议。

以下是我对过去工作的总结以及未来发展的工作计划。

一、工作总结：1. 数据采集与清洗：在大数据分析的过程中，数据采集和清洗是非常基础且至关重要的步骤。

过去一段时间里，我不断优化数据采集的方法和工具，并开发了自动清洗的算法，以确保数据的准确性和完整性。

这大大提高了数据处理的效率并减少了错误。

2. 数据分析与建模：通过运用各种数据分析方法和建模技术，我成功地发现了某些潜在的模式和趋势，并得出了一些有益的结论和建议。

例如，在销售数据分析方面，我发现了产品销售量与某些市场指标之间的密切关系。

这些分析结果为公司的市场营销决策提供了有力的支持。

3. 数据可视化与报告：为了更好地向决策者传达分析结果，我注重数据可视化与报告的质量和效果。

通过使用现代化的可视化工具和技术，我制作了直观清晰的数据图表和报告，使决策者能够快速理解和应用分析结果。

这提高了决策的速度和准确性。

4. 团队合作与沟通：在工作中，我与团队成员密切合作，共同解决了许多挑战和问题。

我积极参与团队会议和讨论，并与其他部门保持良好的沟通。

这种团队合作和沟通能力使得项目能够高效地展开，并取得了良好的成果。

二、工作计划：1. 持续学习和发展技能：由于大数据技术和分析方法的不断发展，我意识到持续学习和发展自己的技能至关重要。

因此，我计划参加相关培训和研讨会，并学习最新的技术和工具，以保持自己在行业的领先地位。

2. 提高数据模型的准确性和可预测性：在未来的工作中，我将进一步提高数据模型的准确性和可预测性，以提供更精确的预测和建议。

我计划深入研究更高级的建模技术，并将其应用到实际情况中，以提高数据分析的价值和效果。

一尧引言广州大学的信息化建设经历了基础建设阶段尧数字校园建设阶段后袁目前已步入智慧校园阶段遥学校在日常教学尧学习尧科研尧管理和校园生活过程中形成的各式各样数据将成为智慧校园的基础遥但是袁目前广州大学数据质量总体处于较为低下的水平袁各业务系统数据存在数据缺失尧错误数据尧重复数据各种问题袁没有进行有效的数据治理袁也没有针对未来需求主动采取数据质量保障措施袁一直疲于应对存量数据产生的数据质量问题遥主要表现是院淤数据多头管理且缺少专门对数据进行监督和控制的组织曰于数据多系统分散建设没有规范统一的校级数据标准和数据模型曰盂数据缺少统一的关键数据视图和缺乏对关键数据的管理曰榆没有建立数据质量管理平台遥为解决数据治理存在的诸多问题袁我们从企业数据资产管理的角度定义智慧校园中的数据资产管理袁并在此基础上提出高校的数据治理五星模型遥以一个具体的应用场景阐述高校数据治理平台以实现数据治理可视化尧流程化和自动化的技术实现遥通过整体数据治理五星模型管理袁持续梳理学校数据资产袁促进高校管理模式从业务驱动到数据驱动的转变袁进一步推动高校信息化水平的提升袁实现数据转换为智慧遥二尧国内外数据治理研究动态数据治理概念最先产生于企业领域袁后逐渐在银行尧保险尧电信尧教育等行业得到应用遥国内外学者围绕着数据治理进行过多方面的研究遥[1]其中国外学术界涉及的研究领域有治理概念尧治理要素尧治理模型尧治理框架袁其中在这几方面有代表性的成果是院P.Sonla[2]指出数据治理是一个有机组合的系统袁它包括决策尧职责及流程曰S.Stockdale[3]在论文中提出数据治理有五要素袁分别是治理架构尧相关角色和职责尧治理数据分类尧治理标准尧治理实施曰S.Kim[4]提出商业和IT联盟的数据治理模型曰DGI[5]提出DGI数据治理框架和数据生命周期理论遥国外学者研究的领域较宽袁涉及的治理内容丰富袁但最终都是对相应职责以及角色的分配遥国内学者主要从治理体系尧治理保障袁及实践应用方面展开了研究遥治理体系集中于对治理模型和框架的研究曰治理保障主要研究数据的质量安全曰治理应用集中在图书馆尧银行尧电力等以数据为核心的行业遥目前袁高校数据中心的建设尧医疗大数据等也得到了很高的重视遥[6]在这三方面袁产生了有代表性的研究成果遥童楠楠等探索了卡内基窑梅隆大学于2014年提出的数据管理成熟度模型渊Data Management Maturity袁DMM冤的逻辑架构尧要素构成和应用实践遥包冬梅等研究了国际数据管理协会渊Global Data Management Community冤框架和国际数据治理研究所渊Data Governance Institute冤的数据治理框架遥包冬梅等分析了两个框架之间的差异袁并提出具体业务领域的数据治理框架遥严昕等[7]从城镇信息化角度袁探索这两种框架对城镇信息化数据治理构建与实施的意义遥数据质量管理的目标是通过数据分析提高数据质量遥续瑾成[8]和张琼文[9]分别在质量管理和质量评估上做了相应的研究遥李冬等[10]对数据传输中的安全和赵*李爱凤淤袁刘葵袁王挺袁廖宏建袁谷岩渊广州大学网络与现代教育技术中心袁广东广州510006冤摘要院数据是一所学校的重要资产遥科学规划数据和进行有效的治理袁对数据资产的应用发挥最大价值具有重要意义遥文章首先采用文献调研法系统梳理了国内外数据治理的相关研究动态曰然后提出了高校数据治理五星模型曰最后袁以具体业务场景教师一张表信息为数据治理对象进行了实践分析与研究遥结果表明袁业务驱动是推进高校数据治理方案的关键遥关键词院大数据曰数据治理曰五星模型曰业务驱动中图分类号院G647文献标志码院A文章编号院1673-8454渊2020冤13-0064-04*基金项目院本文系广州市教育科学规划2016年度面上课题野数据挖掘技术在数字化校园共享数据中心的应用研究冶渊1201534833冤的研究成果遥淤李爱凤为本文通讯作者遥刚等[11]对国家层面的网络空间问题进行了研究袁主要包括数据安全尧隐私保护尧访问权限管理尧安全审计尧制度及流程五大方面遥在应用实践数据治理方面袁有谈韵[12]在电力行业袁王宏宇等[13]尧许晓东等[14]在高校方面袁常朝娣等[15]在医疗领域的研究遥三尧业务驱动的高校数据治理平台为帮助企业管理海量数据并从中快速获取真正有用的信息袁数据资产管理应运而生遥[16]在高校教育大数据背景下袁越来越多的学校在建设高校数据中心平台袁构建基于数据治理的数据中心五星模型遥数据治理的五星功能模块如图1所示遥其中元数据管理平台如同人体的血管深入到学校每个系统内部袁通过每个系统的关联关系袁构建了学校的数据地图信息遥其中包含的数据基因可以形成单个数据单元的血缘分析和影响分析袁在数据质量管理过程中袁沿着元数据的脉络找到数据存在的问题袁补充完善数据质量袁从源头上做好数据规范抽取遥在下游袁做好数据质量清洗袁形成一个良性循环的体系遥在业务场景驱动下袁通过ETL 工具的可视化将各业务系统的数据存储到同一个大库里袁获得一个完整的物理数据库袁以便构建主题进行数据分析遥数据质量的实施针对的是系统可能还会存在一些问题遥例如袁同步异常或者人为失误等情况形成的脏数据袁这时候袁需要一个逐步完善的阶段袁分析问题尧改进相关数据清洗规则袁实现对数据整体质量控制曰根据改进的规则定义袁又可以反馈到数据标准上完善袁把数据质量与数据标准有机结合在一起遥数据的安全管理对数据安全策略进行管理袁包括定义及维护数据敏感性尧敏感数据的定义尧敏感数据的发现并提供发现报告及敏感信息维护遥几大子平台是紧密相关并互为补充袁其核心都是围绕数据治理遥现结合具体的业务场景以教师一张表为对象描述数据治理活动遥以教师为主题袁首先分析与教师主题相关的所有业务系统数据遥其中包括几大核心业务系统如人事尧教务尧科研尧研究生尧财务等管理系统以及一卡通和图书管理系统遥对接入数据治理平台的业务系统进行特征构造袁即把每个系统与教师主题相关的具体指标信息进行有效的清洗和整合袁加以重组并进行数据仓库建模袁以实现教师主题的相关数据集成及特征数据汇聚遥整个过程如图2所示遥图2以思维导图的形式展现了教师一张表实现的过程袁图2中的第三部分是数据仓库分层建模袁在数据仓库实施过程中将数据仓库系统的数据划分为原始数据层渊ODS冤尧数据仓库层渊DW冤和公共数据集市层渊ADS冤遥图3是ETL 示意图袁图3表明袁其中将业务系统的数据原封不动地抽取至原始数据层渊ODS冤袁避免数据仓库直接调用业务系统的数据遥数据仓库层渊DW冤是面向主题的基础数据表和代码表遥基础数据表是一个包涵主题的通用集合遥通过对原始数据层渊ODS冤的数据进行清洗和转换形成特定主题的简明视图遥代码表用于定义常规的尧可枚举的数据值袁同时帮助用户明确这些数据的含义遥公共数据集市层渊ADS冤以某一主题分析为出发点进行建设袁只关心主题需要的数据袁因此袁结构清晰尧针对性强尧扩展性好遥该层数据一般是对数据仓库层渊DW冤的数据进行汇聚后形成特定的主题视图遥在高校数据治理管理平台中袁一般在公共数据集市层渊ADS冤包括教职工主题域和学生主题域两个大的主题域遥再根据业务应用需要袁以教职工主题域为例可分为学科建设分析尧教学管理分析尧科研活动与成果分析等子主题进一步分析曰以学生主题域为例可在招生就业分析尧学生管理分析等子主题进一步分析袁为学校的管理提供决策支持遥教师一张表通过一个可视化的图形界面展示了教师在校的主数据袁图4展示了人事信息的部分数据曰除此之外还有教职工的教学教研信息尧科研信息尧资产信息尧其他信息等栏目遥通过该应用场景实现了一次采集尧统一管理尧多业务应用遥但也要求教职工各项数据必须准确且具备唯一属性遥然而在实际应用中发现各业务系统作为教职工相关数据产生的源头袁还存在大量的脏数据袁图4所示的高层次人才信息的批准时间99999999就是一个无效的时间格式袁必须对数据进行治理以便从数据产生的源头上提升数据质量遥合理的组织架构设置是进行数据治理工作的必要条件遥根据学校实际袁学校组织架构由决策管理层尧组织图1高校数据治理五星模型图4教师一张表部分信息协调层尧执行层组成遥决策管理层是学校数据治理领导小组袁由学校主管信息化的副校长尧网络中心主任尧各业务部门负责信息化的领导代行其职责曰组织协调层是数据治理管理办公室袁由数据质量管理员代行其职责曰执行层包括数据治理小组尧业务部门尧网络中心等部门及外部厂商遥数据治理组织架构设置如图5所示袁各工作人员的职责如下遥淤数据治理领导小组院定义数据治理愿景和目标袁设置数据治理计划的总体方向曰组织跨业务部门协调曰审核和批准数据治理相关制度和报告袁负责重大数据质量问题的解决遥于数据质量管理员院负责数据治理的牵头尧组织尧指导和协调数据治理工作曰数据治理管控办法尧数据质量管理流程等有关规则制度的牵头制定和修改曰数据治理相关系统和工具的管理使用袁跟踪数据治理过程改进遥盂业务汇总统计机构院负责各业务数据汇总统计口径业务的对接和确定袁协调处理数据汇总口径的问题遥榆数据治理小组院负责分析评估数据质量袁出具各业务系统数据质量报告曰负责数据的剖析尧清洗匹配合并等曰定义数据的转换规则遥虞数据源负责教师院遵循数据野一数一源冶原则负责处理系统数据质量问题曰按照数据管理办法及数据标准执行数据的日常维护曰提出业务数据使用需求遥愚数据治理技术支持人员院负责数据治理中系统和工具的开发与维护遥渊2冤教师一张表数据治理实施通过梳理教师主题业务场景的构建发现袁从各业务系统集成的数据存在各种数据质量问题遥图6所示是数据主要问题及占比遥要让数据成为学校资产并有效应用袁数据治理刻不容缓遥因此袁广州大学以业务场景驱动图2教师一张表实现流程图3ETL目录示意图图5数据治理组织架构面向学校全量数据尧增量数据和未来数据积极开展数据全生命周期质量管理规划设计工作袁规划成果指导学校业务数据质量管理工作的开展袁促进学校数据质量持续提升遥教师数据主题数据治理总体流程设计如图7所示遥从图7可以看出袁教师一张表数据治理分两轮进行院第一轮治理通过数据质量管理模块进行数据质量自动探查袁汇总出教师主题疑似错误数据尧异常数据尧重复数据和缺失数据遥并将存在质量问题的数据批量反馈业务部门并限期处理遥第二轮治理则开放教师一张表信息系统供教职工使用袁教职工使用过程中发现数据问题可通过电话尧邮件尧现场反馈等方式联系数据质量管理员或者业务数据负责人进行数据核查尧补录尧修正等遥经过业务部门批量处理以及教师个人纠错两轮数据治理后袁将各业务系统的数据再次同步到教师一张表袁即可以提升教师一张表数据质量袁并应用到其他各个场景遥四尧结论与展望在高校数据治理的实践中可得出以下结论院淤数据治理是对数据进行全生命周期管理曰其最终目标是提高数据的质量尧保证数据的安全性尧实现数据资源在各组织机构部门共享尧提升数据的服务能力以实现数据价值的最大化遥于数据治理是一个长期而非一蹴而就的浩大工程曰数据治理应成为高校管理中常态化工作遥盂数据治理是自上而下的袁数据治理的推进以业务驱动将事半功倍遥榆数据治理是一项先管理后技术的问题遥主体在数据责任部门袁以技术部门为辅助遥数据治理在高校大数据生态建设中有举足轻重的地位袁寻求适合高校数据治理的流程和策略值得深入和持续的探讨遥参考文献院[1]刘桂锋,钱锦琳,卢章平.国内外数据治理研究进展:内涵尧要素尧模型与框架[J].图书情报工作,2017(21):137-144.[2]P.Sonla.Six 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