數據治理解決方案哪個服務商更專業？隨著現代高校教育行業的發展，信息化校園建設的需求逐步轉向在學校全局范圍內開展綜合應用的需求，對數據的共享和數據的質量提出了更高要求。學校希望有效解決各應用系統之間的主數據共享與交換，積累高質量數據，為決策提供依據，所以對于一款專業的數據治理系統是非常期待。那么目前哪個服務商的數據治理解決方案符合高校需求呢？

數據治理解決方案哪個服務商更專業？

目前各高校數據治理的過程中面臨很多難題，比如：
1、校級數據標準不統一，導致數據共享困難
很多高校在幾年前就已經建立了校級數據標準，但學校中各系統的建設部門不同、管理模式不同，沒有統一規劃，也沒有統一的標準，都是按照自己部門需求建立了一套獨立的數據標準；即使有標準，真正實施到各應用系統中的也很少。以上因素導致同一人員所在部門的名稱各異，無法統一。另外，標準靜態化，沒有根據學校實際管理水平、建設情況持續迭代，無法達到標準動態化的“統一”。
2、權責不清、流向不明，導致數據重復冗余
各部門應用系統從自身需求出發，不兼顧學校的整體性建設，局部建設的模式出現同一數據在不同地方由不同人員進行維護，導致數據權責混亂，數據大量冗余，缺乏嚴格的數據流向調研，沒有統一數據源的概念，嚴重降低了數據質量，無法實現數據共享，也無法為后續數據分析提供有效的數據支撐。
3、歷史數據無存檔，無法有效支撐數據挖掘分析
有些早期建設的系統，數據有變動時直接在原數據上進行修改，數據采用覆蓋方式進行保存，最終導致無法查看歷史數據，更無法提供足夠的數據進行歷史數據的分析。
4、質量不高的源頭數據成為污染源
各業務系統在使用的過程中，數據填寫不全，且產生太多重復數據，數據輸入不規范、不準確等，導致很多未經審核的“不權威”的數據共享給其他系統，出現交叉感染，產生大量質量不高的數據，無法為后續數據分析提供有效的數據支撐。由此可見，高校數據質量不容樂觀，為后續工作開展帶來了諸多不便。

針對高校數據治理遭遇的多種難題，強智科技依托近20年在教育信息化領域的積累，結合高校實際情況，可快速制定校級數據標準，創建數據中心庫，開展數據治理。
強智科技數據集標準包含70多個分類400多個數據集，涵蓋學校概況數據集、學生管理數據集、教學管理數據集、教職工管理數據集、科研a管理數據集等14個領域。
同時強智科技代碼標準包含199個代碼表，涵蓋通用代碼子集、學生管理類代碼子集、教學管理類代碼子集、教職工管理類代碼子集、科研管理類代碼子集、財務管理類代碼子集、資產與設備管理類子集、辦公管理類代碼子集、檔案管理類代碼子集等9個領域。
強智科技數據治理解決方案基于數據中心，實現了用戶、部門、院系、專業等基礎數據的同步，做到了一個平臺維護，多個平臺共享。通過數據中心，還將整合教職工各個業務平臺的工作量、時間等數據，方便學校考核、排班、工作安排等。