高校數據治理有哪些技巧？隨著高校系統間數據共享和交換需求的增多，系統間的數據連接越來越亂，所以高校需要對數據進行治理，形成學校的數據倉庫和數據服務平臺。但是面對雜亂無章的數據，沒有什么比較好的治理方法呢？
高校數據治理有哪些技巧？
1、找準數據對象
依據各單位情況，調研各單位的數據需求和數據問題；依據上級部門要求和標準，對標教育部數據標準、審計標準等；依據學校建設和發展，形成師資精準描述、學生個人畫像、學科建設評估等。
2、明確數據需求
包括數據對接方案、數據標準方案、質量規則方案、數據共享方案的設計。利用數據標準與業務系統進行解耦合，要求業務系統按標準提供業務數據，減少數據整合的工作量。
3、清楚數據來源
利用集成平臺將相應數據從業務系統中抽取入庫，由業務部處要求系統供應商按數據標準表格式提供數據。
4、制定數據標準
按質量約束規則和數據標準對比結果，對已集成數據進行主動清洗，利用數據質量檢測平臺，對數據質量進行主動檢測。
5、提升數據質量
根據數據清洗結果，定期生成數據質量報告，主動發布數據質量檢測結果，業務部門依據數據標準對非標準數據進行修改。
6、做好數據分類
依照前期調研數據需求情況和數據標準設計情況，對已集成的數據進行匯總和梳理，建立主題共享庫。
7、增強數據實用性
數據共享交換主要采取以下措施：創建數據服務清單，建立數據服務調用的認證和審計機制，按需向各單位提供靈活的數據服務。
8、解決數據“可提升”的問題
業務部門在實際使用過程中發現問題和提出新需求，數據產生單位根據實際數據情況改進數據質量，信息化部門根據實際需求修訂數據標準和質量規則。最終，建立數據應用情況反饋閉環，打造數據治理生態圈。
從上述數據治理方法可以看出，多方密切配合是推進和完成高校數據治理工作的必要條件之一。
依據各單位情況，調研各單位的數據需求和數據問題；依據上級部門要求和標準，對標教育部數據標準、審計標準等；依據學校建設和發展，形成師資精準描述、學生個人畫像、學科建設評估等。
2、明確數據需求
包括數據對接方案、數據標準方案、質量規則方案、數據共享方案的設計。利用數據標準與業務系統進行解耦合，要求業務系統按標準提供業務數據，減少數據整合的工作量。
3、清楚數據來源
利用集成平臺將相應數據從業務系統中抽取入庫，由業務部處要求系統供應商按數據標準表格式提供數據。
4、制定數據標準
按質量約束規則和數據標準對比結果，對已集成數據進行主動清洗，利用數據質量檢測平臺，對數據質量進行主動檢測。
5、提升數據質量
根據數據清洗結果，定期生成數據質量報告，主動發布數據質量檢測結果，業務部門依據數據標準對非標準數據進行修改。
6、做好數據分類
依照前期調研數據需求情況和數據標準設計情況，對已集成的數據進行匯總和梳理，建立主題共享庫。
7、增強數據實用性
數據共享交換主要采取以下措施：創建數據服務清單，建立數據服務調用的認證和審計機制，按需向各單位提供靈活的數據服務。
8、解決數據“可提升”的問題
業務部門在實際使用過程中發現問題和提出新需求，數據產生單位根據實際數據情況改進數據質量，信息化部門根據實際需求修訂數據標準和質量規則。最終，建立數據應用情況反饋閉環，打造數據治理生態圈。
從上述數據治理方法可以看出，多方密切配合是推進和完成高校數據治理工作的必要條件之一。
