基于數據中臺的數據治理路徑研究與實踐

摘要：隨著數字經濟飛速發展，數據中臺作為數據治理的核心基礎設施，其作用日益凸顯。文章探討了基于數據中臺的數據治理路徑，通過設計數據治理框架，構建了標準化、流程化、規范化、一體化的數據治理實踐路徑，并在智慧校園建設中進行了實踐應用。研究結果表明，該路徑有效提升了數據治理效率，為數據價值的深度挖掘和廣泛應用提供了有力支持。

關鍵詞：數據中臺；數據治理；元數據；數據處理

中圖分類號：TP311

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）13-0064-03

0引言

智慧化產品依托大數據、云計算和物聯網技術，為用戶提供智能化服務。本文旨在探討基于數據中臺的數據治理路徑，確保數據的科學存儲與利用，促進數據生態的良性發展。

1數據治理與數據中臺

1.1數據治理

數據治理是組織內部數據管理和利用的重要框架。首先，它強調數據作為組織核心資產的重要性，通過制定一系列政策、流程和規范，確保數據的準確性、完整性、一致性和安全性。其次，數據治理涉及數據全生命周期管理，包括采集、存儲、處理、分析、共享和銷毀等各個環節。此外，數據治理還強調跨部門、跨系統的協同合作，以實現數據的無縫流動和高效利用[1]。

1.2數據中臺在數據治理中的作用

數據中臺作為數據治理的核心基礎設施，在智慧校園建設中發揮著至關重要的作用。首先，數據中臺通過構建統一的數據標準和規范，打破了數據孤島現象，實現了多源數據的整合和共享。其次，數據中臺提供了強大的數據處理和分析能力。通過引入先進的數據處理技術和算法，數據中臺能夠對海量數據進行高效處理和分析，挖掘出有價值的信息和知識。這些信息和知識為智慧校園的教學、科研、管理、服務等方面提供了有力支持。此外，數據中臺還注重數據的安全與隱私保護。通過實施數據加密、訪問控制等安全措施，確保數據在傳輸、存儲和使用過程中的安全性和隱私性[2]。這為智慧校園構建了一個安全可信的數據環境，保障了師生的合法權益。

1.3數據治理現狀與挑戰

隨著數據應用建設的深入推進，數據治理問題日益凸顯。當前，智慧校園數據治理面臨的主要挑戰包括：

1）數據孤島現象嚴重：各系統之間缺乏有效的數據共享機制，導致數據孤島現象普遍存在。這不僅浪費了數據資源，還制約了數據價值的充分發揮。

2）數據質量參差不齊：數據來源多樣、格式不一、質量參差不齊，導致數據整合和分析難度加大。這直接影響到數據治理的效果和數據的可用性。

3）數據安全與隱私保護問題突出：隨著數據量的增加和數據應用的廣泛化，數據安全與隱私保護問題日益嚴峻[3]。如何確保數據在傳輸、存儲和使用過程中的安全性和隱私性成為亟待解決的問題。

4）數據治理機制不健全：當前，數據治理方面缺乏完善的機制和流程。這導致數據治理工作難以有效開展，數據價值難以充分發揮。

2基于數據中臺的數據治理

2.1基于數據中臺的數據治理框架

基于數據中臺的數據治理框架是一套以數據中臺為核心，涵蓋數據采集、存儲、處理、分析、應用和安全等多個環節的數據管理體系。該框架通過構建統一的數據標準和規范，實現數據的集中管理和共享，為校園內的各項業務提供數據支撐，如圖1所示。

2.2基于數據中臺的數據治理構建

數據治理路徑的構建是智慧校園建設中的關鍵環節，它涉及數據從產生到應用的全過程管理。一個完善的數據治理路徑應當包括數據規劃、數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析、數據應用和數據安全等多個環節，形成一個閉環的數據生態系統。

2.2.1建設數據中臺

數據中臺作為數據治理的核心基礎設施，通過構建統一的數據倉庫和數據服務平臺，實現多源數據的整合和共享，為數據治理提供有力支撐。

2.2.2制定數據標準

制定并推廣統一的數據標準和規范是數據治理的關鍵環節。通過制定數據字典、數據模型、數據交換標準等，確保各系統之間的數據能夠順暢流通和共享。

2.2.3深化數據挖掘與分析

數據挖掘與分析是數據治理的重要價值體現。應充分利用先進的數據處理技術和算法，對海量數據進行深度挖掘和分析，挖掘出有價值的信息和知識，為教學、科研、管理、服務等方面提供有力支持。

2.2.4強化數據安全與隱私保護

數據安全與隱私保護是數據治理不可忽視的重要方面。應建立完善的數據安全管理體系和隱私保護機制，通過數據加密、訪問控制、數據脫敏等手段，確保數據在傳輸、存儲和使用過程中的安全性和隱私性[4]。

3基于數據中臺的數據治理實踐

3.1數據治理實踐路徑

在構建完善的數據治理框架的基礎上，基于數據中臺的數據治理實踐路徑如圖2所示。

數據源頭發掘與資產盤點：第一階段入庫前主要考慮數據是否結構化、采集來源數據的方法（包括中間庫、Web接口等數據的采集方式）以及采用數據黑白名單模式，還有業務流程數據供求分析、業務系統數據預評估；第二階段入庫后數據應與已制定數據標準相關聯，并且入庫后的數據根據一定的規則進行分子類存儲。

數據整合與集成：利用數據清洗與整合工具，對抽取到數據中心的數據進行清洗轉換，按數據標準并分類別將數據存儲到中心庫。數據治理：1）通過數據質量監測規則配置，定期對各個業務系統數據進行監測，并生成數據質量報告和分系統數據質量報告。導出臟數據，提交臟數據至源業務系統整改，并重新對其監測。2）結合參數相關國標、行標和實際情況，搭建數據接入規范、數據開放規范、數據安全規范、數據標準及代碼規范、數據管理責任制度規范，實現數據治理的規范化。3）根據信息標準，分層對數據中心的元數據進行有效管理，通過管理數據交換參與機構、UC（數據生產與使用）信息、數據字段映射信息，生成分析圖，呈現元數據關系、數據表級關系，實現原業務系統和規范后的代碼表做映射關系管理，記錄元數據與數據中心數據結構的變化信息。4）數據治理過程中，對主數據進行分級分類管理，通過數據分級、數據脫敏、運行監控、數據庫審計等注重數據安全保障。

價值挖掘：1）將數據中心的結構化數據以及一些重要的非結構化數據作為數據資產來源，對其進行多維度的編目、建模，貼上資產標簽供各類角色使用。2）在數據治理的基礎上，按照不同數據對外開放安全等級，將脫敏后的學校數據、資產目錄以及其他數據資源，以數據接口、數據集、數據應用等方式，開放給師生用戶及數據分析應用，在數據使用過程中進行數據糾錯、數據補充，從而提高數據質量。3）挖掘數據價值，以可視化的多維數據分析應用呈現形式（如領導指揮艙），為決策提供支撐，以及通過可視化的多維數據預警分析，為各事業的發展賦能。

3.2數據治理路徑在智慧校園中的實踐應用

在標準化方面進行接口標準建設，將公用的代碼及相關字段統一，定義和規范數據使用消費的源頭以及數據上下行的規范；在接口標準的基礎上，建設根據國家和教育部標準的主題作為參考制定的主題標準。利用數據標準管理、元數據管理、數據清洗與整合管理、數據服務接口管理等工具，對校內數據進行分層存儲，統一管理，通過數據清洗與整合平臺，打通各業務系統，建立可視化的數據交換服務，開放接口如圖3所示。

3.2.1數據標準應用

參照《高等學校管理信息標準（2012部標）》《高等學校管理信息標準（2013國標）》《教育管理基礎信息》《高等學校管理信息標準（2018國標）》等標準，結合實際情況，完成數據標準的制定[5]。

數據標準生成的過程包括參照標準、標準草案、執行標準三個階段。先由參照標準形成校內標準草案，再通過標準草案生成執行標準。利用工具將執行標準轉換為主題層的元數據標準，執行系統與數據庫之間的同步功能，在主題層按照執行標準生成對應的表及數據項結構。

3.2.2數據分層存儲的實現

原始層：輸入源系統建表語句、源系統數據字典（包含表名描述、字段描述、代碼含義）、接口視圖定義語句；數據中臺對源系統數據進行處理，包括數據抽取、貼源庫數據抽取、源系統數據與貼源庫數據增量比較、貼源庫數據新增、修改及邏輯刪除。數據中臺完成教務、人事、學工、圖書、一卡通、一表通等14個業務系統數據上行，涉及223個作業，7682個數據項。

主題層：輸入貼源庫、源系統中心庫接口視圖、源系統與中心庫代碼映射規則；數據中臺處理貼源庫增量數據抽取、數據主題映射、數據標準代碼映射、中心庫數據新增、修改及刪除。數據中臺包括教職工數據子集、學生管理數據子集、教學管理數據子集、后勤管理數據子集等在內，共計進行98個作業的數據抽取，形成14個數據子集的主題庫。

統計層：輸入統計需求、指標需求、報表表樣；數據中臺進行數據處理，如存儲過程或數據匯總、累積數計算。完成一表通31表視圖統計，涉及438個數據項。

應用層：輸入應用需求、指標需求、報表表樣；數據中臺處理統計匯總層抽取形成的視圖、存儲過程、累積數計算。完成一卡通、學工、圖書、睿和智慧平臺、琴房、師生文檔云、“三全育人”在內共計10個業務系統的數據下行，共計72個表/視圖，4244個數據項，一共126個作業。

3.2.3數據共享同步

數據上傳：通過數據中臺的DCI工具制作數據抽取作業線，通過平臺定期對作業線進行調度，以完成對業務系統的數據抽取、清洗、整合、標準化，最后將標準化后的數據存儲至共享數據中心。

數據下發：根據業務系統的需求（如圖書館管理系統需要基本人員信息），按照接口標準和學校已制定的信息標準，制定數據下發作業線，通過平臺定期調用作業線下發業務系統所需數據。

3.2.4元數據管理

元數據分為業務元數據和技術元數據：業務元數據：是指從業務的角度來描述數據的數據。如數據轉換的業務規則、代碼的定義、報表表頭和指標的定義等都是業務元數據。技術元數據：是指關于技術細節的數據，如數據庫的信息、數據整合質量報告（包含數據抽取規則和計劃）、數據字典、源系統的數據模型等都屬于技術元數據[6]。

在元數據管理當中，可通過UC矩陣功能，查看標準表的數據生產部門、生產系統、使用系統；利用元數據中一數一源的原則，構建數據的血緣關系，用以分析問題數據，層層追溯找到相關環節的數據問題以及相關負責人，達到數據定責目的，形成數據的鏈路關系，包括歷史拉鏈、全鏈分析、影響分析等。

3.2.5數據安全

操作系統層面：進行常規訪問端口限制安全、黑白名單安全策略、安全信息通信的配置。應用軟件系統層面：通過對登錄用戶進行身份標識與鑒別、身份標識唯一和鑒別信息復雜度檢查功能、限制非法登錄次數和自動退出等措施進行身份鑒別；通過提供角色權限配置功能、授予不同賬戶為完成各自承擔任務所需的最小權限、重要信息資源設置敏感標記功能、嚴格控制對有敏感標記重要信息資源的操作訪問控制等措施保障信息安全。

4結論與展望

本文基于數據中臺構建了數據治理路徑，并在智慧校園中進行了實踐應用。結果表明，該路徑有效解決了數據孤島、數據質量不高及數據安全等問題，提升了數據治理效率，為智慧校園建設提供了有力支持。未來，隨著技術的不斷發展，數據中臺的數據治理策略需要進一步優化?？稍跀祿|量監測、深度數據挖掘與應用等方面開展更深入的研究，以充分發揮數據價值，推進智慧校園的全面發展。

參考文獻：

[1]張寧，袁勤儉.數據治理研究述評[J].情報雜志，2017，36（5）：129-134，163.

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[3]朱克力.為數字經濟行穩致遠保駕護航[J].檢察風云，2024（1）：32-33.

[4]鄭曉權.實驗室信息化建設中的數據管理與分析平臺設計[J].信息與電腦，2023（14）：84-86.

[5]龍榮.大數據時代的管理會計與戰略決策[J].納稅，2024，18（6）：28-30.

[6]馬自輝.數字校園信息標準體系探討[J].科技創業家，2014（8）：170.

【通聯編輯：代影】