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案例ID:135101

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项目名称:高校数据治理

所属行业:企业服务 - 数据服务

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案例介绍

1.数据模型
数据模型是数据治理中的重要部分,合适、合理、合规的数据模型,能够有效提高数据的合理分布和使用,它包括概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型,是数据治理的关键、重点。数据模型包含三个部分,数据结构、数据操作、数据约束。数据结构。数据模型中的数据结构主要用来描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础,数据操作和数据约束都基本是建立在数据结构的之上的。不同的数据结构有不同的操作和约束。数据操作。数据模型中的数据操作主要用来描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
2.元数据管理
元数据分为业务元数据、技术元数据和操作元数据,三者之间关系紧密。业务元数据指导技术元数据,技术元数据以业务元数据为参考进行设计,操作元数据为两者的管理提供支撑。业务元数据。业务元数据是定义和业务相关数据的信息,用于辅助定位、理解及访问义乌信息。业务元数据的范围主要包括:业务指标、业务规则、数据质量规则、专业术语、数据标准、概念数据模型、实体/属性、逻辑数据模型等。技术元数据。它可以分成结构性技术元数据和关联性技术元数据。结构性技术元数据提供了在信息技术的基础架构中对数据的说明,如数据的存放位置、数据的存储类型、数据的血缘关系等。关联性技术元数据描述了数据之间的关联和数据在信息技术环境之中的流转情况。技术元数据的范围主要包括:技术规则、数据质量规则技术描述、字段、衍生字段、事实/维度、统计指标、表/视图/文件/接口、报表/多维分析、数据库/视图组/文件组/接口组、源代码/程序、系统、软件、硬件等。技术元数据一般以已有的业务元数据作为参考设计的。操作元数据。操作元数据主要指与元数据管理相关的组织、岗位、职责、流程,以及系统日常运行产生的操作数据。
3.数据标准数据
标准是高校建立的一套符合自身实际,涵盖定义、操作、应用多层次数据的标准化体系。它包括基础标准和指标标准(或称应用标准)。与数据治理其他核心领域具有一定的交叉,比如元数据标准、数据交换和传输标准、数据质量标准等。商业银行的数据标准一般以业界的标准为基础,如国家标准、监管机构(如国家统计局、中国人民银行、工信部)制定的标准,结合商业银行本身的实际情况对数据进行规范化,一般会包括格式、编码规则、字典值等内容。良好的数据标准体系有助于商业银行数据的共享、交互和应用,可以减少不同系统间数据转换的工作。

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