7月22日，由江西省高校教育信息化學會主辦的學會第二屆常務理事會第十次會議在南昌召開，會議主要就“信息化建設’十四五’規劃編制”議題展開深入交流。本次會議邀請了各會員單位代表、專家學者以及教育科技企業代表，共同研討教育信息化發展新趨勢，為十四五規劃編制提供新思路。三盟科技作為教育行業AI+大數據領軍企業應邀參與本次技術交流會。
會上，三盟科技解決方案部總經理陳冬分享了三盟科技在數據治理上的思路及應用案例。他展示了公司數據治理產品助力全國諸多重點高校在數據治理方面取得的成效。
<解決方案部總經理陳冬現場分享>
據陳冬總經理介紹，在協助某高校建設了三盟科技“全量數據中心”后，平臺在數據項標準的建設及采集系統的數量均為建設前的4倍，日均數據交換量高達400萬+。“全量數據中心”在另一所重點高校的表現同樣不俗，僅運行4個月，其治理成果就已趕超原平臺建設11年來的治理總成績。
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那么，三盟科技「全量數據中心」是如何助力各大高校數據治理的呢？
“數據治理的本質是業務流程產品數據，數據流程體現業務，全量數據實現伴隨式采集、標準化建設、全流程服務等”，陳冬總經理如是說。
首先，要進行需求調研，摸家底。按照從上而下的策略進行開展學校數據管理的現狀調研，摸清楚學校數據資產的分布、數據的質量、數據的管理現狀、數據應用需求等情況。
第二，按照業務主題進行數據資產的梳理，并制定數據資產的標準，如定義數據資產元模型標準，對學校核心數據資產，即主數據進行標準化，對業務指標的屬性進行標準化等。
第三，優化流程，定制度。對全校的數據來源，數據產生、采集、處理、加工、使用等過程進行規范，通過統一數據標準，制定合理的數據管理流程和制度，規范數據生產供應的過程。
第四，搭建平臺，接數據。數據治理平臺的搭建要根據不同的學校需求搭建不同模塊，數據治理平臺主要涵蓋功能模塊有：元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據標準管理、數據安全管理、數據模型工具、ETL工具等。
第五，建立指標，提質量。在技術層面上，定義完整全面的數據質量的評估維度，包括完整性、時效性等，并按照已定義的維度，在系統建設的各個階段都應該根據標準進行數據質量檢測和規范，及時進行治理，避免事后的清洗工作。
最后，優化模型，控安全。通過對數據資產的梳理，可以確定敏感數據在系統內部的分布。根據學校的數據價值和特征，梳理出學校的核心數據資產，對其分級分類，通過數據治理工具進行建模，定義敏感數據位置、描述和處理方式，保證數據的合規合法使用。
隨后，他還重點介紹三盟科技全量數據中心在“數字化治理”能力上的技術優勢，充分利用人工智能技術，實現數據治理能力的協同性、高效性、智能化。通過跨部門的數據共享、流程再造和業務聯通，推動治理形式和服務方式從“碎片化”轉變為“整體化”。
同時，依托數據分析、機器學習和精準算法等，打破時間和地域限制，實現高效和智能化機器治理，支持自我更新及自我優化，有效推進高教數據治理體系和治理能力實現現代化、常態化、智能化。
在聽過陳冬總經理的精彩分享后，參會來賓們對三盟科技全量數據中心表達了高度的認可，并希望與我司進一步進行數據治理工作上的交流。
此外，三盟科技還在會上設置了展廳體驗區，集中展示了高教智慧教學及大數據系列產品，用更直觀的方式為與會嘉賓帶來生動的產品體驗。同時搭配行業場景化解決方案的分享，為業界提供了優秀的技術參考樣本。
展廳參觀
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省教育考試院院長兼江西省教育信心中心主任徐峰
蒞臨展廳參觀指導
通過此次會議，三盟科技對江西高校的信息化發展現狀有了更深入的認識。未來，三盟科技將繼續攜手江西省高校教育信息化學會，為“十四五”規劃建言獻策，共同推進高校教育信息化的發展。
