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導語

數據服務平臺是大數據時代的必然產物，是支撐學校數據管理的基礎，是以“統一標準”、“統一處理”、“統一交換”、“保證質量”、“透明開放”的方式，為不同業務系統、不同數據庫、不同數據格式之間進行數據交換而提供服務的平臺。

它包括數據治理與數據共享交換，通過一套科學數據管理方法，對學校各業務域分散、重復、混亂的數據，進行梳理、建模、整合、評價、控制，制定數據標準和工作規范，提高數據合規監管和安全控制，對數據從產生、處理、整合、應用、銷毀等全生命周期進行管理，從而建立高質量的數據管理體系和統一的主數據庫，支撐各相關業務高效運行，實現學校管理者方便、安全、快速、可靠地利用數據進決策，因此做好數據服務平臺建設的工作很重要。

那么

在實際建設過程中，

數據服務平臺

應該重點考慮那幾個方面？

劃

重

點

1、如何選擇穩定的系統架構？

目前市場上，很多廠商提供的數據治理或者共享數據交換平臺，以ODI和Kettle工具居多，并且通常都是單機模式部署，但是隨著任務量增多，就容易出現瓶頸，跑出問題，數據治理出現誤差，反而不能提高工作效率。

因此，數據服務平臺應是基于《信息資源目錄》的分布式服務（datax，spark），將學校信息資源依據規范的數據描述，按照一定的分類方法進行排序的一組信息，用以描述學校各個信息資源的特征，以便于對全校信息資源的檢索、定位與獲取，為學校數據共享提供支持與指導，datax，spark徹底解決了ODI和Kettle單機模式下的瓶頸問題。

2、如何有效減少人工運維量？

傳統的數據治理與共享連接方式，需要將數據采集到中心庫統一供數，極大增加運維工作量。

數據服務平臺的連接方式則依托數據項的組合進行資源目錄的發布，實現任意兩點的數據同步，并在同步過程中執行治理，實現的數據聯動，快速反應。

3、如何有效促進國標/校標落地？

傳統的數據治理或者共享交換解決方案并沒有沒有明確聯動與體系支撐，數據標準跟實際交換數據難以關聯，導致數據標準無法落地。

數據服務平臺將國家數據標準與數據項（表字段）進行關聯，通過數據項與資源目錄管理，可將數據治理與數據共享交換融合打通，一套流程，便可實現標準的落地。

4、如何進行有效的全量數據治理？

傳統數據治理范圍僅對中心庫（或稱主數據庫）內容進行數據治理，數據缺失，無法覆蓋全量的學校數據，包括學校歸檔數據，歷史版本數據等。

數據服務平臺則允許全量數據（第三方系統數據源）在平臺進行注冊，并納入到數據服務體系的治理流程中，重新梳理數據資產，并常態化監控學校現有數據情況。

5、如何解決數據故障的準確定位？

傳統的數據申請與數據ETL無法使用統一流程進行集成管理，數據ETL配置頁面需要進入原生ODI或Kettle工具進行處理，平臺對工具只能進行監控，不能進行管理與任務的聯動，導致難以準確定位數據故障環節，極大增加運維工作量。

數據服務平臺則使用先進的分布式技術，將數據統一集成在一套任務流程下，通過任務監控可以清晰看到數據從采集、ETL、供數等環節的執行情況，實現全流程監控。

實現數據自治，

打造數據服務生態圈

數據服務平臺是智慧校園的重要構成部分，為智慧校園提供了高速可靠便捷的信息通道。數據服務平臺，按照“誰主管，誰提供，誰負責”的原則，在數據服務全流程過程中，賦予數據提供方、平臺管理員、數據需求方各自承擔應有的責任并享有相應的權限，從而達到數據自治的效果，并且吸引各業務相關人員使用該平臺完成各種數據調研、數據共享、數據管理等業務，提高平臺粘著力，讓更多的人員參與到數據的挖掘與共享的生態圈中，實現智慧校園數據價值。