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          數據管理中心

          科學治理校園事務數據,以“數據規范—數據調度—數據治理—數據存儲—數據管控—數據服務”為脈絡,構建面向主題、集成、時變、非易失的校園大數據中心。實現大數據技術、云計算技術、分布式技術、商業智能技術與數據資源管理體系的深度融合。
        2. 數據模型管理:定義數據庫類別與信息類,支持信息標準批量引用。
        3. 數據庫管理: 通過WEB頁面查看和管理數據庫結構及對應數據內容。
        4. 數據表校驗 : 自動校驗數據庫信息字段規范,并進行顏色標注與提醒。
        5. 數據集成調度 : 分布式服務部署,可視化交換配置,組件化處理規則,事務化調度策略。均衡數據采集壓力,實現廣泛源數據集成。
        6. 數據交換服務:交換接口服務、數據獲取服務和數據報送服務等多樣化配置,滿足不同業務應用需求。
        7. 數據文檔交換:靈活導入非標數據文檔,結合其他方式形成完整數據處理流程。支持文檔規范性校驗。
        8. 在線填報管理:智能表單工具輕松設計數據填報表單樣式。支持協同填報、支持填報審核流程。支持數據導入和批量打印。
        9. 數據轉換:建立具有一定執行順序的數據處理邏輯規則,完成對數據值格式、內容的轉換與變更。
        10. 數據清洗:集成豐富插件完成數據清洗和過濾,保證業務數據規范化接入。
        11. 數據質量分析:定義數據檢測規則,生成數據質量分析報告,指導業務部門根據管理要求保障數據共享質量。
        12. 全面數據存儲:解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。支持關系型數據庫、非關系型數據庫以及數
          據庫緩存系統應用。合理規劃數據 庫構成,提升數據存儲與讀取效率。
        13. 數據綜合管控:對系統運行環境、數據采集過程、數據資源申請、數據訪問管控、數據共享服務等內容全方位監控與管理, 方便工作人員了解數據調度過程,及時發現數據運行異常。
        14. 大數據分析:建立跨部門、跨業務、主題式數據分析策略,精煉數據算法模型,面對海量數據仍然具有較高的處理速度。
        15. 可視化展現 : 可視化編輯界面所見即所得的設計出各類型圖表,讓用戶直觀感受數據統計與分析結果。
        16. 知識管理: 梳理歸納各項技術文檔,形成全面的知識管理(KM)庫。
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