高校数据治理有哪些技巧？随着高校系统间数据共享和交换需求的增多，系统间的数据连接越来越乱，所以高校需要对数据进行治理，形成学校的数据仓库和数据服务平台。但是面对杂乱无章的数据，没有什么比较好的治理方法呢？
高校数据治理有哪些技巧？
1、找准数据对象
依据各单位情况，调研各单位的数据需求和数据问题；依据上级部门要求和标准，对标教育部数据标准、审计标准等；依据学校建设和发展，形成师资精准描述、学生个人画像、学科建设评估等。
2、明确数据需求
包括数据对接方案、数据标准方案、质量规则方案、数据共享方案的设计。利用数据标准与业务系统进行解耦合，要求业务系统按标准提供业务数据，减少数据整合的工作量。
3、清楚数据来源
利用集成平台将相应数据从业务系统中抽取入库，由业务部处要求系统供应商按数据标准表格式提供数据。
4、制定数据标准
按质量约束规则和数据标准对比结果，对已集成数据进行主动清洗，利用数据质量检测平台，对数据质量进行主动检测。
5、提升数据质量
根据数据清洗结果，定期生成数据质量报告，主动发布数据质量检测结果，业务部门依据数据标准对非标准数据进行修改。
6、做好数据分类
依照前期调研数据需求情况和数据标准设计情况，对已集成的数据进行汇总和梳理，建立主题共享库。
7、增强数据实用性
数据共享交换主要采取以下措施：创建数据服务清单，建立数据服务调用的认证和审计机制，按需向各单位提供灵活的数据服务。
8、解决数据“可提升”的问题
业务部门在实际使用过程中发现问题和提出新需求，数据产生单位根据实际数据情况改进数据质量，信息化部门根据实际需求修订数据标准和质量规则。最终，建立数据应用情况反馈闭环，打造数据治理生态圈。
从上述数据治理方法可以看出，多方密切配合是推进和完成高校数据治理工作的必要条件之一。
依据各单位情况，调研各单位的数据需求和数据问题；依据上级部门要求和标准，对标教育部数据标准、审计标准等；依据学校建设和发展，形成师资精准描述、学生个人画像、学科建设评估等。
2、明确数据需求
包括数据对接方案、数据标准方案、质量规则方案、数据共享方案的设计。利用数据标准与业务系统进行解耦合，要求业务系统按标准提供业务数据，减少数据整合的工作量。
3、清楚数据来源
利用集成平台将相应数据从业务系统中抽取入库，由业务部处要求系统供应商按数据标准表格式提供数据。
4、制定数据标准
按质量约束规则和数据标准对比结果，对已集成数据进行主动清洗，利用数据质量检测平台，对数据质量进行主动检测。
5、提升数据质量
根据数据清洗结果，定期生成数据质量报告，主动发布数据质量检测结果，业务部门依据数据标准对非标准数据进行修改。
6、做好数据分类
依照前期调研数据需求情况和数据标准设计情况，对已集成的数据进行汇总和梳理，建立主题共享库。
7、增强数据实用性
数据共享交换主要采取以下措施：创建数据服务清单，建立数据服务调用的认证和审计机制，按需向各单位提供灵活的数据服务。
8、解决数据“可提升”的问题
业务部门在实际使用过程中发现问题和提出新需求，数据产生单位根据实际数据情况改进数据质量，信息化部门根据实际需求修订数据标准和质量规则。最终，建立数据应用情况反馈闭环，打造数据治理生态圈。
从上述数据治理方法可以看出，多方密切配合是推进和完成高校数据治理工作的必要条件之一。
