数字化校园系统项目建设意见.docx
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1、数字化校园系统项目建设意见一、总体要求通过数字化校园项目建设,构造能够满足学校信息化长期持续发展的数字化校园支撑平台,为应用系统建设提供良好的支持和服务。平台坚持“开放、融合”的总设计原则,具有开放性、灵活性、拓展性等特性,坚持统一的标准与规范,并在此基础上实现各应用的整合接入和统一管理。融合数据、应用、服务,打造面向全用户,全终端发布,全场景支持的数字化校园生态。最终建成完整统一、技术先进、覆盖全面、应用深入,高效稳定、安全可靠的数字化校园,建立高效统一的数字化校园系统,实现部门间流程通畅,对校园的各项服务管理工作和广大教职工提供无所不在的一站式服务。提高工作效率,提高管理效率,提高决策效率
2、,提高信息利用率,提高核心竞争力,总体水平达到国内一流,满足教学、管理和生活的需要。二、具体任务1.数据中台1.1离线交换需要支持库表、文件、服务数据跨部门、跨网络周期或一次性交换,需要支持分钟、小时、日、周、月多种周期触发方式与手动触发。需要支持全量和增量数据交换,数据插入和更新的写入模式,需要支持图形化展示数据交换链路整体执行情况。1.2实时交换需要支持解析数据库日志,获取数据库的库表结构变化和数据增量,针对数据库中数据的变化(包括数据的增加、删除和修改)进行捕获、过滤和分析,完成增量、变量数据捕获。1. 3运行监控需要提供从任务综合分析、数据源分析、前置综合分析几个方面,针对平台交换任务
3、、数据源、交换数据量和前置机运行情况等进行综合分析,需要支持数据流监控,监控数据流转信息,包括数据在指定周期内有无增量情况以及增量波动异常情况。2. 4元数据采集需要内置丰富的关系型、ET1.,接口、数据服务等采集适配器,针对不同数仓数据源和治理任务的元数据自动化采集能力。同时,提供数据源采集任务自动生成的集中管理,实现不同采集策略配置。3. 5元模型管理需要根据CWM规范为基础,针对数据对象主要实体进行精确定义,元数据管理统一遵循的元模型,定义元模型标准规范的目的是建立统一元数据管理标准。4. 6元数据分析需要提供全链路血缘影响分析,自动化采集操作元数据,更新数据血缘关系,直观反映数据的来源
4、与加工过程。4.7 数据地图需要提供数据资产全景视图,支持数据智能搜索,查看资产详情,支持分析全链路数据血缘、预览数据等。需要支持数据地图功能,自动刻画出元数据间的血缘影响关系,建立对象、对象属性、任务、作业之间的关系信息。需要支持数据溯源功能,对实例数据进行溯源,支持查询数据的溯源信息,包含数据项总数、相同项个数、不同项个数等,展示数据流转情况并将不同数据以颜色区分,支持查看数据流程过程中转换信息。4.8 数据目录需要支持对资产的检索、查看、新增、编辑等。1. 9数据质量需要提供准确性、一致性、完整性、有效性、唯一性等维度数据质量规则,支持强检查、弱检查等不同类型检查规则,需要支持复用模板或
5、通过图形化拖拉拽方式,配置质量检查任务,对数据进行核查校验,及时发现数据质量问题;支持智能推荐最佳质量检查规则;需要支持对数据质量问题及相关信息进行汇总、统计和分析,并生成统一数据质量分析报告。1.10数据探查需要提供多种探查规则,对源数据的数据源、库、数据集、信息项等进行智能探查,自动分析探查结果;需要支持基于数据元识别挖掘模型智能推荐数据元,进行智能对标。1.I1.智能数据建模需要支持根据业务规则可视化构建数据模型,编排数据处理流程;需要支持查看数据处理过程情况,及时调整业务规则;需要支持发布共享模型,复用模型进行调整。1.12租户管理功能需要支持租户管理功能,面向租户提供应用和数据资源隔
6、离的数据治理能力,通过系统为不同租户开通相应的工作空间。支持对空间的成员进行添加、编辑、移除,为成员授权空间内应用的角色权限a)数据集成能力需要支持多种异构数据源集成,提供数据转换、数据映射、数据脱敏、数据加解密等数据预处理能力,实现来源数据全量或增量模式的主动抽取;支持通过可视化方式创建和管理集成任务b)标准管理功能需要支持标准数据元、标准字典、标准文档等数据标准的集中管理,支持从PDF标准规范文档提取数据元和数据字典信息,支持新增、变更、下线、废止、启用等操作的数据标准审核;支持根据中文名称、英文名称、数据类型、数据长度、标准数据集等数据标准落地评估;支持模型的稽核检查,检查模型落标情况,
7、促进模型设计的标准化2.数据治理2. 1离线开发需要提供面向离线数据进行数据处理加工,按照工作空间化方式管理数据开发全过程。提供在线脚本编辑器,支持进行RDSSq1、SparkSqkHiveSq1.sShe1.1、Python,存储过程、She1.1.等脚本的开发治理和调测;支持基于SQ1.分析的智能血缘提取;支持脚本格式化、代码联想补齐、在线执行、调试、查询执行计划等;支持数据集成、数据质量、数据规整、数据开发等多种任务类型编排,通过多种任务DAG组织完成复杂数据开发治理场景。支持AI智能推荐数据规整规则;支持智能血缘提取能力,同时也支持基于代码模式或界面拖拽配置模式进行血缘关系手工配置。2
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