一、高校数据治理概述

在数字化时代，高校数据治理变得愈发重要。高校数据治理是什么呢？简单来说，高校数据治理是指对高校内各类数据进行规划、采集、存储、管理、分析和应用的一系列活动，旨在确保数据的质量、安全和可用性，为高校的教学、科研、管理等各项工作提供有力支持。

然而，高校数据治理面临着诸多挑战。比如，数据分散在各个部门，形成了数据孤岛，导致数据难以整合和共享；数据质量参差不齐，存在数据缺失、错误等问题；数据安全风险日益突出，如何保护学生、教师和学校的敏感信息成为一大难题。那么，高校数据治理如何实施呢？这需要从战略规划、组织架构、技术平台、管理制度等多个方面入手，建立一套完善的数据治理体系。

二、高校数据治理案例分析

（一）案例一：XX大学数据治理平台建设

问题突出性：XX大学在数据治理之前，各部门数据独立存储，数据格式不统一，数据质量差，严重影响了学校的管理效率和决策水平。例如，教务处的学生成绩数据与学生处的学生档案数据无法有效对接，导致学生综合评价困难。

解决方案创新性：该校引入了观远数据的一站式智能分析平台。该平台打通了数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。通过实时数据Pro功能，实现了高频增量数据更新，确保数据的及时性；中国式报表Pro功能，兼容Excel操作习惯，简化了复杂报表的构建；智能洞察功能，将业务分析思路转化为智能决策树，辅助学校管理层做出更科学的决策。

成果显著性：平台建设完成后，数据整合率达到95%以上，数据质量合格率提升至98%。学校的管理效率提高了30%，决策周期缩短了20%。

（二）案例二：YY大学数据治理技术应用

问题突出性：YY大学的数据安全问题较为严重，曾发生过学生个人信息泄露事件，给学校和学生带来了极大的负面影响。同时，数据可视化程度低，学校领导难以直观地了解学校的各项运行情况。

解决方案创新性：该校采用了观远数据的观远BI 6.0。其中的BI Management模块，为企业级平台底座，保障了安全稳定的大规模应用，有效解决了数据安全问题；BI Core模块，聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析；BI Plus模块，解决了具体场景化问题，如实时数据分析、复杂报表生成；BI Copilot模块，结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低了使用门槛。此外，观远数据还提供了观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足了学校多样化的数据需求。

成果显著性：数据安全事件发生率降为0，数据可视化程度大幅提高，学校领导能够通过直观的图表快速了解学校的各项运行情况，决策效率提高了40%。

（三）案例三：ZZ大学数据治理价值挖掘

问题突出性：ZZ大学虽然拥有大量的数据，但这些数据的价值没有得到充分挖掘，学校在教学质量提升、科研创新等方面缺乏数据支持。

解决方案创新性：该校借助观远数据的平台，通过AI决策树功能，自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助学校在教学质量提升和科研创新方面做出更精准的决策。同时，利用观远ChatBI，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应，方便教师和学生获取所需数据。

成果显著性：教学质量满意度提高了25%，科研项目申报成功率提高了30%。

三、挖掘高校数据隐藏价值的3个黄金法则

（一）建立完善的数据治理体系

这是挖掘数据隐藏价值的基础。高校需要制定明确的数据治理战略规划，建立专门的数据治理组织架构，制定完善的数据管理制度和流程，确保数据治理工作的有序开展。

（二）采用先进的数据治理技术

像观远数据这样的一站式智能分析平台，能够为高校提供全面的数据治理解决方案。通过先进的数据治理技术，实现数据的整合、清洗、分析和可视化，挖掘数据背后的隐藏价值。

（三）培养数据治理人才

高校需要培养一支既懂业务又懂技术的数据治理人才队伍。这些人才能够熟练运用数据治理工具和技术，从业务角度出发，挖掘数据的价值，为学校的决策提供有力支持。

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务联合利华、LVMH、招商银行、安踏等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、阿里云等企业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

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