时也使得平台对外暴露资源的能力不足。

数据共享中心架构本章首先阐述了数据共享中心在高校信息化建设框架中的位臵与角色，然后对该平台内的数据交换层共享数据库和数据仓库等模块进行自下而上的介绍。

提升数据交换管理的水平和质量的策略分析大数据论文。

同时实现对任务全周期的作该平台在应用过程中依然暴露出些问题。

数据交换任务不稳定。

采集和推送任务因为资源不足或数据异常发生中断，出现数据缺失或不同步问题。

数据质量问题不达标。

数据源头常出现不满足规范的问题数据，造成数据质量的低下从而严重限制了平台对外进行数据服务的水平。

数据标准执行不规范。

问题主要包括两方面数据标准制定后未被严格执行数据标准变更后在业务提升数据交换管理的水平和质量的策略分析大数据论文系统中通过数据抽取数据清洗数据转换数据入库等流程最后存储至共享数据库的过程。

数据抽取是指数据通过定时请求同步或变更消息监听等方式被采集至数据中间库的过程。

定时请求同步可通过基于和技术来实现对数据的周期性采集。

变更消息监听则利用了消息队列服务对数据变更消息进行实时监听并写入数据中间库。

数据中间库的存在使得在高校信息化建设框架中的位臵与角色，然后对该平台内的数据交换层共享数据库和数据仓库等模块进行自下而上的介绍。

以此为背景，数据共享中心在高校范围内被广泛应用。

然而，该平台在应用过程中依然暴露出些问题。

数据交换任务不稳定。

采集和推送任务因为资源不足或数据异常发生中断，出现数据缺失或不同步问题。

数据质量问题不达标。

数据源头常出现不满足单化。

严格控制数据共享中心中数据源头的单来源，以保证数据的权威性和正确性。

以学校人事基本数据为例，人员基础信息普遍存在于各职能部门的系统数据之中，而将人事处数据作为该类数据的唯权威数据来源可以有效避免同业务类型数据从不同业务系统中被采集到数据共享中心后产生潜在的歧义性。

数据源头管理不到位。

单源头数据选取不合理造成共享库数据不权威同时实现对任务全周期的作业状态监控。

对任务当前流程节点和作业状态的监控可以在异常发生时实现对问题的快速定位与管控。

以数据质量监控为手段形成闭环的数据维护模式。

依据数据质量监控手段将数据清洗和转换过程中过滤出的问题数据以线上流程的方式反馈至数据源头部门进行人工处理修订或删除后再提交，实现在业务系统和数据共享中心之间形成闭环且常态化能力。

数据根据相关性被构建到同个业务主题中，以此形成对同对象的多维度数据描述。

以学生主题为例的人员主题库将所有与学生学号相关联的核心数据聚合集中到同个库中，如学生基本信息课程信息成绩信息消费信息等。

这样的聚合数据方面可以快速实现学生综合信息查询，另方面可以实现多维度的学生个体分析。

共享数据仓库的建立，将有效提高全校性数据综合查询化发展过程中，各部门大多建立了自己的应用系统，如教务系统财务系统人事系统等。

这些应用系统很好地满足了当时职能部门对业务开展的迫切需求。

但是由于早期缺乏对学校信息化的顶层规划和整体设计，各应用系统独立的垂直型烟囱式框架导致了数据只能在系统内流转而无法实现系统间的常态化互通与共享。

而信息化不断发展，系统间业务的相互依赖性不断增强，数高数据共享中心的效能和稳定性，针对数据共享中心目前的现状与不足，提出以数据交换层共享数据库共享数据仓库为模块的数据共享中心架构。

分别从任务周期管理数据质量监控数据规范建设数据源头管理增量同步交换数据资源目录等个角度来提升数据交换管理的水平和质量。

通过建设个稳定高效的数据共享中心，高校内的数据价值将能得到充分的发挥。

关键词共享数据号相关联的核心数据聚合集中到同个库中，如学生基本信息课程信息成绩信息消费信息等。

这样的聚合数据方面可以快速实现学生综合信息查询，另方面可以实现多维度的学生个体分析。

共享数据仓库的建立，将有效提高全校性数据综合查询水平，并可为数据分析挖掘服务提供支撑作用。

数据交换管理优化数据交换是数据共享中心中的核心功能。

因此，本章提出针对数据交提升数据交换管理的水平和质量的策略分析大数据论文平，并可为数据分析挖掘服务提供支撑作用。

数据交换管理优化数据交换是数据共享中心中的核心功能。

因此，本章提出针对数据交换层中数据交换管理的优化措施，来解决数据共享中心中存在的问题。

加强数据交换任务生命周期管理，提升任务稳定性。

通过作业调度管理加强对交换任务的调度编排管理，包括在任务优先级任务执行周期任务关系依赖等方面实现可配臵化管标准化处理。

各业务系统在请求跨系统数据时均通过数据交换层中的数据访问接口或订阅消息推送进程实现对共享数据库的数据读取，因此共享数据库在数据管理上具有权威性和唯性。

共享数据仓库该模块是面向主题设计的。

区别于共享数据库，数据以主题库形式在共享数据仓库中通过数据建模完成分类聚集。

同主题内数据具有强相关性和高聚合度，着重提升平台数据分析的数据标准，结合元数据管理手段实现数据的高效管理。

该库以业务类型进行数据划分，包括教务库财务库科研库等。

区别于数据的简单集中，该库忽略原业务系统中非必要和边缘化数据，只筛选存储了需要实现共享的核心数据，且对数据完成标准化处理。

各业务系统在请求跨系统数据时均通过数据交换层中的数据访问接口或订阅消息推送进程实现对共享数据库的数据读取据交互的场景与需求也越来越多。

共享数据库该模块面向事务设计，以操作性数据库为基础，承载来自各业务系统的核心数据，遵循统的数据标准，结合元数据管理手段实现数据的高效管理。

该库以业务类型进行数据划分，包括教务库财务库科研库等。

区别于数据的简单集中，该库忽略原业务系统中非必要和边缘化数据，只筛选存储了需要实现共享的核心数据，且对数据完数据交换层数据交换管理数据仓库数据共享中心近年来，随着校园信息化的逐步深入，数据在高校中的作用越来越明显。

更多全校性数据以基础性查询服务的形式提供出来，在很大程度上提升了高校教学科研和行政效率。

同时，基于海量数据的智慧型应用也在不断推广实践到校园治理中。

如何管理和利用好校园数据已经成为高校信息化建设中无法忽视的重要课题。

在早期数层中数据交换管理的优化措施，来解决数据共享中心中存在的问题。

加强数据交换任务生命周期管理，提升任务稳定性。

通过作业调度管理加强对交换任务的调度编排管理，包括在任务优先级任务执行周期任务关系依赖等方面实现可配臵化管理。

提升数据交换管理的水平和质量的策略分析大数据论文。

摘要数据共享中心是系统间实现数据共享和交换的核心平台。

为了提因此共享数据库在数据管理上具有权威性和唯性。

共享数据仓库该模块是面向主题设计的。

区别于共享数据库，数据以主题库形式在共享数据仓库中通过数据建模完成分类聚集。

同主题内数据具有强相关性和高聚合度，着重提升平台数据分析能力。

数据根据相关性被构建到同个业务主题中，以此形成对同对象的多维度数据描述。

以学生主题为例的人员主题库将所有与学生学提升数据交换管理的水平和质量的策略分析大数据论文中数据源头的单来源，以保证数据的权威性和正确性。

以学校人事基本数据为例，人员基础信息普遍存在于各职能部门的系统数据之中，而将人事处数据作为该类数据的唯权威数据来源可以有效避免同业务类型数据从不同业务系统中被采集到数据共享中心后产生潜在的歧义性。

共享数据库该模块面向事务设计，以操作性数据库为基础，承载来自各业务系统的核心数据，遵循业状态监控。

对任务当前流程节点和作业状态的监控可以在异常发生时实现对问题的快速定位与管控。

以数据质量监控为手段形成闭环的数据维护模式。

依据数据质量监控手段将数据清洗和转换过程中过滤出的问题数据以线上流程的方式反馈至数据源头部门进行人工处理修订或删除后再提交，实现在业务系统和数据共享中心之间形成闭环且常态化的数据维护模式，有效解决统和数据共享中心间未及时同步。

提升数据交换管理的水平和质量的策略分析大数据论文。

数据源头管理不到位。

单源头数据选取不合理造成共享库数据不权威多源头数据采集混乱造成共享库数据发生震荡等现象的根本原因都是由该问题造成。

数据同步方式单化。

目前，数据同步任务以全量同步来为主。

该交换方式实现简单，但任务耗时过长且占用大量平台和网络资源据抽取过程与数据清洗和转换完全解耦，降低过程复杂性。

数据清洗将数据中间库中数据先后通过空值校验正确性和重复性验证格式匹配等规则进行过滤。

数据转换根据数据标准包括国标行标和校标将来源于不同系统基于不同标准的数据进行转换。

在完成数据清洗和转换后，数据最终加载到共享数据库中。

以此为背景，数据共享中心在高校范围内被广泛应用。

然而，范的问题数据，造成数据质量的低下从而严重限制了平台对外进行数据服务的水平。

数据标准执行不规范。

问题主要包括两方面数据标准制定后未被严格执行数据标准变更后在业务系统和数据共享中心间未及时同步。

数据交换层该模块作为共享数据库与业务系统间数据双向互通的桥梁，在数据流方向上主要分为数据上行流程与数据下行流程。

数据上行流程指源数据从业务多源头数据采集混乱造成共享库数据发生震荡等现象的根本原因都是由该问题造成。

数据同步方式单化。

目前，数据同步任务以全量同步来为主。

该交换方式实现简单，但任务耗时过长且占用大量平台和网络资源。

数据资源目录缺失化。

数据资源目录的缺失造成了平台内资源管理松散，同时也使得平台对外暴露资源的能力不足。

数据共享中心架构本章首先阐述了数据共享中化的数据维护模式，有效解决数据质量问题。

以数据规范为基础，结合技术手段加强数据标准的严格执行。

通过制定和发布权威的数据标准规范，建立数据谁生产谁负责的原则，由业务部门负责维