北京这家高校进行数据治理后，为4000多万条数据制定了1000多项质量检测规则，数据质量得到显著提升 返回

根据学校信息化转型的工作部署，有效开展数据治理，北京某高校启动了基础数据质量提升项目。该项目旨在通过业内先进的数据管理方法，推动实现高校基础数据标准更规范、数据质量更可靠、数据服务更高效、数据应用更全面。作为教育大数据技术领航企业，康赛全面承接了此项工作，全方位定制数据治理解决方案，为该高校数据资产保驾护航。

以康赛“北斗七星”数据家族的全量数据质量监控系统“玉衡”为工具，建立数据质量检测规则，从数据的完备性、有效性、一致性、及时性、完整性等多个维度给出检测的质量评分，不仅提供数据质量智能评语还可以分析出典型的数据问题并给出改进建议，高效率地进行数据质量管理，并提供数据质量报告，为后续数据利用提供更好的基础。

过程中，项目组制定了1000多项质量检测规则 ，根据规则对学院20余个业务部门、215张表中的3460个字段进行质量规则检测。其中规则覆盖表数量为127张，覆盖字段数量922条，覆盖数据条数高达4000多万条。通过盘点数据资产，精准识别脏数据，玉衡自动生成了一份长达300页的全面数据质量报告，明确了数据治理内容。学校称赞连连并表示：“这可能是中国高校第一份全面的数据质量报告”。

整个检测是怎样提升数据质量的？这套数据质量监控方法能否适应其他类型的院校？这其中又有哪些值得借鉴的经验与思路？如何在保证数据质量的同时不增加工作量，减少手工操作成本？不同数据系统之间数据资源如何打通壁垒进行对接？

如果您也是教育行业相关信息化、IT、技术部门负责人，如果您也面对同样的困惑，或是对于数据治理怀揣热忱，那么，这是您提升对于数据治理认知和相关能力水平最好且唯一的机会，可以与志同道合的专家一同交流经验，与行业数据治理最前沿的导师近距离学习与互动，一同分享更深层的洞见与思考。