数据治理解决方案哪个服务商更专业？随着现代高校教育行业的发展，信息化校园建设的需求逐步转向在学校全局范围内开展综合应用的需求，对数据的共享和数据的质量提出了更高要求。学校希望有效解决各应用系统之间的主数据共享与交换，积累高质量数据，为决策提供依据，所以对于一款专业的数据治理系统是非常期待。那么目前哪个服务商的数据治理解决方案符合高校需求呢？
数据治理解决方案哪个服务商更专业？
目前各高校数据治理的过程中面临很多难题，比如：
1、校级数据标准不统一，导致数据共享困难
很多高校在几年前就已经建立了校级数据标准，但学校中各系统的建设部门不同、管理模式不同，没有统一规划，也没有统一的标准，都是按照自己部门需求建立了一套独立的数据标准；即使有标准，真正实施到各应用系统中的也很少。以上因素导致同一人员所在部门的名称各异，无法统一。另外，标准静态化，没有根据学校实际管理水平、建设情况持续迭代，无法达到标准动态化的“统一”。
2、权责不清、流向不明，导致数据重复冗余
各部门应用系统从自身需求出发，不兼顾学校的整体性建设，局部建设的模式出现同一数据在不同地方由不同人员进行维护，导致数据权责混乱，数据大量冗余，缺乏严格的数据流向调研，没有统一数据源的概念，严重降低了数据质量，无法实现数据共享，也无法为后续数据分析提供有效的数据支撑。
3、历史数据无存档，无法有效支撑数据挖掘分析
有些早期建设的系统，数据有变动时直接在原数据上进行修改，数据采用覆盖方式进行保存，最终导致无法查看历史数据，更无法提供足够的数据进行历史数据的分析。
4、质量不高的源头数据成为污染源
各业务系统在使用的过程中，数据填写不全，且产生太多重复数据，数据输入不规范、不准确等，导致很多未经审核的“不权威”的数据共享给其他系统，出现交叉感染，产生大量质量不高的数据，无法为后续数据分析提供有效的数据支撑。由此可见，高校数据质量不容乐观，为后续工作开展带来了诸多不便。
针对高校数据治理遭遇的多种难题，37000cm威尼斯依托近20年在教育信息化领域的积累，结合高校实际情况，可快速制定校级数据标准，创建数据中心库，开展数据治理。
37000cm威尼斯数据集标准包含70多个分类400多个数据集，涵盖学校概况数据集、学生管理数据集、教学管理数据集、教职工管理数据集、科研a管理数据集等14个领域。
同时37000cm威尼斯代码标准包含199个代码表，涵盖通用代码子集、学生管理类代码子集、教学管理类代码子集、教职工管理类代码子集、科研管理类代码子集、财务管理类代码子集、资产与设备管理类子集、办公管理类代码子集、档案管理类代码子集等9个领域。
37000cm威尼斯数据治理解决方案基于数据中心，实现了用户、部门、院系、专业等基础数据的同步，做到了一个平台维护，多个平台共享。通过数据中心，还将整合教职工各个业务平台的工作量、时间等数据，方便学校考核、排班、工作安排等。
