近日，希嘉“数据治理”成果展示厅，资深数据专家何江以《数据模型在数据分析应用中的实践》为主题报告，详细剖析了当前高校数据应用开发现状，深入讲解了希嘉如何以模型解决高校面临的疑点难点。下面请紧跟小嘉的步伐，一探究竟吧~
大数据时代，高校在教学和管理过程中会形成大量的信息数据，如何通过建立并优化数据分析应用，应对新形势下的教育管理挑战提升高校教育管理效能，促进教育管理稳步提质，是当下高校教育管理工作亟待解决的问题。希嘉多年专注于教育数字化数据领域，总结了高校当前在数据应用开发中面临的三大问题：
01 定位数据难
高校数据资源是未来数据应用创新的基座，如何快速定位数据，找到数据是实现数据应用加速创新的第一步。目前，传统的共享数据库结构，在数据确权、数据开放等方面有较大优势，但由于缺少业务主题设计理念，共享库数据内容只有信息中心少部分技术人员熟悉，业务部门想要快速定位及查询数据的工作成本非常大，导致数据能存却不好找。
随着教育数字化不断深入，使用数据应用的业务场景也在不断拓展和深化。原有共享库已经不能快速有效支撑与日俱增的数据应用需求。以传统数据建设方式，一个数据应用类指标需求在共享库需要3-5天才能完成，人力和时间消耗都是巨大的。如果应用激增，信息中心数据开发人员只能“望应用而兴叹”，捉襟见肘了。
目前高校数据应用还是以按需建设思路为主流，如面临相似需求而数据内容有差异的情况，也不会通盘考虑数据复用性，只是机械的按照需求又重新设计了80%的相似数据结构，导致产生很多内容相似却不能复用的基础数据表，让数据管理复杂、复用难度提高。
针对高校数据应用开发面对上述的三大问题，希嘉创新性从数据模型层面赋能数据分析应用，提升工作效能、加快业务创新。
希嘉在架构和模型上进行优化升级，新增了“数据汇总层”，建设类似“立方体形式”多维度宽表模型，将原有的小业务范围场景的范式模型，升级为大业务场景范围的维度模型，轻松解决在数据应用开发中面临的定位数据难、查询成本高、开发周期长、复用难度大、应用成效低等问题，有效提升信息的利用率和教育管理效能。
建立业务主题宽表，实现一张表多种场景查询，让获取数据的速度整体提升30%，让数据查询更加便捷、轻松。
在模型中预置更多的统计维度，让一张表支持多种指标，使得数据统计唾手可得。
预置更多维度模型，让数据更准确获取、更迅速统计、更方便关联，不再让数据成为业务壁垒，而是成为应用创新中的重要帮手和加速器。
在教育信息化3.0背景下，数据化、信息化、智能化的教育管理逐渐成为新时期教育管理的常态。希嘉深耕教育数字化领域多年，不断创新技术、迭代产品，为高校数字化高质量发展提供鼎力支持。下周，希嘉将聚焦如何用清单化拉动部门数据管理协同，推出《希嘉“数据治理”创新成果丨清单化拉动部门数据管理协同》。敬请期待~