中國礦業大學自2012年啟動數字化校園建設以來，已經建立校園信息門戶系統，集成了面向教學科研服務的本科教務、研究生教務、科研系統、MOOC平臺、實踐教學等系統，以及面向管理保障服務的OA系統、財務、圖書、一卡通、計費、迎新離校、節能平臺等系統。為徹底解決當前數據共享中存在的“數據質量不高，數據流向混亂，共享度不足，歷史數據缺失”問題，對學校數據中心進行了重新建構，搭建起主數據管理平臺，較好地實現了數據的深度共享。
系統架構
主數據管理平臺密切圍繞高校的教學、管理、科研、人事、財務等核心功能，強調各業務數據系統的協調和整合，實現各類數據的抽取采集、存儲共享、分析應用等核心功能，適應學校的改革發展需求。我們搭建的主數據管理平臺架構(如圖1所示)，主要包含了數據源、數據集成共享、數據存儲、數據接口、應用服務五個層次?！?/p>
業務數據源包括高校的各類業務數據，涵蓋所有需要集成到數據中心的業務數據，特別是需要重復利用、多次共享、互相關聯的基礎數據。
數據集成層通過流向規劃工具、數據集成工具、元數據管理工具、主數據管理工具、代碼標準工具解決全局性共享問題，能夠靈活適應高校復雜的業務環境。將收集數據進行異構數據庫的轉換，支持多種異構數據源的數據交換，支持事件觸發、增量更新、定時抽取、策略抽取、日志挖掘等多種同步或異步的數據維護方式。支持Oracle、Microsoft SQL Server(2000&2005)、Sybase、MySQL、MicrosoftAccess等主流數據庫，支持Excel、dBase、Foxbase、Webservice、Photo、Tabled Text、離散表格等多種數據源，支持擴展FTP、Excel/Foxpro、BLOB、CLOB類型的數據集成接口。
數據存儲層主要存儲主數據管理平臺的各類數據，建有元數據庫、數據代碼倉庫、歷史庫、主數據共享庫、數據集市、應用服務庫。元數據庫主要對數據源、數據對象管理，定義了主數據、業務數據的語義規則。數據代碼庫主要包括代碼標準體系、校內自定義代碼規范、使用規范等。歷史庫是各類數據庫的歷史記錄，是歷史切片，OLAP分析的來源。主數據庫用以存儲業務系統間需要共享的數據，經抽取整合業務系統需要被共享的數據。數據集市建立了多種主題數據分析模型，存儲了多維數據分析表，為更深入的數據分析提供支持。應用服務庫存儲用戶的注冊信息、權限信息、應用系統共享數據的提供和使用情況。
數據接口層通過ESB總線建立數據服務接口，便于其他應用對主數據庫共享數據、歷史庫的數據進行訪問和調研，封裝數據集市分析模型和應用服務模型，同時能夠訪問數據源層內的校內各業務系統。
應用服務層簡單分為服務分析決策和師生綜合服務兩大應用領域，同時引入系統監控工具和主數據監控工具保障平臺的運行。系統運行監控工具主要對整個平臺進行系統健康檢查，對集成過程、運行情況和數據情況進行運維監控。主數據管理工具對主數據質量監督，既抽采又監控，切實推進業務系統數據質量。
建設內容
1.信息標準
規范元數據庫建設，統一維護，分類管理，確保主數據及業務系統數據定義清晰，方便查詢。支持業務系統元數據的注冊，形成全校完整的數據視圖。元數據庫的數據源管理包括系統名稱、數據庫類型、連接字符串、連接用戶名、數據對象所有者、是否啟用、修改時間等屬性。數據對象包括基本信息、字段屬性、引用關系等屬性。支持自定義校標，可以根據需求，制定校級信息編碼標準及相關信息標準子集。
標準代碼管理包括日常管理、變更審核、流向規劃代碼比對和代碼使用等幾個功能(如圖2所示)。標準提供方管理員負責規劃和控制代碼流向，主數據管理平臺標準管理員負責審核校標代碼變更申請和日常管理工作。標準使用方管理員在業務代碼庫使用前必須與代碼標準庫進行認真比對?！ ?/p>
2.數據集成與共享
數據集成層由數據交換集成平臺實現，是主數據管理平臺的關鍵部分，能夠精準實現數據抽采收集與數據另存之間數據傳送和交換的功能。按照國標和部標，數據管理模式采用“集中在代碼標準管理工具中管理-業務系統使用”的模式。這種數據集成方法優點比較突出，一方面不更改和損害原業務系統的數據，保證了數據的統一性和完整性，另一方面完成了數據的標準化流向和集成。
數據流向規劃能夠規范業務系統建設與集成，指導信息化建設方向，持續積累業務數據。設計數據流向規劃工具能夠規范業務系統的建設與集成，有效持續積累數據。下面，我們以教職工數據的流向規劃(如圖3所示)為例，進一步闡述數據流向規劃的重要性。平臺首先從業務部門提取了任課、職稱、教改、科研、工資等信息，歸納出基本信息、簡歷信息、獎懲情況、職稱評定進修等共享數據。最后，共享數據將能夠廣泛具體應用在教學、科研、財務、報表、公告等領域。共享數據的正確性和唯一性是數據再次利用的基礎?！ ?/p>
數據交換集成支持Oracle、SQL Server等各種異構數據源，通過集成的策略配置，滿足不同場景數據交換的需求，涵蓋了抽取、篩選、過濾、轉換、清洗、裝載等一系列過程。數據抽取根據各業務系統數據庫事先定義的抽取規則，能夠實現自動化抽取和篩選過濾。在數據轉換過程中，根據信息變更的頻繁程度采用實時更新或定期上傳的方式。對于諸如教職工和學生基本信息的修改等數據實時性要求不高的信息，應照顧服務器的并發能力和負載能力，采用空閑時間采集配置的數據同步策略。
數據質量檢查工具能夠對集成數據做出驗證和質量監控，生成完善的數據集成日志。數據清洗能夠實現多余、錯誤數據的修改刪除功能，支持圖形化數據轉化與映射，支持數據增量抽取和數據轉換函數自定義等操作。數據裝載是指將清洗后的數據初始化到數據庫中，包括數據表、代碼表的更新管理等操作。
根據數據集成層的功能需求，我們設計了流向規劃工具、數據集成工具、元數據管理工具、代碼標準工具、主數據管理工具、數據質量檢查工具等6種工具。
流向規劃工具：主要用于規劃代碼流向，包括創建、主管、使用、查詢四種功能設計。數據流向分為對象類和活動類兩個大類，前者包括邏輯對象子類和實體對象子類，后者包括對象管理活動子類、綜合活動子類。各對象類分別與人事庫、學工庫、科研庫、資產庫建立起關系。
數據集成工具：制作和調度運行數據交換接口，支持多種數據源，靈活適應復雜環境。對象類是指數據對象，主要包括實體對象和邏輯對象。實體對象是指傳統的數據對象，如人、活動等;而邏輯對象則是指一些非傳統的數據對象，如院系信息等?；顒宇惏▽ο蠊芾砘顒雍途C合管理活動，可以按照對象的生命周期進行管理活動的設定。其中對象管理活動指基于對象的管理部分活動可以進行清晰的劃分和歸納的數據，比如一些對實體對象的管理;綜合管理活動是指包含的內容和相關聯系會隨著應用、定位以及數據使用的角度不同而變化的活動。具有靈活的策略配置，按不同場景數據交換急迫程度要求，按運行周期、事件觸發、交換模式等，有針對性地進行管理。
元數據管理工具：負責數據源、數據對象的定義規則，確保語義清晰可查。
代碼標準工具：負責代碼標準日常管理。能夠有效進行標準普及和動態更新調整，實現多種數據的真正集成和共享。具有代碼標準管理、代碼標準查詢、代碼使用范圍檢索、代碼映射關系、代碼使用情況檢查等功能，實現標準的制定(Draw)、維護(Edit)、理解(Understand)、分享(Share)、集成(Integration)。同時，監督代碼標準的執行情況，逐步優化趨向統一。
主數據管理工具：能夠有效地融合老系統、新系統和未開發系統的三類數據。原業務系統集成方法，由數據流向規劃工具提出數據集成方案，元數據管理工具和代碼標準管理工具分別負責業務系統元數據注冊及代碼標準檢測，經過方案評審后，實施標準迭代。最后通過數據集成工具和數據共享接口發表工具，實施系統集成，通過運行監控工具實時監控系統的運行狀態。規范新業務系統集成，正式開發前使用代碼標準和數據流向工具對系統數據事先標準化規范。進入開發環節后，進一步規范數據庫設計、代碼和主數據模式，進行EMAP數據建模預置，規范應用服務接入和數據審核。未開發系統的數據，可以授權給業務部門，通過簡單導入、導出功能完成數據采集，保證數據共享的完整性。
3.數據存儲
純粹的數據倉庫和聯邦數據庫系統是不能適應數字化校園建設需求的。我們采用最新數據和歷史數據分類存儲，既保證交換共享效率，又使得數據存儲更完整，支持數據分析和數據的記錄追蹤。
根據整個平臺的規劃，我們建立了數據集市、應用服務庫、元數據庫、代碼標準庫、主數據庫和歷史庫等6個數據庫分別存儲不同的數據集合。
數據集市：主要運用于校內數據的決策分析，以主題模式存儲各類管理數據，實現了標準評估、預測、差異分析、問題定位等，建立事實表、維度表、維度級別、管理關系、邏輯列等，實現了鉆取、切片、即席查詢、即席分析等功能。
應用數據庫：主要面向師生的具體應用服務，存儲了系統授權或系統用戶的注冊信息、權限信息，能夠滿足大量、靈活和復雜的開發需求，集成了需提取共享數據。
元數據庫：存儲主數據和業務數據的語義規則，各種數據庫的結構和內容展示。
代碼標準庫：按照國標、部標和行業標準，建有學校特色的代碼標準體系庫。
主數據庫：存儲全校范圍內的共享數據，保障提供數據信息正確性、權威性和及時性。建成了以師生為中心的全面人事數據，涉及教學、科研、管理、后勤、財務等相關的活動數據。同時廣泛使用結構化數據、半結構化數據及非結構化數據等多樣化的數據形式。
歷史庫：根據歸檔規則，對主數據庫、代碼庫的數據進行歸檔，以便開展基于歷史數據的統計分析工作。引入數據倉庫中拉鏈表，全程記錄數據從始至今的所有狀態。
4.數據接口
數據接口是連接主數據管理平臺和應用服務的關鍵環節。數據共享接口適配器能夠有效地融合學生、教師、科研、組織、財務等組件，并通過ESB總線建立統一數據服務接口，方便應用軟件對主數據庫和歷史庫的數據進行訪問和調用，有效地解決共享度不足的問題。
數據共享接口發布工具：采用面向服務體系架構(Service Oriented Architecture，SOA)，把主數據封裝，供第三方開發者使用。采用WebService數據服務共享方式，可以減少對數據庫的直接訪問，滿足實時、按需的共享需求。
5.數據應用及質控工具
主數據的集成存儲是為實現基于共享的分析決策和教學、學生、管理、科研、財務及后勤服務等各項應用。數據集市和應用服務庫的復雜建模、多維分析、可視化實現，能夠有效服務高校管理層決策及智能決策提供可執行的數據應用。
系統應用直接面向各類用戶，給用戶帶來了最終體驗。有效管控系統的運行情況和數據質量，引入運行監控工具、數據質量檢測工具和云服務。
系統運行監控工具：對系統健康檢查，對各類操作、集成過程、運行情況和數據情況進行運維監控。采用列表、框圖、進程圖等表現形式，展現出系統動態、數據接口情況、數據質量、異常、信息標準和主數據情況等信息。
主數據監控工具：監督主數據質量，避免只抽采不監督，推進業務系統數據質量提升。引入空檢查規則、代碼檢查規則、文本檢查規則、邏輯表達式規則。代碼檢查主要核實字段在系統預先定義的代碼表中。文本檢查主要檢查文本取值是否滿足長度、格式和固定編碼規則要求，如單個長度、多個長度范圍組合，數字、字母、大寫字母、小寫字母、字母數字、漢字等;預定義編碼如：郵政編碼、Email地址、URL地址和身份證號等。邏輯表達檢查主要核實一個或多個字段取值是否滿足指定的邏輯表達式，如單個字段的取值范圍、多個字段的邏輯關系等。
云服務平臺：與開發公司有效對接，納入公司對大學管理平臺的運行情況綜合監督分析體系，方便產品升級，實施新規范。
(辛良單位為中國礦業大學黨政辦公室，侯效禮 陳越 崔曉鵬單位為中國礦業大學數字化校園辦公室)
