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2016 - 01 - 14
昨晚,“南京理工大学30项人事服务上线”一文犹如“冬天里的一把火”,以燎原之势暖遍高校IT人朋友圈。“高冷人事管理”究竟如何秒变“暖心教职工服务”?不少老师们已迫不及待在后台留言:能8能给个登录账号体验下啊?于是乎,高校信息化业内的打探小能手小智再现在江湖!通过各种软磨硬泡、威逼利诱等无节操手段,小智抢先登录体验了一把惊艳IT江湖的南理工综合人事服务。话不多说,本期小智马上为大家揭秘:暖心人事服务 VOL.1新进教职工注册报到 上线前 · Before话说此服务上线前,很多高校新进教职工报到流程是这样的:你是新来报到的吧?给一张“报道单”转单签章老师们自己招呼自己啊每个高校都有的报到单But在很多学校结局却常常是酱紫滴:↓↓↓然而“新进报到”这件小事人事处、组织部、房管科...就轻松了吗...了吗?上线后 · After导引式办理,大幅降低沟通成本新进教师可以直接在学校网站注册,并选择自己就职的岗位。KEY 1系统将会根据不同岗位类别适配出相应的报到流程,并自动弹出“导引式提示框”,用遮罩式设计,确保老师视觉上能一眼看到填报说明。▼上图为真实效果 毫无PS改动KEY 2教职工阅毕收起后,系统随即展开详细的报到注册流程,具体包括“基础信息审核、校内业务办理、报到与起薪”三个部分。每个部分都清晰呈现具体的办理项目和当前的办理状态(办...
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2016 - 01 - 14
你以为这是某国外社交网站的的界面吗?错!它是南京理工大学为教师提供的人事服务应用!南京理工大学人事30余项服务应用历经4个多月的建设,于2016年元旦正式上线,开启猴年新气象!迎接各位教职工、校领导的再也不是冷冰冰、丑兮兮的界面,而是采用国际前沿的Material Design设计风格。而不为人知的是,除却超群的气质,这些服务应用更让老师们的工作效率提高至少10倍!据悉,本次上线共计30余项服务,跨部门整合了人事处、组织部、离退休处等部门的各项人事管理相关业务,服务共惠及校内50个相关部门。其中,“新进教职工注册报到”为新进教职工提供16项服务,“我的人事信息、我的信息变更”为学校近3000名教职工提供服务;“教职工信息管理、组织部管理、离退休处管理”主要面向职能部门进行信息管理与流程审核;“在职教职工查询与统计、各类人员查询”主要为各院系领导及校领导提供服务。30余项服务应用的建设重点整合了人事处、组织部、离退休处的工作流程,完成业务的全面梳理,是一次“跨部门业务流程整合”的优秀实践。与此同时,其核心创新点在于实现了“管理与服务的分离”、“流程与界面的分离”——此次所有服务应用的设计前期,已对服务对象进行了细分,并根据不同对象的差异化需求进行重新设计。这与传统管理系统建设中“将教职工、业务管理人员、校领导的需求用一套系统满足”的模式有本质差异。因此不论界面或交互、流程或功能都为用...
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2016 - 12 - 22
信息技术的发展带动了社会的变革,复杂的大数据处理基本都交给了云计算处理和完成。云时代下,建设智慧校园,高校学生工作应该做出怎样的创新?近日,长安大学学工部部长张骞文独家分享了《云计算时代高校智慧学生工作创新与思考》的演讲,以下节选自现场实录。高校如何做好智慧化的学生管理工作?分以下两个方面来探讨:(一)高校学生工作的大数据需求分析(二)学生工作的数据驱动 01    高校学生工作的大数据需求分析学生基础信息准确查询    当前高校学生工作现实情况下,我们对大数据首要需求是要有一个完整的、核心的基础数据库。基本信息的准确查询是反映一个学生系统水平的重要指标。理想情况是将招生系统数据、教务系统、建档立卡数据、卡务中心数据、学院数据、考勤数据、宿舍进出数据等作为数据采集中间件,当需要对某个学生进行信息查询时,只需要输入姓名或学号,就能第一时间获取其所需个人信息、考试成绩、考勤情况、综合测评、经济状况、重点关注事件等。学生档案管理的数据追踪体系    档案的管理,我认为应保证学生入校开始,到离校,包括离校以后,他的档案状态都可查询。这应该是为学生提供的一个最基本的信息服务。档案要建立采集追踪机制,档案袋上设计可追踪的二维码,另外要有可查询的接口。现实中确实会有招生办转存学院、学院寄送用人单位、单位退档学工部等各种情况,学...
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上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】

来自: 小智
日期: 2016-07-12
浏览: 26

各位老师下午好,很高兴我们相约在线下训练营分享近些年我对于数据治理和应用分析层面的认识和经验。可能有些具体情况与各高校不太相符,有问题欢迎提出来一起交流、探讨。


上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】

上海财经大学 高亮



谈数据治理必须从数据质量、数据存储、治理结构三个层面展开:


必须优先解决数据质量的问题


首先要解决数据质量的问题,如果数据有缺失或不准确,即使做了数据呈现也是不准确的。数据质量本身是数据治理的一个技术专题,数据治理可以协同流程规范、技术手段一起做好。


数据质量提升需要管理与技术齐头并进,共同打造绿色数据生态环境。


虽然大家普遍已经认识到数据是宝贵资产,说重视但更多还停留在口头层面,数据治理想做好必须全校全员行动,重点需要把控以下环节:


第一,数据质量量化评估的纬度需要明确,可以参照以下几类:



上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】



第二,设立专人做数据治理工作,明确各部门职责边界、分工流程;


第三,在系统初期就应该制定好数据标准体系,以从源头规避数据质量问题;


第四,做好数据质量管控规范,包括:明确相关人员在数据产生、存储、使用周期中应该完成的工作,以及工作流程;辅以数据质量监控平台,检测数据质量,通过借助人工和技术手段共同完成数据整改工作。


最后,是数据安全管理,必须重视且做好安全管理和日常维护工作,保证日常维护工作的可持续性。



上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】




做好数据储存至关重要


我们的数据可以追溯到近十年,很多数据分析靠单个业务系统满足不了需求,必须要通过交叉整合才能达到我们想要的效果,如:科研论文与职称数据的交叉分析,单纯靠人事系统或科研系统很难做到,所以这时候做好数据存储工作就显得尤为重要。



上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】



金字塔治理结构让数据治理如虎添翼



上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】




1、战略:等同于高校发展战略规划,是一个宏观性指导。


2、机制:是治理的基础保障,通过制度、流程的建设和执行得以落实;


3、专题:是数据治理的工作内容,包括数据标准、数据质量、元数据、主数据、数据生命周期等。


4、实施:数据治理是借助技术手段和管理手段来完成的。



在这里,讲几点个人体会:


1、数据质量是无底洞,够用就好。没必要追求完美,追求完美是要付出代价;


2、多使用系统、多利用数据,通过闭环来改善数据质量。我们有很多业务部门说系统不好用,数据有问题,其实系统只有越用才会越好;


3、数据质量监控只是补充手段,最好从业务系统功能层面去解决本质问题。







最后,大家如果对我们学校做了哪些数据分析有兴趣,可以大概了解下。

在应用方面我们主要分两个方向做了尝试:传统数据查询和数据挖掘分析。

(说明:以下分析展示相关数据经过脱敏处理,为演示数据,供参考)




1、教学质量分析,旨在不断提升教学质量。





上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】

教学质量分析



2、就业分析,旨在提高学生的就业率。



上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】

本科生平均月薪分布

上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】

在职教职工统计分析

3、师资分析,旨在不断优化师资结构。




上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】

在职教学科研岗教师分析






4、资产分析,旨在提高资产利用率。





上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】

用电分布分析

5、学科分析,旨在是优化学科、导师结构。



上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】

职称、导师结构分析


6、一卡通,主要做了卡务状况分析,后期会重点做消费情况分析。



上海财经大学鲜为人知的数据治理与分析之道【上】

一卡通圈存渠道分析

如果你是数据分析技术发烧友,那就一定不能错过后续连载报道,敬请期待~~


  

本文是金智教育研究院原创文章,转载本篇文章请注明原文出处(金智教育研究院)及本页链接:http://yjy.wisedu.com/info/1021/1322.htm



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