數據分類分級再升級

近年來，數據安全合規要求不斷升級，數據分類分級工作已然成為高校信息化建設的重要環節。根據教育部等部門發布的《關于加強教育系統數據安全工作的通知》、《教育系統核心數據和重要數據識別認定工作指南（試行）》等政策要求，為確保數據存儲、共享環節的合理合規，我們提供了數據分類分級標準化規范流程，按照“數據資產梳理、數據分類分級、數據目錄報批”三步走，執行數據分類分級工作，嚴格落實核心數據和重要數據的安全保護政策要求。

自動熔斷防止異常數據匯流

新版本集成任務編排新增3個熔斷組件，在數據集成檢測到攔截指標超過預設閾值時可觸發熔斷機制，暫停數據處理和傳輸，防止因數據異常導致任務報錯或數據丟失，進一步保證數據集成過程的安全性、準確性和完整性。

數據比對預測數據潛在風險

本次發版還新上架了數據比對工具，用于業務或數據庫升級遷移時，對遷移前后數據結構、數據內容的差異化檢測。支持比對多種數據源數據庫表、視圖、存儲過程的差異，并生成可視化報告。比對結果可幫助信息管理中心、業務部門發現業務數據問題，及時采取糾正措施，確保數據準確和完整。還可幫助數據開發者識別潛在數據庫問題（如字段類型不一致等），準確判斷問題原因，快速提升數據校驗效率，是數據實施服務中的重要輔助工具。

可視化算法編排助力深度數據挖掘

我們提供30+數據處理、算法節點組件，無需復雜的編程基礎，即可通過可視化拖拽、流式建模方式快速構建數據算法模型，建立算法邏輯，實現復雜數據的關聯計算，支撐貧困生精準資助、學生綜合預警等應用場景落地。同時算法單節點支持分步式執行，可以充分利用計算資源，保證機器算法的性能和數據有效輸出，為深度數據挖掘提供更廣闊的能力空間。

自定義質量報告，靈活數據整改

數據質量管理再升級！基于數據中臺的事前質量規則定義和檢測任務設置，開發者、業務部門可根據不同場景和需求靈活設定檢測數據，自動組裝并輸出面向部門或個人的數據質量檢測報告，滿足個性化數據質量問題匯總和整改需求，力求數據質量治理前置化，源清則流清。

迪塔維數據中臺的每一次更新迭代，都致力于構建更完善的數據集成、數據治理、數據共享和數據應用過程，實現數據作為新質生產力對學校業務發展的賦能與支撐作用。持續迭代，精彩繼續，歡迎各位老師與我們共同探索！