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지역 보고 및 인텔리전스를 위한 조직 데이터
전역 규제 프레임워크 전반에서 지역별 보고 표준 및 조직 요구 사항을 충족하도록 데이터 구조를 구성합니다. 지역별 데이터 구조는 데이터 매핑 연습, 데이터 복제 및 사용자 정의 프로세스 없이 기존의 Education Cloud 조직에 보고 조정 기능을 제공합니다.

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전역 규제 프레임워크 전반에서 지역별 보고 표준 및 조직 요구 사항을 충족하도록 데이터 구조를 구성합니다. 지역별 데이터 구조는 데이터 매핑 연습, 데이터 복제 및 사용자 정의 프로세스 없이 기존의 Education Cloud 조직에 보고 조정 기능을 제공합니다.
| 지원 제품: Lightning Experience |
| 지원 제품: Education Cloud를 사용하는 Enterprise, Unlimited 및 Developer Edition |
Education Cloud의 지역 데이터 확장은 영국의 고등 교육 통계 기관(HESA) 데이터 미래 표준과 같은 지역별 필드와 메타데이터를 기관의 기존 데이터 모델에 직접 추가합니다. Education Cloud를 단일 진실 소스로 사용하면 레지스터와 데이터 담당자가 보고 주기 초반에 데이터 품질과 무결성을 검증할 수 있습니다. 기관은 제출 오류를 줄이고 시스템 전체의 일관성을 향상할 수 있습니다.
기관은 외부 데이터 웨어하우스 및 다운스트림 변환에 의존하지 않고 운영 데이터에서 직접 확인된 제출 준비 출력을 생성할 수 있습니다. 이 통합 데이터 파운데이션은 반응형 프로세스에서 연속적인 인텔리전스 중심 기능으로 보고를 전환합니다.
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