智慧校園下高校數據治理研究

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摘要：隨著高校信息化發展，新系統新業務建設的不斷增多，產生的各種業務數據已呈井噴之勢。數據已成為一種戰略資源。提高數據質量，對已有數據進行高效共享應用的呼聲越來越高。各高校對數據治理的重要性已達成共識，開展數據治理工作是信息系統發展的必然要求，也是當前高校信息化部門的一項重要工作。文章通過對本校智慧校園建設中存在問題的深入分析，結合智慧校園建設的歷程，提出智慧校園環境下的數據治理與策略。希冀通過自己的些許研究可以為國內各大高校在數據治理方面提供有益的借鑒。

關鍵詞：大數據；高校；智慧校園；數據治理

全球數字信息化不但是當下的大勢所趨，也在無形中形成了有力推手來促進社會經濟發展變革。諸如大量的教職人員、學生、教學、科研等數據資源在教育信息化過程中沉淀累積下來，然而各大高校早期并沒有發展相應的數據管理體系，也沒有制定統一的管理制度準則，從而導致數據管理一直處于邊緣化的狀態，大量的信息沉積導致了信息孤島的產生。從教育信息和通信技術的發展以及教育部門目前的數據管理要求來看，各大高校在數據管理的這一階段，無論是在操作上還是在方法上，都面臨許多問題。信息管理系統不足，信息和資產管理責任不明確，信息管理多方面混雜在一起，沒有專門的機構監督和控制信息管理。數據分析能力也因管理方法不恰當而受到了嚴重的影響，因此難以從分類數據中獲得有價值的信息。數據的整個生命周期管理不準確，因此難以將數據轉化為有效的資產。校級數據治理系統并未建設完善。諸如此類等等的數據管理疑難雜癥都成為當前發展智慧校園信息化的攔路虎，各大高校必須針對性地研究并采取行之有效的應對措施。本文將基于上述環境背景之下，為高校智慧校園數據治理及策略提出自己的建議與看法。

1高校智慧校園環境下的數據面貌

1.1數據資產化

在大數據背景下，信息數據無疑是一種隱形的寶貴財富。1994年TheHawleyReport將信息資產的具體內涵意義公布到世人面前，數據資產被界定為記錄的有價值或潛力的數據。各大高校進一步發展和改進信息技術的同時，也收集了龐大的結構化信息數據，如學生成績、一卡通消費記錄等，也有諸如互聯網服務器記錄、教學視頻等非結構性數據。并在此基礎上從各個角度來對業務數據展開研究分析，將數據的全部價值都探索激發出來，將其效用充分利用到教育改革、人才發展和學校管理等方面。綜上所述，數據已經是一份龐大的隱形資產，如何更加高效地將其潛在價值進行挖掘利用無疑成為現今各大高校信息化發展的新熱點。

1.2數據標準化

數據標準是交換和共享數據的基礎，在實施數據共享之前，需要制定統一的數據標準。在建立數字校園的初期階段，數據來源多種多樣，數據編碼不一致，致使數據不正確、不完整、重復等問題頻現。然而由于智慧校園的大力發展，各大高校對數據治理工作漸漸提上日程，對學校各業務系統及數據進行全面梳理。理清各系統業務邏輯關系，對各業務系統中的數據字典進行匯總，整理與分析。根據教育部發布的管理信息標準（國家標準）和相關的工業標準，并考慮到學校的實際情況（學校標準），制定統一的數據標準。再利用中間庫建立系統新舊標準對照表，使數據交換與學校的主要數據庫同步，實現數據標準化。

1.3數據共享化

高校智慧校園建設了共享數據中心，該中心將教師、學生、教學、科研等學校核心業務系統中的實體數據進行了匯集。并通過前期數據調研，明確了各系統間的數據流向，數據安全級別、數據權限等對各業務系統的實時數據需求，由共享數據中心將各類數據封裝成接口或者提供視圖的形式予以服務。實現了數據源的惟一性，同時按照分級權限的理念提供不同權限等級的業務數據操作功能。實現了數據中心與各應用系統的雙向握手。

2高校智慧校園環境下數據現狀及瓶頸

2.1數據范圍不足，質量參差不齊

從數據治理角度來分析，高校與各大互聯網企業對于數據的管理方式有著本質的區別。這些互聯網大廠對數據的管理往往是出于盈利的目的，金字塔結構、有效實施的底層數據結構、主動全面的用戶數據收集，甚至收購企業補充數據構成的數據庫，這些都是互聯網企業所采取的數據處理手段。而對于高校數據處理來說，它是基于公益性質的初衷來建設發展的，在系統的前期發展階段往往是根據不同的部門需求來針對性地建設，從而導致了“數據煙囪”和“信息孤島”的形成。一方面，在信息發展起步階段，高校各部門業務關聯性意識淡薄，并未以學校的發展作為數據管理的基礎而進行頂端設計；此外，整個學校沒有統一的數據和數據管理標準，信息編碼以及存儲格式都沒有相應的指標制度，基礎數據分散。即使有數據，也無法輕易加以探索和分析。

2.2需求日益強烈，底層計算組件無法有效融合

鑒于目前的數據管理狀況，隨著學校建立的信息管理系統數量的增加，各部門、系統和數據庫對數據的需求越來越大，大家都希望以靈活和方便的方式收集和分析數據，以獲得數據的巨大價值。在這些應用程序中，多層面分析數據挖掘、一站式服務應用程序和各種數據報告（高基數據表、人才狀況數據等）已成為當前和未來主要數據消費場景，而“分析和服務”應用程序需要更多的數據。雖然對使用的需求不斷增加，但底層計算機組件缺乏有效整合，實際上在數據管理方面造成了巨大的資源浪費和業務困難，因為現有業務系統的數據往往都是只注重如何存儲而忽視特定場景下的現實需求，也就導致了能夠被直接拿來使用的表數據更是少之又少。

2.3數據治理成果無法便捷復用，數據對接困難

從數據治理發展的角度結合師生普遍的數據消費需求，大部分高校已經建立了對應的數據應用平臺，表面上看數據涵蓋范圍廣泛，在實施工程師的配置下能進行多維度、多視角的數據呈現。但數據治理成果無法便捷復用仍然是困擾當前學校數據治理的最大困境。經筆者研究分析后發現，導致這一現狀的因素主要有以下幾方面：第一，受招投標及項目預算等影響，高校實施的數據治理分析項目一般會分階段進行，這些項目多由不同廠商，部署不同的底層環境和數據集群，使數據整合通信復雜化；第二，在具體數據治理項目實施階段，對執行工程師的依賴程度過高，其管理方法過分集中在互聯網和人腦中，由于接收和檢查工作完成、執行工程師離開、數據治理系統無法有效地傳輸數據、標準化數據不斷擴大以及信息的相互滲透，項目的執行非常困難。

3高校智慧校園環境下數據治理及策略

3.1完成數據治理與服務體系設計

在數據治理規劃階段，即在宏觀一級實現標準化的階段，學校應建立一個全面的信息質量評估系統。這一階段的工作應在機構和規范文件中加以界定。這些目標包括：制定數據治理的基本理念和治理目標；建立數據治理的工作結構；理清學校各部門參與數據治理的工作方法、責任和行動要點；理清學校數據的分類；質量標準；理清數據方面的權利、義務和管理領域；制定數據收集和交換的規則和程序；建立應用學校數據治理系統和質量反饋機制。

3.2完善數據治理機構設置及制度建設

第一，成立由學校一把手及其他高層領導組成的數據治理委員會，以促進從上至下系統地全面實施數據治理。各部門之間進行責任分工，制定校級層面數據治理的配套管理制度和規范，保證數據治理體系的常態化運行，形成數據治理長效機制。第二，建立數據安全保障及運維體系。這也是智慧校園正常運作的先決條件。隨著智慧校園的建立，各類信息的收集變得更為便利，但集中儲存圖片、GPS定位、視頻等隱私信息無疑增加了數據泄漏的風險。通過分析不同地點、消費和學生的社會信息之間的聯系，可以在很大程度上以多層面的方式描繪學生的形象，從而危及學生的隱私和人身安全。因此，有必要建立一個完善的安全保障及運維體系。第三，必須有一個基于“三分技術，七分管理”的安全管理體系，數據的安全保障以及運維方面必須圍繞安全管理體系為核心發展，此外數據安全管理也應當在廣大師生的日常活動以及信息交流中貫穿始末。

3.3對校園數據標準和數據關系進行梳理

根據學生和教職員工的狀況，在職務和職能的整個生命周期內；全面規劃各信息系統的業務、業務流程和子流程，形成涵蓋所有信息系統的數據集。在相關數據關系模型的基礎上，建立一個反映學校現實情況的標準化系統，涵蓋各級數據的定義、使用和應用。完成相關系統規范文件的構建，在維護數據安全的同時進行數據公開，并在數據共享請求、批準和離線執行后進行在線注冊。以視覺圖表形式呈現數據庫的整體數據質量，分析并實時呈現學校數據質量的最新狀況。從而使內部的數據管理按照“標準—產生—治理—診斷”的閉環處理方式完美地進行，全面提升數據質量的高效準確性以及數據報表分析的科學嚴謹性。

3.4建立數據質量評價體系及數據整改機制

由于早期學校系統的建造年份、建設思路和技術架構各不相同，造成所產生的業務數據質量參差不齊。為了反映數據的質量，需要建立一個系統，以評估數據質量，評估數據是否符合學校質量標準，并量化不同類型數據的質量。根據該系統的計算能力，基于數據標準周期性產出量化數據計算結果，客觀體現數據質量問題，為數據源頭部門提供了明確的問題數據，并對源頭部門的數據進行了校正，以提高數據質量。建立機制，通過收集和直觀顯示數據質量結果，比較不同類別和部門的數據質量改進情況，查明治理過程中的薄弱環節，為學校明確數據治理重點和改進治理措施提供基礎。

3.5對主數據業務域進行擴充與完善

不斷完善主數據業務領域，逐步實現基于全域的數據治理，以師生員工基本信息、教學信息、科研數據、學習數據等為主要內容建立一個符合標準的數據服務接口平臺。解決庫與庫、部門與部門之間的接口應用問題。除了現有系統外，還有許多學校新系統。在各系統之間，可以通過數據服務管理平臺提出請求，從而可以交換數據。在高校建立一個數據質量管理系統，以元數據管理為基礎，從而實現數據定義和管理的標準化，快速瀏覽和定位數據，保證數據治理平臺的有效實施和持續發揮作用。由于高校信息和通信技術的快速發展，智慧校園的建設正在繼續。高校的數據資源已成為學校運作的隱形資產、戰略資源和學校軟實力的體現。統一管理數據資源，提高數據質量是高校之間交流數據和廣泛應用數據分析的先決條件。解決高校數據存在的問題，使其成為高校教學管理的輔助工具，為高校發展決策提供科學依據，將是今后高校數據治理的工作重點。

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作者:華俊 單位:泰州學院信息化中心