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高校智慧校园框架下的数据治理探讨

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刘绒

摘要：数据作为高校的重要资产，其利用水平的高低直接反映了学校的教学科研水平和管理服务能力。现阶段数据质量问题已成为制约高校信息化发展的主要问题，需要开展校级数据治理并建立数据管理流程体系全面有效地提升学校数据质量。本文结合高校特点提出数据治理体系架构，给出了数据治理具体的实施方法、流程及制度，具有较强的可操作性，能够充分发挥数据治理的效果。

关键词：教育信息化;数据治理;主数据;数据质量

中图分类号：TP393? ? ? ? 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）24-0006-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

目前高校的信息化已经从信息化基础设施建设为主的“教育信息化1.0”时代，迈入了以深度融合、智慧发展为主的“教育信息化2.0”时代。同时，“教育信息化2.0”时代提出通过教育教学与信息化技术的多层次深度融合，进一步提升高校的教育质量，促进信息化时代高校的教育生态系统的构建。并要求建立“覆盖全国、统一标准、上下联动、资源共享”的教育政务信息资源大数据，打破数据壁垒，实现一数一源和伴随式数据采集。因此，以大数据驱动教育改革，是教育信息化“2.0”时代的发展之路。

但是，由于我国高校在信息化建设初期，各个业务单位各自为政来建设信息化系统，虽大量高校已建设了集统一身份认证、信息门户平台、数据交换平台在内的校园综合信息服务平台，也集成了如办公、教务、财务、一卡通、图书等多个业务系统，但由于缺乏统一的建设标准，使得多数高校虽积累了大量的业务数据和用户行为相关日志数据，但还是普遍存在数据质量不达标，冗余数据大量存在、数据准确性不高以及业务单位共享数据难度较大等问题，这些问题已严重制约了高校的信息化管理及信息化教学水平的提升。因此需建设一套校级的数据治理流程体系来进行数据的全生命周期管理，通过对各种数据进行统一的整合、存储、管理、分析、发布、应用，进行各种数据分析和挖掘的模型算法设计，探索各种管理过程、数据变量之间的相关关系，洞察各个管理关节和教学过程存在深层次问题，提升各级管理人员进行管理和决策的科学性、准确性，为教育教学提供有效的决策支持服务，促进教育教学的变革与创新，提升学校的综合竞争力。

1 高校数据管理存在的问题

综合我国高校的教育信息化发展情况，根据教育行业对数据治理工作的需求，目前各高校在数据建设管理方面仍然存在不足：

（1）长期以来，各业务系统分别由各业务单位分开建设、管理，数据之间无法互联互通，存在数据孤岛，不能很好地实现数据的交换和整合。教育信息化发展至今，虽然以打通数据孤岛为主要目的三大平台及业务系统建设已日趋完善，但仍面临许多问题，数据打通的力度，如数据流通的范围、时效性等仍受到传统共享的局限。

（2）缺少数据管理体系，管理职责不明确，数据权威来源也不明确，并且缺少对数据使用的精确管理和监督。上述情况导致学校数数据资产大都只存在于业务部门甚至厂商手中，因缺乏全局规划，学校的资产注册定义只局限于部分共享数据，数据在手却无法使用。

（3）缺乏完整的数据全生命周期管理。高校各类数据的生产、使用、管理、维护等的数据生命周期管理流程和规范还非常不完善，大部分非结构化数据还没有纳入管理范畴;缺少信息化工具支撑数据生命周期的管理。导致数据无法深入挖掘和分析。

（4）缺乏统一的校级数据质量监测管理体系。目前高校在跨部门的数据共享交换及沟通管理机制方面普遍存在不健全的问题;跨部门的数据质量管理规范与标准未建立;数据分析模型、自动采集尚未全面实现;业务部门缺少有经验的专职数据管理人员;缺乏完善的数据质量管理监控流程制度。

（5）大数据分析能力不足。大数据分析需要从庞大规模的碎片化数据中得到有价值的内容，当前，学校已經充分认识到了结构化数据的重要性，并已加强了结构化数据的整合积累，但对非结构化数据：如学习行为数据、上网行为数据、活动轨迹等的重视程度明显不足，无法充分体现大数据的价值。因此高校应加大对非结构化数据采集、储存和分析工具的建设力度。

教育信息化发展至今，以打通数据孤岛为主要目的三大平台及业务系统建设已日趋完善，但仍面临许多问题：师生全面获取和使用个人数据的难度日益增大;重复的数据填报让师生疲于应对;业务部门无法充分享受到数据中心建设带来的便利，仍需在报表的统计中投入大量的人力物力;信息网络中心无法掌握数据质量、数据动态，且无法快速定位运行过程中产生的问题;学校领导未能获得更多决策报告及预测模型。同时随着移动互联、云计算、大数据等新兴技术的普及，学校信息化部门的理念也从面向管理转为面向服务，提供良好数据规划和管理、建立健全数据维护和服务体系、发挥数据的预测、决策作用，成为当前高校信息化建设的重要发展方向。

大数据作为信息技术发展的新趋势，在商业和互联网领域逐渐发展成熟后，已逐渐渗透扩展到各行各业，成为驱动生产业务发展的重要因素。教育主管部门对于各学校的“十三五”规划明确提出要建设“智慧校园”。“智慧校园”与“数字化校园”的本质区别就在于，“智慧校园”是面向服务的、数据启动的，而传统的“数字化校园”则是面向管理的、流程驱动的。可见，“智慧校园”的建设离不开对数据的综合利用开发思想和大数据相关的工具及技术。

2 高校数据治理的探索与实践

目前，我国高校在数据建设方面主要存在以下几类问题的问题：

1）数据由各业务部门分散管理，缺乏统一的标准;

2）数据共享交换的深度、维度和效率都不高，准确性较差;

3）主数据存在缺失且数据质量较差;

4）缺乏顶层规划，同时难以对数据进行的精细化的管理。

针对以上这些问题，通过开展全面的数据治理工程，建立一个标准统一规范、来源权威稳定、数据高度融合、数据质量可靠的全量数据平台，解决目前高校数据交换共享中普遍存在的“数据质量较低、数据流向不明确、数据交换共享程度低、主要数据存在缺失”的问题，通过对校内主要业务系统数据进行梳理、采集、清洗、标准化、规范存储[1]和综合应用，抽取并整合全校所有的结构化数据以及非结构化数据，实现对高校当前的数据中心进行重新建构，搭建数据治理平台，实现高校数据资产的有效管理和数据的深度共享，解决当前数据使用中存在的种种问题。

1）数据规划调研。

对学校数据资产进行全面摸底，明晰数据资产从生产、存储、流动到使用的全过程进行调研，包含学校已建系统公共基础数据梳理分析和对已建业务进行全面系统梳理分析，识别出全校业务内部、业务之间的业务流程和数据应用关系，按照规范化的表达方式，展现出学校的业务现状和未来发展需求的公共基础数据模型及业务数据模型。

2）构建数据信息标准。

数据信息标准是高校信息化最基础的工作，是信息共享、交换以及应用的基础。各类业务数据需通过遵循统一的数据标准进行建设管理，并构建一个可交换、共享的数据共享交换平台，保证数据的准确性、唯一性，同时为学校大数据挖掘分析提供标准规范，为学校决策提供有效准确的数据来源。数据信息标准包括元数据标准、数据交换标准、数据质量标准等。通过建设完善的版本管理，建设标准管理工具，管理标准全生命周期，对组织结构的维护收集、整理、创建、发布、物理化、升级全链管理。同时建设标准信息网，让标准更好覆盖全校，为各个业务系统服务。从高校的实际情况出发，对现有业务系统的数据进行分析，以国家标准、教育部标准为指导，对全校数据资源和数据模型进行顶层设计和科学规划，形成统一、全面的教育信息标准。

3）主数据库建设。

主数据包括元数据、属性、定义、角色、关系和类别等。[2]主数据库的建设需根据学校的数据标准通过采集、清洗和加载数据，通过分析处理、数据挖掘等方法进行分析。构建主数据库可解决高校普遍存在的“信息孤岛”问题，并为学校大数据分析提供基础数据。

4）构建元数据管理平台。

通过元数据管理平台对全校数据资源进行统一定义、统一管理，通过建设该平台帮助管理人员掌握学校资源，对于数据的全生命周期的掌握更加全面。依托元数据管理，构建学校数据质量管理体系，让数据统一定义、统一管理，快速查看、快速定位。

5）数据管理制度及管理规范的建设。

建设高校数据质量评价指标体系、质量改进制度;制定数据治理过程中数据采集与審核、数据运维管理、数据存储与归档、数据利用和数据安全管理等方面的制度建设。通过这些管理制度制定的建设，从根本上改变数据操作生命周期中的漏洞、矛盾、管理缺失、不规范操作、错误操作等，使数据治理的成果能够长期持续、不断进步。

3 结论

数据是高校的一项重要资产，存在真正的、可衡量的价值。[3]现阶段高校在信息化建设的过程中，通过开展数据治理、提高数据质量，达到有效提高数据价值，从而为学校相关决策的制定提供帮助。同时，通过数据治理，为高校在向“智慧校园”转变的过程中构建稳固的数据基础和数据管理体系，实现数据与应用的解耦合，降低数据的使用门槛，实现多源异构数据的整合，构建起高校的战略数据资产，从而深入促进高校服务创新和价值创造、有效提升高校管理和决策水平，进一步促进我国高校信息化的建设。

参考文献：

[1]许晓东，王锦华，卞良，等.高等教育的数据治理研究[J].高等工程教育研究，2015（5）：25-30.

[2]ISO 8000-2-2012：数据质量标准[S].第2部分：词汇表.

[3]李林，钱丹丹，黄婷婷，等. 高校信息化数据治理探讨[J].中国教育信息化，2017（9）：66-68.

【通联编辑：唐一东】

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