智慧校园下高校数据治理研究

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摘要：随着高校信息化发展，新系统新业务建设的不断增多，产生的各种业务数据已呈井喷之势。数据已成为一种战略资源。提高数据质量，对已有数据进行高效共享应用的呼声越来越高。各高校对数据治理的重要性已达成共识，开展数据治理工作是信息系统发展的必然要求，也是当前高校信息化部门的一项重要工作。文章通过对本校智慧校园建设中存在问题的深入分析，结合智慧校园建设的历程，提出智慧校园环境下的数据治理与策略。希冀通过自己的些许研究可以为国内各大高校在数据治理方面提供有益的借鉴。

关键词：大数据；高校；智慧校园；数据治理

全球数字信息化不但是当下的大势所趋，也在无形中形成了有力推手来促进社会经济发展变革。诸如大量的教职人员、学生、教学、科研等数据资源在教育信息化过程中沉淀累积下来，然而各大高校早期并没有发展相应的数据管理体系，也没有制定统一的管理制度准则，从而导致数据管理一直处于边缘化的状态，大量的信息沉积导致了信息孤岛的产生。从教育信息和通信技术的发展以及教育部门目前的数据管理要求来看，各大高校在数据管理的这一阶段，无论是在操作上还是在方法上，都面临许多问题。信息管理系统不足，信息和资产管理责任不明确，信息管理多方面混杂在一起，没有专门的机构监督和控制信息管理。数据分析能力也因管理方法不恰当而受到了严重的影响，因此难以从分类数据中获得有价值的信息。数据的整个生命周期管理不准确，因此难以将数据转化为有效的资产。校级数据治理系统并未建设完善。诸如此类等等的数据管理疑难杂症都成为当前发展智慧校园信息化的拦路虎，各大高校必须针对性地研究并采取行之有效的应对措施。本文将基于上述环境背景之下，为高校智慧校园数据治理及策略提出自己的建议与看法。

1高校智慧校园环境下的数据面貌

1.1数据资产化

在大数据背景下，信息数据无疑是一种隐形的宝贵财富。1994年TheHawleyReport将信息资产的具体内涵意义公布到世人面前，数据资产被界定为记录的有价值或潜力的数据。各大高校进一步发展和改进信息技术的同时，也收集了庞大的结构化信息数据，如学生成绩、一卡通消费记录等，也有诸如互联网服务器记录、教学视频等非结构性数据。并在此基础上从各个角度来对业务数据展开研究分析，将数据的全部价值都探索激发出来，将其效用充分利用到教育改革、人才发展和学校管理等方面。综上所述，数据已经是一份庞大的隐形资产，如何更加高效地将其潜在价值进行挖掘利用无疑成为现今各大高校信息化发展的新热点。

1.2数据标准化

数据标准是交换和共享数据的基础，在实施数据共享之前，需要制定统一的数据标准。在建立数字校园的初期阶段，数据来源多种多样，数据编码不一致，致使数据不正确、不完整、重复等问题频现。然而由于智慧校园的大力发展，各大高校对数据治理工作渐渐提上日程，对学校各业务系统及数据进行全面梳理。理清各系统业务逻辑关系，对各业务系统中的数据字典进行汇总，整理与分析。根据教育部发布的管理信息标准（国家标准）和相关的工业标准，并考虑到学校的实际情况（学校标准），制定统一的数据标准。再利用中间库建立系统新旧标准对照表，使数据交换与学校的主要数据库同步，实现数据标准化。

1.3数据共享化

高校智慧校园建设了共享数据中心，该中心将教师、学生、教学、科研等学校核心业务系统中的实体数据进行了汇集。并通过前期数据调研，明确了各系统间的数据流向，数据安全级别、数据权限等对各业务系统的实时数据需求，由共享数据中心将各类数据封装成接口或者提供视图的形式予以服务。实现了数据源的惟一性，同时按照分级权限的理念提供不同权限等级的业务数据操作功能。实现了数据中心与各应用系统的双向握手。

2高校智慧校园环境下数据现状及瓶颈

2.1数据范围不足，质量参差不齐

从数据治理角度来分析，高校与各大互联网企业对于数据的管理方式有着本质的区别。这些互联网大厂对数据的管理往往是出于盈利的目的，金字塔结构、有效实施的底层数据结构、主动全面的用户数据收集，甚至收购企业补充数据构成的数据库，这些都是互联网企业所采取的数据处理手段。而对于高校数据处理来说，它是基于公益性质的初衷来建设发展的，在系统的前期发展阶段往往是根据不同的部门需求来针对性地建设，从而导致了“数据烟囱”和“信息孤岛”的形成。一方面，在信息发展起步阶段，高校各部门业务关联性意识淡薄，并未以学校的发展作为数据管理的基础而进行顶端设计；此外，整个学校没有统一的数据和数据管理标准，信息编码以及存储格式都没有相应的指标制度，基础数据分散。即使有数据，也无法轻易加以探索和分析。

2.2需求日益强烈，底层计算组件无法有效融合

鉴于目前的数据管理状况，随着学校建立的信息管理系统数量的增加，各部门、系统和数据库对数据的需求越来越大，大家都希望以灵活和方便的方式收集和分析数据，以获得数据的巨大价值。在这些应用程序中，多层面分析数据挖掘、一站式服务应用程序和各种数据报告（高基数据表、人才状况数据等）已成为当前和未来主要数据消费场景，而“分析和服务”应用程序需要更多的数据。虽然对使用的需求不断增加，但底层计算机组件缺乏有效整合，实际上在数据管理方面造成了巨大的资源浪费和业务困难，因为现有业务系统的数据往往都是只注重如何存储而忽视特定场景下的现实需求，也就导致了能够被直接拿来使用的表数据更是少之又少。

2.3数据治理成果无法便捷复用，数据对接困难

从数据治理发展的角度结合师生普遍的数据消费需求，大部分高校已经建立了对应的数据应用平台，表面上看数据涵盖范围广泛，在实施工程师的配置下能进行多维度、多视角的数据呈现。但数据治理成果无法便捷复用仍然是困扰当前学校数据治理的最大困境。经笔者研究分析后发现，导致这一现状的因素主要有以下几方面：第一，受招投标及项目预算等影响，高校实施的数据治理分析项目一般会分阶段进行，这些项目多由不同厂商，部署不同的底层环境和数据集群，使数据整合通信复杂化；第二，在具体数据治理项目实施阶段，对执行工程师的依赖程度过高，其管理方法过分集中在互联网和人脑中，由于接收和检查工作完成、执行工程师离开、数据治理系统无法有效地传输数据、标准化数据不断扩大以及信息的相互渗透，项目的执行非常困难。

3高校智慧校园环境下数据治理及策略

3.1完成数据治理与服务体系设计

在数据治理规划阶段，即在宏观一级实现标准化的阶段，学校应建立一个全面的信息质量评估系统。这一阶段的工作应在机构和规范文件中加以界定。这些目标包括：制定数据治理的基本理念和治理目标；建立数据治理的工作结构；理清学校各部门参与数据治理的工作方法、责任和行动要点；理清学校数据的分类；质量标准；理清数据方面的权利、义务和管理领域；制定数据收集和交换的规则和程序；建立应用学校数据治理系统和质量反馈机制。

3.2完善数据治理机构设置及制度建设

第一，成立由学校一把手及其他高层领导组成的数据治理委员会，以促进从上至下系统地全面实施数据治理。各部门之间进行责任分工，制定校级层面数据治理的配套管理制度和规范，保证数据治理体系的常态化运行，形成数据治理长效机制。第二，建立数据安全保障及运维体系。这也是智慧校园正常运作的先决条件。随着智慧校园的建立，各类信息的收集变得更为便利，但集中储存图片、GPS定位、视频等隐私信息无疑增加了数据泄漏的风险。通过分析不同地点、消费和学生的社会信息之间的联系，可以在很大程度上以多层面的方式描绘学生的形象，从而危及学生的隐私和人身安全。因此，有必要建立一个完善的安全保障及运维体系。第三，必须有一个基于“三分技术，七分管理”的安全管理体系，数据的安全保障以及运维方面必须围绕安全管理体系为核心发展，此外数据安全管理也应当在广大师生的日常活动以及信息交流中贯穿始末。

3.3对校园数据标准和数据关系进行梳理

根据学生和教职员工的状况，在职务和职能的整个生命周期内；全面规划各信息系统的业务、业务流程和子流程，形成涵盖所有信息系统的数据集。在相关数据关系模型的基础上，建立一个反映学校现实情况的标准化系统，涵盖各级数据的定义、使用和应用。完成相关系统规范文件的构建，在维护数据安全的同时进行数据公开，并在数据共享请求、批准和离线执行后进行在线注册。以视觉图表形式呈现数据库的整体数据质量，分析并实时呈现学校数据质量的最新状况。从而使内部的数据管理按照“标准—产生—治理—诊断”的闭环处理方式完美地进行，全面提升数据质量的高效准确性以及数据报表分析的科学严谨性。

3.4建立数据质量评价体系及数据整改机制

由于早期学校系统的建造年份、建设思路和技术架构各不相同，造成所产生的业务数据质量参差不齐。为了反映数据的质量，需要建立一个系统，以评估数据质量，评估数据是否符合学校质量标准，并量化不同类型数据的质量。根据该系统的计算能力，基于数据标准周期性产出量化数据计算结果，客观体现数据质量问题，为数据源头部门提供了明确的问题数据，并对源头部门的数据进行了校正，以提高数据质量。建立机制，通过收集和直观显示数据质量结果，比较不同类别和部门的数据质量改进情况，查明治理过程中的薄弱环节，为学校明确数据治理重点和改进治理措施提供基础。

3.5对主数据业务域进行扩充与完善

不断完善主数据业务领域，逐步实现基于全域的数据治理，以师生员工基本信息、教学信息、科研数据、学习数据等为主要内容建立一个符合标准的数据服务接口平台。解决库与库、部门与部门之间的接口应用问题。除了现有系统外，还有许多学校新系统。在各系统之间，可以通过数据服务管理平台提出请求，从而可以交换数据。在高校建立一个数据质量管理系统，以元数据管理为基础，从而实现数据定义和管理的标准化，快速浏览和定位数据，保证数据治理平台的有效实施和持续发挥作用。由于高校信息和通信技术的快速发展，智慧校园的建设正在继续。高校的数据资源已成为学校运作的隐形资产、战略资源和学校软实力的体现。统一管理数据资源，提高数据质量是高校之间交流数据和广泛应用数据分析的先决条件。解决高校数据存在的问题，使其成为高校教学管理的辅助工具，为高校发展决策提供科学依据，将是今后高校数据治理的工作重点。

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作者:华俊 单位:泰州学院信息化中心