關于大數據時代高校數據管理的研究

崔承坤

摘要：隨著高校數據管理的范圍不斷擴大，大數據時代已深入到高校數據管理工作中。高校數據正在呈現迅速增長的趨勢，且信息的利用及存儲正面臨嚴峻的考驗，所以對數據的分析及管理與采集而言，各大高校需探索合理的應對策略。

關鍵詞：分析；采集；管理

高校數據管理自二十一世紀開始便得到迅速發展，歷經了建設基礎設施、建設應用系統與整合信息數據三個階段，使高校數據管理綜合水平得到了提升。大數據主要是對數據中蘊藏的知識進行具體的處理，而不是對大量的數據進行掌握，其在高校數據管理中依然具備了至關重要的作用。

一、數據管理

高校數據與業務數據組成了高校數據資源，涵蓋了無線認證數據與網絡行為數據以及教學資源數據等。數據來源方面包含財務、人事、教學以及資產等，數據類型包含音頻、報表、數據庫以及公文與圖像等。

二十世紀八十年代開始提出了數據監管概念，其實質就是想要充分發揮數據的作用。高校數據管理目前包含以下內容：

（1）數據應用與統計分析。分析、展示以及清理集成的具體數據，把重復及冗余的數據除去，提升數據質量；挖掘高校的大數據，找出其蘊含的價值，使輿情預測、學生分析及教學評估得以實現。

（2）制定數據規劃與標準。對高校數據的規范與標準進行構建，確保數據具備一致性與準確性以及實時性；使共享的數據能夠更加明確。

（3）共享與管理服務。對數據庫的內容與結構進行規劃，統一各種數據源，構建統一的數據監管系統，使其能夠對所需信息進行交換、存儲以及共享。

二、數據采集

在建設高校信息化階段，各部門的業務系統充分依利用了實際的業務需求，同時也對各種類型不同且數量龐大的數據進行了收集，諸如科研、人事以及教學等。

（1）采集結構化數據。其實質就是數據的集成，把相互關聯的數據整合在一起。其采用了數據中心與各業務系統之間為接口，同時完成對接的實現方式，從而達到了數據推送以及抽取的形式。具體如下表1所示：

三、數據分析

對高校大數據進行具體的采集與獲取之后，必須對其進行一系列的數據挖掘以及分析等工作。其中，分析高校大數據的方法主要分為利用相關的工具以及大數據的具體架構此兩種形式，比方說Hadoop、Spark。

不僅如此，分析大數據的技術還能夠與高校大數據的方方面面相匹配，其具體的結論與分析同樣能夠適用于教學與教育的各個領域。依據分析的體能測試數據、課外活動數據、學生成績數據以及一卡通消費數據、借閱圖書數據等，可以對學生整體的發展狀況進行綜合性的分析。以此為前提，對就業數據、科學研究、學生興趣數據以及實踐數據進行添加，能夠總結出社會認可學生的程度，隨著對學生的各類就業方向選擇進行分析，從而確保高校能夠在培養方案以及教學模式上進行更好的優化與完善。最終，為能夠更多的培養出可以為社會服務且具備優良品質的高水平人才提供高效且準確的保障。

四、高校數據管理思考

在高校數據的來源中，絕大多數都來自于高校中的各職能部門，但是對各職能部門中存在的規劃資源而言，高校嚴重缺少共建共享意識，致使各部門之間出現了不統一的數據標準以及不同的建設進度，從而使共享的數據資源增加了一定的壁壘。所以，分布于各獨立系統內的數據無法展現其實際的挖掘價值?；诖髷祿r代下的數據監管，對數據間存在的關聯性進行了重點強調，深入研究數據關系。以預測以及挖掘內在關聯為根本，對大量的數據展開詳細的研究，從而推斷未來的發展方向以及可行性，為高校數據管理提供決策支持。

在保護隱私方面，根據各種案例數據得知，數據即使無害，但被大量的收集也會造成個人隱私的暴露。高校大數據包含學生、教師以及高校的各個方面，比方說閱讀習慣、教師工資收入以及學科目錄等。所以在分析與采集大數據時必須對用戶隱私做好保護。

五、結論

綜上所述，現行的大數據技術為高校的數據管理以及數據整合等給予了一定的技術支撐。管理高校數據時，必須充分的利用大數據技術，確保數據能夠更好的為學生、科研以及教學等管理提供決定性的支撐。此亦為大數據時代下高校數據管理的主要發展趨勢。

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（作者單位：長春理工大學）