高校數據治理機制探索及成效

陳方方 何小波

[摘 ? ?要] 近年來，各高校在智慧校園建設中構建了自己的大數據中心，打破了數據孤島、整合了業務流程。在享受著信息化快速發展帶來豐碩成果的同時，越來越多高校發現數據標準不一致、數據源頭不清晰、數據交互不通暢等一系列數據問題，給高校教學、管理、科研工作造成了諸多不便。文章從高校數據現狀出發，提出高校數據治理良性數據循環的機制，并以重慶醫科大學職稱評審為案例，詳細介紹了如何應用此循環機制，實現了數據治理的精準化管理，從而為教學、科研及決策等工作提供支持。

[關鍵詞] 大數據;數據治理;數據服務;決策支持

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 19. 093

[中圖分類號] G647 ? ?[文獻標識碼] ?A ? ? ?[文章編號] ?1673 - 0194（2019）19- 0219- 04

1 ? ? ?引 ? ?言

信息技術的飛速發展，不僅突破了傳統時空的限制，信息的獲取不再受到時間、空間的局限，人們隨時、隨地可以享用信息技術帶來的便利;而且改變了交互的方式，移動通訊、電子郵件和即時通訊工具，極大地改變了人們交流、溝通的方式;同時信息技術也促進了管理科學性的提升，在管理領域，通過對海量數據進行統計、分析、挖掘，豐富了提升管理水平的手段;另外，它還拓展了大規模模擬、優化應用范圍，利用強大的計算能力，結合實際的管理模型，進行大規模的模擬、優化等。

教育信息化數據治理體系的核心內容，是利用信息化技術，將學校業務數據通過采集、處理、利用加以高效組織和科學管理，使其成果得以有效地應用于學校的教學、科研和校務管理與決策過程，使其有效提升學校的核心競爭力。

目前，多數高校在進行數據治理工作，它是高校教育信息化建設工作的必經階段。面對海量的業務數據，如何對其進行有效的治理進而為師生提供有效的數據服務，是高校教育信息化發展面臨的新挑戰。高校如何對數據進行規劃、設計、組織和控制，實現“以用戶為核心的結構化數據組織結構”，為每個人提供最人性化的數據服務，為學校發展提供決策支持，是當今高校教育信息化發展的迫切需求。

2 ? ? ?高校數據治理機制構建

2.1 ? 高校數據現狀

校園信息資源的擴充、業務系統的增多，使得校園信息資源的分布極為散亂，導致教師和學生面對海量的數據無所適從，得不到有效的數據服務。目前高校數據現狀如下：①數據孤島現象未完全消除。由于各業務系統由相應業務部門管理，因此系統間相互獨立，數據就缺乏共享利用，系統之間數據標準的不一致，導致不同業務部門按照自己的管理習慣對數據進行加工，使得產生大量的冗余數據。②數據缺失嚴重。由于對業務系統的不規范管理，有部分管理人員仍習慣紙質或者表格方式存儲數據，使得數據更新不及時。新服務上線時，這些歷史數據無法進入系統，導致數據大量丟失。③數據質量差。高校在前期系統建設中，由于沒有制定數據標準，及規范數據錄入的制度，造成現在很多主數據不完整或錄入錯誤。對于主數據錄入錯誤問題，僅通過技術手段是難以發現的，需要發現錯誤后人工校對。

面對上述問題，需要對高校大數據進行治理，形成數據產生、維護、應用、收益的良性循環機制。

2.2 ? 良性數據循環機制的構建

高校大數據治理是指高校依據大數據治理制度，運用信息技術工具按照一定標準對大數據進行采集、清洗、儲存、刪除、保護等處理的過程，旨在規避潛在風險、提高數據質量、挖掘數據價值[1-3]。只有形成良性的循環機制，使各環節用戶成為數據的生產者、維護者、使用者和受益者，才能達到數據治理的目的。良性的數據循環機制如圖1所示。

從上圖可知，良性的數據循環機制由兩個重要方面構成。一方面，底層業務系統數據支撐頂層業務構建，底層各業務系統數據為上層業務提供數據基礎。高校人事、教務、研究生、科研等系統，是整個數據循環機制的數據源，當頂層跨部門服務或決策支持需要相關數據時，通過數據采集、整合、分類、加工從而進行展示，服務于師生及高校決策者。另一方面，在頂層形成的新的數據，是底層業務系統沒有的新產生的數據，當底層業務系統需要使用時，可通過接口方式推送給底層業務系統使用。

2.3 ? 數據交互接口方式

在進行數據交互時，為保證業務數據及業務邏輯的準確性，使得數據循環機制有序地進行，技術上，主要采用兩種接口方式。方式一、可采用WebService接口方式實現數據交互、數據共享。此方式優點是不僅可以減少對業務系統數據庫的直接訪問，速度快;而且WebService可以跨平臺，克服不同平臺不兼容的不足。方式二、可采用中間表方式，將數據推送至中間表，業務系統按需取數據，此方式在處理批量數據時具有優勢。

3 ? ? ?重慶醫科大學數據治理成效

隨著重慶醫科大學信息化實踐的大量開展，相應的基礎設施和應用系統中已積累了海量數據，如何有效利用這些數據實現數據價值是信息化的工作重點。我校多年來高度重視數據治理工作，一方面建設重慶醫科大學數據中心，形成數據支撐業務、數據反哺業務的良性數據循環;另一方面，建設跨部門的服務，解決信息不能共享、系統繁多、工作重復、資源浪費、信息阻塞等問題。以服務為導向，以職稱為抓手，在探索數據治理的方法和路徑方面初見成效。以職稱評審為例說明我校數據循環機制的應用。

3.1 ? 數據治理的主要做法

在頂層，基于數據循環機制，構建職稱評審跨部門業務。我校職稱評審服務主要包括數據查詢與填報、職稱申報與資格審核、評審三個功能模塊。

首先，數據查詢與填報，與職稱評審相關的人事、教學、科研等業務數據，這部分數據，來自底層系統無須教師填報，只需教師校對;業務系統無法提供的數據，以微服務形式提供填報入口，教師填報后，這部分數據保存在上層中心數據庫，實現一次填報、終身受用。此過程基于底層業務系統，業務數據支撐了上層的服務。

其次，職稱申報與資格審核。教職工完成數據填報，且相對應數據通過職能部門審核后，便可啟用職稱申報功能?；趯徍送ㄟ^的數據，我校職稱申報所需的全部報表，在此模塊全部自動生成。由于在事先設定好了計分規則，報表中所有的量化分是根據公式自動生成的，減少了人工打分造成的誤差，提高了效率。資格審核，是人事部門老師對申報者進行基本條件是否達到參評資格的審查，此過程不涉及數據準確性。

最后，評審。審核工作結束后，評審專家對參評人員綜合評比，按比例選出優秀人員。在評審模塊，專家可查看符合條件的參評人員的量化表等教學科研數據。評審后在頂層形成的數據，可采用WebService接口方式或推送中間表方式將數據推送至底層業務系統。

3.2 ? 數據治理的主要成效

重慶醫科大學在職稱評審過程中采用信息化手段，利用數據支撐業務數據、數據反饋業務的良性數據循環機制，解決了兩大問題，促進了兩大改進。

數據的統一填報解決了兩大問題。一是數據問題，我校各業務系統在經過多年運行，積累的大量數據，這些數據來源于教務、研究生、人事等業務部門。經過梳理，存在較多重復、錯誤數據、以及缺失數據的現象。教職工在職稱申報時，首先都自己數據進行校對，發現不正確，及時到業務部門修改，修改后正確數據會通過同步機制采集清洗后，供上層應用使用。二是成本問題，此次數據治理工作實現了“一次填報、終身受用”的效果。填報后數據，可多次使用，即可用于職稱評審，也可用于績效考核等其他業務，教師無須重復維護自己數據，為教職工節約了大量時間，同時提高了工作效率。

跨部門業務構建，促進了兩大改進。首先是流程改進，職稱評審工作涉及學校人事、教務、科研等多個部門?；诹夹缘臄祿h機制，構建跨部門的業務，明確了各部門的職責，通過授權管理，每個環節有據可依、可查，進一步規范了業務流程。二是效率改進，傳統的評審方式材料負責、管理人員在收集完評審資料后，通過手工方式進行計算分值，效率低下，同時容易產生誤差。通過信息化手段實現了標準化、動態化管理，方便了統計查詢，強化了信息利用的有效性，職稱申報和評審環節由原來的8個環節減少至4個環節，切實達到了縮短流程、減負增效的效果。通過本項目，集成了多年想集成而未集成的數據，包括附屬醫院人員近19 000條數據和全校的科研數據。以科研為例，一年內已集成權威數據30 000余條。在同樣的機制下，學校2018年500多名教師績效考核也采用線上方式實現，因為數據終身有效，當年申報過職稱的老師只需簡單操作就能完成本項工作，這些數據將來也可用于崗位聘用和導師遴選等其他工作。

4 ? ? ?高校數據治理工作的重要性

數據治理是一個關注于信息系統執行層面的體系，其目的是整合信息技術與業務部門的知識和意見，讓數據產生價值，服務師生。

它需要高校領導、業務部門與IT 部門的合作，才能使高校變得更加智慧。數據治理工作重要性如下。

4.1 ? 一體化服務的基礎

要對規模龐大、組織復雜、功能多樣的現代高校進行有效的管理，必須利用大量的數據信息和專業知識[4-6] 。數據治理是跨部門的業務的基礎，梳理并優化業務流程，使得不同業務數據協同利用，克服了單一管理工作中的盲點，能較大地提高工作效率。

4.2 ? 科學決策服務的基礎

數據治理不僅使高校業務系統數據共享，而且提高了管理的透明度。相較于經驗總結的紙質報表方式，數據能為高校不同管理部門及決策者提供多維度的數據展示，也能在數據提出上進行分析挖掘對未來進行預測，從而更有效地發揮信息化作用，提升高校教育信息化水平。

5 ? ? ?結 ? ?論

高校開展數據治理工作，構建良性的數據循環機制，可較好地解決當前存在的 “數據質量差、數據交互及共享度不足、數據缺失”等問題。對高校底層業務系統數據規范地進行采集、整合、分類、加工，并形成頂層業務數據的反饋機制，使數據更好地產生價值，從而多方面全面服務于高校教學、科研、管理等工作的發展。

主要參考文獻

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