应用难点与对策

　　大数据在高校应用的美好前景令人神往，但目前大数据的应用还存在很多应用难点，主要有数据集成困难、数据分析方法有待改进和数据隐私问题。

　　数据集成

　　在很多高校中，因为管理信息系统设计时未考虑到对一些过程数据的收集，导致在分析时缺乏必要的数据来源，需要对应用系统进行扩展；同时对于定义良好的结构化数据很多高校也尚未很好的集成。在大数据时代，异构的数据类型、广泛存在的数据来源、参差不齐的数据质量给数据集成带来了新的挑战。高校应该探索融合结构化、半结构化、非结构化数据的统一模型，同时提高数据采集的质量，强化数据文化。

　　数据分析方法

　　半结构化和非结构化数据的迅猛增长，给传统的聚类、关联分析等数据挖掘技术带来了巨大的冲击和挑战。一方面，很多应用场景要求数据的实时分析；另一方面缺乏对半结构化和非结构化数据的先验知识，难以构建其间的关联关系。高校需要紧密跟踪业界对大数据分析方法的研究动态，同时通过高校间的协作沟通探索新型的数据分析方法。

　　数据隐私

　　大数据分析的数据基础必然建立在获取更多个人信息之上，而且通过分析还可以使数据之间产生关联关系，进而揭示更多的个人隐私。然而为了保护隐私就将所有数据加以隐藏，那么数据的价值就无法体现。这种矛盾在相当长的时间内必将一直存在，需要通过技术和制度的完善逐步解决。

　　移动互联、MOOC 等技术的不断兴起给高校的发展带来了极大的挑战，为了应对这种挑战，高校应当充分发挥大数据在其中的支撑作用。在人才培养、科学研究和管理等方面广泛收集过程数据，结合可视化技术充分分析和挖掘蕴含在数据之中的丰富价值。同时我们需要在高校内倡导和强化数据文化，建立持久运作的收集、分析数据并将分析结果转换为教育决策和实践的体系，真正发挥大数据在高校发展中的价值。

　　（作者单位为上海财经大学信息化办公室）