在长期的办学和信息化过程中,国内高校积累了大量的数据,但这些宝贵的资源没有得到有效的开发和利用,其中很重要的一点就是数据质量问题导致许多预期需求无法实现。数据治理是保证数据质量的必要手段,如果没有数据治理,再多的业务系统建设和技术投入都是徒劳。
数据治理是一个系统的、复杂的、长期的工程,许多机构已经开始实施,并取得了一定成果,但目前高校在数据治理方面还处于初期实践,主要表现在:一方面高校还没有把数据治理的重要性提升到战略高度,另一方面高校数据治理在管理、认识、技术、安全等方面还没有形成一套成熟的方案和模式。下面将结合常熟理工学院数据治理探索实践,从组织、制度、标准、安全、流程、数据文化、技术等方面进行阐述。
数据治理路径
常熟理工学院在数据治理过程中,注重技术手段和规范管理双管齐下,严格执行学校制定的数据治理规范,建立学校综合数据治理平台,抽取并整合学校所有业务系统中的数据,加强数据生命周期管理,通过深入分析数据资源中蕴含的价值,建设综合信息管理与决策支持平台,为学校提供教育、管理多种统计分析、预测预警、辅助决策功能,加强了对教学质量的监控、师生的精细化管理、资源的合理分配与使用,挖掘出数据价值,提高了学校管理决策水平。
建设学校“数据文化”,促进科学管理决策
近年来,学校重视利用数据推进学校科学管理决策,在校领导、管理者及师生中培养与建立“拿数据说话”的习惯,具体包括:各部门定期上报各类分析报表;学校定期公布教学质量分析报告;定期面向师生进行各类问卷调查;严格校园财务预决算;纪检网上常态审计;推动多层次、分类别的数据公开等举措。养成收集数据、分析数据的良好工作习惯,通过学校自主开发综合数据治理平台,建设信息管理与决策支持系统等一系列措施推进和建设学校“数据文化”,提升学校科学管理水平,进而推进学校治理现代化。
领导深度参与,夯实规范与标准建设,推进学校数据治理
提高数据质量,加强数据治理,不仅需要在高校日常工作中充分利用现代信息技术,强化高校业务与数据的融合,还需要制定一系列数据治理工作规范,依靠广大师生的配合与参与,循序渐进,稳步推进。在学校领导的深度参与和推动下,常熟理工学院在数据治理方面推进了一些具体工作。
(1)数据编码标准建设:参照教育部标准,结合学校实际情况,在校领导和各个业务部门的多次研讨后,制定了常熟理工学院数据编码标准,并在实际工作中不断实时调整和完善,实现了数据治理的标准建设。
(2)数据子集标准建设:遵循部颁标准,结合学校数据分析的实际需求,校领导和业务部门从各自角度出发,制定了符合学校的人、财、物、教育、科研等多个主题对象的数据子集标准,明确了数据采集域和数据治理目标域。
(3)数据治理工作规范建设:学校在数据治理工作过程中,逐渐意识到制度的重要性,成立了各二级学院部门信息化工作分管领导及信息员队伍,并出台了学校数据维护等相关工作规范。对各部门数据的采集、处理、存储、传输和使用进行规范管理,确保了数据唯一、可信、可用、准确、动态和及时。
(4)组织机构建设:为推动数据治理工作,学校成立了信息化办公室,负责全校数据治理的规划、协调、实施与监管等职能。同时,也组建每个数据主题域的数据建设信息员队伍,如教学、学生、资产及科研等信息员队伍,将全校各类数据责任落实到部门和二级学院,每类数据由专人负责,即每个院系部门均有专任的信息员,确保了数据管理与维护的责任到人。在具体执行过程中,信息办重点进行如下工作,从数据录入、系统处理入手,把好数据质量“入口关”;对数据质量实时监控,实现问题数据发现、分发、治理、监督、考核闭环管理,把好数据质量“治理关”;完善制度、规范流程、标准建设,把好数据质量“流转关”。
立足自主研发,探索与实践高校综合数据治理平台
在建设学校综合数据治理平台过程中,学校按照相关标准,抽取并整合学校主要业务系统的数据,同时整合校园卡、网络日志和门禁等积累的学生的电子活动信息,建立学校综合数据治理平台,构建了教师、学生、资产等多个主题数据库,针对每类主题数据,建设了一系列多维数据集,包含:师资分析多维数据集、学生分析多维数据集、教学分析多维数据集、科研分析多维数据集、成绩分析多维数据集、消费分析多维数据集、就业分析多维数据集等多个分析主题域,满足学校从多维度、多视角来分析和观察数据,在此基础上开发了教师综合信息查询平台、学生综合信息查询平台等一系列数据服务系统(如图1所示),为校级领导、业务部门领导、管理人员和师生等各类人员提供数据、信息、辅助决策服务。
在建设过程中,考虑到国内高校在建设综合数据治理平台方面没有太多借鉴经验,校外专业公司也在初步探索阶段,我们采取了校内立项、自主研发的模式。实践证明,通过该项目建设模式,不仅节省资金,也锻炼了校内教师在数据治理、数据仓库和数据分析类软件项目的研发能力,更为重要是在多年的调研、设计、改进、研发、运行、反馈的不断完善与改进过程中,使得该平台越来越贴合高校数据治理和辅助管理决策实际需求,也探索出适合高校数据治理的技术框架。
数据安全管理
数据安全管理是数据治理中的一项重要内容,也是高校数据治理面临的最大风险。虽然共享数据中心模式的数据管理模式方便了数据分析和处理,但如果由于安全管理不当所造成的数据丢失和泄漏,也会引发更多的安全问题。因此,除了在技术手段上部署了一系列的数据安全与防范措施外,学校还在数据建设与使用过程中制定了一些数据安全工作规范,来确保数据安全。
(1)制定学校数据使用规范流程,使用数据前必须经过申请和审批,并按照严格的规范测试和使用,防止开发测试及使用对数据的质量造成影响。
(2)对各类数据的访问进行严格的分级授权控制与管理,防范非授权访问各类数据主题域。
(3)制定“业务数据谁产生、谁负责”的规则,把数据安全责任落实到部门和个人。
(4)对数据建立和实施严格的备份机工作制度,实施数据的全生命周期管理,确保数据安全可靠。
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