論大數據技術推動下的高校信息管理能力提升

彭浩晟

摘要：大數據時代信息技術的新發展，對于高校信息管理的發展和完善具有重要影響。只有積極營造高校數字化管理的文化氛圍，組建推進高校數字化管理的人才隊伍，整合高校內部各部門的信息數據資源，實現高校大數據理論研究與高校數字化信息管理實踐相結合，完善推進高校數字化管理的安全保障，才能有力促進大數據時代高校信息管理能力的逐步提升。

關鍵詞：大數據；高校；信息管理

當前，對于“大數據”理論的宣傳和研究，逐漸形成了數據資源的新認知和新模式，大數據研究往越來越實用的方向發展[1]。在大學校園里，學校教學、科研、管理等方面無時無刻不在產生著各種類型的大數據，大數據技術的發展也影響著世界各國大學信息管理的發展步伐。在高校管理層面，大數據技術的應用能夠對教育資源的合理配置與均衡發展、學生行為特征、招生與就業情況、教育質量以及輿情等方面做出分析。在教學和科研層面，大數據技術能夠幫助學生或教師改進自己的學習、教學及科研工作。

當前我們必須高度重視一個容易被忽略的問題是：對于高校大數據的研究和開發還遠遠不夠，大數據信息庫與終端用戶之間還存在著數據信息的提供、獲取、處理等方面的巨大矛盾，高校管理者與廣大師生用戶普遍游離于數據產生和交換的信息化過程之外。鑒于此，通過研究“大數據”時代信息技術對大學信息管理的具體影響，進一步發展和完善大學信息管理，以實現大數據在高校的合理應用，具有重要的現實意義。

一、大數據時代的特征及其影響

（一）大數據的基本特征

目前，國內外對于何謂“大數據”尚沒有統一的定義。從狹義的字面意義上說，大數據與小數據相對應，小數據是指那些能夠用我們的傳統工具和方法進行分析處理的規模較小的數據集合。相比之下，大數據是指那些用傳統工具和方法難于處理的數據類型差別巨大的海量數據，對于大數據的處理只能求助于現在的數據挖掘和云計算、云存儲等新技術。從廣義上說，大數據是建立在世界上一切事物都可以用編碼數據來表示的認識之上，將客觀世界看作是由可量化的數據構成的事物，在此意義上，大數據也是一種新的數據思維方式和世界觀。

盡管人們對大數據的概念尚在爭論，但大數據所具有的4個“V”特點得到公認。[2]首先，Volume（大量），即數據集合的規模不斷擴大，逐漸從GB到TB再到PB級，甚至開始以EB和ZB來計數。其次，Variety（多樣），即數據類型繁多。數據以顯性或隱性的網絡化形式存在，致使數據之間的關聯更為復雜。再次，Velocity（高速），即大數據往往以數據流的形式快速實時地產生，各種數據能夠進行快速的存儲、傳送和處理，能夠更為全面反映對象的當下狀況。最后，Value（價值），雖然數據的價值巨大，但大數據的價值利用密度低，面對大數據時代的到來，傳統的信息技術用于尋找一些有價值的數據猶如“沙里淘金”，而人們通過研究和開發大數據技術則對大數據價值的深入挖掘提供了條件。

（二）大數據的大影響

大數據時代的一系列變革，本質上是人類社會運用數據技術深入認識世界和社會能力不斷增強的連鎖反應。大數據研究方面的著名專家舍恩伯格教授（Viktor Mayer-Schnberger）指出：“一方面，對大數據的掌握程度可以轉化為經濟價值的來源。另一方面，大數據已經撼動了世界的方方面面?！盵3]中國工程院鄔賀銓院士認為：“大數據分析對我們深刻領會世情和國情，把握規律，實現科學發展，做出科學決策具有重要意義。”[4] “利用大數據所積累的信息找出網民的情緒與宏觀經濟的關聯，利用顧客的購物行為分析顧客類型，利用企業交易行為建立誠信記錄，利用歷史統計的規律來預測未來?！盵5]

大數據應用領域包括客戶關系管理、市場營銷、金融投資、人力資源管理、供應鏈管理和衛生保健、教育、國家安全、食品等各個行業，已成為一個影響國家、社會和企業發展的重要因素[6]。以大數據在商業領域應用為例：在淘寶網購時，消費者就會在阿里巴巴網上交易平臺上留下痕跡，阿里巴巴將這些記錄進行整理和分析后既可以用于指導自身業務的完善，也可以把消費記錄賣給商家用于指導他們的商業活動以便為顧客提供更到位更及時的服務，這樣最終實現顧客、商家、網站、阿里集團的多方共贏。無疑，大數據不僅蘊含著無限的經濟價值，其中也隱藏著巨大的科學和社會價值。大數據時代的到來使得人們的知識體系、價值體系以及生活方式都發生著巨大改觀。

二、 大數據時代的到來對大學信息管理的影響

大數據時代的到來對大學信息管理的深遠影響主要體現在：大學信息管理更為便捷和智能，大學信息管理的響應和感知能力增強，大學信息管理主題由信息數據的收集者向分析者轉變，由信息數據的被動索取者向信息的主動推送者轉變，當然，大數據給大學信息管理帶來機遇的同時，也帶來了諸多挑戰。

（一）大學信息管理更為便捷和智能

大數據時代的信息流動變得更為迅即、及時，信息發布主體變得更為多元，而且信息主體之間的互動性增強，這使得大學信息發布的成本大幅減少，廣 大師生通過信息網絡獲取信息的渠道更為多元，師生與大學各行政管理部門之間交流的渠道更為便捷，對大學信息管理的內容和方式產生巨大的影響。在大數據時代，大學教學、科研、管理中的大數據不僅代表了大學信息數據的類型豐富抑或容量巨大，還代表這些大數據經過相應的技術處理和分析能夠創造相對較大的公共價值。

數字化的大學信息服務在實際的運行過程中，可以通過對大量師生訪問數據的深度分析和研究，促使大學信息管理工作更加具有針對性?？梢姡髷祿r代信息數據的運用已不再局限于信息數據的初次運用，更多的是擴展至對信息數據的二次甚至更多次運用，也因此能夠最大限度地滿足大學師生的信息需求，極大地激發師生積極參與大學管理，形成大學與師生和諧治理的新格局，這是數據化技術推動大學信息管理能力得到有效提高的最好例證。并且，大數據技術為智能化的大學信息管理提供了堅實的基礎，智能化大學網絡門戶在實際運用的過程中以用戶的需求為導向，為服務對象提供更加精準、便捷以及高效的服務，在很大程度上扭轉了傳統的供給導向的服務模式。endprint

（二）大學信息管理的響應和感知能力增強

建立在大數據技術基礎之上的智能化的校園網門戶的核心功能就是感知和響應。智能型數字化大學公共信息管理與傳統的公共信息服務相比，前者在實際的運行過程中能夠對用戶多樣化的需求進行全面性的感知和分析，并在此基礎上對師生的具體需求做出更具針對性的積極響應，從而實現了大學信息管理和師生信息供需之間的良好互動。

具體地說，大數據時代智能型數據化大學的信息感知主要是指兩個方面的內容，一方面是指以大數據技術為基礎，感知并分析客觀世界的既有數據，從而精確地進行事前的預測，主要是通過實時感知廣大師生需求的特點，以便提前預測和判斷這些需求的進一步發展趨勢，進而在事情發展過程中對其進行及時的調整和響應，這在很大程度上消解了傳統的事后響應模式的弊端。例如，由于一些用戶的需求具有一定的時效性，或者這些需求主要產生于一些特定的群體或地域上，通過對用戶信息需求的熱點及特征進行及時精確的探測和感知，可以在智能化大學網絡門戶建立過程中做出具有一定針對性的服務方案。

另一方面，通過對公眾表面上的需求判斷全方位的感知和深究，探索其需求細節的規律和特征，并以此為依據進一步完善和改進大學信息管理，從而為師生提供更加人性化和精準化的服務。例如通過重點關注師生通過網絡搜索大學信息的關鍵詞，從而尋求并及時分析師生們的關注熱點問題，這樣能夠根據師生的實際需求，有的放矢地健全大學信息管理。因此，建立在大數據技術基礎之上的智能化的校園網門戶，實現了需求感知的實時明了、改進服務的迅即持續以及服務供給的精確智能等特點。

（三）大學信息管理主體由數據信息的收集者向分析者轉變

長期以來，由于受技術手段不健全、部門利益保護主義、傳統信息管理模式以及管理體制的制約，大學之間以及大學內部各部門間一直沒有完全建立起大學各部門間的數據交流與共享機制，導致大學的整體信息駕馭能力不強。但隨著大數據技術時代的到來以及相關機制的完善，大學之間以及大學內部各部門間的信息數據能夠較好地實現網絡間的交換和整合，大學管理部門的信息駕馭和整合能力也隨之增強。

大學管理部門的信息整合能力的增強，首先體現在其分析能力的增強，即大學管理部門由信息的收集者向分析者轉變，實現信息數據精確分析的首要前提是尋找表面看不到關聯的數據背后的相互關系。大量的信息孤島就是由于分布在不同部門不同領域的較為分散的信息資源無法及時共享而造成的，然而大數據時代的到來，通過建立以大數據技術為支撐的綜合數據管理平臺，可以支撐縱橫兼容的海量數據之間的交換、共享和管理，進而實現大數據的及時交換、充分共享和積極利用，保障跨部門間的信息共享與業務協同。

（四）大學信息管理主體由信息的被動索取者向信息的主動推送者轉變

在網絡信息技術迅猛發展的今天，大學的教學、科研、考評等領域時刻都在產生著海量的大數據信息，這就為我們利用現代信息技術搜尋、整理、分析、加工數據和更新傳統信息處理模式提供了可貴的資源。在大數據時代，高級數據分析技術將促進分散的數據向彼此關聯的知識轉化，如何更好地將成形的知識轉換為具體的行動便成為網絡信息技術研究領域的重要內容。

一直以來，大學管理部門雖然掌握著眾多的關鍵數據，但這些數據很多都處于休眠狀態，如何將這些沒有充分迸發出其應有活力的數據實現其既有的價值，長期是一個難題。但在大數據技術的支撐下，大學管理部門可以從數據的收集分析者轉化為數據的有效推送者。例如通過搜索引擎，對用戶常用的游戲、網站、語言視頻等為主題的相關應用進行細致分類，將用戶經常登錄訪問的新聞資訊、購物平臺等有關網站進行分類匯總，總結出用戶的愛好和習慣，在此基礎上向用戶索取網上信息，便可以用適當的形式并具有很強針對性地向用戶推送有價值的信息。如果將這種應用模式從日常生活領域引用到大學的信息管理領域，大學管理部門必然會更順應民意、更加完善。

（五）大數據時代大學信息管理所面臨的挑戰

大數據時代的到來，給大學信息的完善帶來機遇的同時，也帶來諸多挑戰。首先，大數據加劇了相關數據信息濫用的風險。大數據注重探尋事物間的相關性，大學管理部門可以基于數據間的相關性預測未來極有可能發生的事情。如果大學管理部門用大數據技術對自身所掌握的數據信息進行分析和預測，并以此為依據，而對相關事件提前采取一定的強制的預防措施，就有可能產生數據信息被濫用的危險，因為無論多么完備的技術分析均替代不了將要發生的客觀事實。

其次，大數據時代對大學管理部門工作人員的信息技術水平和信息收集與儲備的基本設備建設都提出了更高的要求。當前，我國的大學大多建立了相應的網站門戶，但大學之間以及大學內部不同部門間的信息溝通不暢，對信息的處理與應用能力較低，缺乏信息的交流與共享機制。

再次，大數據時代傳統的信息保密理念已經不再適合新時期的需要。數據信息的海量存儲以及傳播渠道的多元化、迅即化，使得負面信息難以被有效封鎖。大數據時代，信息流通不暢或者公開模糊，必然會滋生各種流言蜚語，尤其是在突發事件出現時，人們對相關信息的索取更為迫切，一旦信息供給難以滿足廣大師生的信息需求，公眾便傾向于通過各種非官方渠道搜尋信息，這極易導致各種虛假信息四處傳播。

最后，大數據時代的信息發布的主體更加多元化，同時，信息發布的內容更加自由化，管理部門已經不再是唯一的信息發布主體。大數據時代信息的即時傳播方式已經遠不同于傳統的信息傳播方式，人們的信息自由權力在大數據時代得到了充分發揮，結束了主流輿論或權威部門壟斷信息的時代，也意味著結束了行政主管部門單方面傳播信息的時代，這給一些不法分子利用現代化的信息手段濫用其自由以可乘之機，給大學信息管理帶來了新的挑戰。

三、 大數據時代完善大學信息管理的應對之策

（一）營造高校數字化管理的文化氛圍endprint

做好配套的文化引領是實現科學技術最佳融入日常實踐的基本前提。大學首先應承擔起用正確的精神引領大數據應用于大學教研、管理等各個環節的重任。第一，應當培育大學管理層以客觀審慎的精神全面看待大數據技術。任何技術的最終目的主要是服務于人。在大學，應用大數據技術應當本著有助于具體的大學日常管理、廣大教師和科研人員的教學科研、廣大學子的生活和學習的原則，不能為了趕數據化的時髦而進行數據化。同看待一切現有技術一樣，應當看到大數據技術還在不斷發展和成長中，其本身一定會有不盡如人意的地方。以大數據分析全局問題為例，這種分析常常會無視個體的差異，忽視沉默的大多數，進而導致決策常常受到喧嘩的少數人的誤導，可見大數據所能提供的只是參考答案而非最終答案。畢竟，大數據分析不等同于對全部數據的分析，應用大數據分析個體情況時，必然會存在種種片面、呆板甚至過失。

第二，大學要培育廣大師生對于數據信息最基本的安全意識，承擔起保護數據隱私的最基本責任。在大數據時代到來之前，廣大師生的個人信息比較有限，加之信息流通渠道有限，數據信息也較易保護，但信息大爆炸時代的數據流通特別便捷，師生在教研、學習方面的言行數據化，數據信息的保護尤為必要，卻又變得困難。鑒于此，應培育廣大高校員工數據安全意識，通過制定相關校紀校規，規范大學管理層和廣大師生按照合理的方式獲取并傳播學校及他人的數據信息，這既體現了信息自由，也體現了每個人對于學校和他人的責任。

第三，應培育大學各個部門之間數據資源的共享精神。各個部門數據資源的融通匯聚是學校在進行大數據分析的基礎上實現科學決策的基本前提，因此，高校內部各部門的管理者要有各部門之間信息數據共享精神，學校信息技術中心在技術上打破部門間的信息壁壘，支持部門間的數據共享，實現高校所有部門信息數據資源的開放格局。

第四，無論是廣大師生還是高校各部門，提供數據資源的目的，是希望相關管理層利用大數據技術進行科學分析進而實現科學決策，其本質上是個體或局部讓渡出“隱私”來換取更好的服務，是一種契約精神，因此，應通過健全相關體制機制規范管理者利用大數據資源切實為廣大師生服務。

（二）組建推進高校數字化管理的人才隊伍

高校數字化管理的人力保障主要包括成立推進該項工作的專門領導小組和專家團兩個方面，前者起到組織協調的作用，后者為工作順利開展提供技術支撐。新技術全面應用于高校管理，首先就要加強校級層面的組織協調保障，組織保障即教育行政部門以及大學內部各部門所組建的專門的大數據工作領導小組，領導小組在推進高校數字化管理中起到總協調和總指揮作用，這是推進人才保障、機制保障和制度保障的前提。在領導小組的組成方面，為了保障該工作的全力推進，可以由高校行政一把手或者分管宣傳和信息技術的副校長任組長，高校的黨委宣傳部、信息技術中心和信息技術學院的負責人任副組長，各部門辦公室人員任成員，領導小組掛靠在高校黨委宣傳部或者黨政辦。

其次，高校內部成立負責實施大數據化的專家顧問團，為推進高校數字化管理提供充足的技術支撐。專家顧問團人員的來源方面，可以通過外聘其他單位信息技術專家的方式來組建，這一方式的優勢是能夠為學校節約相應的資金開支，并且不同部門的專家站在不同的角度進行交流探討，更易出現創新性的思想和方法，其弊端是專家們難以有充足的時間或者精力方面的保證。也可以通過組織校內已有的信息技術專家的方式成立專家團，這種方式有利的方面是能夠節約學校的經費開支，校內專家本身又比較熟悉學校情況，更容易上手；其不利的一面是，校內專家本身屬于其他部門的員工，有其本職工作，因此在推進高校數字化管理工作上的精力和時間分配比較難以有保障。

因此，高校可以加大力度，通過招聘專門的信息技術人員成立專門的研究所掛靠在學校信息技術中心，專門推進和維護大學的數字化管理，能夠保障專家團全身心投入到該項工作，進而提高大學數字化管理建設的效率，當然，這種方式必然增加高校的開支。因此，各個高?？梢愿鶕陨淼陌l展日程、資金實力、人才結構等方面的情況自主決定采取一種較為適合本學校發展實際的方式進行。

（三）整合高校內部各部門的信息數據資源

大數據技術通過各種數據資源的融合、分析，研究數據之間的關系、特征和趨勢，用以發現現實事物的一些基本規律進而指導實踐活動，因而，各種數據資源的共享和融合是運用大數據技術的關鍵環節。高校數字化管理領導小組應當著力動員各個機關部門和教學院系收集、整理、共享、分析相關數據資源，形成資源可觀的大數據平臺。

首先應整合事關高校發展大局的幾塊重要的數據資源，例如政務、教務、科研、學生管理等幾個方面的資源，應健全相關數據庫。目前而言，高校各學院和機關部門都有相應的網站門戶和相關數據資源，這為高校運用大數據技術提供了“基本原料”，但這些資源大部分處于彼此分散、沉寂或孤立的狀態，沒有實現相互之間數據資源的融合和共享，更沒有專門的機構對之進行統籌和研究。由此可見，高校推進信息化的當務之急是融合各機關部門和各教學院系現有數據信息。為了減少高校各部門之間數據資源融合、共享的阻力，最好由國家相關教育行政部門統一指揮，制定詳細的、規范的標準化細則。

此外，推進高校運用大數據技術提升大學信息管理的另一個十分重要的環節是實現數據價值的最大化，實現數據資源價值最大化有助于實現高校信息資源的全面共享以及實現各類信息資源的有效傳遞。然而，現實并不令人樂觀，以高校網絡建設為例，各大院校網站雖經過十多年發展，卻并未很好地更新、維護網站信息，一些落后、不良的負面信息未得到及時的更新或清理，這必然會使高校的形象受到影響，這一被動的局面需要進行及時改觀。

總體而言，對高校各部門數據信息資源的整合最直接的目的是為管理層科學決策提供依據，最根本的目的是為廣大師生、為社會提供優等的高等教育，辦人民滿意的大學。因此，大數據技術的融入，可以按照問題導向和師生需求導向的基本原則，樹立該技術的權威，取信于廣大師生員工，打造一個能夠提供定制化服務的數字化智能高校。endprint

（四）實現高校大數據理論研究與高校數字化信息管理實踐相結合

大數據技術的進一步研發和完善還在路上，許多事關大數據技術具體應用的重點難點問題還亟待解決，這些問題主要有跨平臺、支持多操作系統的虛擬化技術；保障大數據海量存儲、快速處理的云計算平臺技術；非結構化數據智能分析技術等方面；大數據的提取、轉換、清洗和集成等預處理技術。高校作為高端人才的云集之地，匯聚了不同學科背景和研究優勢的尖端人才，對于大數據技術的開發和應用有著無可比擬的優勢。當然，高校的專家們也不能閉門造車，也應積極聯合中、小、微型信息服務商，使產學研得到有效結合。在以大數據技術推進高校信息管理的過程中，應樹立一種意識，高校對大數據技術的研究和高校進行大數據技術支持下的信息管理一樣，都是高校進行大數據探索的重要環節，而且兩者相互結合，才能更好地相互促進。

因此，高校應努力實現大數據理論研究與高校數字化信息管理實踐的有機結合，在進行理論研究的同時，建設數字化、智能化的校園管理模式。數字化、智能化的校園管理模式的構建，可以致力于共享、整合來自教學、科研、管理等條塊的各種數據資源，構建基于服務的、集成智能分析、快速決策分析和具備自主決策功能的大數據決策支持系統接口[7]。建立基于大數據應用架構的師生信息平臺，高效率分析和處理相關數據信息，為廣大師生提供更多切合他們需求的高水平服務。實現這種高水平服務的基本理念是要站在廣大師生的角度，主動滿足他們的迫切需求。師生的迫切需求可以通過分析其日常的網絡搜索蹤跡來歸納總結，通過對廣大師生關注焦點的識別和數據服務供給存在不足的把脈，有效彌補“服務供給”和“用戶需求”之間的鴻溝。

（五）完善推進高校數字化管理的安全保障

大數據技術作為一個新鮮事物，其支持下的高校信息管理勢必會出現很多新問題、產生很多新情況，特別是數據信息的安全問題成為大數據技術應用過程中的一個關鍵問題。大數據技術的分析雖然為高校決策的科學化提供了依據，但大數據也容易成為網絡攻擊的顯著目標，數據信息資源泄露的風險增大，既往的數據信息的安全保障措施勢必難以滿足大數據信息保護的新要求。大數據是一把雙刃劍?！艾F有的信息安全手段已不能滿足大數據時代的信息安全要求。大數據在給信息安全帶來挑戰的同時，也為信息安全發展提供了新機遇。”[8]

鑒于此，在領導層面、傳播層面、制度層面以及技術層面的各個環節，都要有足夠的數據安全保障措施。在數字化管理的領導小組層面，應注重在領導小組的總的統籌和管理中，加大關于大數據在研究、收集、服務過程中的監督和管理，與專家團建立數據安全的協同推進機制，將數據安全狀況的定期通報常態化，及時堵塞有關漏洞。

在數據信息的傳播層面，主要是對于數據的匯總、分析、傳播方面提供更多的安全技術支持。大數據的匯聚和傳播使得數據管理增加了難度，相關需要保密的數據泄露的幾率增加，因此，面對繁多的數據資源，應該分清主次、分門別類，理清哪些是需要加強保護的重點敏感數據，對之進行專門的保護。

在制度層面，有必要出臺國家層面的政策、法規和制度對大數據信息管理的工作做一些原則性的規定以便進行宏觀把握。教育行政部門以及高校各部門應在立足于國家政策、法規和制度的基礎上，積極制定保障大學信息管理有效開展的具體制度及實施細則，完善明晰的管理和安全操作制度，明確涉及信息安全的要求、范圍和責任。在技術層面，加快推動基于大數據的安全技術研發，加大對大數據安全保障關鍵技術研發的資金投入，提高我國大數據安全技術產品水平，搶占發展基于大數據的安全技術先機。

參考文獻：

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[3][英]維克托·邁爾-舍恩伯格，[英]肯尼思·庫克耶.大數據時代[M].浙江人民出版社，2013：15.

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[6] Mcafee，Ebrynjolfsson.Big data：the management revolution[J].Harvard Business Review，2012（10）：19.

[7]Demirkanh，Delend.Leveraging the capabilities decision support systems：PuttingOfserviceoriented Analytics and big data in cloud[J].Decision Support Systems，2012（5）：110.

[8]馮偉.保障我國大數據信息安全的幾點建議[N].中國電子報，2012-12-04（3）.

（責任編輯劉第紅）endprint