教育信息化背景下高職院校數據治理體系構建探析

馮華麗，李引

（無錫商業職業技術學院 信息化建設與管理處，江蘇 無錫 214153）

0 引言

高職院校在“互聯網+高職教育”蓬勃發展的教育信息化時代背景下，數據作為高職院校提升內部動能的重要支柱，起著至關重要的作用。因此抓住數據命脈，研究數據治理體系構建，搭建高職院校數據體系生態圈，是實現高職院校數據治校的必由之路。立足高職院?，F狀，一方面宏觀方面做好高職院校數據治理宏觀設計，一方面抓好數據治理建設的具體落實，構建高職院校數據治理體系，更好地為管理和決策服務，更好地為師生服務。

1 數據治理存在的問題

1.1 業務部門“各自為政”，數據孤島依舊存在

隨著信息化建設在高職院校不斷快速發展，越來越多的業務系統已投入使用，隨著各種應用的增加，產生的數據也越來越多，而這些數據散落在各個業務系統中，得不到統一的管理、規劃，加上數據標準的缺乏。如何制定數據標準？如何規范數據接口？如何形成統一的數據資源？提高數據質量，增強數據關聯性，提升數據利用率，加快數據的流轉和利用。

1.2 數據監督組織缺少

尚未形成完善的、明確的信息化建設規劃，管理職能分散。信息技術部門注重信息系統的前期建設和后期的運維保障，各業務版塊相關部門只關注跟自己相關的數據，缺少一個站在全校全局視角對數據監督和管理的組織。從而導致數據存在多部門管理，高職院校因全局規劃的缺乏，使得經常發生數據在手卻無法使用的情況。

1.3 數據分析力度弱

高職院校應加強數據分析力度，充分將數據治理融入教育教學、學校改革發展的全過程，推動高職院校數據生態構建。數據分析主要從結構化數據和非結構化數據兩方面開展[1]。結構化數據對高職院校各版塊工作開展的影響已日益顯露。結構化數據包括成績記錄、選課情況、圖書借閱等數據，現階段已完成對結構化數據的采集和梳理。不能意識到學習行為、上網行為、心理健康等非結構化數據。

1.4 大數據建模有效工具缺乏

當前校園大數據的數據挖掘和展示工具還很欠缺，急需建設專業的數據分析隊伍[2]。一方面，提供數據的分析和評價建議；另一方面，提供數據的改革和治理建議。由于教育行業其特殊性，數據挖掘、機器學習、統計分析等傳統的分析技術并不能完全滿足教育大數據分析的需求。

1.5 數據全生命周期管理不完整

數據全生命周期管理不完整。缺乏相應的管理機制和技術支撐，尤其是過期數據和無效數據不能準確判定導致數據發揮的作用只浮于較低級的層面，很難在更高級的層面完成建模，無法進行下一步的深入挖掘和分析。

2 數據治理體系構建

2.1 數據標準管理

制定全校層面統一信息標準，對高職院校的業務應用與公共服務數據進行梳理，規范數據來源，采用統一數據錄入標準，建設完善的版本管理，建設標準管理工具，管理標準全生命周期[3]。架起校內數據和行業數據之間的橋梁。

目前高職院校的數據標準分為基礎代碼數據標準、學校各信息子集信息標準、部門數據信息標準等[4]。高職院校數據標準管理是以中華人民共和國教育部信息標準為指導，以數字校園建設標準為依托，綜合各業務版塊數據標準：如科研、創業、學工、后勤、人事等，結合各業務版塊職能部門的實際，形成適合高職院校的信息標準。

2.2 主數據管理

建立一個覆蓋各業務版塊信息系統、信息應用、信息服務的綜合數據服務倉庫，把它作為數據輸出口，并對其的規范性進行定期校驗，強化數據庫的規范性；對全量數據倉庫中數據變化建立索引，建設歷史數據庫，反映數據歷史變化；建設各類型圖形化配置的數據輸入輸出接口。建設面向支撐業務和服務實際應用的業務領域主題數據庫。

通過總結高職院校數據治理方面的經驗，數據治理主要存在數據缺失、數據重復、數據錯誤、數據不可用四個方面的問題[5]。將采取相對應的數據治理方式，如圖1所示。整個過程將通過平臺的主數據管理模塊進行實現。

圖1 四種類型的數據問題采取相對應的數據治理方式

2.3 數據質量管理

采取可視化展示方式還采用全鏈流程監控方式，通過兩種方式，即數據質量規則、自定義核驗指標進行數據分析與統計，并形成包括UC矩陣、數據血統溯源、數據指標度量和數據關系分析的報告。確保源頭數據真實、可用。

建立各類數據的安全級別，并按照安全級別建立相應的管理制度和安全技術方案，對敏感數據必須加密，并具有不可逆推導能力。落實數據治理制度與數據質量管理制度，并對每個數據資源都量身定制精細化安全配置與管理，使得數據中心穩定提供可信數據服務，達到良好的數據治理效果。

2.4 BI展示

根據高職院校實際業務和服務的數據需求，制定全校各類數據完整流向圖，明確源頭數據，通過數據流向能夠清晰反映高職院校全局業務開展情況。

基于數據治理項目建設，可以通過對BI流程的分析來展示數據治理之后對分析類的應用業務的支撐，其中可以通過元數據將整個流程展示出來，進行問題定位回溯，展示較為完整數據生命周期的過程，根據高職院校實際業務和服務的數據需求，制定全校各類數據完整流向圖，明確源頭數據，通過數據流向能夠清晰反映高職院校全局業務開展情況。

3 無錫商業職業技術學院數據治理創新實踐

3.1 打造三大中心

（1）大數據分析與應用中心。通過對新商科專業群所產生的海量、高增長率和多樣化的信息數據進行分類、對比和分析，為專業群發展提供數據支撐依據。

（2）信息化數據運維中心。實現基礎保障環境、數據、應用、安全等綜合管理，為學校地提供全面、優質的數據支持。

（3）教學數據資源中心。為各專業群提供資源制作環境、實現資源庫建設、數字資源應用管理和服務?？梢詫崟r生態資源和課下加工制作數據資源。

3.2 搭建五大平臺

（1）智慧基礎數據平臺。在第二批全國職業院校數字化校園示范校建設的基礎上，對現有網絡進行整體換代升級，構建高速、泛在、安全的網絡環境。完善基礎服務平臺，進一步優化統一數據、統一門戶、統一認證。完善網絡設備、應用系統監管平臺。建設“互聯網+智慧校園”。

（2）智慧教學數據平臺。搭建“兩平臺三課一庫”的信息化教學支撐平臺，深度融合“互聯網+移動+教學”的教學模式。采用“翻轉課堂”“混合式學習”等教學新形態，實現學生的泛在、移動和個性化學習[6]。E學堂教學空間、名師課堂、眾創空間使用率達到100%。

（3）智慧管理數據平臺。完善業務系統數據互聯互通。進一步優化協同辦公系統（MOA）、教務管理系統、學工管理系統、人事管理系統、科研管理系統等管理系統，開發集團化辦學管理系統。

（4）智慧決策數據平臺。通過對學校各項工作中產生的大數據進行挖掘、存儲和分析。

4 結語

本文以無錫商業職業技術學院數據治理為例，總結了教育信息化背景下高職院校數據治理的探索和實踐路徑。通過對數據的標準化加工處理，形成規范統一的數據資產，是數據治理的基本路徑，再通過快速便捷的數據服務充分實現數據價值，高職院校更好地為高職院校的教育教學、決策發展提供動態信息化數據支撐。數據治理是一個有生命周期的、動態持續發展的過程。未來，我們將繼續以數據治理為內驅力、后盾力，優化高職院校各業務板塊發展，助力高職院校教育信息化進一步提升。