高校信息化數據治理探究

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高校信息化建設推動高校教學、科研、管理和服務邁入新臺階，其最終目的是發揮育人價值，促進師生成長，為師生提供智能化服務，體現服務的智能化和人性化。學校業務系統越來越多，數據量越來越龐大，業務數據難以共享，數據價值沒有得到充分發揮。數據是智慧校園的重要資源，為更好發揮數據價值，提供數據服務和科學決策，必須進行數據治理建設。

1智慧校園設計

智慧校園是高校信息化發展的新階段。智慧校園建設以數據驅動為核心，以智慧應用為依托，以師生交互為目標的智慧校園，以實現各種業務的智慧應用和智能服務。數據來源是各個業務系統，包括教務系統、學工系統、人事系統、財務系統、圖書系統、一卡通系統、資產系統等。這些業務系統存儲了各個業務部門的核心數據，形成了數據治理和數據分析的數據源。數據中心通過數據交換、數據清洗和數據整合，將各個業務系統的數據按照數據標準抽取到數據中心進行存儲，以主題為對象，將數據中心的業務表融合形成主題數據庫。數據應用和數據服務建立面向管理人員、業務部門和師生個人的數據服務體系。

2數據治理建設

在多年的信息化建設過程中，積累了大量教學、科研、管理、服務等方面的業務數據。業務系統中最有價值、最有待發掘的寶藏是積累的數據。學生的數據包括學生基礎信息、課程信息、成績信息等學習信息；食堂消費、浴室消費等生活信息；社會實踐、參加社團等實踐信息。教職工的數據包括教職工基礎信息；課堂教學等教學信息；論文、項目等科研信息，工資、資產設備等財務信息。從業務部門的角度，可查看教務、人事、學工、資產、科研、財務等系統的人、財、物和教學、科研等信息。對這些數據進行數據治理，深入分析挖掘，為師生提供高質量的數據服務。

2.1數據標準建設在國標、行標的基礎上制定校標，業務系統共享數據通過數據中心平臺進行交互。為數據治理和應用服務打下堅實的基礎。數據中心形成基礎信息標準集，包括教務管理數據集、人事管理數據集、一卡通數據集、資產設備管理集、財務管理數據集等。通過數據管理平臺對數據標準進行統一管理。數據標準覆蓋教學、科研、人事、財務、辦公等業務信息，是數據治理建設的重要指導依據和基礎。

2.2數據服務建設數據服務由學生數據服務、教師數據服務和管理人員數據服務組成。面向學生的數據服務將各種與學生相關的學習、實踐、生活及活動等服務從業務系統中進行抽取，提供學生從入校到離校的服務，覆蓋從學生入校、在校和離校的全生命周期，為新生、在校生、畢業生等不同的學生群體提供查詢和事務服務，提高學生的滿意度和獲得感。面向教師的數據服務主要為教師提供教學、科研和辦公等服務，為教師提供從入校至離校的全生命周期的服務，覆蓋從教師入職、在職和退休的全生命周期，為教師考核、職稱評審等提供有效、便捷的數據支持和服務。將各種和教師相關的教學、科研、辦公、生活等服務進行抽取，提供面向教師用戶的數據服務。面向管理者的數據服務為管理者提供辦公服務、統計服務、決策服務、人財物管理服務等，為管理者提供科學決策和精細管理服務。

2.3數據安全建設安全重于一切，數據安全要有充分的保障。通過部署防火墻和入侵檢測系統，抵御外網的攻擊，保證網絡和服務器的安全和穩定。采用雙機部署和數據庫審計系統，定期對數據庫進行巡檢，定期對數據做備份，保障數據中心的數據安全。通過部署WAF防護設備，加強網絡安全策略，對網絡設備合理有效地利用和管理，使網絡安全得以保障。通過等保測評等服務，對重要核心系統進行等級保護服務。用先進的技術手段加強風險防范能力。制定數據安全管理制度，梳理數據訪問權限，嚴格限制數據訪問權限，消除越權訪問數據，確保數據的安全性、保密性和完整性。涉密數據使用需提出申請，數據使用按最小化原則提供數據。定期開展網絡安全宣傳教育，開設網絡安全專欄，定期發布網絡安全系列文章，對師生進行網絡安全知識宣傳普及，多種形式開展網絡安全宣傳，提高師生網絡安全意識。通過采用強密碼策略，定期修改密碼，安裝殺毒軟件，對系統及時升級，對不明郵件、網址注意防范，不要輕易泄露個人隱私數據，加強網絡安全宣傳和培訓，提升師生網絡安全防范意識和技能。

3數據治理和應用服務

開展數據治理工作，需制定統一的數據標準，所有新建的業務系統需遵循數據標準，和數據中心平臺進行數據交互，現有業務系統數據按照數據標準清洗后與數據中心平臺進行數據交換。對數據標準、共享數據和數據交換進行統一管理和維護。建立數據管理平臺，對共享數據進行管理。規范對數據的生產、存儲、加工、升級等過程的管理，提高數據質量。數據中心平臺為教師、學生和管理人員決策分析提供數據支持和服務，學生可查看課表、成績、消費、獎助等信息，方便快捷；教師可查看教學、科研、財務、辦公、資產、消費等信息，節省時間和精力；管理人員可查看各種業務相關的辦公數據，輔助精準決策。以數據驅動為核心動力，用大數據分析、人工智能等新技術，提升數據治理能力，打通不同部門、不同平臺的數據壁壘，將海量數據匯集，業務系統之間做到互聯互通。通過數據建模、數據清洗、數據分析，對數據進行挖掘分析，為師生提供高效、便捷的數據服務。疫情防控方面，為疫情防控工作提供科學、精準的支持，提供信息化支撐保障。通過疫情打卡平臺準確了解師生健康狀況，建立起疫情防控時期師生精確、規范、實時更新的檔案，便于快速有針對性地開展疫情防控工作。通過和門禁數據對接，實時掌握人員進出情況，為數據篩查、流調溯源、精準管控等疫情防控工作提供數據支撐。在學生安全方面，可對學生一卡通數據進行大數據分析，構建疑似不在校學生模型，提供學生不在校預警，對學生在校情況進行統計和預警，學生名單統計可發送給相關輔導員和管理人員，方便及時管理。有效的幫助輔導員和管理人員及時、精準開展學生管理工作。通過學生在校期間產生的學習、圖書、食堂消費、體育鍛煉、榮譽等數據進行挖掘分析，可提供學生專屬的多維度記錄檔案。促進學生成長發展，提升管理部門工作效率，讓師生生活便捷和隨時隨地辦公和學習成為新常態。使教育信息化從融合應用向創新發展轉變。堅持“以師生為中心”的理念，深入了解師生需求，不斷提升師生用戶體驗，將信息化從管理信息化向服務信息化轉變，持續推進服務優化，不斷創新發展，解決師生難點痛點問題。把移動端放在優先發展的位置，把特色的應用做好做精，做到好用易用。結合實際，探索適合的融合路徑，打造屬于學校的專屬特色。移動校園為師生提供學習、生活、辦公等高效便捷服務。校園一卡通與移動校園深度融合，實現學校師生用戶專屬的二維碼支付。支持師生圖書借閱、食堂就餐、實驗室刷卡、活動考勤等多場景場合。

4數據治理實踐

按照“一數一源”的原則。各個業務系統的數據通過數據管理平臺進行交互，通過ETL工具或API接口，完成數據的抽取、清洗、轉換和共享。

4.1數據梳理數據梳理是從業務和用戶的角度，對現有的數據進行分析，摸底數據資產。

4.2數據采集數據采集是通過不同來源的結構化數據和非結構化數據進行數據抽取，經過清洗、轉換、交換等整合。實現不同來源的數據交換，將經過清洗后的數據，存儲到共享數據庫，用于提供數據共享、數據分析等服務。

4.3數據集成數據統一匯聚到數據管理平臺，通過ETL工具或API接口進行抽取，下發到業務系統。數據包括線上系統的數據和線下數據，線下數據通過工具導入到共享數據庫進行數據交換。

4.4數據服務從數據管理平臺抽取不同維度的數據，通過數據關聯，進行分析整合和展示。數據治理需要從上到下與從下到上相結合，需要和業務部門加強協作，同時理清各方權責，協同推進。以應用驅動數據治理工作，以數據反哺業務，在應用中提高數據質量。

5結論與展望

數據治理是一項長期的過程，涵蓋的數據涉及師生和各個業務部門，需頂層設計，統一規劃，集中管理。建立常態化管理機制，通過數據流轉和業務流程改造逐步推進各個業務系統的便捷化和智能化。采用大數據、人工智能、區塊鏈等技術進一步進行數據治理和服務建設，建立大數據平臺。推進數據治理、技術和業務的融合，促進信息技術與教育教學深度融合。對應用場景深入思考，通過可視化平臺感知綜合態勢。讓教師和學生認識自身的成長和發展狀態，為因材施教、精準育人提供數據支撐。發揮大數據的預測預警功能，對學生學業和心理狀況進行預警，對網絡安全態勢進行預警，輔助學校進行科學決策、精準管理，助力治理工作從經驗管理向精細管理轉變。推進數據治理，提高數據采集、分析和可視化能力，提供智慧教學、智慧科研和智慧管理等服務，為學生提供個性化學習服務，為老師提供智能化教學服務，為管理人員提供精細化管理服務，以信息化賦能學校治理能力提升，用信息化支撐學校高質量發展。

參考文獻：

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作者:陳艷 單位:南京曉莊學院