论大数据技术推动下的高校信息管理能力提升

彭浩晟

摘要：大数据时代信息技术的新发展，对于高校信息管理的发展和完善具有重要影响。只有积极营造高校数字化管理的文化氛围，组建推进高校数字化管理的人才队伍，整合高校内部各部门的信息数据资源，实现高校大数据理论研究与高校数字化信息管理实践相结合，完善推进高校数字化管理的安全保障，才能有力促进大数据时代高校信息管理能力的逐步提升。

关键词：大数据；高校；信息管理

当前，对于“大数据”理论的宣传和研究，逐渐形成了数据资源的新认知和新模式，大数据研究往越来越实用的方向发展[1]。在大学校园里，学校教学、科研、管理等方面无时无刻不在产生着各种类型的大数据，大数据技术的发展也影响着世界各国大学信息管理的发展步伐。在高校管理层面，大数据技术的应用能够对教育资源的合理配置与均衡发展、学生行为特征、招生与就业情况、教育质量以及舆情等方面做出分析。在教学和科研层面，大数据技术能够帮助学生或教师改进自己的学习、教学及科研工作。

当前我们必须高度重视一个容易被忽略的问题是：对于高校大数据的研究和开发还远远不够，大数据信息库与终端用户之间还存在着数据信息的提供、获取、处理等方面的巨大矛盾，高校管理者与广大师生用户普遍游离于数据产生和交换的信息化过程之外。鉴于此，通过研究“大数据”时代信息技术对大学信息管理的具体影响，进一步发展和完善大学信息管理，以实现大数据在高校的合理应用，具有重要的现实意义。

一、大数据时代的特征及其影响

（一）大数据的基本特征

目前，国内外对于何谓“大数据”尚没有统一的定义。从狭义的字面意义上说，大数据与小数据相对应，小数据是指那些能够用我们的传统工具和方法进行分析处理的规模较小的数据集合。相比之下，大数据是指那些用传统工具和方法难于处理的数据类型差别巨大的海量数据，对于大数据的处理只能求助于现在的数据挖掘和云计算、云存储等新技术。从广义上说，大数据是建立在世界上一切事物都可以用编码数据来表示的认识之上，将客观世界看作是由可量化的数据构成的事物，在此意义上，大数据也是一种新的数据思维方式和世界观。

尽管人们对大数据的概念尚在争论，但大数据所具有的4个“V”特点得到公认。[2]首先，Volume（大量），即数据集合的规模不断扩大，逐渐从GB到TB再到PB级，甚至开始以EB和ZB来计数。其次，Variety（多样），即数据类型繁多。数据以显性或隐性的网络化形式存在，致使数据之间的关联更为复杂。再次，Velocity（高速），即大数据往往以数据流的形式快速实时地产生，各种数据能够进行快速的存储、传送和处理，能够更为全面反映对象的当下状况。最后，Value（价值），虽然数据的价值巨大，但大数据的价值利用密度低，面对大数据时代的到来，传统的信息技术用于寻找一些有价值的数据犹如“沙里淘金”，而人们通过研究和开发大数据技术则对大数据价值的深入挖掘提供了条件。

（二）大数据的大影响

大数据时代的一系列变革，本质上是人类社会运用数据技术深入认识世界和社会能力不断增强的连锁反应。大数据研究方面的著名专家舍恩伯格教授（Viktor Mayer-Schnberger）指出：“一方面，对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源。另一方面，大数据已经撼动了世界的方方面面。”[3]中国工程院邬贺铨院士认为：“大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义。”[4] “利用大数据所积累的信息找出网民的情绪与宏观经济的关联，利用顾客的购物行为分析顾客类型，利用企业交易行为建立诚信记录，利用历史统计的规律来预测未来。”[5]

大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素[6]。以大数据在商业领域应用为例：在淘宝网购时，消费者就会在阿里巴巴网上交易平台上留下痕迹，阿里巴巴将这些记录进行整理和分析后既可以用于指导自身业务的完善，也可以把消费记录卖给商家用于指导他们的商业活动以便为顾客提供更到位更及时的服务，这样最终实现顾客、商家、网站、阿里集团的多方共赢。无疑，大数据不仅蕴含着无限的经济价值，其中也隐藏着巨大的科学和社会价值。大数据时代的到来使得人们的知识体系、价值体系以及生活方式都发生着巨大改观。

二、 大数据时代的到来对大学信息管理的影响

大数据时代的到来对大学信息管理的深远影响主要体现在：大学信息管理更为便捷和智能，大学信息管理的响应和感知能力增强，大学信息管理主题由信息数据的收集者向分析者转变，由信息数据的被动索取者向信息的主动推送者转变，当然，大数据给大学信息管理带来机遇的同时，也带来了诸多挑战。

（一）大学信息管理更为便捷和智能

大数据时代的信息流动变得更为迅即、及时，信息发布主体变得更为多元，而且信息主体之间的互动性增强，这使得大学信息发布的成本大幅减少，广 大师生通过信息网络获取信息的渠道更为多元，师生与大学各行政管理部门之间交流的渠道更为便捷，对大学信息管理的内容和方式产生巨大的影响。在大数据时代，大学教学、科研、管理中的大数据不仅代表了大学信息数据的类型丰富抑或容量巨大，还代表这些大数据经过相应的技术处理和分析能够创造相对较大的公共价值。

数字化的大学信息服务在实际的运行过程中，可以通过对大量师生访问数据的深度分析和研究，促使大学信息管理工作更加具有针对性。可见，大数据时代信息数据的运用已不再局限于信息数据的初次运用，更多的是扩展至对信息数据的二次甚至更多次运用，也因此能够最大限度地满足大学师生的信息需求，极大地激发师生积极参与大学管理，形成大学与师生和谐治理的新格局，这是数据化技术推动大学信息管理能力得到有效提高的最好例证。并且，大数据技术为智能化的大学信息管理提供了坚实的基础，智能化大学网络门户在实际运用的过程中以用户的需求为导向，为服务对象提供更加精准、便捷以及高效的服务，在很大程度上扭转了传统的供给导向的服务模式。endprint

（二）大学信息管理的响应和感知能力增强

建立在大数据技术基础之上的智能化的校园网门户的核心功能就是感知和响应。智能型数字化大学公共信息管理与传统的公共信息服务相比，前者在实际的运行过程中能够对用户多样化的需求进行全面性的感知和分析，并在此基础上对师生的具体需求做出更具针对性的积极响应，从而实现了大学信息管理和师生信息供需之间的良好互动。

具体地说，大数据时代智能型数据化大学的信息感知主要是指两个方面的内容，一方面是指以大数据技术为基础，感知并分析客观世界的既有数据，从而精确地进行事前的预测，主要是通过实时感知广大师生需求的特点，以便提前预测和判断这些需求的进一步发展趋势，进而在事情发展过程中对其进行及时的调整和响应，这在很大程度上消解了传统的事后响应模式的弊端。例如，由于一些用户的需求具有一定的时效性，或者这些需求主要产生于一些特定的群体或地域上，通过对用户信息需求的热点及特征进行及时精确的探测和感知，可以在智能化大学网络门户建立过程中做出具有一定针对性的服务方案。

另一方面，通过对公众表面上的需求判断全方位的感知和深究，探索其需求细节的规律和特征，并以此为依据进一步完善和改进大学信息管理，从而为师生提供更加人性化和精准化的服务。例如通过重点关注师生通过网络搜索大学信息的关键词，从而寻求并及时分析师生们的关注热点问题，这样能够根据师生的实际需求，有的放矢地健全大学信息管理。因此，建立在大数据技术基础之上的智能化的校园网门户，实现了需求感知的实时明了、改进服务的迅即持续以及服务供给的精确智能等特点。

（三）大学信息管理主体由数据信息的收集者向分析者转变

长期以来，由于受技术手段不健全、部门利益保护主义、传统信息管理模式以及管理体制的制约，大学之间以及大学内部各部门间一直没有完全建立起大学各部门间的数据交流与共享机制，导致大学的整体信息驾驭能力不强。但随着大数据技术时代的到来以及相关机制的完善，大学之间以及大学内部各部门间的信息数据能够较好地实现网络间的交换和整合，大学管理部门的信息驾驭和整合能力也随之增强。

大学管理部门的信息整合能力的增强，首先体现在其分析能力的增强，即大学管理部门由信息的收集者向分析者转变，实现信息数据精确分析的首要前提是寻找表面看不到关联的数据背后的相互关系。大量的信息孤岛就是由于分布在不同部门不同领域的较为分散的信息资源无法及时共享而造成的，然而大数据时代的到来，通过建立以大数据技术为支撑的综合数据管理平台，可以支撑纵横兼容的海量数据之间的交换、共享和管理，进而实现大数据的及时交换、充分共享和积极利用，保障跨部门间的信息共享与业务协同。

（四）大学信息管理主体由信息的被动索取者向信息的主动推送者转变

在网络信息技术迅猛发展的今天，大学的教学、科研、考评等领域时刻都在产生着海量的大数据信息，这就为我们利用现代信息技术搜寻、整理、分析、加工数据和更新传统信息处理模式提供了可贵的资源。在大数据时代，高级数据分析技术将促进分散的数据向彼此关联的知识转化，如何更好地将成形的知识转换为具体的行动便成为网络信息技术研究领域的重要内容。

一直以来，大学管理部门虽然掌握着众多的关键数据，但这些数据很多都处于休眠状态，如何将这些没有充分迸发出其应有活力的数据实现其既有的价值，长期是一个难题。但在大数据技术的支撑下，大学管理部门可以从数据的收集分析者转化为数据的有效推送者。例如通过搜索引擎，对用户常用的游戏、网站、语言视频等为主题的相关应用进行细致分类，将用户经常登录访问的新闻资讯、购物平台等有关网站进行分类汇总，总结出用户的爱好和习惯，在此基础上向用户索取网上信息，便可以用适当的形式并具有很强针对性地向用户推送有价值的信息。如果将这种应用模式从日常生活领域引用到大学的信息管理领域，大学管理部门必然会更顺应民意、更加完善。

（五）大数据时代大学信息管理所面临的挑战

大数据时代的到来，给大学信息的完善带来机遇的同时，也带来诸多挑战。首先，大数据加剧了相关数据信息滥用的风险。大数据注重探寻事物间的相关性，大学管理部门可以基于数据间的相关性预测未来极有可能发生的事情。如果大学管理部门用大数据技术对自身所掌握的数据信息进行分析和预测，并以此为依据，而对相关事件提前采取一定的强制的预防措施，就有可能产生数据信息被滥用的危险，因为无论多么完备的技术分析均替代不了将要发生的客观事实。

其次，大数据时代对大学管理部门工作人员的信息技术水平和信息收集与储备的基本设备建设都提出了更高的要求。当前，我国的大学大多建立了相应的网站门户，但大学之间以及大学内部不同部门间的信息沟通不畅，对信息的处理与应用能力较低，缺乏信息的交流与共享机制。

再次，大数据时代传统的信息保密理念已经不再适合新时期的需要。数据信息的海量存储以及传播渠道的多元化、迅即化，使得负面信息难以被有效封锁。大数据时代，信息流通不畅或者公开模糊，必然会滋生各种流言蜚语，尤其是在突发事件出现时，人们对相关信息的索取更为迫切，一旦信息供给难以满足广大师生的信息需求，公众便倾向于通过各种非官方渠道搜寻信息，这极易导致各种虚假信息四处传播。

最后，大数据时代的信息发布的主体更加多元化，同时，信息发布的内容更加自由化，管理部门已经不再是唯一的信息发布主体。大数据时代信息的即时传播方式已经远不同于传统的信息传播方式，人们的信息自由权力在大数据时代得到了充分发挥，结束了主流舆论或权威部门垄断信息的时代，也意味着结束了行政主管部门单方面传播信息的时代，这给一些不法分子利用现代化的信息手段滥用其自由以可乘之机，给大学信息管理带来了新的挑战。

三、 大数据时代完善大学信息管理的应对之策

（一）营造高校数字化管理的文化氛围endprint

做好配套的文化引领是实现科学技术最佳融入日常实践的基本前提。大学首先应承担起用正确的精神引领大数据应用于大学教研、管理等各个环节的重任。第一，应当培育大学管理层以客观审慎的精神全面看待大数据技术。任何技术的最终目的主要是服务于人。在大学，应用大数据技术应当本着有助于具体的大学日常管理、广大教师和科研人员的教学科研、广大学子的生活和学习的原则，不能为了赶数据化的时髦而进行数据化。同看待一切现有技术一样，应当看到大数据技术还在不断发展和成长中，其本身一定会有不尽如人意的地方。以大数据分析全局问题为例，这种分析常常会无视个体的差异，忽视沉默的大多数，进而导致决策常常受到喧哗的少数人的误导，可见大数据所能提供的只是参考答案而非最终答案。毕竟，大数据分析不等同于对全部数据的分析，应用大数据分析个体情况时，必然会存在种种片面、呆板甚至过失。

第二，大学要培育广大师生对于数据信息最基本的安全意识，承担起保护数据隐私的最基本责任。在大数据时代到来之前，广大师生的个人信息比较有限，加之信息流通渠道有限，数据信息也较易保护，但信息大爆炸时代的数据流通特别便捷，师生在教研、学习方面的言行数据化，数据信息的保护尤为必要，却又变得困难。鉴于此，应培育广大高校员工数据安全意识，通过制定相关校纪校规，规范大学管理层和广大师生按照合理的方式获取并传播学校及他人的数据信息，这既体现了信息自由，也体现了每个人对于学校和他人的责任。

第三，应培育大学各个部门之间数据资源的共享精神。各个部门数据资源的融通汇聚是学校在进行大数据分析的基础上实现科学决策的基本前提，因此，高校内部各部门的管理者要有各部门之间信息数据共享精神，学校信息技术中心在技术上打破部门间的信息壁垒，支持部门间的数据共享，实现高校所有部门信息数据资源的开放格局。

第四，无论是广大师生还是高校各部门，提供数据资源的目的，是希望相关管理层利用大数据技术进行科学分析进而实现科学决策，其本质上是个体或局部让渡出“隐私”来换取更好的服务，是一种契约精神，因此，应通过健全相关体制机制规范管理者利用大数据资源切实为广大师生服务。

（二）组建推进高校数字化管理的人才队伍

高校数字化管理的人力保障主要包括成立推进该项工作的专门领导小组和专家团两个方面，前者起到组织协调的作用，后者为工作顺利开展提供技术支撑。新技术全面应用于高校管理，首先就要加强校级层面的组织协调保障，组织保障即教育行政部门以及大学内部各部门所组建的专门的大数据工作领导小组，领导小组在推进高校数字化管理中起到总协调和总指挥作用，这是推进人才保障、机制保障和制度保障的前提。在领导小组的组成方面，为了保障该工作的全力推进，可以由高校行政一把手或者分管宣传和信息技术的副校长任组长，高校的党委宣传部、信息技术中心和信息技术学院的负责人任副组长，各部门办公室人员任成员，领导小组挂靠在高校党委宣传部或者党政办。

其次，高校内部成立负责实施大数据化的专家顾问团，为推进高校数字化管理提供充足的技术支撑。专家顾问团人员的来源方面，可以通过外聘其他单位信息技术专家的方式来组建，这一方式的优势是能够为学校节约相应的资金开支，并且不同部门的专家站在不同的角度进行交流探讨，更易出现创新性的思想和方法，其弊端是专家们难以有充足的时间或者精力方面的保证。也可以通过组织校内已有的信息技术专家的方式成立专家团，这种方式有利的方面是能够节约学校的经费开支，校内专家本身又比较熟悉学校情况，更容易上手；其不利的一面是，校内专家本身属于其他部门的员工，有其本职工作，因此在推进高校数字化管理工作上的精力和时间分配比较难以有保障。

因此，高校可以加大力度，通过招聘专门的信息技术人员成立专门的研究所挂靠在学校信息技术中心，专门推进和维护大学的数字化管理，能够保障专家团全身心投入到该项工作，进而提高大学数字化管理建设的效率，当然，这种方式必然增加高校的开支。因此，各个高校可以根据自身的发展日程、资金实力、人才结构等方面的情况自主决定采取一种较为适合本学校发展实际的方式进行。

（三）整合高校内部各部门的信息数据资源

大数据技术通过各种数据资源的融合、分析，研究数据之间的关系、特征和趋势，用以发现现实事物的一些基本规律进而指导实践活动，因而，各种数据资源的共享和融合是运用大数据技术的关键环节。高校数字化管理领导小组应当着力动员各个机关部门和教学院系收集、整理、共享、分析相关数据资源，形成资源可观的大数据平台。

首先应整合事关高校发展大局的几块重要的数据资源，例如政务、教务、科研、学生管理等几个方面的资源，应健全相关数据库。目前而言，高校各学院和机关部门都有相应的网站门户和相关数据资源，这为高校运用大数据技术提供了“基本原料”，但这些资源大部分处于彼此分散、沉寂或孤立的状态，没有实现相互之间数据资源的融合和共享，更没有专门的机构对之进行统筹和研究。由此可见，高校推进信息化的当务之急是融合各机关部门和各教学院系现有数据信息。为了减少高校各部门之间数据资源融合、共享的阻力，最好由国家相关教育行政部门统一指挥，制定详细的、规范的标准化细则。

此外，推进高校运用大数据技术提升大学信息管理的另一个十分重要的环节是实现数据价值的最大化，实现数据资源价值最大化有助于实现高校信息资源的全面共享以及实现各类信息资源的有效传递。然而，现实并不令人乐观，以高校网络建设为例，各大院校网站虽经过十多年发展，却并未很好地更新、维护网站信息，一些落后、不良的负面信息未得到及时的更新或清理，这必然会使高校的形象受到影响，这一被动的局面需要进行及时改观。

总体而言，对高校各部门数据信息资源的整合最直接的目的是为管理层科学决策提供依据，最根本的目的是为广大师生、为社会提供优等的高等教育，办人民满意的大学。因此，大数据技术的融入，可以按照问题导向和师生需求导向的基本原则，树立该技术的权威，取信于广大师生员工，打造一个能够提供定制化服务的数字化智能高校。endprint

（四）实现高校大数据理论研究与高校数字化信息管理实践相结合

大数据技术的进一步研发和完善还在路上，许多事关大数据技术具体应用的重点难点问题还亟待解决，这些问题主要有跨平台、支持多操作系统的虚拟化技术；保障大数据海量存储、快速处理的云计算平台技术；非结构化数据智能分析技术等方面；大数据的提取、转换、清洗和集成等预处理技术。高校作为高端人才的云集之地，汇聚了不同学科背景和研究优势的尖端人才，对于大数据技术的开发和应用有着无可比拟的优势。当然，高校的专家们也不能闭门造车，也应积极联合中、小、微型信息服务商，使产学研得到有效结合。在以大数据技术推进高校信息管理的过程中，应树立一种意识，高校对大数据技术的研究和高校进行大数据技术支持下的信息管理一样，都是高校进行大数据探索的重要环节，而且两者相互结合，才能更好地相互促进。

因此，高校应努力实现大数据理论研究与高校数字化信息管理实践的有机结合，在进行理论研究的同时，建设数字化、智能化的校园管理模式。数字化、智能化的校园管理模式的构建，可以致力于共享、整合来自教学、科研、管理等条块的各种数据资源，构建基于服务的、集成智能分析、快速决策分析和具备自主决策功能的大数据决策支持系统接口[7]。建立基于大数据应用架构的师生信息平台，高效率分析和处理相关数据信息，为广大师生提供更多切合他们需求的高水平服务。实现这种高水平服务的基本理念是要站在广大师生的角度，主动满足他们的迫切需求。师生的迫切需求可以通过分析其日常的网络搜索踪迹来归纳总结，通过对广大师生关注焦点的识别和数据服务供给存在不足的把脉，有效弥补“服务供给”和“用户需求”之间的鸿沟。

（五）完善推进高校数字化管理的安全保障

大数据技术作为一个新鲜事物，其支持下的高校信息管理势必会出现很多新问题、产生很多新情况，特别是数据信息的安全问题成为大数据技术应用过程中的一个关键问题。大数据技术的分析虽然为高校决策的科学化提供了依据，但大数据也容易成为网络攻击的显著目标，数据信息资源泄露的风险增大，既往的数据信息的安全保障措施势必难以满足大数据信息保护的新要求。大数据是一把双刃剑。“现有的信息安全手段已不能满足大数据时代的信息安全要求。大数据在给信息安全带来挑战的同时，也为信息安全发展提供了新机遇。”[8]

鉴于此，在领导层面、传播层面、制度层面以及技术层面的各个环节，都要有足够的数据安全保障措施。在数字化管理的领导小组层面，应注重在领导小组的总的统筹和管理中，加大关于大数据在研究、收集、服务过程中的监督和管理，与专家团建立数据安全的协同推进机制，将数据安全状况的定期通报常态化，及时堵塞有关漏洞。

在数据信息的传播层面，主要是对于数据的汇总、分析、传播方面提供更多的安全技术支持。大数据的汇聚和传播使得数据管理增加了难度，相关需要保密的数据泄露的几率增加，因此，面对繁多的数据资源，应该分清主次、分门别类，理清哪些是需要加强保护的重点敏感数据，对之进行专门的保护。

在制度层面，有必要出台国家层面的政策、法规和制度对大数据信息管理的工作做一些原则性的规定以便进行宏观把握。教育行政部门以及高校各部门应在立足于国家政策、法规和制度的基础上，积极制定保障大学信息管理有效开展的具体制度及实施细则，完善明晰的管理和安全操作制度，明确涉及信息安全的要求、范围和责任。在技术层面，加快推动基于大数据的安全技术研发，加大对大数据安全保障关键技术研发的资金投入，提高我国大数据安全技术产品水平，抢占发展基于大数据的安全技术先机。

参考文献：

[1]Beyer M A，Laney D.The importance of ‘Big Data：a definition[M].Stamford：Gartner，2012：2-5.

[2]李德伟，等.大数据改变世界[M].电子工业出版社，2013：7.

[3][英]维克托·迈尔-舍恩伯格，[英]肯尼思·库克耶.大数据时代[M].浙江人民出版社，2013：15.

[4]邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[J].求是，2013（4）：47-49.

[5] 邬贺铨.大数据思维[J].科学与社会，2014（1）：1-13.

[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]冯伟.保障我国大数据信息安全的几点建议[N].中国电子报，2012-12-04（3）.

（责任编辑刘第红）endprint