以数据治理为基础的信息化创新发展研究——以国际关系学院为例

◆刁 喆



以数据治理为基础的信息化创新发展研究——以国际关系学院为例

◆刁 喆

（国际关系学院网络与教育技术中心 北京 100091）

高校信息化的发展已经逐步由IT时代向DT时代过渡，本文结合信息化发展中数据治理面临的种种问题，探讨数据治理对信息化发展产生的重要作用、具体的应对方法，以及通过数据治理形成的高校一站式服务创新模式研究。

数据治理；DT时代；高校信息化发展

1 高校信息化建设过程中的“数据难题”

高校信息化建设经历了系统集成、应用集成和社会集成三个阶段，已经从面向管理的IT时代，进入了面向服务的、服务与管理一体化的DT时代。面向数据的一站式服务平台，已成为DT时代的标志性特征。

由于历史原因，高校内部建成了众多的信息应用系统。而通过庞杂的信息系统生产所形成的数据，由于执行数据标准化的统一程度、执行数据标准各单位的贯彻程度等诸多原因，造成用户无法及时、准确、完整地得到所需数据，进行事务决策。同时，高校信息化建设一直被视为“花钱大户”，到了一定的阶段之后，就必然要转型为面向应用——通过数据融合、大数据工具把数据用起来，其中数据治理是一个非常关键的环节，其产生“数据难题”的原因主要有以下几点：

（1）信息化统筹力度不够。尽管多数应用系统的门户层形成了门户漫游、统一对接，但仍有一些由于学校行政管理统筹度不够，导致一些单位独家自建，使自建而成的应用系统输入的数据不符合规范标准、生产的业务数据难以共享。

（2）应用系统中的业务数据和业务逻辑紧耦合。应用系统中的业务数据和业务逻辑紧耦合，导致应用系统中的业务数据难以实现“跨域、跨组织、跨库、按需共享与交换”。

（3）应用系统建设单位能力不足。应用系统建设单位技术水平低下，由于历史原因能力参差不齐，有些承建单位无力建成业务数据可共享的应用系统。

（4）应用系统使用人员未能及时更新数据。使用应用系统的人员未按照行政管理要求及时变更应用系统中的业务数据，导致应用系统由于数据不准确而发生运行结果错误。

2 高校信息化数据治理的途径

2.1借助数据融合和大数据技术

数据治理工作可从落实数据标准化方面着手。数据标准化是深化数据治理、实现数据精准化的前置性工作，也是目前高校信息化建设中面临的一项“准绳编织”工作。数据标准化工作实际上是对“准绳”的加长、加粗、加密，使信息化建设和运行时刻保持在“准绳基线”的衡量之中。数据标准化贯彻不到位，必将形成隐患并产生不良后果。

2.2标准化着手进行数据治理

数据的标准化工作包括如下内容：一是确定数据源的多源性，即确定数据来源的多源程度；二是确定数据行政注册管理部门的唯一性，即进行数据确权。数据确权本质上是落实数据的“行政责任制”，使责任单位对归口负责的数据管理必须及时准确，使差错数据造成的错误责任可以受到责任追究。因此，数据确权是开展数据标准化工作过程中需要重点关注的工作环节。

2.3数据的中心化建设

实现数据中心化，是一种在DT时代可以有效达成体系化快速反应、实现用户需求的具体手段。将信息应用系统数据中心化的主要作用是：使数据作用域和共享范围从局部范围转化为全局范围；对各个应用系统和接口实行统一注册和编目；通过确权，确定数据管理归口的唯一性。面向日益高效、快速、灵敏、纵深化的应用需求，提供全局范围的数据支撑已然成为解决问题的必要基础条件。而数据中心化的过程，就是体系化构建必要基础条件的过程。

3 数据治理促进校园治理创新

3.1沃尔玛经营策略，体现一站式服务平台理念

把沃尔玛的组织、人员角色、运转方式与学校（以我校为例）的组织、人员角色、运行方式进行对应映射，关系如下:

沃尔玛商场：对应我校网络中心的信息资源管理中心；消费者、供应商（供应链客户）：对应校园网注册的数据确权单位及其人员；商品：对应完成确权的数据。

通过建立这两组映射关系，信息管理中心系统各环节的行为和运行过程就可以通过沃尔玛系统对应映射的系统环节的行为进行直观的理解。如：信息资源管理中心的“数据中心与各应用系统间的数据传输关系”对应“沃尔玛商场与各供应商间的商品进出货关系”；“数据中心化的过程”（确定数据来源、数据确权、数据存入中心数据库对应的记录位置）对应“商品上架的过程”（验货、确定货物条码、上货架）；“数据方终端的电子记录”对应“顾客购买信息”；“总线式数据交换”对应“高效提供信息”。

“面向数据使用方的电子记录”环节和“面向应用系统的总线式数据交换”环节，基于数据中心化的一站式服务体系，依托于高性能超融合技术系统，形成我校精准、快速面向师生推送数据的信息化服务能力。

3.2一站式服务平台在我校的具体应用

通过一站式服务平台，将用户在校园范围的行为数据，通过标准化和数据融合的深化数据治理过程，赋予了这些用户行为数据的充分的共享和流通性。

（1）为图书馆资源建设规划提供量化指标，辅助决策。将校内使用资源的用户行为数据提供给图书馆的资源建设方，可以为图书馆的资源建设方向提供精准的量化决策依据。

（2）为教务处提供量化指标。将这些行为数据与教务处课程中心等教学平台上，学生使用老师给提供的教辅教参的行为数据相结合，可实现老师在教学过程中，对学生自主学习情况的实时、有效的量化、感知，掌握学生的学习情况。

3.3信息化服务理念

基于数据中心化概念，面向海量大数据结构、采用总线化数据交换等技术，形成一站式服务体系，高效、快速建立微应用、轻应用，改善或消除传统业务系统难以解决的信息化 “痛点”。应用系统数据中心化实际上是从多站分布式平行服务管理体系向一站式聚焦服务管理体系的转型。因此，数据中心化对解决跨地域、跨部门、跨管理、跨数据库的用户需求方面，具有极大的手段优势，从而实现校园治理创新。

4 深化数据治理的对策与建议

（1）重视国家层面的顶层设计。2018年底国家建立政府数据开放统一平台，重视高校平台建设，教育部及相关部门应重视公共数据开放这一工作。

（2）重视制度建设，制定标准规范的工作流程。伴随深化数据治理工作的推进，我校建立了一系列的深化数据治理方面的相关制度。

（3）推进数据治理有序进行。应当按照当前数据优先治理、在建数据标准化治理、历史数据逐步有序治理的方式，推进数据治理工作。

（4）重视数据治理的安全问题。网络安全问题是数据治理中的头等重要问题，必须高度重视。在数据治理具体工作上，务必严格遵照相关法规执行，避免形成安全漏洞，并且要将数据治理工作中涉及网络安全的内容，纳入学校网络安全保护工作的范围之中。

（5）培养数据治理的专业人才。数据治理工作，首先要从专业人员队伍建设抓起，其次要制定和完善相应制度规定。特别是，要按规定落实数据治理工作中每名工作人员的相应责任。

（6）引入数据治理第三方服务。在数据治理工作中，要依照相关规定，根据实际条件推行专业的第三方服务。要呼吁类似数据存储类的企业，从产品销售向服务销售转型。

5 结束语

创新发展对很多人意味着改变观念，要改变观念，可以通过改变习惯开始，使习惯变成自然，自然变成观念，最终改变观念。

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部级科研项目（Z16051）。