学分银行数据治理框架构建与研究——以山东省终身教育学分银行为例

(山东广播电视大学，山东 济南 250014)

一、研究背景

2015年5月，在巴西圣保罗召开的ISO/IEC JTC1/SC40 WG1工作组会议上，中国代表提出了《数据治理白皮书》国际标准研究报告。该报告对建立数据治理国际标准体系、推动我国数据治理产业发展具有十分重要的作用。大数据时代，对数据的管理、数据的质量提出了新的要求，数据成为组织的资产，还能够变现交易。然而它又区别于传统的财务资产，数据的搜集、存储等使用的特殊性造就了数据的可拷贝性、可重用等特征，涉及到隐私、运行安全等问题。此外随着“互联网+”时代的到来，数据的标准性变得十分重要，标准的、通用的数据才是万物互联的基础，这些都是数据治理要解决的问题。

学分银行是在终身教育理念下，为打通各类教育间的壁垒，实现教育的横向沟通和纵向衔接，通过记录正规、非正规、与非正式学习的成果，并实现积累、转换的机制，为民众提供开放的、多样教育机会而建立的“立交桥”。鄢小平等人对基于云架构的学分银行信息平台设计进行了研究,提出了基于云架构的快速部署、资源的弹性分配等关键技术；[1]余燕芳等进行了教育大数据背景下学分银行信息管理平台设计理念与技术架构研究，并提出了学分银行信息管理平台在设计理念上应坚持以服务学习型社会建设、充分考虑个性化需求和满足各类学习成果之间的转换需求为目标的理念。[2]这些研究选择不同视角和方法，讨论了学分银行制度及信息管理平台的设计思路。相较而言，数据治理在学分银行系统的建设领域还是一个全新的概念，很少有文献提及。

“互联网+”教育背景下的学分银行数据必将成为一种资产，继承了可重用性、可拷贝性等数据资产的自有特征，因此如何保障学习者的隐私，如何增强传输的安全性、兼容性、可扩展性，规范数据标准，进一步提升学分银行数据的使用价值，成为学分银行数据框架的重点。学分银行数据框架包括在资历框架的基础上进行数据标准、数据安全、数据传输等方面的定义、指导、监督、评估等建设活动，这与当前数据治理的内涵十分契合。在目前国家资历框架尚未正式公布的情况下，各省市、行业已经进行了学分银行的不同程度探索，因而如何构建一种数据治理模式，既能适合山东省终身教育学分银行，又能在未来方便地与国家资历框架进行对接与迁移是本文研究的重点。

二、数据治理的内涵

(一)什么是数据治理

关于数据治理，上海计算机软件开发中心的杨琳教授认为，数据治理的主要问题包括：数据标准统一、数据质量、数据安全等。[3]南京大学教授张宁认为，数据治理具有丰富的内涵，不仅是对IT技术的简单关注，还需解决相关的政策流程和人员分配问题，其核心是通过数据治理计划，确保组织高层有效安全地利用数据生成决策。[4]

综上所述，本文将数据治理定义为：数据治理是以保障数据质量、数据安全为目的，对数据的标准、使用和管理，进行迭代式规划、设计、评估、指导和监督，最终完成各种信息向稳定的、高价值数据转变的生命周期的过程。

(二)数据治理的本质

数据的治理和管理是完全不同的活动。治理负责对管理活动进行评估、指导和监督，而管理根据治理所作的决策来具体计划、建设和运营。其中数据治理内涵有以下几个方面：

第一，数据治理目的：确保信息管理的可用性、有效性，保证数据本身的稳定性和高价值性。

第二，数据治理要素：包括三个方面，数据治理的准则、治理域、实施方法论。[5]

第三，数据治理过程：数据治理是对管理活动进行规划、设计、评估、指导和监督。数据治理不是一蹴而就，需要通过对治理要素的多次循环迭代，不断评估与改进最终达到良好状态。

(三)数据治理框架

什么是数据治理框架？数据治理框架是指为了实现数据治理的总体战略和目标，用于描述数据治理领域的基本组件(如原则、组织架构、过程和规则等)以及组件(概念)间的逻辑关系。[6]

多数国外学者在研究数据治理时均提出了数据治理的框架，通过提出治理框架来确保数据治理过程的可操作性、逻辑性、严密性，提升数据价值。国外以DAMA(The Data Management Association，国际数据管理协会)、DGI(The Data Governance Institute，国际数据治理研究所)等权威机构提出的定义最具代表性和权威性。这些治理框架都有各自的应用范围，由于学分银行系统目前依赖的资历框架还没有国家层面的规范，其数据治理有渐近性、复杂性、扩展性等需求与特征，所以在此提出一套适合当前学分银行的数据治理框架。

三、学分银行数据治理框架构建——CBDG框架(Credit Bank DG Framework)

构建学分银行的数据治理框架，可为具体实践提供理论指导，确保学分银行数据的标准性、可扩展性、安全性。学分银行数据治理框架通常需要考虑如下几个方面：第一，组件的逻辑关系与功能；第二，数据治理的准则和目标；第三，数据治理的组织架构和职责分工；第四，数据治理域；第五，建立数据治理评估机制与实施方法。通过对学分银行运行机制和数据特征进行深入分析、科学提炼，创新地提出学分银行的数据治理框架Credit Bank DG Framework，以下简称CBDG框架。为山东省终身教育学分银行构建理论模型和参考。

CBDG框架由学分银行数据治理领域的四个子框架及其循环迭代的生命周期构成，其具体包括：第一，数据治理战略及目标；第二，组织架构及人员角色；第三，评估机制与实施方案；第四，治理域(标准体系层、数据保障层、数据接口层、价值服务层)。框架组成如图1所示。

图1 学分银行数据治理框架

(一)数据治理战略及目标

1.数据治理战略

数据治理战略以提升学分银行数据价值为使命，学分银行的数据价值在于为山东终身教育学习成果的认证、积累、转换等提供服务，不断推进山东省终身教育公共体系建设。在数据治理战略的定位下对数据的要求不仅包括认证、积累、转换等数据的应用效果与评价，也包括对基础管理数据的规划与评估，如用户容量指标，支持信息管理系统吞吐能力指标等，山东省终身教育学分银行的学习账户以百万级为起始数据量，初期预计500万账户信息，后期将扩容到千万级，管理员用户约为5万。信息管理系统需支持10000人同时在线，5000并发操作，500人同时支付交易等数据指标。

2.数据治理目标

数据治理的目标应根据学分银行建设的步骤和进程划分子目标，由点到面，逐步推开。首先，在山东开放大学建立学习成果认证中心及数据治理计划，实现开放大学数据治理基础上的内部各种教育形式学分互认；第二步，在联盟院校设立学分银行机构和服务窗口及数据治理计划，进行继续教育领域数据治理基础上的学习成果认证、积累和转换；第三步，结合山东开放大学体系建设，在各个市、县、大型企业、高等院校建立服务网点，展开以大数据治理为基础的学分银行服务。

3.数据治理的技术工具——信息管理系统

数据治理是信息管理系统有效运行的保障，信息管理系统是数据治理实现提升数据价值的手段，二者互为条件，相辅相成。学分银行数据的治理依托于“互联网+”模式，开发以云平台为基础的信息管理系统是学分银行运行的关键。

(二)组织架构及人员角色

组织架构及人员角色是学分银行数据治理的执行主体，是学分银行可持续运作的保障。

数据治理的组织架构依托于学分银行组织架构开展工作。终身教育学分银行组织架构由决策层、管理层、运行层、监督层、专家支持层组成。

决策层：成立山东省终身教育学分银行管理委员会(学习成果认证委员会)，下设数据治理委员会，作为学分银行的领导和决策机构，进行数据标准及框架的制定及数据治理。

管理层：成立山东省终身教育学分银行管理中心，下设数据治理办公室。作为学分银行实体运行体系的管理机构，负责学分银行信息管理系统的构建与运行，在数据治理方面进行元数据、数据质量、数据安全、数据接口等规划工作。

运行层：组建学分银行管理中心分中心和认证网点，成立数据治理协作组，作为面向学习者的服务窗口，负责学分银行的具体业务工作，作为数据治理协作组对数据治理办公室负责，完成数据整合等具体需求与分析。

监督层：各级教育行政部门通过对学分银行各项工作的监督，保证学分银行的权威性和公正性。

专家支持层：成立学分银行专家委员会和专家工作组，下设数据治理专家评审工作组，为学分银行提供指导和咨询意见，负责学分认定标准的制定、审核，同时，负责数据治理的评价与反馈。结果分别反馈给数据治理委员会、数据管理办公室、数据治理协作组的负责人，督促其通过对数据的持续改进，不断提升学分银行的数据价值。

(三)评估机制与实施方案

评估机制与实施方案子框架定义了数据治理的质量评估、反馈与监督的方法，这是学分银行发展及数据价值提升的保证。

评估机制要求依照学分银行的实现效果展开，评估机制要与具体的学分银行制度与办法对应一致，包括《山东省终身教育学分银行管理办法》《山东省终身教育学分银行学分标准规范》《山东省终身教育学分银行学分认证、积累、兑换办法》《山东省终身教育学分银行质量标准》等一系列制度和文件，确保学分银行数据治理工作的方向性。具体的评估方法采用《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018)，它是我国在2018年3月颁发的首个数据管理领域的国家标准。DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了以组织、制度、流程和技术为核心维度和数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域及28个过程域的评估体系。学分银行数据治理成熟度评估可以依照执行。

数据治理的实施方案要求在关注学分银行数据治理重点内容，即质量分析和价值评估的同时，构建一个完整的总体框架，为规划及设计人员提供具体的、全面的、有重点关注域的系统蓝图，将治理工作从逻辑抽象描述为操作性强的活动，包括整个循环迭代生命周期的具体要求。

(四)治理域

数据治理域要围绕信息标准制定展开，在建设时候考虑以下原则：一是采用已有的国家标准、部委标准，和已发布最新标准一致；二是满足山东省终身教育学分银行的管理与统计需要；三是实现山东省学分银行联盟内部的数据标准的一致性；四是保证一定的可扩展性在应对未来的变化中能有较长的生命周期。

1.标准体系层：资历框架、行业标准代码、学习成果认证标准

资历框架的科学定义是学分银行数据治理的起点和基础。我国目前还没有出台国家层面的资历框架，2017年广东省质量技术监督局发布了《广东终身教育资历框架》，目前影响比较广泛的还有国家开放大学学分银行《学习成果框架》，基于国家开放大学的《学习成果框架》是广播电视大学系统继续教育领域各类学习成果实现认证、积累与转换的共同参照系。

行业标准代码可以直接引入作为学分银行基础代码。如2017年第四次修订《国民经济行业分类》(GB/T4754-2017)国家标准，它是对经济活动的分类，可直接应用到学分银行数据编目，进行信息处理和信息交换，是数据治理标准库的一种选择。

制定学习成果认证单元标准，是开展学习成果认证工作的基础与前提。认证标准是学习成果实现认证、积累与转换的参照和依据，认证标准是通过认证单元实现的。从数据治理的角度出发，认证单元的规划与设计要考虑的合理性、扩展性、唯一性等问题，同时认证单元建成具备连贯而明确的学习结果和评价标准。

2.数据保障层：数据架构、数据质量、数据安全

数据架构是指按照业务对象模型和数据参考模型，对学分银行数据资产进行标准描述并做统一的数据规划，包括数据的存储、访问、整合和分析，数据架构的设计原则是数据共享性原则、数据可用性原则、数据资产化原则、数据标准原则等，数据架构要求最后根据学分银行的业务流进行概念数据模型设计、逻辑数据模型设计、物理数据模型设计等。对学分银行数据质量进行控制与评估是数据治理的基本保障，数据质量要求在数据可能引发的数据质量问题的每一个环节，进行识别、度量、监控、预警等活动。此外随着“互联网+”大数据时代的到来，学分银行数据作为一种有价值的数据资产，其隐私性、安全性不可忽视，学分银行的数据安全问题规划在设计时就纳入到信息管理系统的评估中，根据《信息安全等级保护管理办法》，要求达到三级标准，提供数据的容灾备份、访问授权等，此外数据资产受法律保护的个人隐私、知识产权等制度要建立健全。

3.数据接口层：元数据、横向数据对接标准、纵向数据对接标准

元数据是描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息。它是学分银行业务描述、管理、查询、定位的基础，在数据架构的基础上完善数据描述规范、元数据描述标准，寻求最佳的元数据方案，为应用数据的共享性、可扩展性建立、可传递性打好基础。

横向数据指山东终身教育体系内部的包括基层干部学历教育、成人教育、高职教育、三二连读等教务系统平台的数据库对接，实现学历和非学历的教学系统数据的无缝对接和自动同步功能及标准化。纵向数据指山东终身教育数据与国家开放大学终身教育数据之间的对接，要求支持与国家开放教育教务管理系统(山东省开放教育学籍信息)对接及标准化。

4.价值服务层：基础数据、数据整合、数据挖掘

数据整合、数据挖掘等数据治理过程正是提升学分银行基础数据及数据资产价值的直接表现。学分银行数据不仅具有完成学习者学分的认定、积累、转换的不同教育形式“立交桥”的重要作用，还可以进行学习行为、学分积累等方面的大数据挖掘、分析与决策，为教育部门提供学习型社会教育需求提供准确信息反馈，为参与继续教育的学习者服务，强化继续教育领域的供给侧结构性改革。

(五)学分银行数据治理迭代阶段

学分银行数据治理迭代的前提是成立数据治理专家评审组(有资质的第三方公司或专业人员)，负责数据治理的评价与反馈，对生命周期中不同迭代阶段的治理域中数据质量进行指导、控制、评价等活动，不断提升学分银行数据价值。在建立数据治理评审架构及机制后，开展如下环节的迭代：

1.第一阶段，标准体系层治理

数据治理委员会制定标准阶段。此阶段主要进行标准数据层建设，方法是引入专业团队设计资历框架(学习成果框架)，并研发学习成果通用标准，制定学习成果认证、积累和转换的课程标准、学分标准、转换规则和操作流程。

2.第二阶段，数据保障层及数据接口层治理

数据治理办公室与数据治理协作组，二者共同负责学分银行的元数据、数据质量、数据安全、数据接口等规划工作。

3.第三阶段，价值服务层治理

数据治理办公室负责开发学分银行信息管理服务平台，进行基础数据维护、数据整合、数据挖掘等功能性设计。通过数据整合，建立高校、行业企业学习成果认证机构，开展全省继续教育领域内学分互认试点工作。通过数据挖掘不断完善质量保证体系，畅通不同类型学历教育、学历教育与非学历教育、校内教育与校际教育之间的学分转换通道，多途径挖掘学分银行数据价值，最终实现山东省社会成员终身教育的目标。

以上三个步骤由责任主体向数据治理专家评审组提交报告，通过评审组的评估、审核、反馈，最终优化并确定数据方案。以上过程以循环迭代的方式完成，在每一个阶段包括三个步骤，通过多个阶段的迭代，确保终身教育学分银行数据治理的科学性和高可用性。

四、数据治理视角下山东终身教育学分银行信息系统的应用

基于数据治理框架开发的山东终身教育学分银行信息系统已经上线运行。目前依托数据治理框架下的信息管理系统，山东终身教育学分银行已经展开了“山东省中高职—开放大学学习成果衔接培养模式”的试点工作，中高职教育与开放教育学习成果的认证，实现了中高等职业教育与开放大学开放教育专、本科的衔接与沟通，这不仅对山东省终身教育体系的建立，而且对电大向开放大学的转型发展都具有十分重要的现实意义。

根据山东终身教育学分银行的三步应用策略，学分银行数据资产将在对治理域循环与迭代改进优化的生命周期中，通过评审保障体系的有效监控、评估与反馈，最终实现学分银行数据的价值。