高等职业院校数据融合路径及其治理框架研究

潘磊

摘 要 在我国经济水平不断持续上升的背景下，我国各行业的发展速度都在持续加快，特别是高等职业院校，其在现今的发展过程中已经有了很大的变化。为了确保高等职业院校的稳定性发展，其对数据融合的关注度也有了显著的提升，利用数据可以为学校提供更好的决策服务。但由于现阶段高等职业院校在数据融合方面还存在的一定的问题，这很大程度上影响了其管理工作的开展。基于此，本文在阐述高等职业院校数据融合现状的基础上，对数据融合路径及其治疗框架也进行了一定的分析，以期可以为高等职业院校的信息化建设提供一定借鉴。

关键词 高等职业院校;数据融合路径;治理框架

引言

随着信息技术不断发展，在当今社会中大数据作为一种新型能源不断得到应用，通过大数据信息技术可以在一定程度上提高人们对人类社会和人类行为本质的理解，这对社会的发展有着很大的促进作用。在此背景下，大部分高等职业院校也开始运用大数据信息技术来开展校内管理工作，这不仅可以提高学校管理工作的效率，也可以推动学校的信息化建设，这对高等职业院校的未来发展有着很大的现实意义。

1高等职业院校数据融合所面临的问题

1.1 数据融合不完整

在现今高等职业院校的实际发展过程中，很大一部分院校都在校内设立了自己的网络平台，但由于大部分领导人以及管理人员对大数据信息技术的重视程度还不足，在实际的管理过程中也没有充分运用相关技术，这使得信息技术仅仅作为学校各项任务的支撑，而没有发挥出其真正的价值。与此同时，还有部分高等职业院校在信息化建设中并没有实现校内管理业务的信息化发展，这导致学校的管理工作流程混乱，最终导致学校新建的管理系统无法发挥实际应用效果，如果没有对这些问题进行合理化解决，将会直接导致学校内部的数据发生缺项现象，这极易加大数据的安全风险，不利于学校管理工作的开展。

1.2 行为数据收集困难

在经济不断发展的背景下，我国社会也在持续进步，同时信息技术也开始得到广泛应用，这推动了高等职业院校数据资产的信息化建设，在高等职业院校迈入新阶段的同时，其所面临的挑战也在加剧。这主要是由于在信息技术的应用下，数据融合方面高等职业院校的经验还不足，针对一些学校内数据管理问题，其还没有具体的措施来应对，在实际的数据整合过程中，由于数据收集工作非常复杂，很多环节都是动态数据，而大部分高等职业院校在实际的数据融合中都未制定完善的数据标准与数据规范，这就导致相关人员在实际的工作过程中缺乏一个有力的指导，这使得行为数据的收集不全面，最终导致整个数据融合工作的实效性不强。

1.3 缺乏专业数据分析人才

近年来，我国各大高等职业院校中都开始着手于信息化建设，很多学校利用已建的信息管理系统和学校公共数字平台系统逐渐实现了校内管理业务流程运行的自动化，这在一定程度上提高了高等职业院校管理工作水平的提升。但由于大部分高等职业院校领导人对专业数据分析人才的引进还缺乏重视，在实际的管理工作中仅仅只是安排相关教师来开展管理工作，在信息技术部门和业务部门人员的配置不合理，人力资源的有限与缺乏直接导致了工作人员没有十足的精力进行数据资产的收集与分析，这不仅导致学校管理工作难以持续有效开展，也使得数据融合的作用难以得到体现。除此之外，相关工作人员在实际的数据收集中对外部的动态数据并没有进行综合性的分析与研究，仅仅只是关注内部范围的相关数据，这导致数据的潜在价值不能得到发挥，从而无法对学校各项业务带来研究意义[1]。

2高等职业院校数据融合的路径及其治理框架

2.1 运用大数据信息技术开展管理工作

针对高等职业院校现今在数据融合方面所出现的一系列问题，相应的学校领导人以及管理人员要及时改变以往的思想观念，在实际的工作过程中要注重对数据融合路径及其治理框架的研究。首先，高等职业院校在工作开展中要大力运用大数据信息技术来进行相关管理工作，可以将数据融合的治理框架分为数据层、交换层、平台层和展示层，在制定框架时要综合考虑学校内部的数据标准，对学校数据融合的主数据定义、数据接口的标准与规范、数据管理的基本规程以及数据安全规范等进行全方面掌握，后续根据实际情况来制定合理的框架，以此来保证数据利用与开发工作的顺利进行，同时运用大数据信息技术来实现学校内部管理业务的高效性。

2.2 制定完善的数据标准与数据规范

根据现今高等职业院校的实际发展情况，为了实现管理工作水平的提升，其还需要在运用大数据信息技术的同时，根据学校内部实际情况来制定完善的数据标准与数据规范，对学校内部数据的主数据与元数据进行确定，后续管理人员还要对学校数据源头进行确定，学校要设立专门的部门来对数据进行收集、整合与管理。在数据收集过程中，要注重对行为数据的整合，要合理运用各种工具来确保数据的准确性，这可以为后续的管理工作奠定良好的基础。与此同时，学校还要充分利用各种途径来补充相关数据，学校可以利用在线服务大厅以及在线服务报表来进行额外数据的收集，这可以进一步提高数据融合的效率。

2.3 提高数据收集的质量与水平

在高等职业院校的现今数据融合过程中，由于缺乏专业数据分析人才，这导致一些数据收集的质量不高，在后续的整合过程中也会出现很多问题，为了规避收集质量不高的风险，高等职业院校要注重对专业数据分析人才的引进，通过不定期培训来提高管理人员与相关工作人员的技能水平。根据实际情况来对学校内部信息系统进行建设与改造，对一些原有的收集质量不高的数据应通过规范化的标准对其进行逐一完善，使其符合规范标准，以此来提高学校内部数据资产的质量。其次，相关部门应重视学校内部数据基础平台的搭建，通过众多平台在学校内部形成数据融合与数据利用的生态系统，以此来为学校各级管理人员提供数据支撑，从而使其做出更合理的决策[2]。

3结束语

总而言之，高等职业院校要实现为学校全体师生提供信息数据服务的目标，就需要对数据融合路径及其治理框架进行全面分析，发挥出信息技术的作用，推动高等职业院校的信息化建设，为其后续的发展帶来巨大动力。

参考文献

[1] 赵安新.高等职业院校数据融合路径及其治理框架的探讨[J].中国教育信息化，2016，（23）：75-77.

[2] 吉丽君，谢敬囡.大数据背景下高等职业院校期刊媒体融合路径研究[J].锦州医科大学学报（社会科学版），2017，15（1）：92-94.