教育信息化背景下高职院校数据治理体系构建探析

冯华丽，李引

（无锡商业职业技术学院 信息化建设与管理处，江苏 无锡 214153）

0 引言

高职院校在“互联网+高职教育”蓬勃发展的教育信息化时代背景下，数据作为高职院校提升内部动能的重要支柱，起着至关重要的作用。因此抓住数据命脉，研究数据治理体系构建，搭建高职院校数据体系生态圈，是实现高职院校数据治校的必由之路。立足高职院校现状，一方面宏观方面做好高职院校数据治理宏观设计，一方面抓好数据治理建设的具体落实，构建高职院校数据治理体系，更好地为管理和决策服务，更好地为师生服务。

1 数据治理存在的问题

1.1 业务部门“各自为政”，数据孤岛依旧存在

随着信息化建设在高职院校不断快速发展，越来越多的业务系统已投入使用，随着各种应用的增加，产生的数据也越来越多，而这些数据散落在各个业务系统中，得不到统一的管理、规划，加上数据标准的缺乏。如何制定数据标准？如何规范数据接口？如何形成统一的数据资源？提高数据质量，增强数据关联性，提升数据利用率，加快数据的流转和利用。

1.2 数据监督组织缺少

尚未形成完善的、明确的信息化建设规划，管理职能分散。信息技术部门注重信息系统的前期建设和后期的运维保障，各业务版块相关部门只关注跟自己相关的数据，缺少一个站在全校全局视角对数据监督和管理的组织。从而导致数据存在多部门管理，高职院校因全局规划的缺乏，使得经常发生数据在手却无法使用的情况。

1.3 数据分析力度弱

高职院校应加强数据分析力度，充分将数据治理融入教育教学、学校改革发展的全过程，推动高职院校数据生态构建。数据分析主要从结构化数据和非结构化数据两方面开展[1]。结构化数据对高职院校各版块工作开展的影响已日益显露。结构化数据包括成绩记录、选课情况、图书借阅等数据，现阶段已完成对结构化数据的采集和梳理。不能意识到学习行为、上网行为、心理健康等非结构化数据。

1.4 大数据建模有效工具缺乏

当前校园大数据的数据挖掘和展示工具还很欠缺，急需建设专业的数据分析队伍[2]。一方面，提供数据的分析和评价建议；另一方面，提供数据的改革和治理建议。由于教育行业其特殊性，数据挖掘、机器学习、统计分析等传统的分析技术并不能完全满足教育大数据分析的需求。

1.5 数据全生命周期管理不完整

数据全生命周期管理不完整。缺乏相应的管理机制和技术支撑，尤其是过期数据和无效数据不能准确判定导致数据发挥的作用只浮于较低级的层面，很难在更高级的层面完成建模，无法进行下一步的深入挖掘和分析。

2 数据治理体系构建

2.1 数据标准管理

制定全校层面统一信息标准，对高职院校的业务应用与公共服务数据进行梳理，规范数据来源，采用统一数据录入标准，建设完善的版本管理，建设标准管理工具，管理标准全生命周期[3]。架起校内数据和行业数据之间的桥梁。

目前高职院校的数据标准分为基础代码数据标准、学校各信息子集信息标准、部门数据信息标准等[4]。高职院校数据标准管理是以中华人民共和国教育部信息标准为指导，以数字校园建设标准为依托，综合各业务版块数据标准：如科研、创业、学工、后勤、人事等，结合各业务版块职能部门的实际，形成适合高职院校的信息标准。

2.2 主数据管理

建立一个覆盖各业务版块信息系统、信息应用、信息服务的综合数据服务仓库，把它作为数据输出口，并对其的规范性进行定期校验，强化数据库的规范性；对全量数据仓库中数据变化建立索引，建设历史数据库，反映数据历史变化；建设各类型图形化配置的数据输入输出接口。建设面向支撑业务和服务实际应用的业务领域主题数据库。

通过总结高职院校数据治理方面的经验，数据治理主要存在数据缺失、数据重复、数据错误、数据不可用四个方面的问题[5]。将采取相对应的数据治理方式，如图1所示。整个过程将通过平台的主数据管理模块进行实现。

图1 四种类型的数据问题采取相对应的数据治理方式

2.3 数据质量管理

采取可视化展示方式还采用全链流程监控方式，通过两种方式，即数据质量规则、自定义核验指标进行数据分析与统计，并形成包括UC矩阵、数据血统溯源、数据指标度量和数据关系分析的报告。确保源头数据真实、可用。

建立各类数据的安全级别，并按照安全级别建立相应的管理制度和安全技术方案，对敏感数据必须加密，并具有不可逆推导能力。落实数据治理制度与数据质量管理制度，并对每个数据资源都量身定制精细化安全配置与管理，使得数据中心稳定提供可信数据服务，达到良好的数据治理效果。

2.4 BI展示

根据高职院校实际业务和服务的数据需求，制定全校各类数据完整流向图，明确源头数据，通过数据流向能够清晰反映高职院校全局业务开展情况。

基于数据治理项目建设，可以通过对BI流程的分析来展示数据治理之后对分析类的应用业务的支撑，其中可以通过元数据将整个流程展示出来，进行问题定位回溯，展示较为完整数据生命周期的过程，根据高职院校实际业务和服务的数据需求，制定全校各类数据完整流向图，明确源头数据，通过数据流向能够清晰反映高职院校全局业务开展情况。

3 无锡商业职业技术学院数据治理创新实践

3.1 打造三大中心

（1）大数据分析与应用中心。通过对新商科专业群所产生的海量、高增长率和多样化的信息数据进行分类、对比和分析，为专业群发展提供数据支撑依据。

（2）信息化数据运维中心。实现基础保障环境、数据、应用、安全等综合管理，为学校地提供全面、优质的数据支持。

（3）教学数据资源中心。为各专业群提供资源制作环境、实现资源库建设、数字资源应用管理和服务。可以实时生态资源和课下加工制作数据资源。

3.2 搭建五大平台

（1）智慧基础数据平台。在第二批全国职业院校数字化校园示范校建设的基础上，对现有网络进行整体换代升级，构建高速、泛在、安全的网络环境。完善基础服务平台，进一步优化统一数据、统一门户、统一认证。完善网络设备、应用系统监管平台。建设“互联网+智慧校园”。

（2）智慧教学数据平台。搭建“两平台三课一库”的信息化教学支撑平台，深度融合“互联网+移动+教学”的教学模式。采用“翻转课堂”“混合式学习”等教学新形态，实现学生的泛在、移动和个性化学习[6]。E学堂教学空间、名师课堂、众创空间使用率达到100%。

（3）智慧管理数据平台。完善业务系统数据互联互通。进一步优化协同办公系统（MOA）、教务管理系统、学工管理系统、人事管理系统、科研管理系统等管理系统，开发集团化办学管理系统。

（4）智慧决策数据平台。通过对学校各项工作中产生的大数据进行挖掘、存储和分析。

4 结语

本文以无锡商业职业技术学院数据治理为例，总结了教育信息化背景下高职院校数据治理的探索和实践路径。通过对数据的标准化加工处理，形成规范统一的数据资产，是数据治理的基本路径，再通过快速便捷的数据服务充分实现数据价值，高职院校更好地为高职院校的教育教学、决策发展提供动态信息化数据支撑。数据治理是一个有生命周期的、动态持续发展的过程。未来，我们将继续以数据治理为内驱力、后盾力，优化高职院校各业务板块发展，助力高职院校教育信息化进一步提升。