基于数据中台的高校智慧校园数据治理顶层设计研究

基于数据中台的高校智慧校园数据治理顶层设计研究

陈汝龙 孙灿

山东信息职业技术学院，山东潍坊 262100

摘要：在当前，众多高校都在探索“互联网+教育”新模式，而以大数据、云计算为基础的智慧校园建设与落实成为有效推动高校发展的重要保障。但是，在智慧校园的发展过程中，各类系统层出不穷，产生了大量难以挖掘的有价值数据，究其原因是数据治理严重不足导致系统之间缺乏有效的数据共享。因此，为了进一步提高高校智慧校园的治理效能，本文总结了当前智慧校园建设中存在的普遍问题，探讨了基于数据中台的高校智慧校园数据治理顶层设计思路。

关键词：智慧校园；数据治理；数据中台

影响高校智慧校园治理效能的因素有很多。其中，最重要的是数据治理与数据共享。在数据治理方面，底层的数据流转是整个系统良性运作的基础，作为业务顺利开展的重要支撑。在数据共享方面，只有保障数据的有效共享，才能保障服务的融合，而数据中台技术的有效运用可以极大地促进各业务间的信息互通。因此，数据中台技术下的数据治理在高校的智慧校园现代化建设中发挥了极为重要的推动作用。

1. 高校智慧校园数据现状分析

在相关政策支持下，我国的智慧校园建设得到了快速发展，依赖先进技术的各类系统平台层出不穷。这些平台聚焦网络设施与线上业务系统的建设，各个系统之间各自为政，缺乏统一的数据标准与数据共享，在数据治理方面存在明显的薄弱之处。即便是部分高校意识到了数据的重要性，并建设了相应的数据共享交换平台，比如当前的数据中台技术在一定程度上提升了智慧校园效能。但是，由于缺乏有效的数据支撑顶层设计，使得当前的数据中台无法得到最大化利用，在数据挖掘方面仍然存在很多问题，主要表现在标准不一致、共享不充分、应用不广泛、集成不全面、质量低下等方面。

2. 基于数据中台的智慧校园数据支撑顶层设计思路

1. 建立数据治理组织架构及规章制度

高校智慧校园数据治理流程复杂，过程繁琐，涉及到众多业务部门，关系到每位师生的在校生活。因此，为了保障校园的数据治理工作顺利进行，由各高校领导牵头数据治理工作，重视智慧校园数据治理，鼓动全校的管理人员、工作人员以及教师学生共同参与，确保全校上下能够相互配合，保障智慧校园数据治理工作的顺利进行。同时，构建完善的管理组织架构，制定明确、清晰的数据管理制度，形成谨慎严密的权责关系，建立责任追究制度，保障全校上下工作的协调性，只有这样才能够确保校园数据治理工作有序、扎实、有效的进行与推进。

2. 制定统一数据标准

智慧校园数据治理是一个漫长的过程，为了不断优化数据，为数据优化提供依据和参考，必须制定数据标准，让数据质量得以量化。学校从自身情况出发，通过制定符合学校自身条件的数据资产管理制度、数据安全规章制度，数据集成规范，实现数据的统一管理与定义。保障数据的一致性，然后借助数据中台技术进一步解决“信息孤岛”问题^[1]，进而有效的提高智慧校园效能。

3. 数据全流程管理

智慧校园中的数据治理除了要制定统一的数据标准以外，还要打造数据全流程集成与监控，针对数据的流转过程，建立数据全流程管理体系，从数据采集、数据存储、数据处理、数据展现等方面进行积极探索。完善数据申请、审核、发布、公示过程，提供数据反馈及改进意见，实现数据治理全流程管理，为进一步提高校园信息化提供帮助。

4. 整合各类数据

高校智慧校园效能的全面发挥需要大量数据作为支撑。在智慧校园各个系统的运作过程中产生大量的数据，这些数据缺乏统一的标准。为了充分利用这些海量数据，需要整合各类结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。例如，视频监控数据、车牌识别数据、上网行为数据等各类数据^[2]，这些数据本身具有极大的价值，也将有助于智慧校园的数据治理。因此，整合各类数据，充分挖掘数据价值有利于进一步提高智慧校园的整体效能。

5. 塑造开放数据服务体系

为了能够为智慧校园与校务治理提供更为开放的数据服务生态，高校可针对具体的需求构建以“数据发布、数据申请、数据管控以及数学检测”为主线的完整流程的开放型数据服务体系，以此来满足上层对数据的使用需要，提高智慧校园的实际效能^[3]。

6. 建设数据资产门户

针对各业务部门需求，建立一套完整的数据资产体系，为业务部门的查看和使用数据提供帮助。通过建立数据资产门户，根据各部门数据资源的需求进行针对性的处理，使数据更加规范化和精细化，全面提升数据价值，为各部门开展业务提供帮助。最终实现部门使用数据、学校管理数据、数据服务部门的闭环管理。提高数据治理体系在校级层面中的可持续性和有效性。

3. 基于数据中台的校园数据治理

数据治理是数据使用的一整套管理行为，能够帮助企业更好地做出决策。而数据中台是使用数据分析、数据挖掘等技术建立的一套数据共享和交换的统一平台，两者相互服务，相互依托。例如，学生综合能力的考核，不仅需要教务数据中的成绩作为考核依据，还依赖于学生劳动服务数据，学生社团活动数据，学生各类证书数据，甚至是学生的图书借阅等学习行为数据作为考核依据。这些数据的采集依赖于数据中台的合理构建，通过数据中台可以实现数据的统一管理与共享，有助于跨部门间数据的整合。而数据治理统筹各个环节，约束数据管理，形成统一规范的数据治理模式。使数据转换为资产，通过挖掘与开发数据价值，最大限度的发挥数据红利，进而为高校领导决策、校务治理与管理以及校务工作流程的优化提供更为精准和明确的数据分析服务，从而推动学校的持续发展与长远进步。

数据中台保留传统数据存储结构，通过构建“数据仓”为平台提供数据服务^[4]。依靠数据治理的各项规章制度，确保数据整合工作的顺利进行，为智慧校园提供海量数据，保障数据分析对数据量级的依赖。数据分析针对海量数据进行数据挖掘，构建用户数字画像，反馈学生的学习行为、生活行为，为保障学生的全面发展工作提供决策依据。同时，数据中台基础下的数据治理工作保障数据中台能够与应用服务紧密结合，丰富智慧校园的生态圈，进一步规范化业务流程，从而全面提升智慧校园效能。

总结：

总而言之，智慧校园数据支撑顶层设计是一种复杂程度与困难程度较高的系统工程。数据中台技术的引入在一定程度上提升了智慧校园效能，但是，由于缺乏有效的数据支撑顶层设计，使得当前的数据中台无法得到最大化利用。因此，为了进一步提升高校校务治理能力，发挥智慧校园作用，本文在数据中台基础上，结合相应的数据治理建设规划与实践经验，探讨了构建以数据中台技术为基础的智慧校园数据治理顶层设计，以期能够为各个高校在建设智慧校园中提供参考与借鉴，进而更好的优化智慧校园与相应的工作流程。

参考文献：

1. 肖炯恩, 刘欣荣. 智慧校园的数据中台建设与数据治理研究[J]. 高等职业教育：天津职业大学学报, 2021, 30(2):5.

2. 贾亚刚, 安宁, 齐瑞红. 智慧校园环境下高校非结构化数据资源平台的构建[J]. 中国现代教育装备, 2021(11):3.

3. 周南平, 王海勇. 大数据背景下高校智慧校园顶层设计研究[J]. 2021(2019-5):70-72.

4. 杨敏, 何海涛, 张永强. 基于数据中台的校园数据体系设计与建设[J]. 深圳大学学报：理工版, 2020, 37(S01):6.