華東師范大學常態化應用破解管理“痛點”

文/劉歡

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華東師范大學常態化應用破解管理“痛點”

文/劉歡

編者按

對高校的教學、科研、管理、服務等方面獲得更加全面和準確的認識，這是大數據時代各個高校普遍一致的“數據愿景”。然而，在這一愿景之下，從務實的角度出發，更重要的是如何將數據的利用有效“落地”，如何將數據應用“常態化”，將數據分析的結果真實地融入學校的日常管理與服務工作之中。本專題從大數據技術路徑、常態化應用以及應用創新著眼，記錄學校的大數據之路。

應用背景

華東師范大學通過對各類信息化數據加以細致梳理與有效規劃，對校園數據進行了深入挖掘，重點強調結合實際情況的靈活使用。經實踐，在校園中初步實現了數據的常態化應用，并藉此助力提升學校的管理與服務水平。

圖1　華東師范大學數據應用平臺架構

在此數據應用體系中，底層的數據基礎是校園公共數據庫平臺。該平臺包括了學生、人事、教務、科研、國際交流、設備、黨群、OA辦公、研究生、繼續教育、后勤等子系統，提供了信息門戶、統一身份認證、數據標準、數據同步、綜合查詢、報表、信息發布等基礎功能。在公共數據庫平臺運行期間生成的大量數據按照業務條線為劃分標準，被加以集中存儲。

在公共數據庫平臺的基礎之上，華東師范大學建設了數據交換中心，對數據進行處理、脫密，并形成一系列統一、完備的數據接口。各個業務條線的數據在該交換中心形成匯集，根據接口具體要求，按照角色、權限、人員等新的邏輯方式加以重新整理，使得數據不僅能夠有效反映單個業務條線的運行狀態，還能夠跨業務以應對不同維度、不同層面的數據需求。

各類常態化應用

基于數據交換中心強有力的支持，華東師范大學構建了一系列以“常態化”應用為導向的數據應用，這些應用分為業務管理、公共服務和教學科研三個群集，借助更加有針對性、“接地氣”的數據統計分析工作，以期從三個不同角度有效支撐學校各類業務，切實破解學校發展中存在的各類“痛點”。

在業務管理方面，一個典型的案例是校車數據分析應用。校車是師生高度關注的一類校園公共服務，為改進校車運營狀況，管理部門希望對校車的師生乘坐、車費收入等情況加以了解。傳統的做法主要聚焦于數據的統計、匯集與呈現，然而從解決實際問題、有效發揮數據價值的角度出發，該應用將焦點轉向了對優化校車配置各因素的深入挖掘。應用在已有數據基礎上，對各時段校車乘車次數、校車平均載人數、各線路每班次載客數分布、平均空座率等因素進行考量，建立數據模型，結合校車車型變化、空車調度等實際因素，對各時段、各線路校車空載概率進行預測，提出了有效提升校車總體利用率的建議。

在公共服務方面，一個典型的案例是校園卡信息分析應用。該應用以校園卡系統為底層數據基礎，結合勤助中心的數據對在校的普通學生、貧困生的用餐消費情況進行統計分析，并且對各地點餐廳進行用餐監控。為了實現更加個性化的服務，該應用根據已有貧困生名單，進一步對貧困學生的歷史消費情況進行抽取并構建模型。通過不同的維度去了解這類學生的消費特性，比如時間、性別、校區、學校餐廳消費次數、單次消費金額等，根據得到的指標結果，對現有學生的消費記錄進行挖掘，找到可能的潛在貧困學生。整個應用為閉環形式，數據在迭代中對各個指標特性的設計加以不斷優化。該應用在實際使用中獲得了諸多好評，2013年5月，一名華東師范大學女生因為減肥飯卡消費較少，沒想到卻觸發了該應用，以致于該女生收到華東師范大學校方一條關懷備至的短信。這條新聞迅速成為熱點，受到了央視新聞、新華網等媒體的報道。

在教學科研方面，一個典型的應用是圖書館通道記錄數據分析應用。通過跟蹤采集并分析各年級本科生圖書館通道機刷卡記錄，該應用試圖解答“網絡時代，大家還常去實體圖書館嗎？”、“ 什么時段圖書館人最多？”、“ 去圖書館次數越多，學習成績越好嗎？”等師生們實際關心的問題。應用結合了通道、績點、學籍等方面的數據，通過建立分層數據模型，描繪了在性別、時段、日期、月份、學院、學科等不同因素下的學生行為圖譜。該應用的分析結果表明，訪問實體圖書館越頻繁的學生，其平均績點越高，學習成績更好；同學們已更多地將實體圖書館作為了適宜學習的自習場所，而非傳統的圖書借閱場所；文理科學生及不同類型學科學生間的實體圖書館訪問行為具有顯著差異，應用科學類學科學生訪問圖書館的頻率顯著較低，等等。在掌握了本科生的圖書館訪問行為規律的基礎上，高校管理部門可以有針對性地改進實體圖書館的服務，以便于更好地發揮其面向本科生的教學和科研輔助作用。

基于對大數據的常態化應用，華東師范大學的業務管理、教學科研、公共服務等方面得到了有力支撐，助力學校更好、更快地發展。接下來，華東師范大學的數據應用將進一步聚焦于數據開放、數據橫向比較、決策支持等方面的建設。

（作者單位為華東師范大學）