數據驅動的IT戰略規劃框架

文/Jerrold Grochow

戰略規劃需要大量的先期投入，包括收集資料、設置議程、進行社群調查等來支持參與者的努力。其中關鍵的一項是開發出適當的數據，對其進行深入分析，并認真思考其展示方式，從而有助于制定規劃來更好地為社群服務。為此所提供的數據必須要具備以下特點：描述各個系統和技術的當前狀態；突出IT應用和供應方面的重要內外趨勢和議題；描述IT對學校的行政管理和教學科研使命的影響；揭示出在明確大學的最優IT戰略方向時必須解決的重要問題。如果戰略規劃能聚焦于這些數據并有效地運用它們，那就是“數據驅動的戰略規劃”。

戰略規劃概述

圖1 戰略規劃流程的主要環節

戰略規劃用于描述在未來一段時間中組織的關鍵流程、人員和技術的情況，以及在給定當前的流程、人員和技術情況下如何實現這個未來目標。為了確保規劃能夠達到其目的，院校（具體而言是指其戰略規劃團隊）必須充分掌握當前的狀態，以及那些影響和推動其達到未來狀態的所有因素。圖1展示了戰略規劃流程的主要環節。

每個規劃流程的第一步都是要確定當前身在何處，或者說是現狀。只要掌握了現狀就可以開始審視推動走向未來的各項因素，開始討論這些推動因素將（或應該）對院校有何種影響。例如：

教學法的變革（例如翻轉課堂）是否會顯著影響師生IT支持相關的基礎設施？

基因組學、宇宙學等新研究領域需要的計算資源是否超出了學校當前擁有的水平？

計算資源向云上遷移是否改變了全校所有部門的IT預算基礎？

聯邦經費圖景的變化是否改變了經費的重點來源，并因此影響了IT戰略？

諸如此類的問題和推動力都將影響院校的IT戰略規劃。要對這些問題和推動力進行討論，使之足夠詳細乃至可以制定規劃，就需要有數據的支持。

收集和開發數據

戰略規劃項目團隊的組成應該包括一個由若干成員組成的委員會，以及向委員會提供數據和其他材料的人員組成的資源團隊。戰略規劃的資源人員必須要大范圍收集數據，并讓戰略規劃委員會可以運用這些數據，從而為戰略規劃進程中的每個環節提供支持。開發和采集數據必須有助于指明趨勢，提出戰略問題和區分出不同的需求（例如學生、教師、管理和校友）。

數據必須不僅能提供一般統計，而且也要提供細節，僅僅指出總體上缺乏資金并不能為研討問題提供好的基礎。類似的，僅僅指出未來缺乏合格人員來執行任務，或者是目前缺乏可用的技術，也是非常寬泛的。

以向云計算遷移為例，IT部門普遍關心的是，為了在外部服務驅動的環境而不是本地提供的環境中工作，他們的人員將需要獲得不同類型的技能。這一點與具體的當前人員可用數量和預期人員需求數量相結合，再加上可行的培訓途徑，就可以形成關于人員和經費的更加深入的研討。

在技術前沿方面，數據必須不僅要體現出可用的當前技術，還要體現出可以合理預期的未來技術。例如在規劃大型強子對撞機（LHC）時，物理學家們對分布式計算環境的設計是建立在計算機網絡能力能夠達到若干Gbps水平的預測基礎之上的，而當時并沒有一所大學能夠實現這一能力。正因為數據體現出了網絡帶寬（和成本降低）的當時水平和預期增長，讓物理學家可以與大學IT部門合作努力，確保達到LHC的預期。這就是有效的數據驅動IT戰略規劃的一個案例。

數據能夠讓院校制定服務于全體成員的IT戰略規劃，而確定這些數據的范圍和程度的工作同樣需要規劃。

數據驅動規劃框架

數據驅動的戰略規劃框架包含兩部分：第一部分是數據采集和展示中實施的一系列任務（如圖2所示）。

圖2 數據驅動的IT戰略規劃框架

在評估應當采集哪些數據之前，戰略規劃委員會應當：決定戰略規劃項目的類型和重點（任務1），并從中提出關鍵主題和問題（任務2）。

戰略規劃項目的類型涵蓋了從全新的規劃——例如某個組織最初的戰略規劃——到相對直接的年度或雙年度規劃更新。由于某些重大事項變動而對現存戰略規劃進行的復審居于兩者之間；相應的例子有教育政策的重大變動，如將在線教育作為遠程學生的工作重點；也有計算資源從本地向云上的遷移。此類項目要做的不僅僅是簡單的更新，經常是要進行重大的規劃和數據收集。其中，數據驅動戰略規劃的一個基本考慮是確保每一種要收集的數據都得到了仔細的定義。如果不能確切地定義這些數據的話，就不能合理地分析數據和獲得推論。

當這兩項預備工作完成后，數據驅動的IT戰略規劃框架的關注點將轉向圖2中的下面四項任務：

確定收集哪些數據來評估現狀，提出討論主題（包括對資源的關切和對特定群體有影響的主題），并確定可能會影響未來的趨勢和推動力（任務3）。

制定收集數據的系統途徑（任務4）。

分析數據（任務5）。

組織和展示數據（任務6）。

為整個戰略規劃流程提供支撐，就意味著要收集數據來協助戰略規劃的每項關鍵任務：理解現狀、認識推動未來走向的因素、分析討論主題和明確未來狀態。這也意味著要收集數據去應對來自于多個群體的問題，即來自于學生、教師、研究人員、職員、校友和報考學生等群體的問題。如果展示出的數據忽視了上述任何任務或任何群體，那么規劃過程就會面臨質疑甚至是批評。

框架的第二部分——戰略規劃數據組織矩陣，可以有助于追蹤不同數據類型和目的，并揭示出那些也許要尋求補充額外數據的領域。

戰略規劃委員會成員們有時候并不掌握校園IT現狀的完整圖景。這些數據的一個首要來源是當前的服務使用數據，例如校園內的計算機總數；無線局域網（Wi-Fi）用量（時長、位置和用戶類型）等。盡可能多地增加描述服務的總成本和單位成本的財務數據，也是增強服務使用量數據的一個途徑。

目前，服務使用數據提供的都是量的圖景，要掌握績效圖景還是要有其他的數據，如服務中斷統計，以及諸如用戶滿意度調查之類的數據表。

如果具體的討論主題已經確定（由IT部門或者是戰略規劃團隊），就要收集數據來支持對這些主題的討論和分析。例如，如果預計未來若干年內將會進行重大的經費削減，就要有數據來展示經費削減對各方面服務的影響，以及削減校級的IT預算是否只會導致在部門級別上產生額外開支。

僅僅展示原始數據，哪怕是良好定義的原始數據，都不如提供帶有分析的數據更有價值。數據可以有許多形式，從簡單的統計，到量化研討中引入相關數據的復雜因子分析。

更進一步，如果收集到了學生來源的各種數據，是否能掌握到關于學生到校入學時的IT培訓需求和能力的信息呢？這就要將學生的來源高中與社會經濟學和學術標準等數據結合起來獲得更加完整的圖景。戰略規劃委員會未必有時間和資源來做這項工作，但戰略規劃資源團隊應當去做。

在決定分析的類型和程度的同時，要考慮運用數據的場合和方式（用于描述現狀、分析問題，還是確定未來的狀態和行動）。如何展示數據分析的結果也是同等重要的。用對規劃流程的參與者有意義的情景和圖表來展示數據將有助于他們理解數據的戰略重要性。

圖表和其他可視化形式能夠實現數字表格的增值（當然數字表格同樣也要提供）。在保證對原始數據的無偏差和無掩蓋的基礎上以多種形式提供數據，是戰略規劃資源團隊的工作。戰略規劃委員會的成員需要知道為什么資源團隊認為這些數據很重要，他們必須自主思考決定是否贊同。

展示給決策者的數據必須被清洗為盡可能精確和無偏差（數據質量的兩個衡量指標）。盡管高質量的數據并不總能形成高質量的決策，但低質量的數據經常導致低質量的決策。數據質量問題必須得到徹底解決，特別是當收集這些數據的個人或團體對根據數據做出的決策存在既得利益時。

數據質量不僅是原始數據是否精確和準確的問題，而且與數據是否在適當的情境之中展示且沒有偏差有關。例如，過去五年中每年的IT開支都有精確的數字，但必須要在適當情境中才能討論IT開支是否過高或過低。形成情境的一種方式是考慮過去五年中支持教學、研究和管理的IT開支在各個領域中的變化情況。本校和同行院校的人均開支的比較也能提供更多信息。另外，增加諸如學校的相對科研強度等衡量指標也可以讓數據更加有用，對于決策者而言也就有更高的質量。

數據分類

圖3 戰略規劃數據組織矩陣

如何知道為戰略規劃委員會收集的數據是否覆蓋了全部的基礎范圍？有沒有哪些對委員會審議有關鍵意義的重要數據項目或數據集合被遺漏了？數據驅動的IT戰略規劃方法以多種方式對數據進行分類，以確保在數據采集的努力中不存在漏洞。要確保擁有所有需要的數據，可以使用框架中的第二部分：戰略規劃數據組織矩陣，如圖3所示。要考慮到的數據特性有以下幾個方面：

數據支持的戰略問題（現狀、動因、未來狀態、戰略實施）；

數據的戰略重要性（現狀、提出議題、指明趨勢、區分群體、展示資源關切）；

數據類型（財務、人口統計、運行、績效相關、外部環境、描述性的）；

最感興趣的群體（教師、學生、行政管理等）；

數據來源，包括主要的（為本次研究而收集的）、次要的（之前收集的）、外部的（公共數據庫）。

隨后就可以建立一個數據表，以數據項目作為行、上述特性作為列進行歸類。這樣就可以從數據中尋找“漏洞”，并決定是否需要尋找滿足其他特性組合的數據來彌補。

戰略規劃示例

如何向院校的各種群體提供最好的電子郵件服務，這是戰略規劃委員會熱議的一個話題，盡管這個話題在向云上遷移的過程中很快會變成“懷舊經典”。那么需要哪些數據才能讓對此事的研討變得卓有成效？當前的使用量和成本數據是顯然的當然選擇，然而行業趨勢和其他預測也同樣有用。下面的這個例子展示出了這些類型的數據是如何引出討論主題的，此處將僅僅聚焦于學生和教師的使用量（見表1）。

首先要考慮的是，這些數據是否是良好定義的。例如，“年”指的是自然年還是學年（此處假設為學年）？“學生”是否包含全日制學生、非全日制學生、住宿學生、非住宿學生和在線教育學生？這類問題可以持續列下去，然后形成的一套完整的數據定義就可以回答所有此類問題。

表1 使用量數據 -五年期間的人均月電子郵件數

現在來看數據表本身。如圖4那樣使用數據表作圖，就獲得了另外一個視圖和更多信息。從數據表中可以明顯看出，學生接收和發送的電子郵件比教師大約多一倍，而且每年師生群體的電子郵件數量都有顯著增長。這和我們的預期相一致么？如果是（或者不是），那么為什么？這說明了與學生和教師交流行為有關的哪些事情？進一步，如果更深入地觀察表格，可以看出來學生的電子郵件數正在趨近水平，而教師的電子郵件還在增長，盡管增長正在放緩。這就引出了一個討論主題，關于現狀如何，以及是否表明存在一個趨勢，未來將會持續甚至會加速發展。這些顯然都是可以進一步探索的議題，也許還要額外收集數據。

圖4 學生和教師的電子郵件使用量隨時間變化示意

圖5 電子郵件和社交媒體使用示例

圖6 戰略規劃數據組織矩陣示例

如果收集到額外的數據，比如社交媒體的發文量，也許就能找到電子郵件增長放緩的一個解釋（如圖5所示）。事實上，對于大多數學生而言，社交媒體的數據點甚至都落到了圖之外。增添了社交媒體發文量數據后，更令人擔憂的一個普遍性問題就浮現出來了，即校園內的師生交流發生了什么變化（考慮到教師更依賴電子郵件），也許這是一個要求專門進行問卷調查的問題。假設設想中的這個變化——學生正在更多地使用社交媒體來取代電子郵件是真實的，是否教師意識到了學生的交流習慣正在變化（學生們甚至都不再閱讀教師發出的大部分電子郵件了）？是否應該鼓勵教師更多使用社交媒體來補充（或者取代）電子郵件？考慮到IT部門和學生使用的社交媒體平臺并無關系，校園交流中社交媒體的使用不斷增長對于IT部門而言意味著什么？另外，當問題發生時，對于IT部門要處理的資源和人員類型而言，又意味著什么？其他因素如通訊的完整、安全和可用也都要加以討論。

正如這個例子所展示的，按照相關群體（教師和學生）和影響未來的因素（電子郵件和社交媒體的使用趨勢）來展示與現狀（電子郵件數量）有關的數據能夠引出富有成果的戰略討論，針對校園交流正在前往何方，以及IT部門需要什么來為此提供支持。填寫數據組織矩陣（如圖6所示）同樣指明了某些遺漏數據（例如財務信息），這些數據可以填補來繼續推進分析。這個簡單的案例同樣描述了以多種形式展示數據的價值，當然也還有許多其他的選項。

戰略和系統性規劃

成功的IT戰略規劃源自于對未來IT服務的提供和使用的廣泛多樣議題的研討。這些研討要以對現狀、行業和技術趨勢以及相關信息的透徹理解為基礎。要確保戰略規劃委員會能為了實現這些目標而獲得適當的數據，就要在戰略規劃數據的識別、定義、收集、分析、組織和展示中運用系統性的方法。