基于BEPD 的高校大數據治理方案研究與應用*

李 煒，邵 梁

（浙江建設職業技術學院 教育技術中心，浙江 杭州 310000）

當前已進入大數據時代，大數據的影響已擴展到政府、互聯網、金融、保險等領域。與其他領域類似，高校的數據規模也在逐漸擴大，劣質數據對高校數據應用的不良效應也隨之而來。關鍵數據缺失、數據錯誤、數據孤島、數據時效性差等質量問題不僅對高校內部日常治理產生了困擾，也降低了高校大數據蘊藏的價值。

大數據治理的重要性在其他領域已取得了各方的共識[1]。信息化發展到一定階段，數據資產將成為戰略性資源，多個高校也認識到了大數據治理的必要性和緊迫性。首先是內在要求，《教育信息化“十三五”規劃》[2]提出要建設“智慧校園”，探索“以數據為核心資產、以數據驅動業務革新”的發展模式，如果能夠合理運用各類數據，就有可能為高校改革提供一個新的轉折點；其次是外部壓力，互聯網、大數據等新技術潛移默化地改變了人們日常工作、生活的習慣，對高校信息化也提出了更高的要求，其根源還是在于高質量數據的管理。有些高校采用傳統的主數據管理技術，也有高校使用數據采集和報表匯總技術來進行數據管理，但工作繁瑣、工作量大、技術隊伍短缺、業務部門參與少、治理延續時間長等因素導致了尚未形成效果顯著的案例。

本文基于對高校數據應用現狀的分析，提出了高校大數據治理面臨的挑戰和構建大數據治理體系的必要性。筆者結合所在高職院校的具體實踐，提出了基于BEPD 質量控制法的高校大數據治理方案，圍繞方案中的關鍵構成要素和有效實現路徑展開論述，如構建治理工作框架、制度流程體系規劃、建立線上數據標準管理體系等，并重點論述了BEPD 數據質量控制法。

一、構建治理工作框架

大數據治理是一個龐大的系統性工程[3]。成熟的工作框架能夠幫助對復雜模糊的概念做清晰的梳理。本方案中的治理工作框架（如圖1 所示）以學校發展戰略為導向，參考了DGI 數據治理框架[4]和IBM 數據治理統一流程[5]，圍繞數據的全生命周期管理，從數據管理和服務的整體角度出發，清晰描述高校數據各項功能和活動，同時打破了數據治理是技術問題的固有思維，認識到人員和流程是首先要解決的核心問題。

圖1 高校大數據治理工作框架

二、設定組織架構和制度體系

大數據治理工作實際上是對高校業務管理工作的整體梳理和重構，涉及各個部門、各類人員的切身權益，因此首先需要做的是制定完整、科學的治理體系規劃，保證后續的各項工作有制度保障并有序推進。體系規劃主要包括組織架構設計和制度流程設計兩個方面。

1.數據治理組織架構設計

治理組織中應爭取各方的支持，設為三層結構：決策層、管理與協調層、執行層，如圖2 所示。

圖2 高校大數據治理組織架構

2.數據治理制度編制與流程設計

制度和流程是數據治理工作的保障。在工作正式開展之前，應完成定章建制，說明各方需要遵循的規章，在治理過程中，能夠顯著減少推進的阻力。本方案指定的制度和流程主要分為基本制度、專項制度、管理流程和操作手冊，后續可以根據實際情況進行拓展?；局贫葹椤稊祿芾磙k法》；專項制度包括《數據標準管理辦法》《數據質量管理辦法》《數據應用管理辦法》《數據開放管理辦法》《數據安全管理辦法》；管理流程包括《數據標準管理流程》《數據質量管理流程》《元數據管理流程》；操作手冊為《數據平臺操作手冊》。

三、建立線上數據標準管理體系

在談論數據的價值之前，必須先構建一套術語規范、定義明確、語義語境無歧義的數據標準，實現各類信息在采集、存儲、開放、交換等應用中的一致性和可比性。當前多數高校使用的是紙質的數據標準，數字化比例不到35%[6]，與實際業務存在脫節的情況，反向監督標準落實情況非常困難。

本方案中采用學校人員和校外企業團隊合作的模式。首先企業派駐人員駐場，收集各部門需求，完成業務咨詢調研，構建分類清晰的校級標準體系；同時企業研發團隊在數據統一管理平臺框架下進行數據標準管理功能的開發，最終實現數據標準的數字化管理，將調研所得的數據標準作為系統初始化數據導入；后續的新增或修訂將在線上即時完成，而且該數據標準與下一階段的數據質量控制貫通，作為質量評價的依據之一。

四、設計BEPD 數據質量控制法

高校信息系統起步早、跨域廣，數據質量問題千頭萬緒。面對治理時間跨度長和成效不顯著的風險，應設計適應各階段特點的數據質量控制法，具備持續向前推進的動力。BEPD 數據質量控制法，即核心凈化打基礎（Base）、一站填報強骨架（Entry）、流程對接促規范（Process）、問題分解聚合力（Decomposition）四管齊下，前三者重點保障核心數據質量，第四步保障業務數據質量，促進治理“人人工程”的建設。

1.核心凈化打基礎（Base）

眾所周知，高校最核心的數據，是有關學生、教職工、專業、課程的關鍵基礎數據。這些數據的特點與各類企業信息化管理中提出的主數據類似，是一個機構的信息中的最具價值者。這些數據經常被各個系統復制使用，呈現零散狀貫穿學校的業務流程、各類系統和應用。在提交報表給各類上級部門時，基于這些數據的統計值也是最基礎最核心的內容，例如“在校生人數”“在職教職工人數”等最基本的人頭統計數，甚至這些數據也是未來持續開展基于在線平臺的數據治理活動的基礎。

基于這些核心數據的戰略價值，質量控制方案的第一步就是對現有存量核心數據進行凈化清理。核心數據的范圍包括三類內容：第一類是人（教職工、學生），第二類是實體物（建筑物、房間、設備等），第三類是非實體物（機構、專業、課程等），因范圍較大，可采用逐個突破的方式分步進行。凈化清理時爭取決策領導者和業務部門的支持，協調數據的責任部門。首先結合當前應用和未來拓展需求，拓展升級數據分類方式、狀態標記方式、數據生命周期標記方式，然后導出各個系統的核心數據，進行線上與線下實情的比對糾正，用新標記方式對數據表進行更新拓展，最終以梳理后的健康數據作為后續數據全生命周期管理的起點。

以教職工核心數據為例，校內教職工、外聘教師、督導等類型的教職工由各個部門管理，分而治之的模式導致現有數據存在混亂。當人員交叉多種身份時，因現有業務系統功能缺陷，無法及時記錄人員進出校動作并將結果反映到數據表上，導致人員身份和狀態不確定。這對于教職工的人數統計和應用控制是一場災難。針對教職工核心數據的問題，首先要設計一張基礎表，統一管理各類教職工，并且支持拓展類型，以身份證號關聯的工號為唯一判別依據，針對校內外身份不可共存、校外身份可兼任的邏輯條件來設計人員狀態碼，然后協調各個部門對現有數據進行逐個判別，標記正確的身份、部門、人員狀態，最終完成教職工核心數據的凈化，為后續步驟的實現打下基礎。

2.一站填報強骨架（Entry）

現有業務系統存在三個比較明顯的問題：一是系統設計時以滿足本部門的業務需求為主，缺少全校層面的信息化整體規劃，出現了各類系統之間數據打架、多處錄入的問題；二是建設初期以滿足功能需求為主，對重點核心數據的前臺技術約束能力較弱，數據質量依賴于工作人員的業務熟悉程度，人員更換時便可能混入一些低質量數據；三是數據全生命周期管理理念缺失，結果式、斷點式管理導致數據無法按歷史線追溯。這些問題大大影響了核心數據的質量，即使在某一時間點對數據進行了凈化，運行一段時間后也會再次被污染。

為了保障核心數據的質量，構建強健的高校信息化骨架，可以采用兩種模式：一是改造升級原有系統；二是新建一站式核心數據填報系統。因改造升級涉及面廣、成本預估過高，我們采用的是新建一站式核心數據填報系統的模式，以全校信息化整體規劃為設計落腳點，關注核心數據在全校橫向公共性需求，其他縱深業務需求仍由原業務系統完成。

3.流程對接促規范（Process）

一些高校啟動了主數據管理（MDM），以期凈化并整合大量的教師、學生等數據。雖然短期數據得到了大的改善，但隨著時間推移，或者數據再次被“污染”，或者工作集中卡在了技術部門，數據更新明顯滯后于業務。原因在于高校內部存在大量跨部門、多人協同配合的業務流程處理，一環接一環，傳統的信息傳遞采用報表匯總、電話催辦的模式，這樣的方式對數據質量無太多益處，反而影響了效率和準確性。

在當前數據跑腿代替人跑腿的行政管理改革方向下，需要意識到，核心數據能否管理好，關鍵在于能否打破核心數據管理（MDM）與業務流程管理（BPM）的封閉現狀。利用制度明確、橫向協同的業務流程管理大大提升了數據管理的規范性和效率。在“最多跑一次”理念的指導下，我校已建成了網上辦事大廳（BPM），各類業務流程均上線，各個部門須在規定時間內按規則完成線上的事項審批工作。例如學生休學、復學、請假申請；教職工進校、請假、外出培訓申請等。契合數據全生命周期管理理念，協調互通一站式核心數據填報系統與網上辦事大廳是高效的實現路徑。通過優化整合業務流程，提高核心數據變化全過程的規范化和時效性，重點實現基礎主體的進、變、出實時管理，不僅能便利師生，也能降低業務人員的工作量，因人工產生數據錯誤的情況將基本不會出現。

4.問題分解聚合力（Decomposition）

除了保障核心數據的質量，維持高校信息化的正常運轉之外，還需關注每天新增的各類業務數據的質量。大數據的價值就是來源于對業務數據的挖掘分析。但這些數據規模過于龐大，如果采用人工分解，工作量非常大，并不是一種可持續的方式。

本方案采用一種自動將問題分解到人的方式，將數據治理工作落實成一項“人人工程”。具體是以數據標準為基礎，依賴大數據技術，對每個數據進行合規性校驗，并智能自動關聯找出該問題數據對應的數據責任部門和數據生產者。通過統一的數據管理平臺發送消息給責任部門和師生用戶，用戶可以直接登錄平臺查看他需要修改的問題數據。各層級的管理者可以查看問題修改的情況和進度，并敦促管轄范圍內的用戶盡快修改，配合相應的數據質量管理制度對各方進行工作績效考核。

五、結束語

對于每一所高校而言，數據治理工作都是復雜的系統性工作。在“數字校園”向“智慧校園”轉變的關鍵節點，高校業務對技術的依賴逐日增長，信息化建設不可避免地需要重新定位、重新梳理、破除痼疾。因此，應當抓住其中的主要矛盾，建立有效的組織模式，理順數據標準和數據管理流程，制定適用各個階段的質量控制方法，便于各項工作的開展，并在此基礎上逐步推進數據應用工作。