淺談大數據技術在高校信息管理中的應用

陳學深

摘要：隨著信息技術的不斷改革發展，云計算、物聯網、大數據等多項信息技術的出現，使得信息技術已經逐漸融入到社會的每一個角落，因此各項數據呈現出爆炸式增長狀態，而這些數據的價值和所承載的信息量是難以估計的。在這樣的背景下，高校作為社會生活的一個重要陣地，大數據技術在高校信息管理中得到了越來越廣泛的應用。本文通過對大數據技術在當前信息化時代中的一些特點，并結合實際探討了大數據在高校信息管理中的應用。

關鍵詞：大數據技術;高校;信息管理

隨著信息化的高速發展，高校信息管理得到了高速便捷的服務，同時也長生了大量記錄高校日常管理和教學工作的數據，這些數據隨著時間的積累，逐漸構成了一個龐大的大數據資源。而數據作為信息化時代獨有的傳遞媒介，有著驚人的價值和影響力，如何讓這些數據發揮價值，為高校各項工作提供服務，是值得每一個高校思考的課題。本文通過介紹大數據技術在高校信息管理中的具體應用，分析大數據技術在高校信息管理過程中的巨大優勢。

一、大數據

作為信息時代的產物，人們對大數據往往有著不同的定義，簡而言之，大數據是信息數據的總和，是以信息形式表達的多種信息的融合。與傳統數據對比，大數據主要價值在于：第一，大數據主要講究的是數據之間的相關性，通過分析數據間的相關性來實現對信息的優化，幫助人們進行決策分析。第二，大數據不僅可以實現傳統數據中對數據的存儲，還可以利用這些數據達到預知發展趨勢的目的，與傳統數據相比，它更實現了對數據價值的深入挖掘。第三，應用的方向不相同，傳統數據主要進行信息的存儲，以過去的數據為核心，而大數據是對傳統數據的提取和分析，以達到預知發展趨勢的目的，以事物未來的發展為核心。可以說，大數據作為一種新型的力量，有著不可估量的價值和影響力，將會在高校的信息管理中發揮重要的作用。

二、大數據技術背景下高校信息管理面對的難題

當前高校在信息化建設過程中，實際上已經部署了眾多信息系統，如財務管理系統、教務系統、OA辦公系統、高校檔案管理系統、數字圖書館等等。這些系統每天都在飛速產生大量數據，這些數據在系統運行中不斷積累，已然變成了高校特有的“大數據”。

雖然這些數據得到了有效的存儲和管理，但囿于技術限制以及數據應用經驗的不足，在分析挖掘、充分利用等方面不盡如人意。所以如何利用這些數據，使這些數據變為有價值的信息和知識，為高校教育工作提供決策，成為一道亟需攻克的難題。通過對高校信息管理系統和數據進行梳理，我們發現當前系統中存在的一些問題：

（一）信息孤島現象仍然存在。雖然高校的信息集成平臺集中了絕大部分管理類的應用，但是各類信息管理系統的應用仍有較強的獨立性，信息并未充分集中和互通，數據之間無法動態關聯，降低了數據的使用效率;

（二）技術難點需要突破。由于數據類型繁多，類型不一，傳統的數據挖掘算法無法滿足這些結構化和非結構化數據的處理要求，傳統數據挖掘技術面臨巨大的挑戰;

（三）缺乏數據分析的模式和方法，數據需求不夠強烈，數據價值難以體現。比如校辦公室提出，希望通過數據掌握學校總體運行情況，可目前無法實時了解在校培訓總人數，教室、宿舍使用率，教師教學狀態等情況，缺乏相關數據支撐，在為領導提供決策支持方面工作，遇到了較大局限。

三、大數據技術在高校信息管理中的應用策略

（一）整合數據，融合資源

以往高校的一些數據，如學校資產、賬面資金、固定資產，員工工資、社會保障、檔案管理、學生基本信息、考試成績、課程等數據，由于系統不同而彼此分離，阻礙了數據的交互和傳遞。現在通過大數據技術中基于并行式和分布式的方法，梳理出數據信息，綜合利用多元化信息資源，對數據信息實行網格化和并行式的計算，確保有效配置各種資源。

（二）深度處理數據

真實性是大數據的使用原則，要盡可能從原始數據本身挖掘真實的有效的數據，這需要高校在實際上解決。預處理數據技術通過小樣本分析來確定數據的真實性，通過一個或多個映射點，深度分析關聯中事物的外觀。通過對高校信息數據的深度處理，解讀出數據下的一些信息，幫助高校管理人員加強對高校的管理，實現高校的健康可持續發展。

（三）構建軟硬件平臺

基于目前的數據現狀，以及學校各部門對于數據應用的需求，使大數據技術獲得立足點，高校需要提供足夠的支持，加強智能軟件平臺和高處理速度的建設。建立一個高校大數據分析平臺，對學校人事、課程、資產、檔案等方面的數據進行收集、存儲、分析，把得出的知識再反過來服務于管理、教學、科研、后勤等各項工作，通過平臺的整合以及數據的互聯、共享，提高數據的利用效率，從而推動數據在高校信息管理中的智能化運用，為科學的管理和決策提供堅實可靠的平臺支撐。

（四）加強數據質量管理。

數據質量是保證數據分析準確性與有效性的必備基礎。高校對于大數據的應用，數據質量管理必須要考慮下述的幾個問題：一方面數據收集階段，需要保證高效化、全面化、標準化，既要具備收集速度，同時也要滿足精度要求，同時也能保證從源頭控制數據數量;另一方面在對數據進行清洗過程中，需要采用精準化和合理化的方法，除掉大量不合格數據，從中提取有效數據，可以保證數據具備高質量，并且在這個基礎上也需要建立更加完善的管理機制，提高建設標準，重視藝術數據的積累，加強業務學習，最終提高數據質量。

四、結語

總而言之，大數據的發展對于高校信息管理來說既是機遇也是挑戰。在21世紀這場大數據的浪潮中，高校在其中扮演的角色不僅僅是參與者，更是推動者。因此，高校教育工作者應該把握好時機，建立科學的數據規劃，加強數據的質量管理，建立健全管理體制，對大數據的潛在價值進行不斷地挖掘，這樣不僅有利于高校信息管理水平的更新提高，同時也為高校教育事業的發展增加了動力。

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