高職院校校本數據中心的構建與應用

何磊　龐欽　萬暢

摘? 要：高職教育信息化要求高職院校系統構建校本數據中心，開展以數據為驅動的智慧校園建設并加強數據應用。為實現數據交換、數據處理和數據服務等功能，需要構建包括數據源、數據基礎架構、數據資源體系、數據管理軟件體系、數據管理規范制度體系在內的完整架構，并按照籌劃準備、建設執行、問題檢查和反饋優化的流程分步實施。圍繞個人數據管理、部門資源管理、校級決策支撐等體系開展數據應用和服務。

關鍵詞：高職院校;數字化轉型;智慧校園;校本數據中心

中圖分類號：TP311? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2021）17-0059-06

Abstract： Higher vocational education informatization requires higher vocational colleges to systematically build school-based data center， carry out data-driven smart campus construction and strengthen data application. In order to realize the functions of data exchange， data processing and data service， it is necessary to construct a complete framework， including data source， data infrastructure， data resource system， data management software system， data management standard system， which should be implemented step by step according to the process of planning preparation， construction implementation， problem checking and feedback optimization. Carry out data application and services around personal data management， department resource management， school level decision support and other systems.

Keywords： vocational college; digital transformation; smart campus; school-based data center

0? 引? 言

校本數據中心是高等職業院校智慧校園建設的核心組成部分，是提升學校治理能力、深化教育大數據應用、實施教育大資源共享的關鍵平臺，是開展智慧教育創新、構建智慧學習支持環境、推動高職院校數字化轉型的重要基礎設施。2020年9月，教育部等九部門聯合印發《職業教育提質培優行動計劃（2020—2023年）》，明確提出，要“推動各地研制校本數據中心建設指南，指導職業學校系統設計學校信息化整體解決方案”[1]。系統構建支撐智慧校園長期演進的校本數據中心，全面開展由數據驅動的智慧校園建設，加強數據應用和服務，已成為高職教育信息化和高職院校數字化轉型的重要任務。

1? 校本數據中心的建設要求、目標與原則

在不同的領域和場景中，數據中心有著不同的定義和內涵。本文所指的校本數據中心是指在高職院校學校管理范圍內，由一系列軟件、服務和管理體系構成的，實現智慧校園總體框架中支撐平臺層數據交換、數據處理、數據服務等模塊功能[2]，通過統一接口對外提供各類數據資源服務，并具備數據資源相關信息安全體系、技術規范與保障體系的數據支撐平臺。

1.1? 建設要求

目前，高職院校信息化建設從功能驅動向數據驅動轉換、從數字校園向智慧校園演進，在應用系統形態上也發生了架構性的變化。主要表現在：從大型復雜的MIS系統向流程化、移動化、平臺化的服務體系轉變;從面向部門管理的應用系統向面向師生提供高質量、高體驗的流程化服務轉變;從主要面向部門內部事務處理向實現跨部門綜合服務轉變;從線下非實時審批流轉為主向高效、線上、近實時的審批流轉轉變;從事務性管理為主向包含態勢感知、大數據分析和輔助決策的綜合管理轉變。

應用系統形態上改變對校本數據體系提出了更高的要求，主要表現在：數據標準要格式規范、代碼標準、全局一致;數據維度要全、信息覆蓋面要廣;數據內容要質量高、內容完整準確;數據服務要具備多種手段、適應多種應用體系;數據服務過程中要滿足信息安全的要求，做到事前可管、事中可控、事后可查;數據管理要做到“一數一源”，滿足數據資源可視可查可管的要求。

1.2? 建設目標

為實現以上要求，校本數據中心應以建成體系健全、內容和維度完整、數據規范可信、平臺安全可靠的新一代數據支撐平臺為目標，采用完善的支撐軟件、數據治理服務和數據管理體系對學校擁有的數據資源進行有效管理、維護、更新和服務，打破數據孤島，實現校本數據的一數一源、伴隨式數據采集和分級分層有效共享[3]，從而增強學校治理能力、優化教學實訓管理，提升校園師生服務，促進科學決策支持。具體目標包括：

（1）建成全域數據中心。通過全維度的數據采集、集中和治理，使校本數據滿足表達規范、內容準確、維度完整的要求，形成標準統一、分類清晰、質量可信的數據倉庫和數據集市。

（2）建成全生命周期管理數據軟件體系。通過軟件體系實現對校本數據資源的全生命周期管理，涵蓋數據采集、數據倉庫管理、數據接口開放、數據資源發布、服務狀態呈現等功能。

（3）為全業務場景提供數據服務。提供多類型的統一數據接口，為學校教學實訓、管理與服務的全業務場景，和面向國家管理平臺的數據上報提供數據服務。

1.3? 建設原則

校本數據中心的建設應遵循以下原則：

（1）統籌規劃，分步實施。應遵循國家有關數據管理的法律法規和技術規范，在學校信息化建設頂層設計和總體框架下，兼顧已有信息系統和數據平臺現狀，統籌規劃開展校本數據中心的建設、使用和管理。建設應以規劃目標為導向、以業務需求為驅動，按照“基礎先行、急用先行”的策略，制定科學合理的實現路徑和建設計劃，分步驟實施。

（2）平臺開放、適度超前。應充分考慮校本數據中心平臺的開放性，保證多系統、多廠家環境下的系統對接和數據共享。應選擇成熟主流的體系架構和技術路線，適度超前，保證良好的可演進性和可擴展性。同等功能條件下，優先選擇國產技術或開源技術構建校本數據中心。

（3）分權使用，確保安全。應按照“誰產生、誰管理、誰負責”的數據管理原則，在數據物理集中和邏輯聚合的基礎上，對數據的敏感性、機密性進行分級管理。對于公共數據的使用，由數據管理部門根據業務和軟件功能需求進行常規管理;對于涉及個人隱私、管理秘密的數據使用，由數據源頭部門授權，并設置健全的審核確認流程，保障數據調用過程的信息安全。

2? 校本數據中心的構成

2.1? 總體架構

校本數據中心具體包括數據源、數據基礎架構、數據資源體系、數據管理軟件體系、數據管理規范制度體系等組成部分，總體架構詳如圖1所示。

在總體架構中，數據資源體系是校本數據中心的核心，由數據源通過數據采集提供數據供給，由數據基礎架構提供數據資源的承載。在數據資源體系中，采集的數據進入數據湖，通過清洗集成，根據校級數據標準建模形成標準化數據倉庫，再通過關聯、聚合和計算形成各類數據集市。數據管理軟件體系和數據管理規范制度體系分別為校本數據中心提供管理運維的支撐和制度保障。校本數據中心通過統一數據接口為智慧校園應用體系提供數據服務。

2.2? 各部分構成

2.2.1? 數據源

數據源指數據的來源，包括管理信息系統、電子表格文件、一般文檔、IT設備、物聯網系統、互聯網等。

2.2.2? 數據基礎架構

數據基礎架構指承載數據資源的底層技術，包括關系型數據庫、大數據集群、非關系型數據庫等。

關系型數據庫承載著目前核心的數據資源。數據內容主要包括：來自管理信息系統的結構化數據、來自線下電子表格的結構化數據、標準化數據倉庫中各主題下的數據、基于海量日志計算結果集生成的小體量數據、統計計算生成的匯總聚合數據和指標數據、以拉鏈表形式存儲的歷史數據等。

大數據集群承載著用于大量可用于輔助決策分析的數據，其數據量正在迅速增長。數據內容主要包括：來自管理信息系統的大體量結構化數據、來自物聯網系統的大體量數據、來自IT設備的網絡日志、來自互聯網的WEB捕獲數據等。

非關系型數據庫的數據內容主要是互聯網爬取的數據，如論文、科研成果、專業文獻等。

2.2.3? 數據資源體系

數據資源與各個智慧校園應用系統對接，支持各種數據應用和分析的運行，通常以數據倉庫的形式實現。數據資源體系一般包括數據湖層、標準化數據倉庫層和數據集市層。

數據湖層實現在數據基礎架構中各數據源原始數據的全量副本集中。通過將所有異構、不同實例的原始數據存儲到同一架構、同一實例的數據庫中，并進行集中治理，實現數據的同構化、同實例化操作。

標準化數據倉庫層以校本數據標準作為數據模型定義，以范式建模為主，實現對數據湖層原始數據副本的清洗、整合和轉換，實現與數據模型匹配的標準化數據的形成，實現按照主題進行分類、分子類的存儲操作。

數據集市層實現與應用系統的數據對接，支持從標準化數據倉庫中摘選合適的數據內容，在必要的預處理后，形成針對特定應用系統的數據資源集合，并以適當的接口形式向應用系統供應數據。根據數據結構特征和服務場景的不同，可分成3種數據集市：面向OLTP業務的數據集市，為事務類軟件服務提供數據支持;面向OLAP的數據集市，為分析類軟件服務提供數據支持;面向統計的數據集市，為報表類軟件服務提供數據支持。

2.2.4? 數據管理軟件體系

數據管理軟件一般包括：

（1）數據采集工具：支持業務數據集成、離線數據集成、機器數據集成等功能，實現數據采集管理。

（2）數據開發工具：提供計算任務管理和調度管理，支持數據建模、數據集成、腳本開發、工作流編排等功能，實現數據開發管理。

（3）元數據管理軟件：支持元數據采集、元數據識別、元數據分類、元數據展示、元數據應用、元數據搜索等功能，實現元數據管理。

（4）主數據管理軟件：支持主數據存儲與整合、主數據管理、主數據分析、主數據分發與共享等功能，實現主數據管理。

（5）數據質量管理軟件：支持質量需求管理、規則設置、規則校驗、任務管理、監控分析、質量報警、報告生成等功能，實現數據質量管理。

（6）數據標準管理軟件：支持標準生成、標準映射、變更查詢、映射查詢、維護標準、標準版本查詢、標準導出、標準文檔管理等功能，實現數據標準管理。

（7）數據模型管理軟件：支持數據模型設計、模型差異稽核、數據模型變更管控、模型可視化等功能，實現數據模型管理。

（8）數據開放管理軟件：支持API接口服務、數據庫連接服務、離線數據下載服務、數據安全管控等功能，實現數據開放管理。

（9）數據運維監控軟件：支持數據使用審計、任務監控、告警管理等功能，實現數據運維監控。

（10）數據可視化軟件：支持圖表管理、看板管理、用戶設置等功能，實現數據可視化管理。

（11）報表生成和管理工具：支持表單設計、權限管理等功能，實現報表生成和管理。

2.2.5? 數據管理規范制度體系

數據管理規范制度體系一般包括：

（1）數據安全管理規范：保證數據被合法合規、安全可靠地采集、傳輸、存儲和使用。

（2）數據質量管理規范：保證校本數據表達的一致性、有效性和適用性。

（3）數據共享管理規范：規范數據資源的交換與共享，實現數據資源優化配置和增值利用。

（4）數據采集與存儲管理規范：實現管理信息系統數據的規范采集、公共數據資源的集中存儲和統一管理。

3? 校本數據中心的建設流程

3.1? 總體建設流程

校本數據中心的總體建設流程包括籌劃準備階段、建設執行階段、問題檢查階段和反饋優化階段，形成建設閉環實現分期實施和迭代優化。建設流程和各階段主要工作任務如圖2所示。

各階段應針對每個單獨的數據內容進行微循環。針對每個數據項，從采集階段即關注其來源的合理性、內容的完整性、質量的規范性、與數據標準的匹配性，并按計劃進行指標的試算，發現問題時快速反饋、快速整改、快速解決。

3.2? 籌劃準備階段

該階段的主要工作有：

（1）工作目標確定。從需支持的數據報表、應用、流程和用戶角色等多維度細化工作目標，并針對每種目標進行分解，確定對應的數據內容。

（2）工作邊界確定。以匹配目標為原則確定數據采集范圍，根據數據采集的內容和類型確定采集工具，根據數據管理的要求確定數據管理軟件，基于數據采集的類型和體量確定數據基礎架構。

（3）工作計劃確定。根據項目工作量和重難點，結合學校全局工作規劃和資源保障情況，設置科學合理的建設周期和階段劃分，并完成詳細的工作計劃分解。

（4）資源準備。根據數據軟件和數據基礎架構的運行需求，準備項目所需IT類資源和數據治理相關知識性資源。

（5）組織機構準備。根據工作邊界、工作難度、專業性要求、職能邊界等因素，明確建設責任部門和負責人，并組建跨部門的建設團隊。根據數據的歸屬或來源明確部門分工，建立溝通協調機制。

（6）制度準備。逐步建立數據資源管理相關制度，為校本數據中心的長期可持續運營提供制度保障。

3.3? 建設執行階段

該階段的主要工作有：

（1）組織管理與數據調研。學校層面開展以組織管理為主的調研。業務部門層面開展以業務邏輯、數據供需關系和交換共享要求為主的調研。業務系統層面開展以原始數據來源、質量和結構，及業務系統功能和使用情況為主的調研。

（2）數據標準制定。依據上級標準，結合學校已有合格標準，考慮兼容性、一致性和可擴展性，以匹配本校業務管理特性為原則制定校本數據標準。確定數據子集分類方式和編碼規范，落實數據和編碼權威來源，明確業務邊界與數據標準范圍對應關系。

（3）軟件工具部署。根據不同項目的需求配置，部署相關軟件及功能模塊。原則上應盡量配置完整的數據管理軟件體系。

（4）數據識別、采集與質量檢查。從數據源中識別目標數據所在的庫、表、字段、格式等，利用數據采集軟件進行采集。制定數據質量規則并綁定到每個字段，識別不符合質量規則的數據，形成數據質量報告用于評估數據質量狀況、定位有問題的數據指導數據質量提升。

（5）數據質量提升。對于代碼集定義、表達格式、數據單位不一致等結構性質量問題，通過批量、規則化處理轉換成符合標準的數據。對于數據缺失、內容錯誤等難以通過簡單批量轉換修復的內容性質量問題，由數據對應的責任部門進行核實、采集、重新填報后形成有效數據。

（6）數據倉庫建模、數據生成與封裝發布。根據校本數據標準對標準化數據倉庫進行分類、建模，形成表結構。將各種清洗轉換完成、符合數據標準的數據導入到表結構中，形成質量達標的成果數據，即可用的數據倉庫。成果數據由數據倉庫管理系統進行存儲，并通過API接口、數據庫訪問、表格文件、ETL接口等方式向各應用系統、數據使用部門提供數據調用和數據共享交換服務。

（7）數據集定制。在深度理解校本業務數據邏輯的基礎上，定制數據集作為支撐全校流程服務，數據調用、交換和共享，大數據分析輔助決策等事務的基礎集。

3.4? 問題檢查階段

該階段的主要工作有：

（1）數據內容缺失檢查。數據采集治理過程中動態檢查數據內容。包括計劃采集數據是否入庫、已采集數據內容與計劃是否一致、數據內容是否有效完整等。

（2）數據一致性檢查。數據采集治理過程中動態檢查數據集（尤其是來自不同部門的數據）間的內容一致性。如不同系統中學號與姓名的對應關系是否一致等。

（3）數據質量問題檢查。數據采集治理過程中動態檢查數據集質量。常見問題有重要數據缺失、數據表達錯誤等。

（4）數據指標準確性檢查。數據內容基本齊備后，應設置數據指標并進行計算，計算結果與其他途徑的指標結果（如部門的手工統計結果等）進行比對，驗證指標計算的正確性和精確度。

（5）數據標準有效性檢查。數據采集治理過程中動態檢查校本數據標準的有效性。常見問題有標準元數據中存在“同名不同義”“同義不同名”的元數據定義;數據模型中存在標準元數據集合之外的“游離”元數據項;數據模型與實際業務邏輯不兼容，無法正確或完整反映業務過程等。

3.5? 反饋優化階段

該階段的主要工作有：

（1）補充調整數據采集范圍。當出現重要數據內容批量缺失、重要數據間一致性問題嚴重等情況時，應對數據進行溯源，落實數據采集的來源是否合理，必要時補充采集新的數據，或調整采集的來源部門、系統替換原有數據。

（2）數據質量反饋和提升。數據產生時就存在較大質量問題時，應由數據來源部門負責解決。常見問題及解決方案有：

1）業務系統功能未啟動導致數據線下保存而未記錄到系統數據庫。可將電子表格數據或紙質文件數據補采進數據湖中作為補充數據資源。

2）數據錄入格式不規范導致難以識別;業務系統設計不完善導致無法記錄必要數據項;組織架構或工作流程銜接不合理，導致業務流轉不正常或相關業務未能正常開展。可完善、升級信息系統，優化調整工作流程、組織架構。

3）指標數據計算準確性問題。分析業務部門線下指標與校本數據中心設定指標在計算方式、統計口徑、篩選條件等的一致性，確定正確的參數和計算邏輯。

4）數據質量導致的指標計算出錯問題，如重要字段無有效數據、數據中存在非法字符、數據表達不一致。應對相應工作模塊返工重新開展數據治理。

（3）根據數據治理的問題分析，對業務系統升級優化替換、工作流程優化、組織架構優化等提出優化建議。

4? 校本數據中心的基礎應用

4.1? 數據應用體系

校本數據中心實現數據的集中治理、管理和共享，并通過與智慧校園應用體系的對接充分發揮數據價值。按照數據服務對象主體的不同，可將數據應用分為個人數據管理、部門資源管理和校級決策支撐等三類。

個人數據管理主要包括個人數據匯總展示、個人數據糾錯補錄、面向個人的數據報告等。

部門資源管理主要包括面向職能部門和二級學院的各種應用，包括數據填報、部門和學院專題數據分析、數據報表，以及各種智慧校園應用等。

校級決策支撐主要面向領導層和發展規劃部門提供大數據輔助決策，包括內部質量管理、校級綜合報表、領導駕駛艙、綜合校情分析等。

校本數據中心常用的基礎數據應用包括一表通數據填報、智慧校園應用開發數據服務和大數據輔助決策等。

4.2? 基礎數據應用

4.2.1? 一表通數據填報

解決學校各類數據重復填報、內容不一致的問題，實現 “一次填報、全網共享”的一表通數據填報[4]。通過基礎數據自動補全和模板化、定制化、自動化的表單功能，實現快速便捷的多業務場景表單填報和信息收集。通過為廣大師生提供數據自動糾錯、填補和補錄通知等功能逐步提高數據質量。系統界面如圖3所示。

4.2.2? 智慧校園應用開發數據服務

為辦公辦事、教學實訓、校園服務、管理應用和便捷工具等各類業務系統、微應用和微服務提供統一的應用開發數據服務。明確校本數據的資源目錄、共享規范和審核制度，明確信息系統的技術框架、數據規范和接口標準，推動智慧校園的統一開發管理。典型應用包括部門數據中心、個人數據中心，如圖4、圖5所示。

4.2.3? 大數據輔助決策

開展大數據分析和挖掘提供大數據輔助決策。通過學校、專業（群）、課程、教師和學生等五個層面的數據畫像和對比分析，圍繞學校內部質量體系進行指標的多維度動態量化跟蹤和評估，實現各層面的“一頁紙”診斷報告和指標預警[5]。針對不同專題開展大數據應用，實現學生安全、學生就業、學校發展等大數據綜合分析和預警。內部質量體系管理系統界面如圖6所示。

5? 結? 論

校本數據中心建設的重點在于形成合理、穩定的體系架構，按照規范流程定期開展數據治理持續提升數據質量，通過豐富的數據應用提升學校教學、管理和服務的效能。通過逐步完善、長期演進，依托校本數據中心形成“數據驅動”的智慧校園建設模式和決策機制。

參考文獻：

[1] 中華人民共和國教育部.教育部等九部門關于印發《職業教育提質培優行動計劃（2020—2023年）》的通知（教職成〔2020〕7號） [EB/OL].（2020-9-23）.http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A07/zcs_zhgg/202009/t20200929_492299.html？from= timeline.

[2]. 全國信息技術標準化技術委員會（SAC/TC 28）.智慧校園總體框架：GB/T-36342-2018 [S].北京：中國標準出版社，2018.

[3] 中華人民共和國教育部.教育部關于印發《教育信息化2.0行動計劃》的通知（教技〔2018〕6號） [R/OL].（2018-4-18）.http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html.

[4] 李引，陳敏鋒.高校數據中心生態的研究與應用 [J].現代信息科技，2020，4（19）：99-103+108.

[5] 王愛紅.高職院校質量保證體系診改數據平臺建設的探索 [J].現代職業教育，2019（20）：64-65.

作者簡介：何磊（1978—），男，漢族，河南駐馬店人，高級工程師，碩士，研究方向：教育信息化;龐欽（1987—），男，漢族，廣西欽州人，高級工程師，本科，研究方向：大數據技術;萬暢（1976—），女，漢族，四川渠縣人，副教授，碩士，研究方向：大數據技術。