“七步法”助力高校走出數據融合困境實踐

蒲飛 涂旭東 陳苗 趙正輝

摘? ?要：如何將數字化校園中沉淀下來的海量數據資產進行融合，是各高校在向智慧校園轉型過程中的一個難點。文章通過重慶醫藥高等專科學校在數據治理、數據融合及數據價值挖掘中的實踐，總結出高校數據融合過程不可或缺的七個環節，即“七步法”。高校的數據治理融合必須要數據標準先行，依據國標、省標建立一套適合本校的數據標準。要制定適合于本校的數據管理及使用規范制度，要提高數據管理人員素質，要對元數據質量進行管控。這樣才能真正走出高校數據融合的困境，才能筑牢智慧校園數據之基礎，為數據價值挖掘提供高質量的元數據。

關鍵詞：高校;數據融合;七步法;經驗與體會

中圖分類號：G647 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2021）05-0046-04

新一代的信息技術正在逐步改變我們校園內的教育、教學及管理模式。“物聯網”、“云計算”、“大數據”等技術的應用，也使各高校產生了各種新類型的數據。我們現在已經充分認識到“數據不但是學校重要資產，而且是能說話的資產”。當我們面對各種數據類型不一、質量高低不均及標準不統一的海量數據資產的時候，想要讓這樣的數據“開口說話”，還要說“實話”、說“真話”，并且還要利用大數據的分析來幫助學校領導層進行科學決策，并非易事。毫無疑問，必定是經過治理、質量高、能進行融合的數據才能說真話。對于該如何進行數據治理、提高數據治理水平并走出數據融合困境，每所高校雖然有不同實際情況，但面對的數據問題卻是相似的。

為了解決數據融合問題，給校園智慧化的分析決策打下基礎，2018年我校啟動了全校性的數據治理工作，目的是完成全校性的數據融合。剛開始困難重重，但通過我們在數據建設過程中摸索總結出的“七步法”，一個一個環節逐步推進，走出了融合數據的困境。至今已實現了校內數據的初步融合，開始為各信息系統提供標準化數據服務。在這里根據我校數據在融合中遇到的問題，融合數據的思路及過程，數據融合的成效、體會與思考，結合實踐總結出“數據融合七步法”，期望“七步法”能給即將進行數據治理融合的高校帶來幫助。

一、學校數據融合遇到的問題

要將學校已經建成的數字化校園，推進升級到智慧校園，繞不開的就是數據。同樣，我校首先在數據源部分，就遇到了挑戰。由于學校以前各業務部門建設的各類系統及資源眾多，造成了數據來源廣并且分散，數據質量也不高，使數據融合起來困難，更難以利用，這成了智慧校園建設中的一個瓶頸。造成這個問題其實更本質的原因是由于教育與經濟社會具有高度的同構性，相關資源彼此聯系、信息交織匯集、數據來源多樣、要素關系分散，使教育領域大數據呈現出跨時空、跨模態、跨領域等特點，并以碎片化形式廣泛地分布于教育場域“三元空間”中，結構化與非結構化數據并存;加上各類數據系統頂層設計不完善、技術標準不統一、部門協同難度大、供給與需求脫節、開放共享還不能有效實現，導致教育領域數據治理面臨信息孤島化、模式碎片化、組織機構功能裂解化等現實困境。[1]只有先將這些形形色色、標準各異、孤島化、碎片化的數據，治理并融合成能滿足數據分析要求的元數據才能進行價值挖掘，才能讓數據說“真話”。學校領導層決定下大力氣來解決這一難題，于是結合我校數據的實際情況成立了以學校主要領導為組長、分管領導為副組長、信息化部門為牽頭部門、各業務部門配合的數據治理融合領導小組，并在此基礎上成立了項目組。計劃以建設統一數據標準、建設數據倉庫、建立常態化治理體系等內容為切入點來逐步解決數據融合問題。

二、“七步法”筑牢智慧校園數據基礎

雖然找準了數據融合的切入點及建設思路，但如何落地才是真正的困難。通過反復策劃，在建設過程中我們采用了“摸清家底、落地標準、搭建平臺、建立規范、明確職責、共享交換、融合應用”這七個步驟逐步推進實施，然后再完成對數據的價值挖掘。其中，融合應用是整個建設過程中最難的一個步驟。

1.摸清家底

在大數據時代，數據即資產。學校到底有多少數據資產，資產管理部門不會進行數據資產盤點。由于專業上的原因，摸清數據家底的任務往往就落到了信息化部門。因此項目組對我校具體的信息化現狀進行了盤點。盤點的對象判斷依據是能產生數據的信息化系統。經過盤點現階段我校納入數據融合治理的各業務部門系統共有15個，信息化教學資源平臺31個，業務數據表共10024張，原始數據7200多萬條，各類資源172T。

2.落地標準

由于學校各業務系統購買于不同時期，來自于不同公司，信息標準不統一。因此數據標準先行，成了實現數據共享的前提。我們對各個部門的業務系統進行了數據編碼、U/C矩陣調研，并依托已有最新的相關教育數據國標代碼、省標代碼的數據標準，按照“有國標用國標，無國標用省標，無省標建校標”的方法，在最大化滿足上級數據標準代碼的同時，建立了一套適用于本校的數據標準，現已經制定完成2235項數據標準。

3.搭建平臺

在系統性梳理數據標準的基礎上，建設了數據原始庫、標準庫和中心庫。針對不同結構的數據，進行妥善的存放、處理。同時通過對信息系統、業務流程、數據流程的梳理，摸清了各個數據的信息源頭、數據關系。結合我校實際情況，建立了教工、科研、財務、學生、教學和資產共6個數據主題域，65個子域，808個字段。

在底層數據平臺的建設中，我們意識到傳統數據的大量積累，新類型的數據層出不窮，都需要采用一個更加智能化的平臺，去保證數據取得“準”、分析拿得“穩”，因此我們建設的智能大數據平臺，就包含了數據的采集、數據預處理、大數據算法、大數據分析等功能。

為了保證元數據質量，建設了數據監控平臺，定時提供數據質量的報告，可以有效督促各部門完善數據內容，解決了數據質量差的問題。

4.建立規范

在數據具體使用過程中，為了讓數據使用者能規范合理地使用數據、防止數據的濫用造成數據增加泄露的可能性，我們建立了一系列的數據管理制度和數據使用規范，比如人事數據使用規范、貧困生數據使用規范、科研項目數據使用規范等等。以保證盡量將數據在規定的范圍內，合理、合規的使用。

5.明確職責

根據學校各業務部門的數據使用情況及管理責任，我們明確了不同部門的數據職責，確立數據責任權威部門，明確數據管理職責的核心地位和權威性。比如規定教職工基本信息的權威部門在人事處、學生成績的唯一責任部門是教務處、學生貧困生資助相關數據在學生處等。尤其對原來有多處出口的信息做了職責管理劃分，比如學工系統中有學生信息，教務系統中有學生信息，招生、迎新系統中也有學生信息數據，根據我校數據流轉的實際情況，將教務系統中經過學信網認證的學生學籍數據作為了唯一來源。同時為保證數據管理責任到人，每個部門配置了一個數據管理員，對數據形成常態化治理，并通過交換治理平臺，實現數據的全生命周期的有效管理。因此明確職責就是明確部門數據范圍管理職責、明確數據管理員工作職責。

6.共享交換

為了實現數據交換的流程化、數據治理和交換過程的常態化，確保數據交換過程的安全性，我們建設了數據共享與交換平臺。我們利用經過清洗轉換后的數據，通過這個數據共享交換平臺，可以完成我校各個部門業務系統之間的數據交互。在共享交換的同時，為了防止數據向不相干的人泄漏，我們制定的原則是必須通過數據需求部門發起申請，經數據源頭部門數據管理員提供、源頭部門領導審批，需求部門才能拿到相關數據，并且有日志記載。這樣形成了有條件的共享交換，通過制度來解決共享可能出現的數據安全問題。

7.融合應用

數據融合階段是要將經過轉換、清洗、治理后的合乎規范的數據，按一定分類標準，放在學校大數據庫中，以方便應用。在學校各個部門的協同配合下，我校數據融合工作也取得了一定的進展。學校新的底層大數據庫可向各業務系統提供相關數據。各業務系統新生成的部分數據也能存放在該數據庫中。目前已經完成了11個業務系統的數據融合工作，按學校新建的數據標準重新建立了教工、科研、財務、學生、教學和資產共6個數據主題域，65個子域，808個字段。并通過這6個數據主題域將其應用到直觀展示面。依據數據融合后的數據基礎，我校建設完成的應用主要有：①領導駕駛艙，它可以幫助校領導和管理者及時全面了解我校基礎設施、資產、教師科研成果、教師發展，以及畢業生質量分析等情況。②教務大數據，以教務系統、人事系統、科研系統等數據為基礎，可以直觀地展示學生學業分析、課程分析、授課教職工分析等內容，為學校教務教學評價和決策分析提供數據支持。③學工大數據，實現了學生分布、民族分布、各院部在校生人數分布、貧困學生分布、獎助學金分布、輔導員隊伍等情況的展示，為學生管理者做出決策提供了數據支撐。④師資大數據，通過對人事系統數據進行采集、整合、共享及利用，將教職工人事檔案可視化，直觀地展示我校教職工人員結構、職級分布、學歷層次分布等信息，也可以為校內人才發展規劃提供數據支撐。⑤科研大數據，初步完成了我校基礎科研人員庫、論文庫、項目庫的建設，直觀地展示了我校在教科研項目數量分布、論文收錄、創新平臺及團隊、專利和著作分布的情況，通過模型算法，實現項目成果的精準查詢、不同科研人員的對比分析，確定校本學科數據情況。

三、數據價值挖掘賦予校園智慧之能

通過前面七個環節完成的數據融合，實現了讓各業務系統數據的互連互通，方便了數據安全規范的共享。但更重要的是能讓數據“開口說話”發揮價值，而挖掘數據背后的價值才是賦校園智慧之能的必要手段。因此基于融合之后的數據，通過數據挖掘、分析，我們做了多個應用來幫助學校進行智慧管理與智慧服務。①智慧管理方面：針對個人層面，我們分別以教師和學生為中心，通過數據融合，依據科學的算法，為每一位師生構建個人畫像。在對教師的畫像中，我們以教師的個人信息、科研活動、獲獎情況、教學質量考核等多維度數據為基礎，形成教師個人畫像。通過分析教師信息中的知識和規律，創新研究教師職業發展的路徑，教師在自我認知的數據分析基礎之上，確定個人職業發展路徑。在學生畫像中，我們以學生個人信息、學習、上網、經濟消費、三餐規律、社交關系、作息等數據為基礎，通過綜合分析形成學生畫像、群體畫像等內容，實現學生學業預警、經濟消費異常預警、失聯預警、過宅/網癮預警等，方便教師和領導及時介入并給予疏導和幫助，幫助學生走出困境，規避學生可能面臨的風險。②智慧服務方面：依靠數據融合為我校一站式網上辦事大廳提供的底層數據，實現了校內業務系統、資源平臺的統一身份認證。目前已上線的服務流程有65個，而通過對服務流程辦結所花時間、使用頻率高低、個人環節審批時長等方面數據的分析、挖掘，也可為人員或者部門工作考核評估提供數據支撐。

四、數據融合推進中的經驗與體會

通過對我校數據融合工作兩年多的建設實踐，取得成績的同時，也獲得了一些經驗與體會。

1.“一把手工程”是項目實施效果的保障

數據融合項目涉及全校各個部門的工作，數據涵蓋了全校所有的業務系統，僅靠信息部門是無法推進的，屬于絕對的“一把手”工程。除此之外，還需要分管領導強力推進，并配套激勵政策來促使各業務部門緊密配合。我校在項目建設之初，明確了黨政主要領導為數據治理融合項目雙組長，而信息化分管校領導為常務副組長，同時兼任項目建設辦公室主任，在組織上保證了項目組的意見可以得到執行。分管校領導嚴格執行每周四的項目工作例會及時解決項目中的問題。為保證各部門的配合，在政策配套上，學校對該項目實行了三個納入，即“納入部門考核”、“納入部門領導考核”、“納入重大工作績效考核”，極大激勵了各部門領導及數據管理員的工作熱情。

2.信息化項目預審制度是后續數據打通的保證

由于在數據治理的兩年多的時間內，既有老的信息化系統在升級，也有信息系統在新建。因此在學校的信息項目預審會上，預審技術小組都會按照數據治理組的數據標準對新建系統提出要求、做出規范。并對接入校本數據平臺的接口，預先給出接口技術規范并寫入標書，以保證新建系統能順利地與校內大數據平臺實現數據交互共享。

3.培訓一支數據管理員隊伍是數據質量的保證

校本數據平臺的數據來源于各業務系統，各業務系統的數據管理水平的高低，不僅決定著數據來源的數量，還決定著質量。因此學校融合數據的過程中，應該選擇有一定計算機基礎知識的人員作為部門級的數據管理員，并保持人員穩定性，著重培訓他們的業務素養，提高其數據管理能力，保證進入平臺的數據質量。

4.校本數據標準是新舊業務系統數據轉換的橋梁

各業務信息系統來源于不同的公司，執行的是不同的數據標準。要想實現數據融合，必須先建立校本數據標準。校本數據標準的建立，應按照“有國標用國標，無國標用省標，無省標建校標”的模式。這樣可以在減少建立校標工作量的同時，也能盡量增加采用國標與省標信息系統的融合度。在采用國標與省標的過程中，也應盡量采用最新版本，以保證標準可以在未來幾年不過時。如果任由數據平臺中存在各業務系統各行其是的標準，最終一定會導致數據融合失敗。

5.不能忽視數據管理制度的制定

2020年6月28日全國人大頒布的《數據安全法草案》，主要內容包括：確立數據分級分類管理以及風險評估、監測預警和應急處置等數據安全管理各項基本制度;明確開展數據活動的組織、個人的數據安全保護義務，落實數據安全保護責任;堅持安全與發展并重，規定支持促進數據安全與發展的措施;建立保障政務數據安全和推動政務數據開放的制度措施。[2]同樣，當學校全量數據收集匯集在大數據庫中之后，數據的安全存儲、安全轉換、安全使用等多方面的保護，涉及數據管理制度的制定，是必須要面對的一個問題。在融合過程中，應該同步建設各類權威數據管理責任、數據流轉等管理制度，而且應該基于數據的全生命周期管理來成體系成套進行建設，最好是按照即將實行的《數據安全法》，建設校級數據分級分類管理以及風險評估、監測預警和應急處置等各項數據安全管理基本制度;明確開展數據活動的部門、個人的數據安全保護義務，落實數據安全保護責任，這些都應該以學校文件的形式明確下來，以提高數據質量，保證數據安全。

6.各方技術人員配合是今后數據平臺正常運行的保障

數據融合工作不是所謂“交鑰匙”工程，在部署實施的過程中，信息化部門的技術人員與相關公司技術人員需要緊密、深度配合才行。一方面公司技術人員需要信息化部門技術人員幫助進行需求調研、數據調研，另一方面信息化部門技術人員也需要從公司技術人員處學習數據平臺管理的相關技術，提升其專業化水平，以能保障未來平臺正常運行。

兩年多的從學校數據治理到融合再到價值挖掘的工作過程，其實就是“盤資產、建標準、搭平臺、立規范、明職責、享交換、融應用”的過程。這個過程也是為高校數據挖掘而筑牢數據基礎、提高數據質量的過程。只有這七個環節做好之后，才能保證供給價值挖掘的數據是可靠的，也才能保證挖掘出來的價值是可信的，否則面對不可靠的元數據，無論多優秀、多先進的算法都不能達到效果。

解決數據融合的“七步法”是我校融合數據過程中實踐結果的總結。雖然是七個步驟，但是涉及面較廣。既有技術層面，比如涉及數據標準、清洗、轉換、存儲、接口、數據平臺等，也有管理層面，比如涉及數據管理制度、使用規范、數據管理員工作激勵政策等。從參與人員來看，涉及校級領導、部門領導、各部門數據管理員、信息化部門人員、平臺建設人員等諸多干系人。因此要想做好學校數據融合工作，應該是全校一盤棋。數據工作要作整體規劃、統籌安排、統一行動、互相配合、協調共享;只有通過多維度大數據治理場景的有機耦合，才能為教育領域數據治理的創新發展提供有效的數據系統支持。也只有這樣才能建設真正有用的校本大數據平臺，才能真正將各業務系統的數據融合到底層大數據庫中，為價值挖掘提供有效數據源。

當前，我國各高校數據治理融合尚處于起步階段，未來還有很長的路要走，而將人類價值觀、角色扮演，尤其是治理主體的創意、直覺與創新精神有效嵌入教育領域數據治理大數據系統，并將呆板的運算法則和冰冷的機器變為實現科學決策、有效治理的“利器”，或許是未來實現教育領域數據治理體系和治理能力現代化的一條可行之道。[3]而數據融合是各所高校從數字化校園走向智慧校園乃至智能校園的必經之路，沒有融合后的數據，一切無從談起，只有筑牢數據之基礎，才能賦予校園智慧之能。從我校的數據融合實踐及取得的成效來看，應用數據融合“七步法”不失為解決高校數據融合的難點及痛點、助力高校走出數據融合困境的一種有效方法。

參考文獻：

[1]南旭光，張培.智能化時代我國高等教育治理變革研究[J].中國電化教育，2018（6）：1-7.

[2]法制日報.數據安全法草案：落實數據安全保護責任規定支持促進措施[EB/OL]. http：//www.npc.gov.cn/npc/c30834/202006/97f149839ff04c428224f6344ead7e38.shtml.

[3]張培，夏海鷹.教育領域數據治理的基本思路與實踐路徑[J].現代教育技術，2020，30（5）：19-25.

（編輯：王天鵬）