大數據背景下高校信息系統建設探索

張 翔

（福州大學至誠學院，福建福州 350002）

0 引言

高校信息系統指為高校提供信息化管理和服務的一套綜合性軟件系統，通常包括學生信息管理、教務管理、科研管理、人事管理、財務管理以及后勤管理等。以提高教學質量、提升學校管理效率、優化資源配置、為全校師生提供便捷的信息服務為主要目標。大數據時代背景下，高校信息系統建設過程中應注重數據管理問題，確保數據質量和數據安全，以便為高校數據驅動決策提供有價值的參考。

1 高校信息系統建設中面臨的挑戰

1.1 數據質量不高且整合效率低

由于高校信息系統往往會涉及各種各樣的數據源和數據類型，數據可能存在缺失、重復、不一致、錯誤或冗余等問題。這些問題會對數據分析和決策產生負面影響，降低數據的可信度和有效性，進而影響高校、教師對學生和教學活動的分析與決策。而數據集成問題體現在不同子系統之間數據的連接和共享上，因為高校信息系統通常由多個子系統組成，這些子系統可能來自不同供應商或部門，數據格式和接口存在差異，導致不同數據源之間的互操作性不高，進而影響高校信息數據集成效率。另外，高校信息系統需要采集、存儲、處理和分析大量數據，應緊跟相關技術和系統革新情況建立有效的數據管理機制和數據治理流程，但實際上一些高校存在“守舊”問題，也會影響數據集成效率。以某高校為例，鑒于學生的成績數據不僅來源于課堂考勤、作業提交、考試得分等不同方面，還涉及不同的教師和課程，數據來源非常復雜，導致數據的統一性和規范性受到影響，加大了數據整合的難度。且不同教師對于成績的錄入標準和方式存在差異，以及學生在提交成績時可能存在錯誤或遺漏，導致數據質量參差不齊，使得數據在后續處理和分析時存在困難，甚至出現數據不準確的情況。

1.2 數據安全與個人隱私保護不足

自進入網絡和信息時代后，網絡犯罪問題就一直困擾著我國。高校學生數量龐大，信息系統中儲存著大量敏感數據，如學生個人信息、教職工個人信息及具體薪資情況等，確保這些數據的安全存儲和傳輸至關重要。數據存儲需要做好加密、備份訪問控制等措施，以防數據泄露和損壞。數據傳輸也需使用安全系數更高的通信協議和加密技術，防止數據在傳輸過程中被竊取或篡改。在高校信息系統中，對數據進行處理和分析是最基礎的部分，然而，這部分也可能泄露敏感信息。因此，高校還需要確保數據匿名化或脫敏化，以保護個人隱私。同時，注意數據使用的目的和權限，避免濫用數據或超越合理范圍使用數據。另外，高校信息系統可能與第三方合作伙伴進行數據共享或外包服務，在與外部機構共享數據時，也應加強安全防護意識，并防范外部威脅，采取防火墻、入侵檢測系統和安全審計等措施，確保系統的安全性和穩定性[1-3]。

1.3 技術人才與培養資源不充分

高校信息系統建設涉及多個學科領域的知識和技能，亟需具備一定技術水平的人才，包括系統開發工程師、數據庫管理員、網絡安全專家等。然而，由于相關專業相對較新且需求較大，導致市場上的專業人才供給不足成為常態。加之學科間的壁壘和合作機制的不完善，跨學科協作困難，導致缺乏具備綜合能力的團隊。另外，高校在信息系統建設中缺乏領導層的重視與支持，使得一些多高校無法集中專業人才和資源進行系統建設。因為信息系統技術人才的培養可能要耗費大量時間、資金，對場地和設備設施也有一定需求，所以很多高校難以為技術人才提供相應培養資源。各個地區經濟發展情況也存在一定差距，一些經濟落后的地區政府在資金支持方面也稍顯落后，同樣會影響高校信息系統建設。

1.4 業務與技術結合不夠深入

高校信息系統建設需要準確理解業務需求，并將其轉化為技術實施方案，然而由于業務需求復雜多樣，涉及多個院校、部門和利益相關者，在業務溝通和實施方面可能存在困難。高校信息系統建設需要選擇適合的技術和工具來支持業務需求，但此方面技術更新變化快，且種類多樣，高校在選擇相應技術或系統時可能存在選擇不當或應用不當等情況。某些業務需求可能涉及復雜的技術難題或限制，技術團隊可能面臨技術實現的挑戰，導致業務需求無法得到滿足。另外，高校信息系統建設常需要對現有業務流程進行優化和重構，以適應新系統的實施，若要實現該目標首先應對業務流程有深入的了解，其次還要平衡業務改進的效益和成本，這也是一大挑戰。技術人員和業務人員分屬兩個領域，專業背景和思維方式均有所不同，很難做到密切合作和協同。在信息系統建設中，業務需求和技術實現往往需要協調和優先級排序。如果項目管理不合理或優先級設置不當，就會導致業務需求得不到充分的關注和滿足，影響業務和技術的結合。

1.5 信息化建設考核體系不完善

建立信息化考核體系有助于推動信息化建設進展，提高高校信息系統應用效率，但實際上一些高校的考核體系尚不完善，甚至有些高校并未將其納入績效考核范疇。此問題主要體現在以下幾個方面：第一，目標和指標缺乏明確性。信息化建設目標和指標不明確，無法對信息化建設進行科學評估和考核，導致高校信息系統建設缺乏統一的標準和規范，難以判斷項目完成情況和效果。第二，評價方法和流程不完善。缺乏完善的信息化建設評價方法和流程，無法全面、客觀地評估信息化建設的質量和效果。當前評價往往依賴于個別人員主觀判斷，缺乏科學性和公正性。第三，缺乏監測和反饋機制。缺乏有效的信息化建設監測和反饋機制，無法及時了解系統運行情況和用戶需求，無法對問題進行及時糾正和改進。第四，缺乏績效評估和獎懲機制。導致信息化建設缺乏動力和推動力，同時也缺乏對信息化建設成果的認可和激勵，使得高校信息化建設進展緩慢[4，5]。

2 高校信息系統建設的優化措施

2.1 提升數據質量和數據集成功能

首先，建立明確的數據治理策略，包括數據質量管理、數據流程管理、數據安全管理等方面，設定合理的數據質量標準和指標，并建立相應的數據質量評估機制。其次，制定統一的數據采集和錄入規范，明確數據的來源、格式和準確性要求，加強對數據采集人員的培訓和監督，確保數據的準確性和完整性。再通過數據清洗和整合技術，對數據進行校準、去重、消重、補缺等處理，確保數據的一致性和可靠性。可使用合適的數據集成工具和方法，將分散的數據集成為一個完整的數據集。再次，建立數據質量監控機制，及時檢測和發現數據質量問題，進行數據質量分析和評估，然后根據分析結果，采取相應的改正措施，改進數據質量問題，并持續優化數據質量管理流程。可引入數據質量管理工具，如數據清洗工具、數據集成工具、數據質量評估工具等，提高數據質量管理的效率和準確性。最后，加強對相關人員的數據質量意識培訓，提高其對數據質量重要性的認識。建立跨部門的溝通機制，促進數據的共享和協同管理，提高整體數據質量和數據集成功能。

2.2 做好數據安全與隱私保護工作

高校應制定明確的數據安全管理制度和流程，包括數據分類、存儲、傳輸、備份等方面，并明確數據使用權限和訪問控制策略，確保只有授權人員可以訪問數據。可采用多因素身份認證機制，如密碼、指紋、刷卡等，確保只有經過驗證的用戶才能訪問敏感數據。同時實施細粒度的訪問控制，將不同用戶分配到不同的權限組，限制其對數據的訪問和操作權限。對重要的數據進行加密保護，在數據傳輸和存儲過程中采用合適的加密算法和技術，確保數據的機密性和完整性。對于敏感數據，采用脫敏技術，使數據在使用過程中不可被還原成原始信息。定期進行數據備份，并確保備份數據的完整性和可靠性，制定數據災難恢復計劃，包括備份恢復、災難恢復和業務連續性等方面，以應對數據意外丟失或系統故障。定期進行安全漏洞掃描和風險評估，及時發現和修復系統中的安全漏洞，加強對系統的安全監控和日志審計，發現異常行為和安全事件應及時采取相應措施。若使用第三方供應商提供信息系統服務，需要加強對供應商的評估和監管，確保其具備良好的數據安全和隱私保護能力[6]。

2.3 優化人才隊伍建設

雖然進入大數據時代后，越來越多先進技術、系統、設備在高校管理工作中得到廣泛應用，但真正決定工作效率的依然是人，因此高校應采取相應措施優化人才隊伍建設，具體可以從如下幾個方面入手：第一，根據信息系統建設需求制定明確的人才培養計劃，包括確定培養目標、培養內容和培養渠道等，并為技術人才和管理人才創造更多培訓和學習機會。第二，通過內部培訓和轉崗機制，將非技術崗位的員工轉變為信息系統建設和運維方面的專業人員。提供晉升和發展機會，激勵員工不斷學習和提升自己的技能。第三，積極引進優秀的信息系統建設和技術人才，包括從其他高校、企業或研究機構引進。可以采取競爭性招聘、合作引進等方式，吸引有經驗和專業知識的人才加入團隊。第四，加強與其他部門的合作和資源共享，提高人才的綜合能力和團隊協作能力，通過跨領域的合作，融合不同專業背景的人才，提高信息系統建設的整體水平[7]。

2.4 加強業務與技術融合

在高校信息系統建設中，加強業務與技術融合是提高系統效能和用戶體驗的關鍵。高校可建立信息系統建設的跨部門協作機制，包括業務部門、技術部門和項目團隊的合作與溝通。通過定期會議、工作流程和信息共享，促進業務需求和技術方案的對接與交流。也可采用有效的項目管理方法論和敏捷開發模式，如Scrum、Kanban 等，將業務需求和技術開發進行迭代和快速響應。確保業務需求能夠及時轉化為可實施的技術方案，以滿足用戶的實際需求。在項目起始階段，進行充分的業務需求分析和技術評估。深入了解業務流程和用戶需求，評估所選技術方案的可行性和適用性。確保技術方案能夠滿足業務需求，并具備良好的擴展性和可維護性。培養具備業務和技術領域知識的專業人才，促進業務與技術之間的跨領域合作。鼓勵業務人員了解基本的技術知識，同時技術人員也需要深入理解業務需求，以便更好地進行系統設計和開發。建立用戶參與和反饋機制，讓用戶在信息系統建設過程中積極參與。通過用戶需求調研、用戶測試和用戶反饋，收集用戶的實際需求和改進建議，確保系統與用戶需求匹配。建立技術與業務相結合的項目團隊，充分發揮各成員的優勢，形成協同合作能力。培養團隊成員的綜合能力，既包括技術能力，也包括對業務的理解和把握能力，使團隊能夠全面滿足業務需求并解決技術挑戰。鼓勵團隊成員持續學習和技術創新，關注業界技術趨勢和最佳實踐。引入新技術和工具，提升信息系統的技術能力和業務支持能力，以適應不斷變化的需求和環境[8-10]。

2.5 建立信息化建設考核機制

首先，明確信息化建設的目標和指標，根據高校的發展需要和戰略規劃，制定符合實際情況的考核目標和指標。目標可以包括系統功能、數據質量、用戶滿意度、項目進度等方面。并據此建立完整的考核評價體系，包括考核指標權重、評分標準和評估方法。結合具體情況，確定合適的考核周期和評估周期，可以進行定期或階段性的考核。其次，制定相關政策與規章制度，明確信息化建設的要求和責任分工，明確各部門的職責和權責，建立信息化建設的管理機構與規范，加強組織和協調。在數據采集和監測方面可以通過優化數據采集機制來收集相關數據，以便進行績效評估，監測關鍵指標的達成情況，并及時進行數據分析、生成報告等工作，推動監控信息化建設發展。再次，根據考核結果進行績效評估，并建立相應的獎懲機制。對于達成目標或在特定指標上有突出表現的部門或個人，給予表彰和激勵。對于未達標或存在問題的部門或個人，進行督促和糾正。最后，定期對考核機制進行自身的評估和改進。根據實際情況和反饋意見，及時調整考核指標和評估方法，以適應信息化建設的變化和需求。同時建立信息化建設考核的透明度和公開性，向各相關方（包括高校內部和外部利益相關方）公示考核結果和評估報告，鼓勵各利益相關方參與考核機制的設計和規劃，提供意見和建議[11]。

3 結束語

綜上所述，如今已經進入大數據時代，大數據的爆發式增長能給高校帶來海量資源，也能為高校提供更多數據驅動決策和創新教育的機會。然而由于種種因素影響，實際上高校信息系統建設過程中存在諸多困擾，包括但不限于數據質量與數據集成、數據安全與隱私保護、技術人才與培養資源、數據治理與合規性、業務與技術結合、缺乏信息化建設考核體系等方面。高校若要強化信息系統建設，首先應明確問題所在，然后根據高校實際情況結合相應政策、技術等制定行之有效的解決措施。