基于大數據技術的高校數據治理體系構建與實踐

一、前言

隨著高等教育數字化轉型進程的加速演進，國內高校在教學管理、科研創新、行政服務及師生服務等業務場景中，年均產生約50TB的結構化與非結構化數據（據2024年教育部統計數據）。數據資產的有效聚合、智能分析及價值挖掘能力已成為提升現代大學治理效能的核心競爭力。2024年教育行業數據泄露事件同比增長 23% （數據來源：《2024年中國網絡安全報告》，且校內跨業務系統的數據共享率普遍低于 30% ，這樣的雙重困境嚴重制約著智慧校園建設的縱深發展。在此背景下，基于Hadoop/Spark架構的分布式計算技術，結合DCMM（數據管理能力成熟度）評估體系構建的校級數據中臺，為破解數據壁壘、實現合規應用提供了創新解決方案。

二、高校數據治理的內涵與發展現狀

高校數據治理是基于系統性數據管理架構，通過組織機制重構、業務流程再造及技術體系支撐，對教學科研、行政管理等跨域數據進行規范化治理的全周期管理實踐[。其核心要素涵蓋元數據標準化、數據資產確權、隱私計算應用及服務化能力建設四維體系。據2024年《高等教育信息化發展報告》顯示，國內42所“雙一流”高校中，34所存在數據標準不統一現象，平均數據冗余率達 37% ，跨部門數據調用響應時間超過72小時。而以劍橋大學為代表的國際高校通過建立數據治理委員會（DGC，實現核心數據字段對齊度達 98% ，數據服務接口復用率超 85% 當前國內高校在治理實踐中普遍面臨三大痛點：數據確權機制缺失率64% 、主數據管理覆蓋率不足 45% 、數據資產利用率低于32% ，這些指標凸顯了治理體系優化與技術賦能的必要性[。

三、大數據技術在高校數據治理中的作用

依托大數據技術體系構建的“采集一治理一分析”閉環，為破解高校數據治理難題提供了創新解決方案[3。在技術架構層面，基于Hadoop3.0生態系統搭建的分布式數據湖，可實現日均12TB級數據的實時采集與多模態存儲。通過引入DeltaLake數據版本控制技術，某省屬重點高校將數據清洗效率提升2.3倍，數據血緣追溯準確率達91.5% 。在質量管控方面，采用TensorFlow構建的異常檢測模型使數據錯誤識別率從 68% 提升至 93% ，結合Tableau構建的治理看板實現關鍵指標可視化監測[4。某部署了Flink流處理引擎的“211”高校，其科研數據更新時延從小時級壓縮至分鐘級，數據共享接口調用頻次提升至1500次／日，數據服務響應速度優化 47% ，文本挖掘技術在教務文檔解析中的應用使非結構化數據處理效率提升3.8倍，科研項目摘要智能歸類準確率達 89.7% 。表1為某“211”高校在引入大數據技術前后，在數據處理效率、數據共享覆蓋率、數據錯誤率等方面的關鍵指標對比情況。

由表1可見，大數據技術的引入顯著提升了數據治理的整體效能，不僅大幅提升了數據處理速度與資源共享能力，還極大降低了數據差錯率與系統負載，顯著增強了數據服務的穩定性與用戶滿意度。

四、高校數據治理體系的總體架構設計

（一）戰略層：治理目標與政策制定高校數據治理的戰略規劃聚焦于目標體系構建與政策框架設計，通過頂層制度安排驅動治理效能升級[5。其核心邏輯包含三個遞進層次：首先需確立涵蓋數據資源整合、標準規范建設、安全防護強化及服務場景拓展的治理目標矩陣。其次需構建“ 1+N^′′ 政策體系框架（即1個總體綱要配合N項實施細則），重點完善數據確權機制、開放共享規范及隱私計算標準。最后需形成“五年規劃 + 年度行動”的時序推進路徑。戰略實施需重點解決目標協同度不足（平均僅 54.3% ）與政策迭代滯后（年均更新頻率低于1.2次）等現實困境。

表1大數據技術應用前后高校數據治理關鍵指標對比

表22024年高校設立數據治理組織后的管理績效對比

（二）管理層：組織機構與制度保障

管理層建設需構建三橫三縱治理矩陣。橫向形成決策層（數據治理領導小組）執行層（數據資產管理中心）監督層（數據安全委員會）的三級組織架構。縱向建立覆蓋數據全生命周期的管理制度體系。教育部統計數據顯示，截至2024年9月，92所“雙一流”高校中 83% 已設立校級數據治理專責部門，較2021年提升47個百分點。表2為全國30所信息化建設水平較高高校在2024年設立治理組織后的治理效率提升統計。

數據表明，治理組織建設程度越高，其治理效率、安全水平及標準執行率也呈正相關趨勢。“雙一流”高校通過設立跨部門、分層級的組織體系，顯著縮短了響應周期、提高了執行頻次，有效保障了數據治理體系的穩定運作與持續改進。

（三）技術層：數據平臺與工具支持

高校數據治理的技術層以數據平臺為核心支撐，旨在實現數據的統一接入、實時處理與智能調度。在平臺架構方面，普遍采用分層模型，包括數據采集層、計算處理層、治理控制層與服務展示層，有效支撐了結構化與非結構化數據的全流程治理。為進一步優化資源調度性能，引入了多目標優化模型以動態分配計算資源。綜合性能指標可通過以下模型進行量化，見式（1）：

式中， Φ 表示數據治理平臺的單位負載響應效率， Ω 為平臺最大處理容量， α_i 為第i類數據的優先權重， λ_i² 為任務提交頻率， μ_i 為計算節點處理速率， κ_i 表示IO開銷系數， γ_i 為調度沖突率。該模型能有效評估在不同數據流特性下系統調度的魯棒性與效率。借助該類模型進行動態資源優化后，平臺的平均任務延遲降低至 237ms ，資源利用率提升至 91.7% ，為高校數據治理智能化與高性能運行提供了強有力的技術保障。

五、高校數據治理體系的關鍵技術實現

（一）數據標準化與元數據管理技術

多數高校在推進數據中臺建設的同時，已構建面向全校業務的數據標準體系，涵蓋字段命名、數據格式、編碼規則及數據字典等四大類核心標準。元數據管理則通過構建元數據倉庫，實現對數據結構、數據流程、數據血緣以及數據生命周期的統一記錄與管理。目前，超過 60% 的“211”高校使用開源或商業元數據管理平臺（如ApacheAtlas、Informatica）來支撐數據治理操作的自動化與可視化。表3為某高校在執行數據標準化前后，在不同系統間數據一致性及整合效率方面的對比數據。

表32024年高校數據標準化實施前后核心指標對比

表3結果顯示，數據標準化顯著提升了系統間的數據一致性，平均整合時間縮短了 68% 以上，說明標準體系的建設有效提高了數據處理效率和治理質量。

（二）數據質量控制技術

數據質量控制技術是保障高校數據可信性、準確性與時效性的核心技術之一，其關鍵在于構建系統化的質量評估模型與智能校驗機制。2024年，多所高校構建了以數據完整性校驗、邏輯一致性分析、重復值檢測與時效性監控為一體的全流程質量控制體系，并在數據治理中引入機器學習算法以提升異常檢測能力。基于多維評估機制的綜合質量指數模型見式（2）：

其中， Υ 表示總體數據質量評分，T為監測周期， Q_k 為第 k 周期內數據完整性得分， H_k 為準確性修復次數，B_k 、 A_k 1 W_k 分別為該周期內的缺失率、邏輯沖突率與誤匹配率，為調節系數，控制模型敏感度。運用該模型對某高校2024年上半年共計8.500萬個數據記錄進行監測，發現數據質量提升率達 38.7% ，異常項識別準確率穩定在 92% 以上，有效支撐了教務、科研、人事等業務系統的準確決策與合規運作。

（三）數據安全與隱私保護技術

高校數據治理在技術層面日益重視數據安全與隱私保護，特別是在數據全生命周期各階段的安全防護體系構建上不斷完善。高校應以“智能分類分級”為核心，建立覆蓋數據采集、傳輸、存儲、處理、交換與銷毀各環節的安全防護架構，確保數據在動態與靜態下均具備可知、可控、可審與可追溯的能力[。2024年約有 86% 的高校已部署數據防泄露系統（DLP）和行為異常檢測模塊，日均監測日志條數超過2.4億條，覆蓋率達 93% 。在安全技術方面，融合了數據資產識別、分類分級、脫敏加密、訪問控制、特征提取與水印溯源等手段，有效應對高頻數據交互與高敏感數據分發帶來的合規挑戰。同時，借助AI驅動的安全策略引擎與智能標簽系統，提升了權限精細化管理和風險預測能力。

六、高校數據治理體系的實踐路徑

（一）數據治理頂層設計與階段部署

高校數據治理的頂層設計是構建治理體系的基礎，其核心在于實現從數據采集到服務應用的全鏈路閉環管理。如圖1所示，當前主流治理架構涵蓋數據源接人、數據導入、數據倉庫建設、數據服務發布以及數據訪問控制五大階段，并輔以元數據管理、監控體系和備份恢復機制構成完整的數據倉管理體系。以某“雙一流”高校為例，其2024年建成的數據倉庫平臺已支持超過12類異構數據源，包括SQL類數據庫（如MySQL、Oracle、SQLServer）與NoSQL 數據庫（如HBase、MongoDB、Elasticsearch），日均數據流人量達到 4.6TB_? 。平臺通過調度與ETL組件實現對結構化、半結構化數據的統一轉換與清洗，并基于ODS（OperationalDataStore）與PDM（PresentationDataMart）分層結構支撐教學、科研、資產、人事等20余類業務主題域的存儲管理。在服務層，BI報表與API接口每日為超過9.000名用戶提供數據查詢與分析服務，訪問次數超過15萬次。各類數據在導入過程中通過錯誤回滾機制與日志系統保障質量穩定，在服務過程中通過訪問控制與權限認證機制保障數據安全。全鏈條部署策略還包括每日自動增量備份、每周全量快照及分鐘級別恢復能力，使得數據平臺在2024年累計應對系統故障18次，數據恢復成功率維持在 100%

（二）治理機制與組織協調模式

為確保數據治理的統一推進與高效協同，需構建由決策、管理與執行三層組成的組織協調機制。決策層由數據治理委員會與首席數據官（CDO）構成，負責制定數據治理戰略、政策與資源分配計劃。管理層則設有數據治理工作組與數據治理辦公室，下設數據標準、模型、質量與安全四類專業管理組，分別負責相應領域的標準建設、數據建模、質量評估與風險防控工作。執行層則由各業務部門、學院及信息化部門具體實施各項治理任務。截至2024年，全國 90% 以上重點高校已設立CDO崗位，覆蓋率提升至 91.2% ，其中 74% 的高校同時建立跨部門治理協調機制，實現管理權責的集中與分層聯動。某高校治理架構顯示，其治理團隊由1名CDO領導、5個職能小組、38名專職人員組成，已完成對全校48個信息系統的數據標準化重構與28個系統的接口統一工作。各學院數據接口接人率達 96.5% ，業務數據互通率提高至 83.4% 。此外，治理過程采用PDCA循環機制，每季度進行1次跨部門治理協同評估會議，每月開展不少于2次數據質量與安全巡檢，確保治理策略執行落地、問題及時發現與閉環管理。通過治理機制的組織協同，數據治理從“部門自管”走向“統一統籌”，從“靜態規則”走向“動態監控”，有效解決高校信息孤島、職責不清與流程冗余等問題，顯著提升治理效率與制度執行力[10]。

圖1數據治理頂層設計

七、結語

通過對高校數據治理體系的系統研究與實踐分析，本文構建了以大數據技術為支撐的“三層架構、三類能力、三項關鍵技術”治理模型。實證表明，該模型在數據標準覆蓋率、數據處理效率與安全防護能力等方面均顯著提升，具有良好的通用性與可推廣性。面對AI自動化建模帶來的數據質量隱患，尚缺乏統一評估機制。未來研究可進一步聚焦數據資產智能評估體系建設、跨域數據合規治理模型優化，以及人工智能輔助決策下的動態質量控制方法，以推動高校數據治理向更高效、更智能、更可控方向持續發展。

參考文獻

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作者單位：西安外國語大學

責任編輯：王穎振鄭凱津