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高校如何构建一体化数据治理与服务体系

高校如何构建一体化数据治理与服务体系

编辑:满分云    来源:小题分网上阅卷系统    发布时间:2021-08-05 18:07    浏览量:

 随着智慧校园建设的逐步深入,各个高校相继开展数据治理工作,沉淀校园核心数据资产,发挥数据价值,实现业务流程的重塑和再造。

  但现阶段,大部分高校的数据治理只是初步解决了数据孤岛的问题,依然存在着数据质量不高、数据交换效率低下、数据联动性差、数据管理平台分散等问题,导致数据价值未能充分的发现并应用。

  华南农业大学通过建设一体化的数据治理与服务体系,以数据服务为抓手,激活数据要素潜能,以“1+2+3+4”的架构助推“数字华农”的建设,打造“四库三中心”的一体化数据中心,实现“以职能为中心”向“以师生为中心”的服务转变,以数字化转型整体驱动学校管理和治理方式变革。

一体化的数据治理与服务体系

  “1+2+3+4”架构包括一个中台、两套体系、三级中心和四类库,为学校打造一体化的数据治理与服务体系(图1),让数据变现为信息与知识,实现业务线上化闭环,保障数据治理的可持续性和落地性。


图1 一体化数据治理与服务体系架构

  一个中台

  结合数据和业务视角,建设数据中台,构建完整的数据资产体系,对数据资产进行全方位、全功能、全生命周期的智能化管理。

  以元数据为核心,纵向打通完整数据传输路径,横向关联多项数据管理功能,解决数据管理独立分散的问题。

  从数据采集、清洗、存储、加工到使用的全生命周期过程中,以校级数据标准为统一规范,实现数据统一联动、统一调度和监控,为学校业务部门和师生提供高效、规范的数据服务。

  两套体系

  不断建设和完善数据管理制度体系和数据安全保障体系,为学校开展数据治理工作提供理论指导和技术框架。

  一是结合学校校情,从数据管理、数据使用、数据质量、数据安全等方面制定相关的数据管理制度和规范,构建完善的数据管理制度体系,实现全校数据资产管理的规范性、一致性、协同性,从技术层、操作层、管理层保障数据治理工作的有序开展。

  二是数据安全保障体系建设是数据资产管理的基础性保障要求。针对敏感数据,进行数据安全分级分类,根据安全等级匹配不同的数据访问权和管理权,通过技术手段实现服务全程的匿名化、去隐私化;针对数据资源共享,通过数据中台的线上管理功能实现数据服务的事前可管、事中可控、事后可查,让数据管得安心、用得放心。

  三级中心

  打造“个人级、部门级、校级”数据空间,让数据从教学、生活、科研等多方面服务师生、服务管理。

  一是建设个人数据服务中心。实现个人数据的集中展示,对个人成长与发展能够进行客观充分的评价和预测。同时,师生可针对缺失、错误的数据进行修正和补录,实现数据质量的稳步提升。

  二是建设部门数据资源中心。实现部门数据的管、用一体化,对责任范围内的权威数据进行全方位管理,包括自主发布数据资源、收集和维护线下数据、审核数据使用申请、动态掌握数据的质量情况和交换情况等;对部门关注的关键指标进行分析挖掘,促进基层数据自治。

  三是建设校级决策支持中心。利用统计报表、数据分析、决策支持等平台,通过可视化分析、数据挖掘、下钻上卷、综合报表等方式,全面呈现教学、科研、管理、服务等各方面的综合态势,通过数据辅助决策,实现全校管理一盘棋。

  四类库

  构建基础库、主题库、专题库、指标库,形成“四库一体”数据资源中心。

  一是基础库。基于校级数据标准构建数据模型,按照人力资源域、学生管理域、教学资源与管理域、科研管理域、财务管理域、资产管理域、公共服务域八个主题域进行分类,构建基础数据仓库。

  二是主题库。以基础库的内容为基础,进行表间关联、代码转译、数值过滤等操作,按照维度建模方法,将同一业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起,形成“宽表”。宽表通过主动的数据冗余设计来提升查询分析的高效率,使数据内容和结构更加适合于应用程序对数据的调用需求。

  三是专题库。紧密围绕校内关键业务,针对具体的业务场景进行深度定制,形成绩效考核、职称评审等业务专题数据集,满足各个业务场景快速复用数据的需求。专题库的数据通常是明细数据,可与BI软件对接,实现强大的数据分析功能。

  四是指标库。以基础库、主题库和专题库的内容为基础,通过统计、计算等操作,生成各种指标的统计结果,并存储在指标表中,支持快速生成各类报表和统计图表。通过管理数据指标的全生命周期,友好地支持校级决策支持中心的建设,为我校管理层的管理和决策提供充分、科学的数据依据。

实践与探索

  建章立制,统一数据标准

  学校颁布了《华南农业大学数据管理办法》、《华南农业大学数据资源分类分级办法》、《华南农业大学业务系统数据集成规范》三个校级规范,建立了一套涵盖数据定义、操作、应用的多层次数据治理制度体系,对数据操作和管理进行约束和规范,做到“治理问责,制度先行”,确保学校数据治理工作的有力推进和有效实施。

  统一学校数据标准,制定了《华南农业大学数据标准及使用指南》,解决数据标准差异化问题,科学、规范地指导学校信息化建设工作的开展。

  遵循“一数一源”的原则,进行数据源头的确认工作,摸清学校的数据资产情况,编制了《华南农业大学数据资源目录及使用指南》,对数据进行分类定级,有效指导数据源头部门履行“谁生产、谁负责”的数据管理责任。

  夯实基础,提升数据质量

  根据“数入一库,数出一库”的原则,构建支持多源异构的数据仓库,完成数据基础建设。采集了校内主要的26个业务系统的数据,建设基础库、主题库、专题库、指标库,可共享的数据量已经达到1.49亿条,且为39个业务系统提供了数据共享服务,实现数据的互联互通,释放数据生产力,为数据沉淀、数据统计、数据应用和数据呈现提供坚实基础。

  在数据中台的支撑下,以数据为中心,促进数据共享为目的,构建了面向用户的数据门户,实现数据标准和数据资源目录线上化、流程化的全链管理,降低数据使用难度和管理成本,消除数据共享壁垒,从数据查询、申请、审批到调用,提供跨业务、跨系统的一站式数据申请服务,实现学校全量数据的“实时可采集、处处可复用、全面可管控”,建立数据共享交换的新格局。

  以师生个体为用户对象建立师生个人数据中心,从“人、财、物”多维度综合一站式展示师生个人生命周期数据,让数据与师生见面。通过师生对个人数据进行纠错和补录,在源头解决数据质量问题,从数据源头保证数据的准确性和完整性。

  同时加强部门数据资源中心和校级决策支持中心的建设,通过数据的流通使用,进行数据质量的稽查和修正工作,夯实底层数据基础,全面提升数据质量,形成数据质量提升的闭环,为上层数据应用提供有力支撑。

  促进应用,实现一体化

  通过加强数据治理上层应用建设,实现数据和业务的互融互通,深化业务应用与数据资源的整合建设,建立业务与数据协同治理机制,促进数据在高校业务范围的流通,盘活学校的核心数据资产,解决数据治理和服务一体化在业务层面的最后一公里,构建数据驱动高校信息化服务与决策支撑的新模式。

  以数据治理前期的数据为基础,以解决重复填报为目标,以一表通为抓手,推动数据从源头到应用端的流动,实现一体化数据治理与服务中数据流通的闭环。

  将一表通与业务进行深度融合,围绕着学校绩效考核和职称评审等关键业务,逐步解决师生“线下填、反复填、填表难、填表繁”的问题,进一步推动数据治理工作的开展,通过数据闭环推动业务闭环。

  基于一表通,2020年以个别学院为试点完成二级学院绩效考核工作,其中绩效考核80%指标项的数据来自数据中心,无需教师再次填报,大大减轻了教师的填报工作量,提高了填报效率,实现数据业务的高效化、精准化、智能化。

  我们响应国家“十四五”规划对教育信息化的要求,以“互联互通、业务协同、数据共享”为目标,发挥数据作为生产要素的价值,打造“覆盖全校、统一标准、上下联动、共治共享”的数据治理格局,持续建设一体化数据治理与服务体系,让数据深度业务化,数据资产管理高效化,数据服务敏捷化,进一步提升数据服务能力,促进数据辅助决策支持,建设学校人人用数据,数据为人人的共享共建共治的数字生态体系。

  *基金项目:中国教育技术协会高等农业院校分会2021年度智慧校园专项课题“以一表通为抓手的高校一体化数据治理与服务研究”(C21YB04)。

  作者:巫莉莉、张波(华南农业大学信息网络中心)

  责编:徐鹤


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