大數(shù)據(jù)在高校治理領(lǐng)域的應(yīng)用展望及對策研究

尤慧

摘 要：文章從大數(shù)據(jù)在高校治理領(lǐng)域的應(yīng)用展望入手，同時結(jié)合大數(shù)據(jù)自身特性，對照大數(shù)據(jù)技術(shù)要求，深入闡釋目前高校治理領(lǐng)域存在的數(shù)據(jù)瓶頸。切實轉(zhuǎn)變高校數(shù)據(jù)治理理念，并通過加強頂層設(shè)計，打破條塊分隔;統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量;拓展分析方法，深挖數(shù)據(jù)價值;促進(jìn)校企合作，引進(jìn)專業(yè)人才等途徑，為高校實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理創(chuàng)造良好的大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)治理;高校大數(shù)據(jù)

中圖分類號：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-2064（2019）23-0025-02

黨的十九大不僅對“國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化”提出了要求和標(biāo)準(zhǔn)，而且明確了“要加快一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)”的目標(biāo)。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，全面深化改革的不斷深入，各高校向“雙一流”邁進(jìn)的發(fā)展趨勢，探索大數(shù)據(jù)在高校治理領(lǐng)域的應(yīng)用迫在眉睫。

1 高校治理領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用展望

清華大學(xué)信息化技術(shù)中心袁芳指出[1]，高校正面臨著大數(shù)據(jù)所帶來的挑戰(zhàn)與機遇：“隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的豐富，每個學(xué)生和老師每天都在產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定級別后，就可以進(jìn)行很有意義的分析挖掘工作。”

1.1 大數(shù)據(jù)對高校治理理念造成極大影響

大數(shù)據(jù)時代的悄然來臨，已經(jīng)給高校治理理念帶來沖擊?！洞髷?shù)據(jù)》的作者涂子沛認(rèn)為[2]，隨著信息存貯量的增多，人類在實踐中逐漸認(rèn)識到，通過數(shù)據(jù)的開放、整合和分析，能發(fā)現(xiàn)新的知識、創(chuàng)造新的價值。因此，大數(shù)據(jù)帶來的不僅是技術(shù)變革，更是一場治理變革，必將給高校治理理念帶來新氣象。

1.2 大數(shù)據(jù)對高校治理模式構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)

在傳統(tǒng)的高校治理視野下，通常是“高校突發(fā)事件——成因分析——因果分析——應(yīng)對決策”，往往是在突發(fā)事件后查找原因，屬于逆向思維。而大數(shù)據(jù)驅(qū)動的高校治理流程是“數(shù)據(jù)挖掘——量化分析——相關(guān)分析——預(yù)測決策”，這是在突發(fā)事件發(fā)生前進(jìn)行預(yù)測，提前做出響應(yīng)，屬于正向思維。相比之下，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠提前啟動預(yù)警處理程序，及時做到對突發(fā)事件的快速響應(yīng)與有效處理。

1.3 大數(shù)據(jù)對高校治理手段提出更高要求

由于高校學(xué)生數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度快、更新快、體量大的特點，對高校治理數(shù)據(jù)發(fā)布的時效性、準(zhǔn)確性、共享性等各方面的要求更高。下一步如何將這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分類和清洗、分析，從而以更好更快的方式展現(xiàn)在高校的相關(guān)部門及學(xué)生面前，以更新的方式應(yīng)用于高校治理中，是大數(shù)據(jù)對高校治理手段提出的更高要求。

1.4 大數(shù)據(jù)對高校治理人才需求日益旺盛

統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法、完善的數(shù)據(jù)應(yīng)用體系以及復(fù)合型專業(yè)人才是高校進(jìn)行大數(shù)據(jù)建設(shè)的必要條件。其中，對人才的要求最高。要求從業(yè)人員不僅要有專業(yè)的大數(shù)據(jù)技能，還要掌握高校業(yè)務(wù)的特點。而現(xiàn)實情況就是高校人才缺乏大數(shù)據(jù)技能，大數(shù)據(jù)專業(yè)人才不懂高校業(yè)務(wù)，亟需多專多能型人才。

2 高校大數(shù)據(jù)應(yīng)用特性和數(shù)據(jù)應(yīng)用瓶頸分析

大數(shù)據(jù)在高校治理領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，限于大數(shù)據(jù)自身的技術(shù)特性對其應(yīng)用環(huán)境的要求，也因為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用環(huán)境要求與目前高校數(shù)據(jù)環(huán)境的不匹配，造成了現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)應(yīng)用瓶頸。

2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的要求

一般來說[3]，業(yè)界普遍認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有4個顯著的特征：高容量（Volume）、多樣性（Variety）、速度（Velocity）、價值（Value）。根據(jù)大數(shù)據(jù)的這四大特征，不同學(xué)者對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用要求進(jìn)行了不同分析。于施洋等認(rèn)為[4]，轉(zhuǎn)單一數(shù)據(jù)源為跨數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)體系開放化、數(shù)據(jù)實時處理是大數(shù)據(jù)發(fā)展必須堅持的幾個方向。李學(xué)龍、龔海剛認(rèn)為[5]，大數(shù)據(jù)價值鏈由四個階段構(gòu)成：數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析，其中數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)價值鏈的最后也是最重要的階段?？偨Y(jié)相關(guān)研究成果，本文將大數(shù)據(jù)的應(yīng)用環(huán)境要求所涉及的三個方面進(jìn)行詳細(xì)分析。

2.1.1 數(shù)據(jù)要實現(xiàn)全面生成

一是要數(shù)據(jù)全面記錄、動態(tài)更新，二是能實時記錄人或事的行為及其變化痕跡，這是大數(shù)據(jù)的兩項基本要求。傳感器、任務(wù)日志、人工記錄等是數(shù)據(jù)生成的主要渠道，數(shù)據(jù)類型有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2.1.2 數(shù)據(jù)可以低成本獲取

數(shù)據(jù)處理的第一步，就是通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程越長，數(shù)據(jù)成本則越高。因此在推廣大數(shù)據(jù)應(yīng)用時，首先要從源頭上提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少數(shù)據(jù)預(yù)處理的工作量，從而盡量做到數(shù)據(jù)的低成本獲取。

2.1.3 數(shù)據(jù)要做到實時分析

首先，能夠?qū)崟r響應(yīng)的能力是大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的基礎(chǔ)要求，因此要緊密結(jié)合“批量處理”與“流處理”。其次，原先的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工作看中的是數(shù)據(jù)之間的因果性，關(guān)注樣本分析，而大數(shù)據(jù)更加看重數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，進(jìn)行全體分析。

2.2 高校治理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)瓶頸

現(xiàn)階段對比大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用要求，數(shù)據(jù)的采集問題、融合問題、治理問題、安全問題等造成了當(dāng)前高校治理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)瓶頸。

2.2.1 數(shù)據(jù)的采集問題

數(shù)據(jù)來源廣、層次多、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比大是目前高校數(shù)據(jù)的顯著特點。一方面，高校數(shù)據(jù)的采集量激增。以學(xué)生個人數(shù)據(jù)為例，其中包括基礎(chǔ)身份數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)考評數(shù)據(jù)、社會實踐數(shù)據(jù)、就醫(yī)就診記錄等校內(nèi)外的所有數(shù)據(jù)。另一方面，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，導(dǎo)致高校數(shù)據(jù)信息資源因格式不一樣、標(biāo)準(zhǔn)不一致，造成多次重復(fù)采集數(shù)據(jù)的事件頻發(fā)，降低了數(shù)據(jù)采集效率，影響了數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2.2.2 數(shù)據(jù)的融合問題

首先，數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)缺乏，數(shù)據(jù)融合難度大。各高?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)系統(tǒng)幾乎是根據(jù)各自的業(yè)務(wù)特征，依據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)實施和管理的，只能在小范圍內(nèi)或特定工作中實現(xiàn)共享，彼此之間難以實現(xiàn)融合。其次，缺少數(shù)據(jù)共享平臺，數(shù)據(jù)共享難。如高校學(xué)生處使用奧藍(lán)學(xué)生管理系統(tǒng)，教務(wù)處使用正方學(xué)生管理系統(tǒng)，導(dǎo)致即使是本校教職工辦理同一學(xué)生的不同事宜時，要切換登錄不同系統(tǒng)。

2.2.3 數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題

大數(shù)據(jù)時代，高校在教育、教學(xué)、科研、管理等活動過程中會伴隨產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)掌握在高校各院系或職能部門的手中，以各部門自有信息管理系統(tǒng)（學(xué)工系統(tǒng)、科研系統(tǒng)、人事系統(tǒng)、資產(chǎn)設(shè)備系統(tǒng)等）或更加樸素的EXCEL表格形式實現(xiàn)存儲和調(diào)用，導(dǎo)致存儲的文件夾數(shù)量眾多，數(shù)據(jù)存放路徑雜亂無序，數(shù)據(jù)系統(tǒng)整合困難，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以得到保證。

2.2.4 數(shù)據(jù)的安全問題

隨著高校的擴招，生源的不斷擴張，相關(guān)數(shù)據(jù)信息量激增，不僅對數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析帶來了困難，數(shù)據(jù)安全也難以得到保障。一方面，高校的系統(tǒng)管理太依賴現(xiàn)有的IT環(huán)境，核心通信設(shè)備遭到國外技術(shù)壟斷和廠商的市場壟斷，給高校數(shù)據(jù)安全帶來了隱患。另一方面，各高校自身的數(shù)據(jù)安全保護(hù)意識不強，設(shè)備安全和數(shù)據(jù)安全保障條件參差不齊，給高校數(shù)據(jù)安全帶了風(fēng)險。

3 推動高校大數(shù)據(jù)應(yīng)用的政策建議

各高校應(yīng)順應(yīng)改革形勢，立足實際，著眼未來，切實轉(zhuǎn)變高校治理理念，主動謀劃布局“高校大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，加強大數(shù)據(jù)在高校治理領(lǐng)域的應(yīng)用，著力創(chuàng)造良好的高校數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境。

3.1 切實轉(zhuǎn)變高校數(shù)據(jù)治理理念

首先要學(xué)會“用數(shù)據(jù)說話”，要高度重視高校大數(shù)據(jù)工作。要重視高校大數(shù)據(jù)的采集、挖掘、分析，剖析數(shù)據(jù)變化背后的關(guān)聯(lián)，為高校實現(xiàn)“數(shù)據(jù)治理”做好數(shù)據(jù)支撐。其次要嘗試“用數(shù)據(jù)團結(jié)”，切實轉(zhuǎn)變高校傳統(tǒng)管理模式中，不同部門之間的“小團體”意識，破除原有高校內(nèi)部數(shù)據(jù)信息分隔狀態(tài)，促進(jìn)高校內(nèi)部和高校之間的數(shù)據(jù)共享與融合。最后要實現(xiàn)“用數(shù)據(jù)決策”，要把大數(shù)據(jù)觀融入高校治理理念，由依靠個人感性經(jīng)驗轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)理性分析，用更全面的數(shù)據(jù)分析輔助高校治理決策，從而提升高校數(shù)據(jù)治理的科學(xué)性和有效性。

3.2 積極創(chuàng)造高校數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境

3.2.1 加強頂層設(shè)計，打破條塊分割

第一要加強頂層設(shè)計，遵循頂層設(shè)計原則，兼顧整合性、系統(tǒng)性、綜合性因素，統(tǒng)一構(gòu)建以云計算為基礎(chǔ)的高校數(shù)據(jù)信息共享平臺，不僅可以為各高校提供海量存儲空間和高效的服務(wù)器資源，還有安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和高速的網(wǎng)絡(luò)帶寬，做好實現(xiàn)高校數(shù)據(jù)治理的技術(shù)支持工作。第二要打破數(shù)據(jù)分割狀態(tài)，消除“信息孤島”。建設(shè)高校大數(shù)據(jù)要以學(xué)生需求為基點，逐步實現(xiàn)高校數(shù)據(jù)共享，這是改變目前高校治理中“信息孤島”有效手段之一。

3.2.2 統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和數(shù)據(jù)質(zhì)量是影響高校大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵因素。因此一是要構(gòu)建數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，建立關(guān)鍵數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，從而保證數(shù)據(jù)含義分明、格式一致、分類精準(zhǔn);二是要優(yōu)化高校大數(shù)據(jù)治理流程，依據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)規(guī)范和指標(biāo)體系，強化數(shù)據(jù)傳輸流程改造，增強數(shù)據(jù)傳輸中系統(tǒng)校核能力;三是要建立高校數(shù)據(jù)管理機制，通過對數(shù)據(jù)的全程監(jiān)控、閉環(huán)管理保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過人工核查、系統(tǒng)自檢或兩者結(jié)合等方式開展數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查。

3.2.3 拓展分析方法，深挖數(shù)據(jù)價值

首先，積極創(chuàng)新高校大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系。建議嘗試構(gòu)建可復(fù)制、可推廣的數(shù)據(jù)模型，探索大數(shù)據(jù)在促進(jìn)高校學(xué)生心理健康、助力學(xué)生多元化評價、關(guān)愛學(xué)生生活、指導(dǎo)學(xué)生就業(yè)等方面的分析和預(yù)測能力。其次，深入開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用。要利用大數(shù)據(jù)分析側(cè)重相關(guān)關(guān)系、總體分析的特征，借力決策樹、隨機森林、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等面向復(fù)雜數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)方法，逐步提高高校大數(shù)據(jù)分析價值。

3.2.4 促進(jìn)校企合作，引進(jìn)專業(yè)人才

一方面，加強校企合作可以借助企業(yè)力量和社會資源，以構(gòu)建大數(shù)據(jù)學(xué)科體系、培育大數(shù)據(jù)師資力量、建設(shè)大數(shù)據(jù)實驗室為起點，探索校企合作模式下大數(shù)據(jù)應(yīng)用型人才培養(yǎng)模式的改革與實踐。另一方面，創(chuàng)新培養(yǎng)一大批專業(yè)復(fù)合型人才，引進(jìn)一大批校企合作中企業(yè)的技術(shù)人員。不僅利于高校大數(shù)據(jù)中心平臺的正常運維，促進(jìn)高校組建專業(yè)化的大數(shù)據(jù)應(yīng)用和管理隊伍，而且可以營造利于高校大數(shù)據(jù)人才成長和發(fā)展的良好環(huán)境。

4 結(jié)語

建設(shè)“雙一流”高校，不僅要在人才培養(yǎng)、學(xué)科建設(shè)、科研成果等方面爭創(chuàng)一流，也要在辦學(xué)理念、提高治理水平等方面爭創(chuàng)一流。積極推動大數(shù)據(jù)在高校治理領(lǐng)域的應(yīng)用，將有利于提升高校治理的精準(zhǔn)化，教學(xué)科研的智能化，治理服務(wù)的協(xié)同化，決策應(yīng)用的科學(xué)化。

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