宋瑤瑤 周益名 李洋

海軍航空大學(xué) 山東 煙臺 264001

引言

《中國教育現(xiàn)代化2035》提出要開展大數(shù)據(jù)支撐下的數(shù)據(jù)治理能力優(yōu)化行動，推動以互聯(lián)網(wǎng)等信息化手段服務(wù)教育教學(xué)全過程[1]。高等教育院校作為立德樹人的重要基地，科學(xué)有效開展數(shù)據(jù)治理，打通局部系統(tǒng)、整合全部數(shù)據(jù)，實現(xiàn)校園龐大數(shù)據(jù)集群的管理與應(yīng)用，責(zé)任重大、任務(wù)艱巨。高校教育數(shù)據(jù)治理是一項系統(tǒng)性工作，涉及數(shù)據(jù)質(zhì)量標準、權(quán)責(zé)部門職能定位、數(shù)據(jù)價值流動等多個方面，關(guān)系到教學(xué)、科研和日常管理等各項活動，受到智慧校園等信息技術(shù)發(fā)展制約，同時還受到數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私等方面的影響，為此，需要深刻剖析各方面影響因素及其作用機制，為高校數(shù)據(jù)治理的科學(xué)籌劃設(shè)計、嚴密過程把控、精準有效預(yù)判提供有力支撐。

1 研究現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)治理最初起源于“數(shù)據(jù)倉庫治理”在兩家公司的應(yīng)用實踐，因其在組織內(nèi)部和外部管理數(shù)據(jù)使用上的重要性和獨特優(yōu)勢受到越來越多關(guān)注。此后數(shù)據(jù)治理陸續(xù)應(yīng)用于政府、企業(yè)、醫(yī)院等領(lǐng)域，旨在從紛繁復(fù)雜的巨量數(shù)據(jù)中探尋某種相關(guān)關(guān)系，更快速地完成預(yù)期目標。當前，國內(nèi)外相關(guān)行業(yè)協(xié)會已研究發(fā)布了幾個具有廣泛影響力的數(shù)據(jù)治理標準規(guī)范：國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會DAMA發(fā)布的《數(shù)據(jù)管理知識體系指南-DMBOK》，介紹了以數(shù)據(jù)為中心的10個信息化關(guān)鍵知識領(lǐng)域；卡耐基-梅隆大學(xué)CMU軟件研究所SEI發(fā)布的數(shù)據(jù)能力成熟度模型DMM，用來評估和提升組織的數(shù)據(jù)管理水平；中國通信標準化協(xié)會發(fā)布《數(shù)據(jù)治理標準化白皮書》，將標準化理念引入數(shù)據(jù)治理，搭建了數(shù)據(jù)治理標準體系框架，進一步明確數(shù)據(jù)治理任務(wù)及原則。

教育數(shù)據(jù)具有全員、全程、全方位等特點，采集呈現(xiàn)高度復(fù)雜性、應(yīng)用需要高度的創(chuàng)造性、研究注重相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系結(jié)合。我國最初是許曉東等人提出由數(shù)據(jù)的獲取和抽取、整合和分析、解釋和預(yù)測幾個階段構(gòu)成的高等教育數(shù)據(jù)治理分析框架，拉開了教育數(shù)據(jù)治理研究的序幕[2]。教育數(shù)據(jù)治理最初應(yīng)用于高校圖書館管理領(lǐng)域，包冬梅等人從促成因素、范圍、實施與評估三個維度構(gòu)建了符合我國高校圖書館實際的數(shù)據(jù)治理框架——CALib數(shù)據(jù)治理框架，全方位描述了數(shù)據(jù)治理工作的必備要素、重點關(guān)注領(lǐng)域及具體實施方法[3]。大數(shù)據(jù)時代的到來，教育系統(tǒng)內(nèi)各類信息平臺增多，信息孤島普遍存在，缺乏協(xié)同和整合機制，廣大學(xué)者圍繞體系架構(gòu)、治理方案、運行機制等展開探討，如余鵬通過歸納不同規(guī)模、類別、等次的高校樣本，提出了基于智慧校園良性發(fā)展的教育大數(shù)據(jù)生態(tài)體系架構(gòu)[4]；趙安新從數(shù)據(jù)融合的技術(shù)層面出發(fā)，將數(shù)據(jù)治理劃分為數(shù)據(jù)層、交換層、平臺層、展示層[5]；董曉輝基于活動理論視角，從治理主體、治理客體、治理方式、治理目標四個方面，剖析高校教育數(shù)據(jù)治理體系構(gòu)成要素及其內(nèi)容[6]；周煒歸納總結(jié)了四類數(shù)據(jù)治理牽頭部門——綜合協(xié)調(diào)部門、發(fā)展規(guī)劃部門、信息技術(shù)部門、大數(shù)據(jù)中心的職能定位，并從體制機制、統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)標準、隊伍建設(shè)四個維度構(gòu)建優(yōu)化數(shù)據(jù)治理實施路徑四要素模型[7]隨著人工智能、云計算等技術(shù)的成熟，被廣泛應(yīng)用與數(shù)據(jù)治理過程中，運用技術(shù)手段提高數(shù)據(jù)治理績效，如彭雪濤借鑒美國高校數(shù)據(jù)治理策略，提出我國院校應(yīng)從頂層規(guī)劃入手，劃分權(quán)責(zé)體系，用信息技術(shù)保障數(shù)據(jù)治理，以分析應(yīng)用推進數(shù)據(jù)治理[8]。巫莉莉提出數(shù)據(jù)治理的核心在于提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，其關(guān)鍵技術(shù)在于數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)剖析及數(shù)據(jù)清洗[9]。趙磊磊提出人工智能時代高校數(shù)據(jù)治理要致力于創(chuàng)設(shè)智能共管的數(shù)據(jù)管理職能優(yōu)化機制、高效數(shù)據(jù)挖掘與共享質(zhì)量標準、職權(quán)厘定的智能化數(shù)據(jù)決策、指向數(shù)據(jù)價值釋放的智能數(shù)據(jù)服務(wù)體系[10]。但與此同時，海量數(shù)據(jù)匯集帶來的數(shù)據(jù)隱私和安全問題也進入研究視野，陳桂香基于整體性治理理論視角，提出從制度、運行、觀念三個維度解決高校大數(shù)據(jù)治理制度“碎片化”問題，從而防范高校大數(shù)據(jù)社會風(fēng)險的產(chǎn)生[11]；王國貽認為大數(shù)據(jù)時代背景下，應(yīng)從安全管理制度制定、應(yīng)用系統(tǒng)保護水平升級、信息存儲傳輸幾倍提升等方面，確保數(shù)據(jù)在安全可控情況下發(fā)揮效用[12]。

總體來看，眾多研究者圍繞高校數(shù)據(jù)治理思想與理念、邏輯與框架、功能與職能等方面已開展了比較深入和細致的研究，但對于數(shù)據(jù)治理的影響因素以及相互的影響關(guān)系，相關(guān)研究和探索還比較薄弱；同時，目前各項研究整體上偏重于靜止態(tài)和初始態(tài)，而從運動態(tài)、發(fā)展態(tài)的角度解析和探討高校數(shù)據(jù)治理各影響因素狀態(tài)變化，基本處于空白。對此，亟待運用系統(tǒng)論、關(guān)系論的有關(guān)方法手段，全面解構(gòu)高校教育數(shù)據(jù)治理的影響因素，并通過構(gòu)建科學(xué)合理的數(shù)學(xué)模型進行演繹的分析，從而深刻把握高校教育數(shù)據(jù)治理的運作機理。

2 高校教育數(shù)據(jù)治理的主要影響因素

高校教育數(shù)據(jù)治理點多、線長、面廣，涉及管理方法與技術(shù)工具的綜合運用，更涉及眾多的利益相關(guān)方和眾多的環(huán)節(jié)要素，應(yīng)當說數(shù)據(jù)治理是一項復(fù)雜活動，遵循社會活動的一般性特點規(guī)律。為此，按照社會活動理論的有關(guān)原理，圍繞治理主體、治理客體、治理目標、治理方式四個方面，深入分析高校教育數(shù)據(jù)治理的主要影響因素；而針對數(shù)據(jù)治理的影響因素具有多層次、多要素特點，運用原因分析法，進行系統(tǒng)全面的、逐級分解的溯因分析，對數(shù)據(jù)治理成效顯現(xiàn)的過程和機理進行“白盒”式的解構(gòu)，形成高校教育數(shù)據(jù)影響因素因果圖（見圖1）。

圖1 高校數(shù)據(jù)治理因果圖

2.1 治理主體的影響

治理主體是指數(shù)據(jù)治理過程中涉及的關(guān)鍵主體，主要包括生產(chǎn)者、消費者、管理者，是數(shù)據(jù)治理過程中涉及的關(guān)鍵性參與者與實施者，起主導(dǎo)作用。一是生產(chǎn)者的影響。生產(chǎn)者既是院校處理日常事務(wù)和履行職責(zé)的各運行單位，又是參與院?；顒有纬珊Ａ繑?shù)據(jù)的廣大教師和學(xué)生，是數(shù)據(jù)之源，從根本上決定數(shù)據(jù)治理水平。二是消費者的影響。消費者是在數(shù)據(jù)治理過程中獲取信息的主體，是數(shù)據(jù)利益的直接相關(guān)者，是數(shù)據(jù)的最終用戶和需求方，為數(shù)據(jù)治理成效提供需求牽引、做出用戶評判。三是管理者的影響。管理者不僅包括監(jiān)督管理數(shù)據(jù)治理過程的管理人員，還包括使得信息條理有序并且將數(shù)據(jù)價值挖掘出來的專業(yè)技術(shù)工作人員，存在于數(shù)據(jù)治理全流程，發(fā)揮主導(dǎo)作用，是數(shù)據(jù)治理成效提升的直接推動力量。四是組織結(jié)構(gòu)的影響。各數(shù)據(jù)治理主體協(xié)同參與，形成合理組織結(jié)構(gòu)，保證生產(chǎn)者、消費者、管理者各司其職，從而規(guī)范和約束數(shù)據(jù)治理機構(gòu)與職能。此外，值得一提的是，治理主體雖然被劃分為三種角色，但實際數(shù)據(jù)治理過程中往往某類人員兼具多種角色的情形，如高校教師既是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，也是數(shù)據(jù)消費者。在本研究中，為便于全面系統(tǒng)地開展分析，邏輯上仍劃分為生產(chǎn)者、消費者、管理者，分別解析其影響。

2.2 治理客體的影響

治理客體是指存在于教育教學(xué)、管理、科研等活動中，圍繞高校的人、事、物等采集和存儲的數(shù)據(jù)集合，主要集中在數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開放與數(shù)據(jù)運用四個方面[13]。治理客體是數(shù)據(jù)治理中主體作用的對象，對數(shù)據(jù)治理主體起到重要的反作用。一是數(shù)據(jù)集成的影響。數(shù)據(jù)集成是要將互相關(guān)聯(lián)的分布式異構(gòu)數(shù)據(jù)源集成到一起，使用戶能夠以透明的方式訪問這些數(shù)據(jù)源，是數(shù)據(jù)治理體現(xiàn)質(zhì)量、凸顯價值的前提和基礎(chǔ)。二是數(shù)據(jù)開放與共享的影響。數(shù)據(jù)開放主要是指面高校向社會公開發(fā)布數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)共享主要是指院校內(nèi)部各部門之前共同使用相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)開放與共享直接推動打破信息孤島現(xiàn)象、提升數(shù)據(jù)利用率、滿足數(shù)據(jù)治理需求。三是數(shù)據(jù)運用的影響。數(shù)據(jù)運用是持續(xù)不斷地應(yīng)用數(shù)據(jù)并創(chuàng)新服務(wù)、為院校創(chuàng)造價值的過程，強調(diào)數(shù)據(jù)的準確性、完整性等基本特征，是數(shù)據(jù)治理的出發(fā)點和落腳點。

2.3 治理目標的影響

治理目標是數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)的頂層設(shè)計，體現(xiàn)于支持實施數(shù)據(jù)治理的環(huán)境水平，服務(wù)于如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值和風(fēng)險管控，主要圍繞包括決策水平、管理效率、數(shù)據(jù)隱私和安全等方面展開，在整個數(shù)據(jù)治理過程中起牽引作用[14]。一是決策水平的影響。決策水平?jīng)Q定著高校建設(shè)發(fā)展的全局性、根本性、方向性問題，對數(shù)據(jù)治理重要性必要性的認識、對數(shù)據(jù)治理項目的支持和推動力度、對數(shù)據(jù)治理工作的領(lǐng)導(dǎo)和指導(dǎo)水平，無疑都對數(shù)據(jù)治理成效起到根本性的影響。二是管理效率的影響。高校的管理運行效率一方面是數(shù)據(jù)治理水平程度和成果成效的重要體現(xiàn)，另一方面也是開展數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)實條件基礎(chǔ)，決定著數(shù)據(jù)治理的起點。三是數(shù)據(jù)隱私和安全的影響。數(shù)據(jù)隱私和安全問題是數(shù)據(jù)治理過程中的主要風(fēng)險點，是數(shù)據(jù)治理的底線和紅線，既容易成為數(shù)據(jù)治理中的疏失環(huán)節(jié)，又容易被當成消極推動或配合數(shù)據(jù)治理的擋箭牌，因而成為數(shù)據(jù)治理的瓶頸性堵點以及機制性阻礙。此外，在研究中，為實現(xiàn)對“治理目標”的可理解、可測量，用“治理環(huán)境”這一變量來表征“治理目標”的動態(tài)變化。

2.4 治理方式的影響

治理方式是指對數(shù)據(jù)全流程處理與分析時所采用的方法和技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)治理的技術(shù)架構(gòu)與制度保障。治理方式是數(shù)據(jù)治理主體作用于客體的方式或措施，起支撐作用。一是技術(shù)平臺的影響。技術(shù)平臺是指數(shù)據(jù)治理相關(guān)的技術(shù)方法、設(shè)施平臺，包括數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)治理平臺等，直接決定著數(shù)據(jù)治理的科學(xué)性先進性水平，以及實施和推進效率。二是制度保障的影響。制度保障包括政策制度、法律法規(guī)等，具體指激勵機制、保障機制、監(jiān)管機制、數(shù)據(jù)標準與規(guī)范、數(shù)據(jù)開放共享機制，其中保障機制是數(shù)據(jù)治理的前提條件，監(jiān)管機制是數(shù)據(jù)治理的必要條件，激勵機制是數(shù)據(jù)治理的輔助條件。

3 高校教育數(shù)據(jù)治理影響因素的SD模型構(gòu)建

系統(tǒng)動力學(xué)被稱為“社會政策實驗室”，提供了一種結(jié)構(gòu)化、動態(tài)反饋的建模技術(shù)，在研究復(fù)雜反饋系統(tǒng)動態(tài)行為方面具有獨特的優(yōu)勢：決策者在制定政策的同時，總是期望了解其政策實施的可行性及其結(jié)果，若直接通過系統(tǒng)的實際運行來達到這一目的，不僅代價高昂，而且即使發(fā)現(xiàn)錯誤，也難以逆轉(zhuǎn)；系統(tǒng)動力學(xué)不注重大系統(tǒng)中每一個子系統(tǒng)的細微小節(jié)，其仿真結(jié)果的絕對數(shù)值用于研究系統(tǒng)之間相互關(guān)系以及系統(tǒng)整體的變化趨勢，處理行為隨時間變化的系統(tǒng)問題，適用于宏觀的、模糊的、長期的趨勢預(yù)測。由此，教育數(shù)據(jù)治理影響因素的復(fù)雜性及其交互的動態(tài)性特征符合系統(tǒng)動力學(xué)強調(diào)結(jié)構(gòu)關(guān)系、時間因素等對系統(tǒng)細微的影響，借助Vensim PLE系統(tǒng)動力學(xué)軟件構(gòu)建教育數(shù)據(jù)治理模型，并對其重要變量進行具體分析。

3.1 系統(tǒng)模型搭建

基于上文中對主要影響因素的分析，根據(jù)系統(tǒng)動力學(xué)理論，運用Vensim PLE軟件，進一步解析各影響因素之間的關(guān)系，系統(tǒng)構(gòu)建高校數(shù)據(jù)治理各影響因素的關(guān)系模型。為了使關(guān)系模型更加合理和完整，體現(xiàn)系統(tǒng)的動態(tài)性與反饋性，引入調(diào)控率和影響率，凸顯治理績效變化的反饋結(jié)果隨實驗階段不斷發(fā)展及治理因素對治理績效的動態(tài)影響，最終的系統(tǒng)存流量圖如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)治理水平和治理績效

圖2 高校教育數(shù)據(jù)治理各因素影響關(guān)系模型

本文在構(gòu)建系統(tǒng)動力學(xué)模型的過程中力求基本符合院校教育數(shù)據(jù)治理實際情況，結(jié)合筆者所在院校數(shù)據(jù)治理項目實際施工時間周期，確定系統(tǒng)的仿真周期為24個月，步長為1個月。治理調(diào)控率隨著項目的開展不斷增加，定義使用斜坡函數(shù)，其函數(shù)定義參考以往研究設(shè)定。模型參數(shù)初始數(shù)據(jù)采用問卷調(diào)查和算術(shù)平均法，調(diào)查對象為院校教師、教學(xué)管理人員以及一定量的在校生，影響因素的權(quán)重采用層次分析法，邀請院校數(shù)據(jù)治理相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍χ笜说闹匾潭冗M行評分，得到各影響因素的權(quán)重系數(shù)，形成各項數(shù)據(jù)治理SD模型方程，詳見表1。

表1 數(shù)據(jù)治理SD模型方程

續(xù)表

3.2 模型仿真分析

數(shù)據(jù)治理主體仿真結(jié)果圖2（a）所示，在數(shù)據(jù)治理開始前，院校各部門、教師、學(xué)生等面對龐大、復(fù)雜的數(shù)據(jù)治理項目，忙于完成日常事務(wù)，難以投入精力完成數(shù)據(jù)的填報、使用等。隨著項目的繼續(xù)推進，數(shù)據(jù)治理體系的各項機制作用逐漸凸顯，信息化帶來的便捷促進生產(chǎn)者、消費者、管理者的加入。而在項目后期，項目基本完成的同時，系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時、無感采集，數(shù)據(jù)治理主體的作用不再明顯。

數(shù)據(jù)治理客體仿真結(jié)果圖2（b）所示，在項目開展前期，數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)采集和存儲的數(shù)據(jù)量較少，數(shù)據(jù)利用率低，但隨著項目推進，系統(tǒng)數(shù)據(jù)累積量充足，滿足數(shù)據(jù)消費者所需，圖中曲線前中期斜率越來越大，加速項目建設(shè)。而在項目后期，數(shù)據(jù)治理平臺平穩(wěn)運行，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動抓取、分析、可視化等功能。

數(shù)據(jù)治理方式仿真結(jié)果圖2（c）所示，在項目開展前期，面對眾多的軟硬件，尚未找到完全貼合院校數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)實際需求的技術(shù)手段，處在不斷磨合階段，但隨著項目推進，數(shù)據(jù)處理平臺功能不斷完善，數(shù)據(jù)處理技術(shù)滿足日常所需，達到巔峰。而步入后期，項目逐漸完善，平臺和技術(shù)趨于成熟，作用逐漸減弱。

數(shù)據(jù)治理環(huán)境仿真結(jié)果圖2（d）所示，與數(shù)據(jù)治理方式相似，項目開展前，各因素之間的關(guān)系較為薄弱，數(shù)據(jù)治理涉及的利益、關(guān)系復(fù)雜，院校領(lǐng)導(dǎo)者決策監(jiān)督在前期占有重要地位，需做好各方協(xié)調(diào)。而隨著項目的推進，涉及層面漸廣，復(fù)雜性增加，項目推進愈發(fā)復(fù)雜困難，領(lǐng)導(dǎo)層的作用愈發(fā)明顯，水平達到巔峰。項目后期，數(shù)據(jù)治理體系逐漸完善，復(fù)雜性降低，作用逐漸減弱。

數(shù)據(jù)治理主體、數(shù)據(jù)治理客體、數(shù)據(jù)治理方式、數(shù)據(jù)治理環(huán)境在數(shù)據(jù)治理過程中變化趨勢如圖2（e）所示。整體上隨著項目的開展呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢，前期到中期不斷上升且斜率逐漸增大，并在中后期達到頂峰，后期開始下降。在前期過程中，由于院校管理者決策、政策制度、數(shù)據(jù)治理技術(shù)等具有外部強制性，治理四要素中數(shù)據(jù)治理方式、數(shù)據(jù)治理環(huán)境對治理績效的作用占主導(dǎo)地位。隨著治理項目的開展，數(shù)據(jù)治理參與者之間的信任、共享、合作等互動增多，使得數(shù)據(jù)治理體系的構(gòu)建向既定目標不斷完善，斜率越來越大。在后期數(shù)據(jù)治理體系逐漸成熟，數(shù)據(jù)治理環(huán)境、數(shù)據(jù)治理方式等外在強制作用減弱，數(shù)據(jù)治理主體的參與處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，而系統(tǒng)數(shù)據(jù)累積量逐漸增多，數(shù)據(jù)增值價值凸顯，數(shù)據(jù)客體的作用逐漸增強。

數(shù)據(jù)治理績效動態(tài)變化圖2（f）所示。整體來看，在數(shù)據(jù)治理主體、數(shù)據(jù)治理客體、數(shù)據(jù)治理方式、數(shù)據(jù)治理環(huán)境的共同作用下，曲線是不斷上升的，在前期階段變化比較平穩(wěn)，曲線的斜率先減小后增大，表明治理績效在周期內(nèi)先穩(wěn)步增長，在中后期逐漸增速。前期項目開展時，由于主體之間的合作生疏、關(guān)系聯(lián)系不強，資源調(diào)動等存在不足，加上項目復(fù)雜性較高，數(shù)據(jù)治理績效不明顯。而項目后期隨著數(shù)據(jù)治理主體之間信息的共享以及共同解決問題的頻率增加，技術(shù)手段的成熟，加上政策制度的約束以及院校管理層的協(xié)調(diào)調(diào)動，數(shù)據(jù)價值凸顯，治理績效加速提升。

4 結(jié)束語

當今正處在一個信息量爆炸的時代，院校在這一環(huán)境下不僅要準確定位角色，趕上時代發(fā)展變化，還要把握契機提升自身的治理能力，本文從治理過程的四要素出發(fā)，采用系統(tǒng)動力學(xué)方法探討其在院校數(shù)據(jù)治理各個階段作用的動態(tài)變化。結(jié)合仿真分析結(jié)論，提出以下數(shù)據(jù)治理績效提升對策建議。

4.1 治理前期階段注重數(shù)據(jù)治理主體的作用

前期階段，主體的參與對治理績效提升具有顯著作用。在此階段，院校應(yīng)加強各部門之間的交流，了解數(shù)據(jù)消費者需求，建立合理的績效評估手段，調(diào)動數(shù)據(jù)生產(chǎn)者、管理者積極性，從自身需求實際出發(fā)，搭建數(shù)據(jù)治理平臺。注重大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的培育，一批教育專業(yè)知識過硬、數(shù)據(jù)分析能力強的隊伍，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化、提升數(shù)據(jù)治理成效的重要推動力量。

4.2 治理中后期階段注重數(shù)據(jù)治理客體的作用

數(shù)據(jù)治理的中后期階段，多源數(shù)據(jù)融合共享是數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵，針對院校產(chǎn)生數(shù)據(jù)的采集、加工、存儲，促進數(shù)據(jù)治理績效。因此，在此階段，院校應(yīng)加強對各部門數(shù)據(jù)的整合，注重數(shù)據(jù)量的積累和存儲。開展數(shù)據(jù)摸底調(diào)研，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)情況進行梳理，初步了解各部門數(shù)據(jù)信息及重要數(shù)據(jù)的真實性和可靠性，打通數(shù)據(jù)鏈路，同時摸清現(xiàn)有的使用規(guī)則、數(shù)據(jù)收集目的、方式、范圍、類型等數(shù)據(jù)活動情況，使數(shù)據(jù)達到質(zhì)量與數(shù)量的雙重保證。

4.3 優(yōu)化數(shù)據(jù)治理頂層設(shè)計，加強一體化數(shù)據(jù)平臺建設(shè)

數(shù)據(jù)治理所產(chǎn)生的效果、效益并非立竿見影的，而是需要長期的實踐檢驗。院校數(shù)據(jù)治理環(huán)境及數(shù)據(jù)治理方式，包括領(lǐng)導(dǎo)者決策管理、數(shù)據(jù)安全、政策制度、治理軟硬件等，影響著治理的整體發(fā)展方向，伴隨數(shù)據(jù)治理項目的各個環(huán)節(jié)，應(yīng)立足實際、實事求是，對自身條件進行清晰的認識和客觀的評價，滿足數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)實條件。同時明確戰(zhàn)略重點、階段及對策，促進對數(shù)據(jù)治理成果的有效利用。