引言
隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng),高等院校面臨著海量數(shù)據(jù)管理、質(zhì)量控制和安全保障等多方面的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)治理作為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、提升決策效率和保障數(shù)據(jù)安全的重要手段,已成為高等院校信息化建設(shè)中的關(guān)鍵組成部分]。然而,目前許多高校在數(shù)據(jù)治理方面存在標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、流程不規(guī)范、數(shù)據(jù)孤島等問(wèn)題,導(dǎo)致數(shù)據(jù)管理效率低下,決策支持能力不足2。本文為高等院校數(shù)據(jù)治理提供了一種切實(shí)可行的框架和技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑。
1.數(shù)據(jù)治理需求分析與框架設(shè)計(jì)
在高等院校的數(shù)據(jù)管理中,面對(duì)龐大且多樣化的數(shù)據(jù)資源,傳統(tǒng)的管理模式已經(jīng)難以滿足日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全性、流通性及合規(guī)性需求[3]。因此,設(shè)計(jì)并實(shí)施一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化、全面的數(shù)據(jù)治理框架顯得尤為重要。
1.1高等院校數(shù)據(jù)治理需求
高等院校在信息化建設(shè)過(guò)程中,面臨大量的數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、管理和分析需求,尤其是隨著教育、科研、行政等各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,學(xué)校的日常運(yùn)營(yíng)和管理愈加依賴于數(shù)據(jù)[4]。
高等院校在信息化建設(shè)過(guò)程中,主要有兩方面需求。
(1)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)安全是數(shù)據(jù)治理的核心需求。高校的數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛,但質(zhì)量參差不齊,如學(xué)生成績(jī)可能存在缺失或錯(cuò)誤,科研數(shù)據(jù)格式可能不一致。完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理機(jī)制能夠提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性[5]。此外,涉及學(xué)生、教師、科研等敏感數(shù)據(jù)的安全與隱私保護(hù)至關(guān)重要,必須建立健全的數(shù)據(jù)安全管理體系,防止泄露和濫用,確保遵守相關(guān)法律法規(guī)。
(2)須關(guān)注數(shù)據(jù)合規(guī)性和協(xié)同流通。針對(duì)多學(xué)科、多業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)特性,元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可以幫助梳理數(shù)據(jù)來(lái)源、用途和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),提升數(shù)據(jù)的可用性。同時(shí),高校的各部門(mén)需要打破數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和跨部門(mén)協(xié)作,以提高數(shù)據(jù)的利用效率和決策支持能力。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)合規(guī)的審計(jì)機(jī)制,確保數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、流通和共享過(guò)程中滿足法律法規(guī)要求,增強(qiáng)數(shù)據(jù)治理活動(dòng)的可追溯性和可靠性[]。
1.2數(shù)據(jù)治理的標(biāo)準(zhǔn)化框架設(shè)計(jì)
為了滿足高等院校數(shù)據(jù)治理的需求,本框架設(shè)計(jì)綜合考慮了數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全保護(hù)、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)流程控制等多個(gè)維度需求,提出了一個(gè)多層次、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)治理框架,如圖1所示。
該數(shù)據(jù)治理架構(gòu)由數(shù)據(jù)治理策略與組織管理層、技術(shù)支撐層、數(shù)據(jù)治理操作層和支持性模塊組成,形成完整的數(shù)據(jù)治理體系。數(shù)據(jù)治理策略與組織管理層負(fù)責(zé)制定數(shù)據(jù)治理政策、數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、安全與合規(guī)管理等,并通過(guò)數(shù)據(jù)治理委員會(huì)協(xié)調(diào)執(zhí)行,確保數(shù)據(jù)管理規(guī)范化。技術(shù)支撐層提供數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)平臺(tái),包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和數(shù)據(jù)安全管理,支撐數(shù)據(jù)全生命周期的處理。數(shù)據(jù)治理操作層涵蓋數(shù)據(jù)采集與輸入、質(zhì)量管理、存儲(chǔ)與管理、處理與轉(zhuǎn)換、安全與隱私保護(hù)、可視化分析與報(bào)告、元數(shù)據(jù)管理等模塊,具體執(zhí)行數(shù)據(jù)治理任務(wù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效管理與應(yīng)用。支持性模塊提供數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、審計(jì)與監(jiān)控、權(quán)限控制與訪問(wèn)管理、系統(tǒng)日志與追蹤功能,增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性和可追溯性。整體架構(gòu)通過(guò)分層設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化、智能化和安全管理,為高等院校數(shù)據(jù)治理提供全面支持。
2.數(shù)據(jù)治理框架的實(shí)現(xiàn)
2.1標(biāo)準(zhǔn)化框架的設(shè)計(jì)與關(guān)鍵技術(shù)
數(shù)據(jù)治理框架的設(shè)計(jì)需要結(jié)合高校多樣化的數(shù)據(jù)特性,采用標(biāo)準(zhǔn)化的方法和先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)化管理。首先,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是關(guān)鍵,通過(guò)制定一致的數(shù)據(jù)格式、命名規(guī)則和分類編碼標(biāo)準(zhǔn),確保來(lái)自不同部門(mén)和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)能夠高效集成并保持一致性。這不僅有助于減少數(shù)據(jù)冗余和沖突,還能提高數(shù)據(jù)處理的效率[]。其次,數(shù)據(jù)集成與清洗技術(shù)至關(guān)重要。通過(guò)數(shù)據(jù)集成平臺(tái),將分散在不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(extract-transform-load,ETL)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載,確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準(zhǔn)確性和一致性[8]。數(shù)據(jù)清洗不僅能消除重復(fù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù),還能統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式,提升數(shù)據(jù)分析的可靠性。
為了應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)需求,分布式存儲(chǔ)技術(shù)是框架設(shè)計(jì)中的核心技術(shù)之一。使用大數(shù)據(jù)技術(shù),如Hadoop和Hive,搭建一個(gè)分布式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái),支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效管理。這些技術(shù)能夠顯著提高數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能力和訪問(wèn)速度,同時(shí)保證數(shù)據(jù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的擴(kuò)展性。此外,數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)是數(shù)據(jù)治理框架中的重中之重。通過(guò)敏感數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制和多因子認(rèn)證等技術(shù),確保數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、傳輸和使用過(guò)程中的安全性,防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。在智能數(shù)據(jù)分析方面,基于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的分析平臺(tái)能夠幫助高校從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息,進(jìn)行預(yù)測(cè)建模和可視化分析,為決策提供數(shù)據(jù)支持。最后,元數(shù)據(jù)管理模塊通過(guò)記錄數(shù)據(jù)的來(lái)源、使用方式和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),確保數(shù)據(jù)的可追溯性與可再利用性,有助于提高數(shù)據(jù)的管理效率和協(xié)作性。
2.2數(shù)據(jù)治理框架的實(shí)現(xiàn)方法
數(shù)據(jù)治理框架的實(shí)現(xiàn)首先需要明確的需求分析與系統(tǒng)規(guī)劃。在此階段,全面梳理高?,F(xiàn)有的數(shù)據(jù)類型、管理流程和業(yè)務(wù)需求,明確框架的功能目標(biāo)。例如,分析各部門(mén)對(duì)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析和安全管理的具體需求,確定核心功能模塊?;谶@些需求,確定設(shè)計(jì)系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu),并制定技術(shù)選型和實(shí)施計(jì)劃。例如,選擇開(kāi)源工具如Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、使用ETL工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,以及選擇適配的安全管理技術(shù)。同時(shí),需要規(guī)劃框架實(shí)施的時(shí)間表和資源分配,以確保項(xiàng)目進(jìn)度和質(zhì)量。此階段的重點(diǎn)是與各業(yè)務(wù)部門(mén)充分溝通,確??蚣苣軌驖M足實(shí)際需求[9]
在平臺(tái)搭建與模塊開(kāi)發(fā)階段,開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)逐步搭建框架的各個(gè)模塊。例如,數(shù)據(jù)集成模塊需連接不同的數(shù)據(jù)源,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和同步;清洗模塊使用ETL工具完成數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載;存儲(chǔ)模塊通過(guò)分布式存儲(chǔ)技術(shù)構(gòu)建安全高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境。數(shù)據(jù)分析模塊則通過(guò)集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)可視化工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度挖掘和預(yù)測(cè)。此外,數(shù)據(jù)安全模塊需要結(jié)合敏感數(shù)據(jù)加密、多因子認(rèn)證和權(quán)限控制技術(shù),確保數(shù)據(jù)在各個(gè)環(huán)節(jié)的安全性[0]。在開(kāi)發(fā)過(guò)程中,充分考慮框架的兼容性和擴(kuò)展性,以便與學(xué)?,F(xiàn)有系統(tǒng)整合,降低開(kāi)發(fā)成本。開(kāi)發(fā)完成后,系統(tǒng)進(jìn)入測(cè)試與優(yōu)化部署階段,通過(guò)多輪測(cè)試調(diào)整框架性能,確保其穩(wěn)定性和安全性,并逐步在教務(wù)管理、科研統(tǒng)計(jì)等核心場(chǎng)景中部署應(yīng)用。
3.高等院校數(shù)據(jù)治理的標(biāo)準(zhǔn)化框架—以為例
在的數(shù)據(jù)治理實(shí)踐中,所設(shè)計(jì)的框架在教務(wù)管理系統(tǒng)和科研數(shù)據(jù)平臺(tái)中得到了有效應(yīng)用,顯著提升了學(xué)校數(shù)據(jù)治理的效率和質(zhì)量。
3.1教務(wù)管理系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)踐
在教務(wù)管理系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)治理框架解決了多來(lái)源數(shù)據(jù)集成與清洗的問(wèn)題。此前,學(xué)生成績(jī)、課程安排等數(shù)據(jù)來(lái)源于不同部門(mén)和系統(tǒng),存在格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)重復(fù)及缺失等問(wèn)題。通過(guò)框架中的數(shù)據(jù)集成與清洗模塊,這些問(wèn)題得到了有效解決。框架利用ETL技術(shù)將多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)收集到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,并通過(guò)數(shù)據(jù)清洗技術(shù)消除重復(fù)數(shù)據(jù),補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù),確保了數(shù)據(jù)的一致性與準(zhǔn)確性。此外,框架的元數(shù)據(jù)管理功能記錄了各類數(shù)據(jù)的來(lái)源、使用方式及質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),使得數(shù)據(jù)的追蹤和管理更加高效。
在教學(xué)質(zhì)量分析方面,框架的智能分析功能發(fā)揮了重要作用?;趯W(xué)生成績(jī)、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和課程安排,智能分析能夠動(dòng)態(tài)生成學(xué)生學(xué)習(xí)軌跡,并通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識(shí)別潛在的學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)。這些分析結(jié)果自動(dòng)生成可視化的教學(xué)質(zhì)量分析報(bào)告,為學(xué)校優(yōu)化課程設(shè)計(jì)、調(diào)整教學(xué)策略提供了可靠的決策依據(jù)。
該數(shù)據(jù)治理框架主要應(yīng)用于教務(wù)管理系統(tǒng),優(yōu)化課程安排、學(xué)生成績(jī)管理和教學(xué)質(zhì)量分析等環(huán)節(jié)。通過(guò)智能分析功能,學(xué)校能夠監(jiān)測(cè)學(xué)生成績(jī)波動(dòng),并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識(shí)別學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn),從而優(yōu)化課程設(shè)計(jì)。例如,發(fā)現(xiàn)在特定章節(jié)學(xué)生成績(jī)普遍下降,學(xué)校調(diào)整授課節(jié)奏或增加補(bǔ)充教學(xué)資源;個(gè)別學(xué)生在課程中表現(xiàn)不佳,學(xué)校則引入互動(dòng)式教學(xué)或個(gè)性化輔導(dǎo)。此外,基于成績(jī)分布數(shù)據(jù),學(xué)校優(yōu)化課程順序,確?;A(chǔ)知識(shí)掌握后再教授更高級(jí)內(nèi)容。優(yōu)化后,課程通過(guò)率提高,成績(jī)波動(dòng)減少,教師可提供精準(zhǔn)輔導(dǎo),整體教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生滿意度得以提升,實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)教學(xué)和教育質(zhì)量的優(yōu)化。
3.2科研數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用實(shí)踐
在科研數(shù)據(jù)平臺(tái)中,數(shù)據(jù)治理框架被用于科研項(xiàng)目數(shù)據(jù)的全流程管理,包括項(xiàng)目申報(bào)、進(jìn)展跟蹤及成果歸檔等環(huán)節(jié)??蒲袛?shù)據(jù)來(lái)源廣泛且敏感,框架通過(guò)分布式存儲(chǔ)技術(shù)解決了多類型科研數(shù)據(jù)的管理問(wèn)題。系統(tǒng)利用Hadoop等大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如項(xiàng)目基本信息)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如項(xiàng)目進(jìn)展報(bào)告)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如科研論文、專利文檔)的高效存儲(chǔ)與管理。同時(shí),數(shù)據(jù)的加密技術(shù)確保了科研數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和傳輸過(guò)程中的安全性,避免了敏感信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
智能分析功能在科研數(shù)據(jù)平臺(tái)中的作用體現(xiàn)在對(duì)科研成果的趨勢(shì)分析和影響力評(píng)估。通過(guò)分析科研論文發(fā)表頻率、引用次數(shù)、專利授權(quán)情況等數(shù)據(jù),系統(tǒng)能夠挖掘出科研熱點(diǎn)和潛在增長(zhǎng)領(lǐng)域,并生成相關(guān)趨勢(shì)報(bào)告。這些報(bào)告為學(xué)校的科研發(fā)展規(guī)劃提供了有力支持。
該數(shù)據(jù)治理框架在科研數(shù)據(jù)平臺(tái)中的應(yīng)用涉及對(duì)人工智能、材料科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、能源技術(shù)等領(lǐng)域的分析與管理,通過(guò)智能分析功能,系統(tǒng)能夠識(shí)別高影響力論文的主題、核心研究機(jī)構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)突破。例如,在人工智能領(lǐng)域,系統(tǒng)跟蹤高被引論文的算法創(chuàng)新趨勢(shì),幫助高校確定重點(diǎn)研究方向。基于該框架的論文和技術(shù)成果分析,學(xué)校優(yōu)化資源配置,提升科研競(jìng)爭(zhēng)力。首先,通過(guò)分析高被引論文和熱門(mén)技術(shù)成果,高校優(yōu)先支持這些領(lǐng)域的研究經(jīng)費(fèi)、實(shí)驗(yàn)設(shè)備和人才引進(jìn),確保優(yōu)勢(shì)學(xué)科持續(xù)發(fā)展;其次,科研趨勢(shì)報(bào)告幫助高校發(fā)現(xiàn)新興研究熱點(diǎn),引導(dǎo)學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)提前布局,搶占科研先機(jī);再次,科研合作網(wǎng)絡(luò)分析助力高校加強(qiáng)與領(lǐng)先研究機(jī)構(gòu)的合作,提高科研項(xiàng)目的國(guó)際影響力。最后,該框架提升了科研管理的科學(xué)性和精準(zhǔn)度,使高校學(xué)科發(fā)展更具戰(zhàn)略性,科研實(shí)力得到持續(xù)增強(qiáng)。
數(shù)據(jù)治理框架的成功應(yīng)用,充分證明了其在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、提升數(shù)據(jù)利用率和支持決策制定方面的實(shí)用性和有效性。這一實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)為其他高校實(shí)施數(shù)據(jù)治理提供了可借鑒的思路和參考。
結(jié)語(yǔ)
本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)面向高等院校的數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)化框架,針對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全保障及合規(guī)性等核心問(wèn)題提出了系統(tǒng)性的解決方案。通過(guò)將框架應(yīng)用于的教務(wù)管理系統(tǒng)和科研數(shù)據(jù)平臺(tái),驗(yàn)證了其在提升數(shù)據(jù)治理效率、保障數(shù)據(jù)安全性、優(yōu)化數(shù)據(jù)利用方面的實(shí)際效果。未來(lái),該框架的應(yīng)用可擴(kuò)展至更多高校場(chǎng)景,為推進(jìn)高等教育信息化建設(shè)提供支撐,同時(shí)結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)治理的智能化水平,為高校提供更全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持。
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作者簡(jiǎn)介:時(shí)文雅,博士研究生,講師,wenyashi@cczu.edu.cn,研究方向:大數(shù)據(jù)。