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COVERSTORY封面报道

数据治理挑战与对策

文／张巍张鹏郭晓明杨雨濛

高校数据治理没有最好的模式，只有

适合自己的模式。各高校在管理方式、技

术实施路径、工具平台选用等方面不尽相

同，但在管理上却面临着大致相同的困境。

这些困境直接影响了数据治理工作的推进

和效果，需要我们正视困难，找到解决对

策，从而更好更快地推动数据治理工作进

一步发展。

高校数据治理的必要性

高校数据治理的目标是要建设完整、

准确、及时的全域数据，实现数据资源在

数据资源已经成为学校的重要公共资源，学校对数据的各类需求也变得十分迫切。

各组织机构部门的共享和流转，提升数据

的服务能力以实现数据价值的最大化，是一项技术要求校治理体系和治理能力现代化的必然要求。数据治理

高、涉及部门广、基础工作繁、建设效果慢的长期工作。是以数据生产要素为对象，以释放数据价值为目标，

尽管如此，许多高校已经把数据治理作为当前信息化建以守住数据安全为底线，以建立健全数据全生命周期

设的主要工作，其重要意义体现在以下几个方面：秩序规则为核心，以推动数据有序管理和流转为主要

1.从高校信息化建设阶段上，数据治理是从智慧活动，以强化数据管理技术手段为支撑的一系列活动，

校园向智能校园建设演进的必然要求。大数据等技术具有综合性、复杂性、长期性等特征。高校数据治理

的发展推动了信息技术的创新，使高校开展数据挖掘的过程，是高校围绕数据这一新型生产要素进行制度

和决策支持成为可能，这也从反映信息化发展过程规建设和执行落实的一系列活动，在此过程中，学校各

律性的“诺兰模型”中得到理论印证。如果说智慧校类运行过程的信息得以有效体现，对高校治理体系和

园是基于“业务+服务”开展建设，那么智能校园则治理能力现代化起到了重要的推动作用。

是基于“数据+决策”开展建设，即通过大数据、人3.从高校信息化建设内容上，数据治理是高校信

工智能等信息化手段，挖掘和利用数据的价值，实现息化与教育深度融合的必然要求。教育部《教育信息

教学科研管理服务等各项工作的感知、测量、判断、化2.0行动计划》把信息技术与教育深度融合作为主要

评价和预警，由经验管理到数据管理，粗放式管理到任务之一，目的在于用信息化手段为学校人才培养、

精细化管理，从而辅助决策学校各项事业的发展。而学科建设、科研教学等核心工作提供更有针对性的支

只有扎实做好学校数据治理，形成完整、准确、真实、持。高校在网络基础设施、业务系统、基础平台、一

规范的信息化数据，才能有效开展数据支持下的智能站式服务大厅等信息化建设方面已经开展了大量工作，

校园建设。很好地解决了服务师生的问题，但对学校核心工作的

2.从高校信息化建设目标上，数据治理是推动高支持力度还远远不够，其根本原因在于学校数据烟囱

22中国教育网络2020.11

政策与焦点

林立，数据不能有效打通和整合，无法对核心

工作进行多维度全方位的分析和研判。因此，

高校信息化建设内容也要适时调整到数据治理

这项工作上，以数据为依托实现信息化与学校

核心工作的深度融合。

4.从高校信息化部门定位上，数据治理是

高校信息化部门强化自身价值的必然要求。目

前，高校信息化部门职能定位大多数是“教学

辅助部门”，尽管开展了大量工作，但大多以

后台的形式提供无感的支持和保障，以至于学

校各部门和师生感受