高校大数据中心建设及应用

蒋海岩 张松 李帅

摘 要：科技高速发展的时代，高校信息化建设也如火如荼的进行中，大数据的应用，丰富了我们的教学形式，对现存海量原始数据加以分析，可将其应用在科研计算、招生推广、学科管理、学生信息跟踪等多个方面。在信息爆炸的时代，开展数据的深度分析和应用工作，对高校的发展而言是非常有必要的一项重点基础工作。

关键词：大数据中心的建设及应用 数据孤岛 数据整合 数据共享及调用

本文主要对现今高校大数据中心存在的问题加以剖析，并从框架架设，人员培训，制度建立，安全保证等方面给出建议。

在信息化高速发展的今天，高校大数据中心的建设和应用已经成为主流趋势，但在建设和应用的过程中，还有一段很长的路需要探索。

我国的大多数高校大数据建设和应用还在起步阶段，大家的问题大同小异，主要是大数据的概念还没真正的成为学校战略发展的主要项目，所以在管理上存在着专业技术人员配备不全，资金提供不充足等问题。在技术环节上主要体现的问题是，数据收集分散，各自为政，没有统一的数据收集和管理的平台，同时也失去了数据整合之后产生的价值。下面分为几点来说明一下主要存在的问题。

一、数据分散收集，存在数据孤岛

目前高校的各个部门都有自己的应用系统，比如：财务系统，人事系统，采购审批系统，教务系统等等，在各个系统之间完全独立，没有数据沟通的，不能有效的做到数据共享，同时也造成了系统性能和存储空间的浪费。解决信息孤岛对大数据中心的建设和应用是首要任务，因为只有获取了数据，才能对数据进行更深层次的分析和挖掘，才能对用户提供更好的服务。

二、数据收集类型繁多，整合困难

学校的各个业务系统需要数据时，都各自保存和使用已经设定业务数据，导致数据种类繁多很难用统一的平台整理和融合，所以学校要建立统一的数据规划平台，方便数据的共享、分析、挖掘。我平时工作中就遇到了，需要查询某一毕业生的现在状况，我需要去学工处在学工系统找该生的在校信息，再到招生就业处查询毕业以后的情况，还要到校友系统查询毕业以后和学校的联系情况，浪费了大量的时间和精力。

三、没有形成数据的管理机制

学校的各个部门积攒了大量的原始数据，在目前的管理制度下没有对积攒下来的原始零散的数据进行归档和管理，同时也缺乏对于数据的保护和备份机制，数据分析和应用工作仅仅停留在各业务系统之间进行简单数据交互，所以建立全面互补的高校数据分析与应用管理体系是前提。

對于以上各高校大数据方面存在的问题，提出几点解决办法。

1.经过几年的信息高速发展，有很多高校已经建设包括组织管理、技术保障、运行维护等在内的信息化管理运行体系。在现有信息化建设的基础上进一步推进建立以主管校领导牵头的信息化建设与管理领导小组，明确学校信息化推进的责任部门，制定与信息化建设相关的制度法规，进一步开展全面互补的高校数据分析与应用工作。通过信息化标准规范的制定、采纳和应用推广构建高校信息化建设标准规范体系，完善信息化项目管理体系及信息化运行维护、检查评估机制，迎接大数据时代的到来。

2.提高数据对高校使用效率让学校师生感觉到大数据的带来的便利。加强对已有数据的分析、应用和整合。很多高校在信息化建设的初期储存了大量零散式、孤岛式的数据信息，这些堆砌的数据仅仅实现了在使用的过程中提供了备忘功能，如何利用好这些数据时我们在大数据中心建设过程中的关键问题。在现有的信息化平台上要结合人事体统，财务系统，教务系统，等等管理信息系统，做到所有系统数据统一整合，深度挖掘，将简单的，独立的孤岛数据转化为对学校决策有支撑力的依据，为学校的人事制度，财务制度，管理制度的提供参考，更好的为全校的师生服务提供精准的方向，也为进一步的校园信息化发展提供强有力的支持。

3.学校要提高大数据中心建设和应用的统筹和规划。（1）学校要制定统一的信息化服务标准，开展对于信息化应用的讲解和引导工作，作出实际的模型，让更多的师生体会大数据对教学和生活带来的便利，并在学校的支持下组织好，协调好，各个单位信息化的数据迁移工作，整合各个系统平台。（2）数据的安全保证，在大量数据引入大数据平台中，系统之间传递数据的安全保障也是重要工作，通过防火墙，IPS等安全设备对数据的传递进行过滤，保证数据的安全迁移和数据的安全调用，做好数据的备份和容灾工作。（3）日常的信息服务管理工作，保证学校的门户网站的每天检查和监督，加强对学校各个部门的老师和学生的数据使用技术的培训。（4）紧跟大数据发展的节奏，积极的听取用户对大数据服务的意见和建议，积极的做好信息资源开发工作，网络教育教学资源的开发、建设和发布等工作。

基于大数据的分析管理在高校应用中面临着机遇与挑战并存的现状。随着“数据中国”的深入开展，高校教育管理的信息化、数据化将成为不可逆转的趋势，挖掘教学数据深层次的价值并使其为学校发展决策服务是高校数据管理的重要任务。以上文章提到的问题普遍在高校中存在，大数据的收集和挖掘是一个长期需要研究和探索的课题。