数据生态：高校对数据资产的重新审视

文/本刊记者 杨燕婷

要建立和完善数据化管理机制，运用好“倒逼”和“试点”机制，多重手段推动数据工作的可持续发展。

2017年，学生数据隐私的问题引发了诸多突发事件，教育部于2017年底发布通知，要求各高校全面清理和规范。针对此，我们有必要在岁末年初呼吁高校重新审视数据资产并规划好未来的大数据生态。

高校数据安全不容忽视

近日，有关高校公示泄露学生隐私信息的新闻报道铺天而来，报道披露了部分高校在网站公示大学生奖学金、特困生补助等信息时，泄露了学生身份证号、银行卡号等个人信息。虽然教育部连发两道紧急“清理令”，下令各教育部门和高校进行排查清理工作，但部分学校的官方网站上依然存在公示信息泄露学生个人隐私的情况。

这让我们不禁想起了“徐玉玉”事件，这些敏感信息如若被不法分子利用，是否会把大学生暴露于电信网络诈骗风险中？如果说徐玉玉事件反映了我们对于教育行业的数据安全问题所引发的严重后果尚缺乏准备，那么此次部分学校对清理行动的不够重视却进一步暴露了学校对于学生隐私信息被泄露后的危害性和现实紧迫性认知不足的尴尬状况。

众所周知，近年来随着信息技术的广泛应用，各个高校每时每刻都在创造大量的数据和信息。高校所掌握的学生信息和数据，已经成为高校的核心无形资产，它们具有真正的、可衡量的价值。以上事件所暴露出的问题，更应当给我们一个警示。华东师范大学信息化办公室主任沈富可指出：教育行业的数据安全极其重要，数据安全是高校数据链条中最重要的一环，每一条数据都应当被安全、妥善地管理。

打造可持续的高校数据生态

如果说数据安全是高校信息化建设的“生命线”，高校不仅需要解决面临的数据安全和个人信息保护问题，为数据发展构建安全保障体系的同时，还需重新审视整个高校数据资产链条，思考应当如何做好高校数据生态的治理。

从高校目前的现状来看，高校数据生态处于刚刚起步阶段，还存在诸多问题：数据来源众多且分散，缺少真正有效整合；数据从生产到使用中间流程不清晰；数据孤岛林立，数据之间不能有效交换；数据融合困难，存在壁垒和发展不均衡；数据质量堪忧，数据的完备性、准确性存疑。解决以上问题，复旦大学党委副书记刘承功指出，如何打造数据生态，是需要从“概念、规范、标准、技术、应用”多方突破的。这不是一朝一夕就能解决的问题，也不是信息化一个部门就能完成的工作，需要高校各个部门自上而下合力完成。

数据生态有哪些核心要素？刘承功将其归纳为以下四点：从哪来、怎么来、到哪去、如何用。具体而言，就是高校数据如何从部门的“私有”状态变成全校“公有”的状态，能够把更多游离外在的数据整合在一起，从而降低数据收集的成本，使数据的获取工作相对独立于业务系统。刘承功认为，要建立和完善数据化管理机制，运用好倒逼和试点机制，多重手段推动数据工作的可持续发展。

以提升数据质量为目标推进数据治理

究竟如何做好数据治理工作，北京建筑大学的做法可以为我们提供借鉴。 北京建筑大学网络信息管理服务中心主任魏楚元指出，数据治理的目标是提升数据质量，而数据治理的关键包括组织架构、业务流程、技术平台与工具、制度与标准规范等要素。北京建筑大学的数据治理工作主要围绕在数据标准建立、数据抽取转换业务、数据质量控制、数据接口服务以及数据价值模型建立等多方面展开。通过以上做法，北建大的数据治理工作初见成效，初步建立了《管理信息标准》和共享数据中心，提升了学校的数据质量，进一步发掘了数据的潜在价值。魏楚元强调，虽然高校数据的采集渠道、具体内涵仍然在探索之中，而结构化数据是清晰可见的，也是最有含金量的，通过数据治理的过程，能为大数据时代的数据价值展现做出贡献。

虽然高校在数据治理方面目前依然存在很多问题，但很多高校在数据分析和挖掘方面也做了很多工作。总体来看，主要集中在教学数据分析、学生行为分析以及教学管理与科学研究等方面，比如利用大数据分析技术为校园师生提供便捷、高效、精准的个性化引导和服务，将教学质量运行数据和评价数据整合在一起建立教学质量监控大数据平台。这些数据分析工作，一方面使学校更加了解学生的日常行为规律，另一方面也为学校的教学管理工作提供了便利。

事实上，大数据分析在高校的应用所能产生的效果还十分有限，尤其在促进教育变革上的成效并不明显。更为现实的是，我们希望高校在大数据分析过程中，以提升数据质量为目标进行数据治理，推动整个数据生态有效运行，切实提高数据的价值，从而为组织决策的制定提供帮助。期待高校通过对数据资产的重新审视，为教育变革带来实质性的促进作用。