高职院校数据治理过程中的核心业务流程再造

陈莉莉 姜大庆 朱小清

[摘           要]  高职院校数据治理过程中共享数据中心的建立，使各业务系统由原来的信息“孤岛”变为互联互通的整体，势必对原有的业务流程带来挑战。基于课题组研究提出的高职院校数据治理框架体系，提出高职院校业务流程再造的基本原则和方法，同时，以南通科技职业学院迎新系统为例，探索和实现了新数据逻辑下以用户需求为驱动的核心业务流程再造的过程，并对该业务流程再造的效果进行评估。

[关    键   词]  流程再造;数据治理;共享数据中心

[中图分类号]  G717                   [文献标志码]  A                      [文章编号]  2096-0603（2020）26-0056-02

很多高职院校在数字化校园建设的过程中，忽视了数据资产管理的重要性，未能在数字化校园建设初期合理统筹规划建设体系化的数据管理基础。随着相关系统的部署使用和数据量的积累，逐渐出现信息共享同步不及时、数据不完整、数据标准不完善等一系列数据问题，直接影响数据的准确性和可信度，进而无法推进全校的数据管理与深层次数据挖掘，也影响了业务流程的用户体验感。

笔者所在学校在日常数据管理工作中存在的问题在高职院校领域具有一定的典型性和代表性。在这种背景下，学校开展了数据治理工作，研究基于大数据的高职院校数据治理的框架体系，逐步推进统一共享数据中心（SDC，Share Data Center）的建设，实现全校业务系统数据的共享和交换。

理想状态下，共享数据中心中的每个数据字段都有唯一数据来源，原来只涉及一个部门的业务可能会因新数据逻辑而变为跨部门协調联动。各业务系统由原来的信息“孤岛”变为互联互通的整体，势必对原有的业务流程带来挑战。而对于任何部门而言，流程再造都是一个不断优化与迭代的过程。在数据治理过程中，基于共享数据中心的核心流程再造是十分有必要且迫切的。

在数据治理过程中，熟悉了共享数据中心的数据逻辑、流程再造等理论的前提下，本文探讨以用户体验为主要驱动力，将复杂业务逻辑封装为“碎片化”功能模块的流程再造理念与方法。

一、高职院校数据治理

数据治理是指将数据作为资产而展开的一系列的标准化工作，是对数据的全生命周期管理。

根据高职院校信息化建设现状的调查研究，目前多数高职院校在数据管理方面存在如下不足之处：信息系统由各业务部门牵头分散建设，没有统一的数据标准;学校主数据质量不高;数据全生命周期管理不完整;数据管理职责不清，等等。基于上述问题，根据国内外常见的数据治理框架和模型的研究，笔者所在课题组提出了大数据背景下高职院校数据治理框架体系。如图1所示，该框架体系包括关键域、机制域和目标域三个子框架，将管理与技术有机结合，保障了数据治理的可行性。

在上述数据治理框架体系的指导下，逐层理顺主数据、元数据等，合理规划数据的全生命周期，明确数据管理职责，争取理想状态下每个数据字段都有唯一权威数据来源。在数据的流转过程中，SDC从数据权威部门获取原始数据，依据数据信息标准，经过Oracle ODI等数据整合中间件的清洗和整合，放入各类主题数据库，再把相关数据推送至有相关需求的业务系统，实现全局同步。如图2所示，逐步建设学校的统一共享数据中心，推进各业务系统与共享数据中心对接，全校数据逻辑由原来的网状结构发展为星型拓扑结构，实现全校各业务系统数据的共享和交换，规避信息孤岛。全新数据逻辑既确保了数据的唯一来源和数据完整性，同时也规避各系统之间数据传递和数据管理过程中的各种安全隐患。

共享数据中心的建成彻底改变了校内的数据逻辑。数据获取的便捷性将导致各业务部门对各类数据的获取需求越来越频繁，必然导致全校的数据U/C矩阵（U/C矩阵用来表达过程与数据两者之间的关系;U代表Use，表示过程对数据类的使用;C代表Create，表示过程对数据类的产生）越来越复杂，相应地对数据维护的要求也会越来越高。数据维护之前，必须提前整理与明确每类数据的来源、流向和同步策略（同步字段、同步方式、同步周期等）。

二、核心业务流程再造

（一）基本方法

高职院校以往的业务流程多建立在单系统基础上，并且从管理的角度出发，对用户的体验感和关注度不够。在校内数据逻辑复杂度逐步提升，跨部门业务流程显著增加的情况下，业务流程必须面向用户，增加体验感，提升用户满意度。在共享数据中心的基础上，基于已有业务流程，如何以用户体验为主要驱动力，将复杂业务逻辑封装为“碎片化”功能模块的核心流程再造就显得尤为重要了。

全校数据逻辑变更后，核心业务流程再造必须与主数据管理相匹配。通过数据建模、数据分类和数据实体属性梳理三个步骤进行业务流程的数据梳理。按照业务概念组织，从系统应用和流程中将数据实体抽离并建模，形成单一的数据和业务视图;为创建唯一数据来源，将业务流程上的各阶段数据进行归类分析，确保数据的规范化;利用业务流程上各环节业务活动所产生的信息构建数据实体属性。经过上述三个步骤，业务流程和数据就得到较全面的梳理。

（二）核心业务流程再造的实践

下面以笔者所在高职院校的迎新数据导入业务流程为例，详细讲解该业务流程再造方法。

当前高职院校的生源结构越来越复杂，为确保在校学生数据全周期的完整性，在优化全校数据逻辑的情况下，迎新学生数据导入流程的优化再造成为学生数据入校的关键一步。

传统的迎新业务流程中，迎新数据不能及时与招生系统、教务系统、学工系统等进行及时数据对接。针对迎新数据导入这一具体的业务流程的再造，结合学校迎新工作各职能部门的职能分配和线下实际业务流程等实际情况，首先确定该业务涉及的主要数据字段信息，将这些字段对应到所属业务系统，也就明确了这些字段对应的产生部门（字段权威部门）。

根据对流程中主要数据表关键字段的分析，进而形成业务流程逻辑和数据流图，如图3所示。根据流程的数据流图，基于数据共享中心，即可及时制订跨系统的数据接口同步策略，如图4所示。

在数据治理过程中，基于数据共享中心的数据逻辑，通过对迎新数据导入业务流程的再造，能够很好地实现跨部门的协同操作与数据及时共享，既有效提高了办事效率，又确保数据管理的职责分明与数据完整性。实践证明，以用户需求为驱动的核心业务流程再造是有效的。

三、总结与展望

高职院校数据治理是构建体系化数据管理的基础，是学校深层次数据挖掘的基础，是师生对数字化校园相关系统良好使用体验的基础。如果流程建设跟不上，反而会影响师生的服务使用体验，制约学校信息化管理水平的提升。只有在共享数据中心基础上，打破各部门壁垒，对全校各业务流程进行梳理和再造，才能更好地改善用户体验，解决师生反响强烈的办事难、办事繁的问题。因此，数据治理和流程再造理应成为高职院校教育治理的一个重要组成部分。

参考文献：

[1]李林.高校信息化数据治理探讨[J].中国教育信息化，2017（9）：66-68.

[2]许晓东.高等教育的数据治理研究[J].高等工程教育研究，2015（5）：25-30.

[3]DAMA International.DAMA数据管理知识体系指南[M].马欢，刘晨，等.译.北京：清华大学出版社，2012：214-215.

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