大数据视角下高校数据治理体系构建及方法论研究

冯文健

【摘 要】本文结合大数据在高校的应用背景，解读数据治理的概念，分析高校数据治理的价值所在，以权变理论作为基础方法论，论述大数据视角下高校数据治理体系的构建策略，提出明确高校数据治理现实需求、构筑高校大数据治理框架的做法，为建立健全大数据视角下的高校数据治理体系提供参考。

【关键词】大数据 高校 数据治理体系 方法论

【中图分类号】G  【文献标识码】A

【文章编号】0450-9889（2021）31-0117-03

大数据具有突出的优势特征，凭借数据化动作可以打造有别于人类社会现实空间的虚拟空间，改变人们认知、适应、改变世界的方式。随着国家治理体系与治理能力现代化的使命日趋加重，利用大数据的优势改善治理效能，显得意义重大。以数据为核心推动治理的要求已经辐射社会各领域，在教育领域也可看到数据治理的积极动作。高校在推进教育信息化、现代化的进程中愈发关注数据的重要性，不断探索构建数据库、研究开发数据中心的构建路径及相关标准，打造元数据，优化数据质量。但现阶段高校对数据治理的探索还停留在理论研究阶段，建设数据治理体系成为急待破解的高维难题。大数据技术、云计算、物联网、AI等技术的成熟应用为高校数据治理体系的实践探索提供了更多支撑。在大数据视角下建设高校数据治理体系，让数据这一核心资产不断释放价值驱动领域改革成为当务之急。

一、数据治理概念解读

在计算机诞生后，人们为解决计算机的数据存储问题而诞生了数据库的概念，随着数据库的存量以及数据的功用不断扩大，数据的价值密度及质量影响都备受人们关注。20世纪90年代数据资产概念的诞生强调了数据的显性和隐性价值。其后，人们将“治理”与“最优资产的应用”两个概念进行关联，从而形成了“数据治理”。现阶段，数据治理的权威定义还尚未形成。现有资料对数据治理的解释可分为两类：其一，认为数据治理就是理性配置数据决策权以及数据应用职责;其二，认为数据治理可视为贯穿数据全生命周期的系列行为总和。

在数据持续积累的过程中，大数据技术的形成增强了数据存储、应用的效率与价值，也驱动数据治理向大数据治理进行升级。目前学术界对大数据治理的定义也作出了阐释，如国际著名数据治理专家Sunil Soares认为大数据治理属于广义的信息治理内容，指的是围绕大数据制订适应多部门目标数据优化处理的制度政策。而国内学者张绍华等则把大数据治理定义为一类体系架构，主要用于完成大数据的控制与监督，并指导组织有效管理和运用大数据。

综合而言，数据治理就是坚持按照科学政策与制度，规范与数据相关的事务流程，注重决策与职责配置，从而构建促成预期目标的良好机制。而在大数据视角下的数据治理，则是数据治理在新阶段的新发展要求，必须充分融合大数据特性，匹配相适应的理念方法，更加强调数据的安全性与稳定性，确保其数据价值的有效释放。

二、大数据视角下高校数据治理体系的方法论研究

方法论常被研究者认为是在认知、适应、改造世界过程中所應用的根本方法和相关理论。因此，在学术界的研究中广泛被提及，又时常与认识论、科学哲学等进行区分。很多情况下，方法论都被赋予一定的哲学立场，从而向人们提供了哲学属性的假设与判定。在大数据视角下，人们积极探索构建的数据治理体系，被人们设定为包含社会元素与技术元素的综合建构体，因此体系的构建需要多学科的交叉融合。高校数据治理体系构建所依据的方法论，需不断梳理多元学科中的通用方法，从而寻求确定可在多学科中普遍适用的科学方法与理论。

笔者认为，可将权变理论作为大数据视角下研究高校数据治理体系构建的普适方法论。该理论诞生于西方，是组织管理学研究领域出现的概念，权变的本质就是要针对具体情况来实施具体应对。权变理论的核心观点主要强调：管理动作的结果评价，应关注存在于内外环境中的彼此作用的变量，而在内外环境中常规适用的原则将不再具有基础性、决定性作用，只有主动随着内外环境或组织的内外部条件的随机变化而作出变化，才能影响到管理效果。从这一理论的内涵看，权变理论并非放大主观感受以完成判断，而是需要有计划地识别目标物的变化再作出响应，因此“计划”和“变化”是其关键。

在大数据视角下，高校作为一个数据汇聚与处理的组织，其内部和外部存在诸多的利益群体，这些群体都对数据有直接的利益诉求，而数据治理可以有力均衡不同诉求，对高校的战略目标进行解读，并剖析高校数据现状，在整合各类要素后，通过不断地反复迭代优化，创建复杂的全新系统工程。依据权变理论，在设计构建高校数据治理体系框架中，必须把握高校组织的全局，还要对高校内外部存在变化的环境进行调整，确保最终的体系框架与高校的战略目标相匹配。

三、大数据视角下高校数据治理体系的框架设计

（一）大数据视角下高校数据治理的需求分析

大数据时代，各领域对技术的应用都会基于收集整合更庞大的数据，并将数据的汇聚、关联等处理视为大数据应用的核心。多年来，在教育领域的信息化建设中，高校的信息化建设改造走在前列，在资金投入方面占比很大，其积极在各项管理和工作环节增设信息化设备，通过“人”“物”“事”的交互，以教师、学生为主体，使用教学设备，构建教学环境，多角度多层面开展教学、科研等工作，数据资源愈发丰富，但海量数据的汇聚、关联、共享、应用都未达到更高效的程度，需要对数据进行科学治理，构建符合高校校情、学情的治理体系。Panian等人的研究曾对数据治理所要求的数据关键属性作出了解释，如表1所示。数据治理体系的构建要认真把握数据关键属性，促使其属性在合理机制下被展现。

（二）大数据视角下高校数据治理体系框架设计

大数据视角下，高校教育发展所积累的海量数据，需要数据治理体系打破数据应用的瓶颈，驱动高校数据的发展持续满足数据关键属性。数据治理体系构建，既需要数据技术环境支撑，又需要内部制度环境保障，还需要以高校的战略发展目标为指引，围绕高校数据现状来实施。按照权变理论的思想，可设计构建大数据视角下的高校数据治理体系框架，如图1所示。

图1中，高校数据治理体系的主体框架就是基于对高校战略目标以及高校数据现状的把握，以大数据技术平台作为底部，提供技术环境支撑，由标准、组织结构、政策来提供内部制度环境保障，满足数据关键属性的需求，从而最终实现体系框架的设计意图，即实现数据价值、增强数据风险管控。

1.大数据技术平台

大数据技术平台作为大数据视角下的高校数据治理体系框架的基础，将在内部制度引导下执行数据处理。由于引入大数据技术，可直接面向更大体量的数据群，满足数据的存、管、用等需求。为了在数据有限寿命内更好地发挥数据价值，大数据技术平台需要引入更多的与大数据相关的捕捉技术、提取技术、分布式处理技术、管理技术等，联合大数据的应用及服务机制组成大数据技术体系，体系如图2所示。

为了减少不必要的建设成本，高校数据治理体系的大数据技术平台应基于原有技术进行拓展，需要着重在市场中筛选理想的大数据平台开发方案，解决厂商作为合作方协作建设大数据技术平台的问题。

2.组织结构

数据治理体系中，组织结构一般都要求稳态化，且要结合数据事务划分清晰的职责。大数据视角下，国内高校对数据建设的关注度提升，一般由校内信息中心主抓数据事务，若未建成和数据关联的组织结构，该单位仅会凭借非正式组织关系進行数据治理，这样可能阻碍数据治理进程，影响治理效果。而在大数据视角下，与数据相关的正式组织结构才能更好地体现数据治理提供决策的价值，形成治理保障与驱动。在大数据视角下，高校数据治理体系构建可在组织结构上形成如表2所示的基本架构。

3.政策

数据政策将为组织实现数据治理战略目标提供更精准的策略指南，使治理工作可以有序规范地朝着目标推进。本文论述的大数据视角下构建高校数据治理体系所制订的数据政策，可考虑设定主题数据域，如分为教学管理、学生管理、科研管理、人力资源、公共服务、院校资产、系统管理等不同主题。而政策中还可同时对具体的大数据操作流程作出规定，如学籍管理单位需要获取学生信息，应向部门主管提交数据应用说明，在审核通过后经信息中心主管批准，才可以让数据管理员授权进入数据库查阅信息。

大数据视角下，高校的数字治理体系框架设计将更有创新性，同时在权变理论等更多方法论的理论支撑下，数据治理体系将会积极化解高校教育数据危机，促进高校教育在数据治理和信息化建设的驱动中取得长足的进步，同时也为高校探索释放数据价值与优化风险管控的可行路径提供更多可能。

【参考文献】

[1]陈艳，薛同琦.基于大数据的高校数据治理和应用研究[J].计算机产品与流通，2019（10）.

[2]余鹏，李艳.智慧校园视域下高等教育数据生态治理体系研究[J].中国电化教育，2020（5）.

[3]安小米，王丽丽.大数据治理体系构建方法论框架研究[J].图书情报工作，2019（24）.

[4]董晓辉，郑小斌，彭义平.高校教育大数据治理的框架设计与实施[J].中国电化教育，2019（8）.

[5]余鹏，李艳.基于教育大数据生态体系的高校智慧校园建设研究[J].中国电化教育，2018（6）.

[6]马永健.高校智慧校园建设中大数据技术的应用[J].中国新通信，2020（21）.

注：2021年广西中青年课题“多数据源教学资源库跨库检索关键技术研究”（2021KY1386）;柳州科学规划课题“职业教育优质教学资源开发与共建共享机制研究”（2021ZJ-C14）;校级课题“基于可穿戴设备的智慧图书馆服务系统研究”（2021-KJC13）

【作者简介】冯文健（1982— ），男，汉族，广西容县人，大学本科学历，高级工程师，柳州铁道职业技术学院教师，研究方向为计算机应用、智能计算。

（责编 罗汝君）