浅析数据治理在高校信息化建设中的运用

刘明 刘雪峰

一、引言

在数字化时代，高等教育机构面临着前所未有的信息化转型挑战，这一挑战不仅对教育和研究产生深远的影响，还对高校的管理方式和效率提出了全新的要求。信息化不仅是提高教育和研究效率的关键，也是促进高校管理现代化的重要途径。随着大数据和人工智能技术的日益成熟，数据治理成为高校信息化建设中不可忽视的一环。本文旨在探讨数据治理技术在高校信息化建设中的应用及其重要性。

二、高校信息化建设中存在的问题

高校在信息化建设过程中面临着多重挑战，这些问题不仅影响了信息系统的效能，也制约了教育与管理的现代化进程。首先，数据孤岛问题是一个主要挑战。由于高校内部多个部门和系统独立运作，导致信息资源分散，缺乏有效的数据共享和整合机制。这种情况阻碍了数据的全面利用，降低了决策的准确性和效率。其次，数据质量和一致性问题也非常显著。由于缺乏统一的数据管理标准和流程，各类数据常常存在格式不统一、时效性差、准确性低等问题。第三，随着数字技术的发展，数据安全和隐私保护成为了高校必须要面对的重大问题。个人信息泄露、网络攻击等安全威胁日益严峻，要求高校在信息化建设中更加重视数据的安全管理。

三、数据治理技术

数据治理技术是高校信息化建设的核心组成部分，关乎信息系统的有效运行和数据的准确性、安全性。数据治理主要涉及数据的质量管理、安全保护、合规性监督、使用效率等多个方面。在实践中，这包括了数据标准化、数据清洗、数据集成、数据安全策略制定和执行等环节。首先，数据标准化确保信息在不同系统间的一致性和可互操作性，为数据共享与整合打下基础。其次，数据清洗通过识别和纠正错误信息，提高数据质量，从而支持更准确的数据分析和决策。第三，数据安全策略，包括对敏感数据的加密和访问控制，对于保护学生和教职员工的隐私至关重要。随着技术的发展，新兴的数据治理工具和平台，如基于云计算的数据管理系统，为高校提供了更为灵活和高效的数据治理方案。有效的数据治理不仅能提升数据的利用价值，还能增强高校对信息技术的掌握能力，进而提升整体的教学和管理水平。

四、数据治理技术在高校信息化建设中的运用

数据治理技术在高校信息化建设中的运用可分为以下六个关键方面。

（一）实现数据标准化与集成

在应对数据孤岛的问题上，数据治理首先关注数据标准化，这涉及建立统一的数据格式、编码规则和术语定义。例如，通过制定统一的数据字典，确保不同院系和行政部门在数据记录时使用相同的标准和术语。接下来，数据集成工具如ETL（Extract， Transform， Load）技術被用来整合分散的数据源，将数据从原始位置提取出来，转换成统一格式后，加载到中央数据仓库中。这一过程促进了跨部门的信息共享，为校园管理和策略制定提供了全面的数据支持。

（二）优化数据质量管理

数据治理强调数据质量的重要性。在这方面，高校采用了数据清洗（去除重复、错误或不完整的记录）、数据验证（确保数据的准确性和一致性）等技术。例如，使用自动化数据清洗工具定期检查和纠正数据错误，保证数据库中的信息准确可靠。此外，通过实施数据质量监控，如采用数据质量评分卡来持续评估和监控数据质量。这些措施显著提升了数据分析的准确性，对提高教学质量、科研成果及行政决策的有效性具有重要影响。

（三）强化数据安全与隐私保护

面对日益增长的数据安全和隐私保护挑战，高校实施了多项数据治理措施，包括数据加密、访问控制和审核追踪等技术。例如，对学生个人信息和学术成果等敏感数据采用先进的加密技术进行保护，对数据访问实施严格的权限控制和身份验证，确保只有授权用户才能访问特定数据。同时，通过审计日志记录数据的访问和使用情况，以防止数据泄露或滥用。这些措施加强了数据的安全性，保护了学生和教职员工的隐私，同时符合相关法律法规的要求。

（四）数据治理政策和流程的建立

高校通过制定明确的数据治理政策和流程来指导数据的管理和使用。这包括创建数据所有权和责任框架，确保每一类数据都有明确的负责人。例如，通过实施数据治理委员会，跨部门合作制定数据标准、政策和最佳实践，确保了数据的一致性和规范化管理，从而提升了整个高校系统的信息治理效率和效果。

（五）利用大数据分析与决策支持

在数据集成和质量管理的基础上，高校开始运用大数据分析工具来洞察数据模式和发展趋势。例如，通过分析学生数据来预测学业成绩，提早识别可能需要额外支持的学生。此外，数据驱动的决策支持系统能够帮助管理层在招生、课程安排、资源分配等方面做出更加科学和合理的决策。

（六）推动数据文化和数据素养的提升

高校也在努力培养一种数据驱动的文化，来提升校园内部各利益相关者的数据素养。通过举办培训工作坊、研讨会等活动，提高教职员工对数据治理重要性的认识，同时提升他们在数据分析和解读方面的能力。这种重视数据文化和素养的做法，有助于实现数据治理策略的全面落实和有效运作。

五、具体应用讨论

在高校信息化建设中，数据治理技术的应用不仅是一个技术性的挑战，更是一个战略性的机遇。 接下来将介绍两种基于数据治理技术的成熟应用系统，并对其如何应用到高校信息化建设展开讨论。

（一）SAP Master Data Governance系统（简称 SAP MDG）

在数字化时代，高等教育机构越来越关注信息系统的质量和效率，SAP MDG在这一转型过程中发挥重要作用。作为一款数据管理工具，SAP MDG 专注于提高数据质量和一致性，能够帮助高校在数据驱动的决策制定中取得成功。通过对关键信息，如学生资料、课程内容、教职员工记录等进行集中管理和标准化，SAP MDG 可以提升信息的准确性和可靠性。此外，它还提供了数据安全功能，使学生个人数据得到妥善保护，同时帮助高校满足日益严格的数据保护法规。在提升行政效率方面，SAP MDG 可以通过优化数据处理流程，降低重复工作和错误的可能性，从而释放了人力资源。SAP MDG还可以促进高校内部的信息共享和跨部门协作，为学术研究和教学活动提供数据支持。

（二）Oracle Data Governance系统

Oracle的数据治理工具通过提供强大的数据质量管理功能，帮助高校确保数据的一致性和正确性。这包括数据清洗、匹配和合并，以及监控和修复数据问题，从而支持有效的数据分析和报告制作。此外，Oracle Data Governance系统强调了数据安全性和合规性的重要性。它通过实施高级的数据加密和访问控制，以及遵守国内外数据保护法规，来确保敏感信息的安全。这对于保护学生和教职工的隐私至关重要，并帮助高校维护良好的声誉和合法合规性。在提升高校运营效率方面，Oracle Data Governance系统通过自动化和优化数据管理流程，减少了手动干预的需要，从而提高了行政和学术工作的效率。系统的灵活性和可扩展性也使得高校能够根据自身的特定需求和目标定制数据管理策略。最后，Oracle Data Governance系统可以在高校实施数据驱动的决策过程中提供强大的数据分析和可视化工具。

六、结论

数据治理不仅提高了数据的可用性和质量，还为高校提供了更有效的决策支持和数据驱动的管理方式。在数字化时代，数据治理的应用将继续对高校信息化建设产生深远影响，为高校迈向更高水平的教育和研究提供坚实的基础。

作者单位：郑州卫生健康职业学院

基金项目：本文系郑州卫生健康职业学院青苗工程项目《高职院校数据治理》成果。