大数据背景下高校统计信息化管理策略探讨

史奔

摘要：在当前大数据背景下，高校统计信息化管理显得尤为重要，主要是因为大数据技术的应用可以提高数据的收集、处理和分析效率，使得高校能够更加准确地了解自身的教育教学、科研服务、社会服务等各项活动的运行状况，从而为决策者提供有力的数据支持。随着高校统计信息化管理的推进，也逐渐暴露出一些问题，倘若不及时进行解决，那么就会影响到统计工作的质量。基于此，围绕大数据背景下高校统计信息化管理意义，对管理中存在的问题与策略进行探讨，旨在为提升高校统计信息化管理水平提供有意义的参考依据。

关键词：大数据；高校；统计；信息化管理

一、前言

大数据背景下，统计信息化管理可以促进高校内部管理流程的优化，提升管理效率，降低成本。更重要的是，大数据技术可以帮助高校发现潜在的问题和机遇，为高校的战略发展规划提供科学依据。因此，高校应积极推进统计信息化管理，以适应大数据时代的发展需求。

二、大数据背景下高校统计信息化管理意义

（一）科学决策与精细化管理

大数据的应用使得高校统计信息化管理具备了强大的数据支撑，这种改革首先体现在高校领导层的决策过程中。通过对日常教学、科研、人事、财务、后勤服务等多方面的大数据收集与分析，高校管理者能够实时掌握学校运营的各项核心指标，依据精准的数据报告做出更加科学合理的战略决策。例如，通过深入挖掘在校学生的行为数据、学业成绩数据、满意度调查数据等，可以精准识别教学短板、优化资源配置、调整课程设置和人才培养方案，从而促进教育质量的整体提升。

此外，在大数据支持下的精细化管理，体现在能够针对个体和群体的不同特征进行差异化的管理和干预。借助大数据技术，高校能够对学生个体的学习历程、兴趣偏好、就业趋势等方面进行个性化分析，进而实施针对性的指导和服务，尽可能帮助每一位学生找到最适合自己的成长路径。同时，针对教师的教学绩效、科研产出也能进行更为细致的评估，为师资队伍建设、激励机制制定提供量化依据。

（二）提升工作效率与质量

在大数据环境下，统计信息化管理系统能够自动化、智能化地处理庞杂的数据流，显著提升传统人工统计分析的工作效率。通过建立统一的数据平台和信息系统，实现了数据的一次录入、多处共享，避免了信息孤岛现象，减少了重复劳动。同时，实时更新的数据报告和可视化工具使得信息传递更为迅速、准确，能够缩短决策周期，提高管理效能[1]。

值得注意的是，大数据分析还能揭示深层的关联性和趋势，帮助高校管理部门提前发现问题、预见风险，及时采取措施应对挑战。例如，通过对历年招生数据的深度挖掘，可以更准确地预测未来报考趋势，从而合理规划招生政策；通过分析各类教学资源的使用情况，可以优化资源分配，提高资源利用率。

（三）促进教育教学改革与发展

一方面，通过对教学过程中的各种数据进行深度挖掘，可以深入了解教与学的效果，评价教学质量，为教学方法和模式的创新提供了实证依据。另一方面，通过构建智能学习环境，实现对学生学习行为的动态监测和智能推荐，促进了个性化学习和混合式教学的广泛应用，有利于培养符合新时代需求的创新型人才。

（四）保障数据安全与隐私保护

在推进大数据应用的同时，必须高度重视数据安全和隐私保护。因此，高校会建立健全数据安全防护体系，采用先进技术手段加密存储、传输数据，从而达到防止数据泄露、篡改和非法使用等目的。同时，应严格遵守国家法律法规和伦理道德规范，制定完善的数据管理制度，明确数据使用权限，对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，确保在合法合规的前提下开展数据分析和应用。

三、大数据背景下高校统计信息化管理困境

（一）数据孤岛与整合难题

高校作为一个复杂的组织机构，各部门、各业务系统的独立运行往往导致了数据资产的割裂。例如，教务系统记录着每个学生的选课信息、成绩档案，而图书馆系统则存储着文献借阅记录、在线阅读数据；财务系统记载着学费缴纳、项目经费收支情况，人力资源系统则集中了教职工的基本信息、薪酬福利等数据。尽管每一系统都有其专业性和完备性，但这些系统之间往往缺乏有效的数据交互与集成，形成了一个个独立的数据孤岛。

由于缺乏统一的数据交换平台和标准接口，当需要从全局视角进行综合分析时，比如，想要全面了解学生综合素质发展、科研项目的全生命周期管理等，就无法便捷地获取跨部门、跨系统的完整数据链条，导致大数据分析受限于孤立数据的边界，难以展现数据的全貌和深层次关联。例如，需要研究学生的学习习惯与图书馆资源使用的关系，或者分析教学投入与学术成果产出的相关性，就必须跨越多个数据孤岛，而这正是目前高校统计信息化管理的一大瓶颈[2]。

（二）数据质量和标准化问题

需要清楚认识到，统计数据的质量必然会直接影响管理决策的有效性和精确性。在实际操作中，由于数据来源多样，既有传统的纸质文档转录电子化产生的数据，又有各类信息系统自动产生的实时数据，加上数据录入人员的操作差异、系统设计缺陷等因素，数据质量的参差不齐问题尤为突出。

一方面，数据完整性存在缺失。例如，学生参与课外活动的情况可能仅部分记录在某一特定系统中，而这些数据若未被全面收集，则可能导致对学生成长评价的片面性。另一方面，数据一致性也是问题所在。不同系统对同一类信息的命名、分类、格式可能存在差异。例如，“姓名”字段在A系统中可能是“first name”和“last name”的形式，而在B系统中可能为“全名”字段，这样就增加了数据整合的难度。

还需要认识到，目前的数据标准化程度不高，主要是尚未形成一套普遍适用于高校各项业务的统一数据标准，各个系统各自遵循不同的数据模型和编码规则，使得数据在不同系统间的迁移、比对变得困难重重。例如，学科分类代码在教务系统和科研系统中可能并不一致，要求在进行跨系统数据分析时必须先进行繁复的数据清洗和转换工作[3]。

（三）技术设施及人才短板

当前，大数据数量的激增和技术的快速发展，高校在应对大数据处理需求时，往往会遇到严峻的技术设施瓶颈。一方面，大数据处理往往需要强大的计算能力、高效的存储解决方案以及先进的分析工具，但是从实际情况来看，不少高校现有的硬件设备和技术架构可能较为陈旧，难以满足海量数据的高速处理和实时分析需求。此外，为了跟上技术发展的步伐，升级和维护这类高精尖设备的成本较高，特别是对于一些预算有限的高校来说，无疑是一大经济压力。

另一方面，人才储备也成为制约高校有效利用大数据的关键因素，因为具备大数据分析、挖掘和管理能力的专业人才队伍相对匮乏，尤其是既懂教育管理又精通数据分析的复合型人才更为稀有。高校在人才培养和引进上面临着长期投入和短期成效之间的矛盾，需要在培养内部队伍的同时吸引外部优秀人才加盟，而这在短期内很难迅速见效。

（四）数据安全与隐私保护挑战

随着大数据的广泛应用，高校需要管理和存储大量涉及师生个人信息、学术研究成果以及其他敏感数据。在这个过程中，如何确保数据安全，防止数据被泄露、篡改或滥用是一项极其重要的任务。特别是在面对日益复杂化的网络攻击手段时，高校的信息安全防护措施必须与时俱进，构建全方位、多层次的数据安全保障体系，包括但不限于加密传输、访问权限控制、入侵检测、数据脱敏等技术手段。同时，高校在收集、使用、共享乃至销毁数据时，都必须尊重和保护师生的隐私权益，明确告知并取得师生同意，避免无授权或过度收集行为，所以，如何在充分利用数据价值和保障个体隐私权之间找到平衡点，是一项极具挑战性的任务。

（五）法规政策适应与合规性要求

大数据时代，由于对相关法律法规理解深度不足，在大数据应用实践中可能出现合规性偏差。面对政策法规的频繁更新，高校在响应速度上可能存在滞后，致使原有信息系统和数据管理流程不能及时满足新的法规要求，陷入被动。在数据采集、存储、处理和流转环节，若高校未能严格执行权限控制、数据最小化原则及用户知情同意等规定，将带来潜在的法律纠纷和信任危机。同时，高校可能缺乏针对数据合规性的常态化学期审计和自查机制，使得合规隐患难以根除。还需要注意的是，在高校内部，可能普遍存在对违规后果的认知不足，未能充分认识到违法违规处理数据可能带来的严重后果，包括行政罚款、声誉损失，甚至可能影响到学校的长远发展和社会公信力[4]。

四、大数据背景下高校统计信息化管理策略

（一）构建一体化数据平台

该平台是打破数据孤岛现状最直接的方法。一方面，建设先进的云计算数据中心，依托云技术和分布式计算架构的强大优势，搭建一套可灵活扩展、兼容性强的数据存储和处理中枢。在这样的数据中心支持下，不仅能轻松应对高校每天产生的海量统计数据，还能随业务增长而动态扩容，确保数据处理性能始终处于最优状态。通过云端部署，高校能够实现数据资源的集中管理，降低硬件投入成本，提高数据处理效率。另外一方面，设计和推行统一的数据接口和交换协议至关重要，也就意味着所有与教学、科研、人事、财务等相关的业务系统，无论其原本的数据格式和结构如何，都能够通过标准接口与一体化数据平台实现无缝对接。通过这样的方式，不仅打破了存在于各系统之间的信息壁垒，而且还能够实现实时数据同步与流通，确保高校管理层获得的是最新、最全、最准确的数据视图，进而作出科学合理的决策。同时，建议研发高效的数据集成工具和中间件，用于对从各源头采集来的异构数据进行清洗、转化和整合，将纷繁复杂、格式各异的数据转换为统一的数据模型，使得后续的深度挖掘、综合分析以及报表生成等工作得以顺利进行，有效提升了数据利用价值[5]。

（二）制定数据标准化策略

首先，建立全面且精细的数据标准化体系，包含对数据元素的明确定义，规定每个数据字段的具体含义、取值范围、计量单位等；确立统一的数据格式规范，涵盖日期时间格式、数值精度、字符编码等细节；设计和实施数据分类编码规则。例如，学生身份编码、课程编码、教师工号等，确保各类业务系统在数据产生和收集阶段就严格遵循这套标准，从而极大地减少后期数据整合过程中的转换冲突和冗余工作量。其次，强化元数据管理，创建一个全面、详尽的数据字典和元数据目录，其中记录每一项数据元素的关键信息，包括数据类型、字段长度、默认值、业务含义、数据关系、更新周期等。其实，这就好比一本数据使用手册，为所有数据使用者提供了明确的操作指南和理解框架，帮助他们更加准确地理解和应用数据，避免因误解数据而导致的决策失误。再次，着重加强数据质量控制，设立关键的质量指标，比如，数据完整性（是否存在缺失值）、一致性（数据间是否逻辑自洽）、准确性（数据是否真实反映实际状况）以及时效性（数据是否及时更新）。通过建立和完善数据质量监控体系，定期进行数据审计和质量评估，一旦发现异常数据或者质量问题，立即启动纠错机制，确保流入分析系统和决策流程的数据具有高度的可靠性，由此产出的统计分析结论才具有较高的可信度。最后，积极倡导和推进校内外数据标准的接轨和融合，紧跟国际、国内的数据标准化发展趋势，参与制定或借鉴已有的数据标准，并将其应用于高校的数据管理工作，不仅可以提升本校数据的开放性和互操作性，更有利于高校与其他教育机构、政府部门及研究机构的数据互联互通，共同促进跨地域、跨行业的数据协同作业与创新研究，进一步扩大数据的应用价值和社会影响力[6]。

（三）强化技术升级与人才培养

面对大数据所带来的挑战，高校应积极投资并升级现有信息技术基础设施，引入先进的大数据处理系统和软件工具。例如，高性能计算集群、分布式存储系统以及数据挖掘、机器学习等应用软件，以满足大数据环境下海量、快速、多样的数据处理需求。同时，考虑到大数据技术的快速发展，高校应当加大在硬件设备采购、运维及更新上的投入，确保技术设施始终保持领先和适用。

在人才队伍建设方面，高校应着力培养和引进具有大数据分析、挖掘、可视化等专业技术能力的人才，以及熟悉教育管理、懂得运用大数据驱动决策的复合型人才。通过举办研讨会、培训课程、对外交流合作等多种方式，提升全体教职员工对大数据技术的认知与实践技能，建立一支具备深厚专业知识和实践经验的大数据团队，从而整体提升高校的信息化管理水平。

（四）优化数据安全防护措施

首先，高校应制定全面的数据安全政策和程序，确保数据安全贯穿于数据生命周期的各个环节，包括但不限于数据采集时的合法合规性、传输过程中的加密安全、存储时的物理和逻辑安全、处理过程中的访问控制以及数据销毁时的安全销毁办法。每一环节都需要明确的安全策略和操作规程，形成严密的管控链。其次，针对敏感数据，如学生个人信息、科研成果、财务信息等，采用业界认可的高级加密算法，如AES、RSA等，确保数据在静止和传输状态下都能得到有效保护。同时，建立密钥管理系统，严格控制密钥的生成、分发、存储和销毁过程，以防密钥丢失或滥用。再次，构建基于角色的访问控制体系（RBAC），细化至最小权限原则，确保每位教职工只能访问与自己岗位职责相符的数据，严防非法访问、篡改或泄漏数据的行为。通过这种方式，即便内部人员误操作或恶意行为，也能将数据泄露的风险降至最低。最后，设立专职的信息安全团队，采用专业的安全审计工具，定期对高校的信息系统进行全面的安全审计，查找可能存在的安全隐患，如系统漏洞、配置错误、弱口令等。同时，采用自动化漏洞扫描工具，持续监控网络环境和应用程序的安全状态，一旦发现潜在风险，立即通报并及时修复。在此基础上，高校还需加强全员的数据安全意识培训，让每一位师生员工都明白数据安全的重要性，自觉遵守数据使用规定，共同构建起一道坚实的防御屏障[7]。

（五）关注法规动态与合规运营

随着国家对数据安全、隐私保护法律法规的日趋严格，高校在推进大数据统计信息化管理过程中必须时刻关注政策法规的最新动向，确保所有数据处理行为均在法律允许的框架内进行，不仅要全面梳理和修订现有的数据管理规程，还要设立专门的法规遵从小组，负责跟踪法规变更、解读法律要求，并将其转化为具体的内部管理规范。同时，高校在数据收集、使用和分享过程中，应严格遵守相关法律法规，尊重并保护师生的个人信息权益，落实数据主体的知情、同意权利，坚决杜绝非法收集、过度使用或擅自披露个人信息的行为。此外，还需考虑数据伦理问题，倡导公正、透明、负责任的数据文化，确保大数据的应用始终服务于教育事业的发展和社会公共利益。

五、结语

在大数据背景下，高校统计信息化管理面临诸多挑战，包括数据孤岛、数据质量和标准化问题、技术设施和人才短缺、数据安全与隐私保护难题以及法规政策的适应与合规性要求。为应对这些挑战，高校需采取一系列策略，包括构建一体化数据平台、制定数据标准化策略、强化技术升级与人才培养、优化数据安全防护措施以及关注法规动态与合规运营。通过这些策略的实施，可以推动高校统计信息化管理的科学化、精细化和高效化，进而促进教育教学改革与发展，同时确保数据安全和隐私保护。

参考文献

[1]韩静.大数据背景下高校教育管理信息化创新研究[J].山西青年，2023（16）：169-171.

[2]王凯玲，邵竞莹.大数据时代高校统计工作优化路径探析[J].活力，2022（12）：178-180.

[3]刘玉芝，肖烨卉.信息化提升高校教育统计数据质量路径研究[J].电脑知识与技术，2022，18（16）：21-23.

[4]刘营.大数据背景下数据统计与分析在高校管理中的作用研究[J].今日财富，2021（15）：75-76.

[5]孙云，陈仙保，张鞠成.大数据背景下高校统计工作存在的问题和对策——以浙江省某高校为例[J].电脑知识与技术，2021，17（13）：268-269.

[6]陆瑜.大数据时代下数据统计分析在高校教育管理中的应用探讨[J].无线互联科技，2021，18（05）：128-129.

[7]庄翠冷.大数据环境下高校统计工作的现状与对策[J].数字通信世界，2018（09）：283-284.

作者单位：四川大学信息化建设与管理办公室

■ 责任编辑：张津平、尚丹