目前我國教育正在由信息化邁向數(shù)字化，以提升教育質(zhì)量、學(xué)校運營質(zhì)量等，實現(xiàn)高等教育高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字化已然成為當前我國教育現(xiàn)代化發(fā)展的關(guān)鍵創(chuàng)新路徑，是建設(shè)高質(zhì)量教育體系的重要戰(zhàn)略。

 

當前的高校的信息化建設(shè)主要聚焦于教學(xué)、科研和管理幾個方面，積累了一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，因此在數(shù)據(jù)應(yīng)用階段同樣圍繞這三個方面開展。

 

教學(xué)數(shù)據(jù)方面，可以使教師獲得詳細的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及教學(xué)反饋數(shù)據(jù)，使教師可以更為全面、詳細的了解當前教學(xué)質(zhì)量情況，從而精準有效的提升教學(xué)效果。對于教學(xué)質(zhì)量管理，則可以更加客觀地對教師進行評價，從不同維度考察教師教學(xué)效果。

 

科研數(shù)據(jù)方面，可以針對科研相關(guān)的各類信息進行整合分析，對科研項目成果以效果、進度、質(zhì)量、成員貢獻等多個維度評判，對現(xiàn)有項目進行科學(xué)管理與改進，提供進度提醒、風(fēng)險預(yù)警等，并可以對未來項目提供參考。

 

管理數(shù)據(jù)方面，可以使相關(guān)管理人員通過核心業(yè)務(wù)指標的數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)，宏觀的把控高校當前各項事務(wù)的現(xiàn)狀及動態(tài)變化，發(fā)現(xiàn)管理盲點，進行針對性的改善。

全校數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一規(guī)范，沒有形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量差。出現(xiàn)了數(shù)據(jù)來源復(fù)雜、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)不一致、統(tǒng)計口徑不統(tǒng)一等問題，導(dǎo)致在應(yīng)用時數(shù)據(jù)質(zhì)量得不到保障，數(shù)據(jù)無法匹配、數(shù)據(jù)不可識別、數(shù)據(jù)不一致、冗余重復(fù)、時效性不強、精度不夠等問題頻發(fā)，數(shù)據(jù)結(jié)果與實際情況不匹配，無法作為業(yè)務(wù)改善及經(jīng)營決策的參考依據(jù)，難以支撐上層應(yīng)用，無法完全釋放數(shù)據(jù)的真正價值。

 

在數(shù)據(jù)輸入和管理過程中，存在著數(shù)據(jù)輸入規(guī)范不統(tǒng)一等問題，不同部門對于同一個數(shù)據(jù)指標有著不同的理解，在輸入時導(dǎo)致數(shù)據(jù)元描述和理解存在差異，導(dǎo)致數(shù)據(jù)沖突或矛盾。這類錯誤在清洗加工過程中很難得以修正，后期補充完善的成本高。

針對當前的情況，高校需要夯實數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)，并聚焦關(guān)鍵業(yè)務(wù)，深入應(yīng)用數(shù)據(jù)。

 

在構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用體系時，應(yīng)當明確整體思路與目的，建立清晰明確的戰(zhàn)略目標，深入挖掘業(yè)務(wù)需求，將業(yè)務(wù)與技術(shù)相結(jié)合，從而達到敏捷高效，降低資源浪費；

高校可以通過構(gòu)建的統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析平臺將企業(yè)內(nèi)大量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及外部數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)管理，打好數(shù)據(jù)底座、再考慮建立數(shù)據(jù)應(yīng)用實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)；

 

數(shù)據(jù)應(yīng)用是一個持續(xù)建設(shè)與優(yōu)化的過程，科學(xué)的劃分階段，并且把握各個階段的要點是重中之重。本白皮書提出了“項目初期的研判”、“不要貪多”、“將數(shù)據(jù)進行到底”和“從業(yè)務(wù)中來，回到業(yè)務(wù)中去”四個要點。

 

數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中，體系搭建層次可以由淺入深，先實現(xiàn)整體性的數(shù)據(jù)可視化，以獲得關(guān)鍵業(yè)務(wù)重要指標的宏觀性動態(tài)、即時數(shù)據(jù)，再實現(xiàn)數(shù)據(jù)的上卷下鉆以快速歸因，最后實現(xiàn)決策支持與智能預(yù)警。

相較于金融、制造等數(shù)據(jù)領(lǐng)先的行業(yè)，高校的數(shù)據(jù)應(yīng)用目前還處于初級階段，但高校的信息系統(tǒng)建設(shè)情況普遍良好，因此有一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，高校首先要解決的是數(shù)據(jù)孤島問題，使各系統(tǒng)、各端口、各業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)有效聚合，構(gòu)建數(shù)據(jù)標準，不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

 

高校的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景較為復(fù)雜，尤其是對于學(xué)生管理的數(shù)據(jù)應(yīng)用，大多涉及安全防控等事項，因此需要在掌握實時數(shù)據(jù)情況的同時，做到預(yù)先防范，通過數(shù)據(jù)對可能發(fā)生的事情進行預(yù)測與推演，這就需要逐步實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能化。未來，將有更多的高校進入到數(shù)據(jù)分析階段，并逐步實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，基于智能化的BI+AI平臺，實現(xiàn)業(yè)務(wù)洞察與預(yù)測。

 

同時，高校作為公共資源的一部分，本身帶有一定的共享性。與社會共享數(shù)據(jù)，一方面可以利用公共數(shù)據(jù)資源，同和社會數(shù)據(jù)，拓展自身數(shù)據(jù)的廣度和深度，構(gòu)建更為完善的數(shù)據(jù)體系，從而在一定程度上彌補數(shù)據(jù)維度的缺失，更好地輔助提升教育質(zhì)量；另一方面可以輔助實現(xiàn)教育公平，將教育資源共享，實現(xiàn)教育質(zhì)量的共同提升。構(gòu)建數(shù)據(jù)共享機制，并進行科學(xué)的采集、保存、管理和使用，需要政府進行支持，建立第三方監(jiān)管機構(gòu)，保障數(shù)據(jù)的存儲合理、使用合規(guī)，構(gòu)建統(tǒng)一的分析應(yīng)用平臺，從而共同推動智慧校園的建設(shè)，這也是未來高校數(shù)據(jù)應(yīng)用充分發(fā)揮價值的關(guān)鍵之一。