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EDUCAUSE：高校数据集中化支撑决策促进转型

2025-02-14 中国教育网络

　　数据集中化对高校做出明智的战略决策、提高学生成绩、提升校园管理效率和安全至关重要。

　　数据是大学最宝贵的资产，但由于各种复杂原因，许多高校在充分利用数据的潜力时面临着挑战。集中式的数据池、成熟的数据治理结构和强大的数据驱动决策流程在高校中并不常见。然而，招生人数的变化、学生的个性化需求和管理资源的稀缺，都迫切地需要利用数据来支撑那些由数据驱动的战略决策。鉴于集中管理和安全的数据是大多数业务流程的基础，也是人工智能计划的关键，其面临的挑战越来越大。

分散式数据管理的挑战

　　当前，大学中充斥着大量数据。招生部门、教务部门和业务部门都有着与其职能密不可分的核心数据集，这些数据集的复杂程度不亚于任何大型企业。然而，与大型企业不同的是，高校的各个部门往往各自为政地管理着数据。这样割裂的做法导致了数据不可靠和重复劳动，以及各个部门都容易受到安全威胁。

　　数据孤岛的做法会产生以下负面影响：

　　影响学生毕业率。由于无法全面了解学生的学习情况和通过考试所需的干预措施，导致帮学生顺利毕业的机会减少。

　　影响资源的分配。由于多个系统需要维护、整合导致效率低下，浪费了稀缺资源。

　　影响数据管理。过时、不协调的政策、不完整的技术路线将阻碍以数据驱动文化的发展。

　　影响合规和安全。分散且保护不均的数据会大大增加隐私泄露、网络攻击和合规违规行为。

数据就绪评估的重要性

　　数据就绪评估是解决这些问题的关键一步。通过对大学当前的数据环境进行全面评估，可以发现效率低下的问题，进行集中和优化。评估也有助于形成符合大学目标的数据战略。

　　集中数据可以提供战略信息，并带来以下好处：

　　强化决策

　　当所有部门都从相同的、经过核实的数据源中进行决策时，决策就会变得更加协调，更具战略性。教务部门负责人能更好地做出课程开设决策，负责招生的部门也能制定更准确的招生策略。此外，集中化的数据还能帮助综合部门优化空间利用率。打破传统的数据孤岛，就能获得以前不可能获得的跨职能视野。例如，可以将学生的数据与学习成绩、设施使用情况和资助方式结合起来。这种全面的视角意味着在某个领域做出决策时，可以判断其对其他部门的潜在影响，从而做出与大学的愿景相一致的更具战略性的选择。

　　个性化学习

　　数据集中化为大规模个性化学习提供了平台，而自适应课件和其他学习内容的响应式方法尚未实现这一点。在一个全面的生态系统中，学生数据可以跨平台、在学术和支持部门之间无缝流动，从而提供来自多个系统的数据，为学生创造更多个性化学习机会。整合来自学习管理系统、学生信息系统、学术支持服务和参与平台的数据，能让大学获得前所未有的洞察力，了解每个学生独特的学习历程。这种全面的视角不仅能帮助教师和辅导员了解学生的学习成绩，还能了解参与模式、资源利用率和学习偏好等因素如何影响学生的成功。

　　学业辅助

　　如果考虑到学生的整个学习周期，数据集中化的变革潜力会变得更加强大。通过集中来自招生、教务平台和学术系统的数据，大学可以开展个性化教学体验。

　　早期的个性化服务使大学能够更好地预测潜在的挑战，确定最佳的支持资源，并在学生上第一节课之前提出最有效的学术路径建议。这种预测性的个性化方法代表从被动的学生支持到主动的学生赋权的根本转变。

　　业务现代化

　　集中化数据的最大好处或许在于其对大学资源分配和战略规划的影响。当领导层能够获取从教室利用率、能源消耗到员工生产率和学生满意度的全面、实时数据时，他们就能对资源配置和资本投资做出更具战略性的决策。这种可视性使各部门能够根据实际使用模式和已证明的需求，而不是历史先例或部门主张，找出冗余、优化人员配置、减少浪费并确定投资的优先次序。最终，大学将变得更加灵活、高效。

　　文化转型

　　数据集中化有可能为校园文化带来根本性的转变，因为在这种环境中，各级决策都以共同的见解而不是部门的直觉或各自为政的观点为指导。当教职员工和管理人员开始从相同的可信数据源开展工作时，一种更具协作性和透明度的文化就会出现。这种转变将大学从“我的数据”文化转变为“我们的数据”文化，鼓励跨职能合作，共同为学生和大学的成功负责。

　　也许最重要的是，集中化的数据有助于校园围绕共同的目标和学生的学业成功进行调整。当每个人都能看到自己的工作是如何为大学做出贡献时，孤岛就会被打破，信任就会得到恢复，一种更加统一的文化就会出现。这种文化转型的结果是，大学变得更加灵活、协作性更强、思维更加前瞻，以数据为依据的决策成为大学基因的一部分，而不仅仅是一项行政举措。

数据管理的作用

　　如果管理得当，民主化的数据访问可以创造一种更加循证的决策文化——假设可以得到检验，结果可以得到衡量，创新可以得到验证。由于数据管理薄弱，大学在数据就绪评估和云整合过程中可能会面临挑战。常见的障碍包括数据隐私问题、IT资源有限以及对变革的抵制。为克服这些挑战，大学应采用以下一种或多种策略，制定稳健的数据管理战略。

　　确保高层支持和全校范围的代表性。让高层领导参与进来，确立数据集中化的承诺。让学术和业务部门以及IT部门的利益相关者参与进来。

　　制定分阶段的战略性实施路线图。评估数据管理和数据政策的现状，制定切实可行的数据集中计划。

　　应用变革管理原则。阐明采用云技术和数据就绪环境的优势，促进利益相关者的认同和合作。

　　规划未来。制定计划，衡量大学数据战略的进展和成熟度。为不断变化的优先事项做好准备。

　　利用合作伙伴关系和专业知识。与了解高等教育数据管理复杂性并能提供定制解决方案的技术提供商合作。

全面评估数据的重要性

　　在数据驱动决策成为差异化竞争优势的时代，全面的数据准备评估为可持续和有影响力的战略规划奠定了基础，也是在大学内创建强大数据生态系统的基础。通过评估当前的数据实践，各部门可以找出关键的差距和技术改进的机会，培养以透明度和创新为基础的文化。这一过程为整合高级分析和人工智能铺平了道路，有助于将原始数据转化为可操作的见解。

　　此外，数据就绪性评估还能让大学优先考虑数据质量和安全性，防范合规风险和违规行为。这种具有前瞻性的方法可确保所有利益相关者——从教师到行政人员——都能获得可靠的数据，从而有助于做出符合大学目标的明智决策，推动学术卓越发展。数据就绪评估不仅仅是一个程序性步骤，它也是对大学未来准备状态和应变能力的重要投资。

　　如何进行数据就绪评估

　　1.审计数据源。对大学的数据源进行全面审计。确定数据所有者和保管人，以建立问责制并简化数据管理流程。

　　2.绘制数据地图。创建数据地图，概述数据源之间的依赖关系。这将明确数据流，并确定潜在的中断或重复。

　　3.确定目标和优先事项。明确一个具体目标，无论是提高学生保留率还是加强资源分配，并据此确定数据集的优先级。

　　4.选择正确的技术。选择强大的技术解决方案，能够将不同的数据流整合到一个连贯的系统中。

　　5.培养数据驱动的文化。在整个大学中鼓励数据素养。培训计划和研讨会可以增强教职员工有效利用数据的能力，推动向数据驱动决策的文化转变。

战略建议

　　大学应采取以下步骤，最大限度地发挥数据就绪性评估在制定云战略方面的优势：

　　制定采用云技术的路线图。制定与大学优先事项相一致的分阶段方法，以便逐步实施和调整。

　　采用先进的分析技术。利用基于云的分析工具从数据中提取可操作的见解，提高决策和运营效率。

　　注重持续改进。定期审查和改进数据管理实践和云战略，以适应不断变化的需求和技术。

　　本文同时刊登于《中国教育网络》2024年11月刊

　　来源：EDUCAUSE

　　责编：陈茜

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