前言

　　随着智慧校园建设的逐步深入，各个高校相继开展数据治理工作，沉淀校园核心数据资产，发挥数据价值，实现业务流程的重塑和再造。

　　但现阶段，大部分高校的数据治理只是初步解决了数据孤岛的问题，依然存在着数据质量不高、数据交换效率低下、数据联动性差、数据管理平台分散等问题，导致数据价值未能充分的发现并应用。

　　华南农业大学通过建设一体化的数据治理与服务体系，以数据服务为抓手，激活数据要素潜能，以“1+2+3+4”的架构助推“数字华农”的建设，打造“四库三中心”的一体化数据中心，实现“以职能为中心”向“以师生为中心”的服务转变，以数字化转型整体驱动学校管理和治理方式变革。

一体化的数据治理与服务体系

　　“1+2+3+4”架构包括一个中台、两套体系、三级中心和四类库，为学校打造一体化的数据治理与服务体系（图1），让数据变现为信息与知识，实现业务线上化闭环，保障数据治理的可持续性和落地性。

图1 一体化数据治理与服务体系架构

　　一个中台

　　结合数据和业务视角，建设数据中台，构建完整的数据资产体系，对数据资产进行全方位、全功能、全生命周期的智能化管理。

　　以元数据为核心，纵向打通完整数据传输路径，横向关联多项数据管理功能，解决数据管理独立分散的问题。

　　从数据采集、清洗、存储、加工到使用的全生命周期过程中，以校级数据标准为统一规范，实现数据统一联动、统一调度和监控，为学校业务部门和师生提供高效、规范的数据服务。

　　两套体系

　　不断建设和完善数据管理制度体系和数据安全保障体系，为学校开展数据治理工作提供理论指导和技术框架。

　　一是结合学校校情，从数据管理、数据使用、数据质量、数据安全等方面制定相关的数据管理制度和规范，构建完善的数据管理制度体系，实现全校数据资产管理的规范性、一致性、协同性，从技术层、操作层、管理层保障数据治理工作的有序开展。

　　二是数据安全保障体系建设是数据资产管理的基础性保障要求。针对敏感数据，进行数据安全分级分类，根据安全等级匹配不同的数据访问权和管理权，通过技术手段实现服务全程的匿名化、去隐私化；针对数据资源共享，通过数据中台的线上管理功能实现数据服务的事前可管、事中可控、事后可查，让数据管得安心、用得放心。

　　三级中心

　　打造“个人级、部门级、校级”数据空间，让数据从教学、生活、科研等多方面服务师生、服务管理。

　　一是建设个人数据服务中心。实现个人数据的集中展示，对个人成长与发展能够进行客观充分的评价和预测。同时，师生可针对缺失、错误的数据进行修正和补录，实现数据质量的稳步提升。

　　二是建设部门数据资源中心。实现部门数据的管、用一体化，对责任范围内的权威数据进行全方位管理，包括自主发布数据资源、收集和维护线下数据、审核数据使用申请、动态掌握数据的质量情况和交换情况等；对部门关注的关键指标进行分析挖掘，促进基层数据自治。

　　三是建设校级决策支持中心。利用统计报表、数据分析、决策支持等平台，通过可视化分析、数据挖掘、下钻上卷、综合报表等方式，全面呈现教学、科研、管理、服务等各方面的综合态势，通过数据辅助决策，实现全校管理一盘棋。

　　四类库

　　构建基础库、主题库、专题库、指标库，形成“四库一体”数据资源中心。

　　一是基础库。基于校级数据标准构建数据模型，按照人力资源域、学生管理域、教学资源与管理域、科研管理域、财务管理域、资产管理域、公共服务域八个主题域进行分类，构建基础数据仓库。

　　二是主题库。以基础库的内容为基础，进行表间关联、代码转译、数值过滤等操作，按照维度建模方法，将同一业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起，形成“宽表”。宽表通过主动的数据冗余设计来提升查询分析的高效率，使数据内容和结构更加适合于应用程序对数据的调用需求。

　　三是专题库。紧密围绕校内关键业务，针对具体的业务场景进行深度定制，形成绩效考核、职称评审等业务专题数据集，满足各个业务场景快速复用数据的需求。专题库的数据通常是明细数据，可与BI软件对接，实现强大的数据分析功能。

　　四是指标库。以基础库、主题库和专题库的内容为基础，通过统计、计算等操作，生成各种指标的统计结果，并存储在指标表中，支持快速生成各类报表和统计图表。通过管理数据指标的全生命周期，友好地支持校级决策支持中心的建设，为我校管理层的管理和决策提供充分、科学的数据依据。

实践与探索

　　建章立制，统一数据标准

　　学校颁布了《华南农业大学数据管理办法》、《华南农业大学数据资源分类分级办法》、《华南农业大学业务系统数据集成规范》三个校级规范，建立了一套涵盖数据定义、操作、应用的多层次数据治理制度体系，对数据操作和管理进行约束和规范，做到“治理问责，制度先行”，确保学校数据治理工作的有力推进和有效实施。

　　统一学校数据标准，制定了《华南农业大学数据标准及使用指南》，解决数据标准差异化问题，科学、规范地指导学校信息化建设工作的开展。

　　遵循“一数一源”的原则，进行数据源头的确认工作，摸清学校的数据资产情况，编制了《华南农业大学数据资源目录及使用指南》，对数据进行分类定级，有效指导数据源头部门履行“谁生产、谁负责”的数据管理责任。

华南农业大学 校园风光（图源官博）

　　夯实基础，提升数据质量

　　根据“数入一库，数出一库”的原则，构建支持多源异构的数据仓库，完成数据基础建设。采集了校内主要的26个业务系统的数据，建设基础库、主题库、专题库、指标库，可共享的数据量已经达到1.49亿条，且为39个业务系统提供了数据共享服务，实现数据的互联互通，释放数据生产力，为数据沉淀、数据统计、数据应用和数据呈现提供坚实基础。

　　在数据中台的支撑下，以数据为中心，促进数据共享为目的，构建了面向用户的数据门户，实现数据标准和数据资源目录线上化、流程化的全链管理，降低数据使用难度和管理成本，消除数据共享壁垒，从数据查询、申请、审批到调用，提供跨业务、跨系统的一站式数据申请服务，实现学校全量数据的“实时可采集、处处可复用、全面可管控”，建立数据共享交换的新格局。

　　以师生个体为用户对象建立师生个人数据中心，从“人、财、物”多维度综合一站式展示师生个人生命周期数据，让数据与师生见面。通过师生对个人数据进行纠错和补录，在源头解决数据质量问题，从数据源头保证数据的准确性和完整性。

　　同时加强部门数据资源中心和校级决策支持中心的建设，通过数据的流通使用，进行数据质量的稽查和修正工作，夯实底层数据基础，全面提升数据质量，形成数据质量提升的闭环，为上层数据应用提供有力支撑。

　　促进应用，实现一体化

　　通过加强数据治理上层应用建设，实现数据和业务的互融互通，深化业务应用与数据资源的整合建设，建立业务与数据协同治理机制，促进数据在高校业务范围的流通，盘活学校的核心数据资产，解决数据治理和服务一体化在业务层面的最后一公里，构建数据驱动高校信息化服务与决策支撑的新模式。

　　以数据治理前期的数据为基础，以解决重复填报为目标，以一表通为抓手，推动数据从源头到应用端的流动，实现一体化数据治理与服务中数据流通的闭环。

　　将一表通与业务进行深度融合，围绕着学校绩效考核和职称评审等关键业务，逐步解决师生“线下填、反复填、填表难、填表繁”的问题，进一步推动数据治理工作的开展，通过数据闭环推动业务闭环。

　　基于一表通，2020年以个别学院为试点完成二级学院绩效考核工作，其中绩效考核80%指标项的数据来自数据中心，无需教师再次填报，大大减轻了教师的填报工作量，提高了填报效率，实现数据业务的高效化、精准化、智能化。

　　我们响应国家“十四五”规划对教育信息化的要求，以“互联互通、业务协同、数据共享”为目标，发挥数据作为生产要素的价值，打造“覆盖全校、统一标准、上下联动、共治共享”的数据治理格局，持续建设一体化数据治理与服务体系，让数据深度业务化，数据资产管理高效化，数据服务敏捷化，进一步提升数据服务能力，促进数据辅助决策支持，建设学校人人用数据，数据为人人的共享共建共治的数字生态体系。

　　*基金项目：中国教育技术协会高等农业院校分会2021年度智慧校园专项课题“以一表通为抓手的高校一体化数据治理与服务研究”（C21YB04）。

　　作者：巫莉莉、张波（华南农业大学信息网络中心）

　　责编：徐鹤