数据成为重要的生产要素，数据治理则成为数字化时代最关键的起点。然而，高校在实施数据治理过程中还存在很多问题和困难。本研究以对外经济贸易大学为案例，采用问卷调研、深度访谈的方式收集资料，并收集相关制度文件、规划方案、会议纪要、工作总结、项目文档等文件资料，采用文本分析研究方法，探索学校数据治理现状及问题，提出数据治理策略。

 

 

　　高校数据治理是一个漫长的探索和实践过程，在此过程中，既要学习和借鉴国内外高校的成功经验，也要考虑学校自身的特点和实际情况，使得数据治理符合学校的总体发展战略。数据治理的初始阶段，整体规划是必要的，要站在战略高度统筹规划，综合考虑各方面的因素，确保数据治理工作按照规划方向稳步实施。

 

　　对外经济贸易大学开展数据中心建设。在数据中心建设上，首先实施方案设计项目，在调研、分析的基础上形成数据中心建设规划方案，后续按照方案进行数据中心建设实施工作。数据中心建设规划项目总体目标是设计一套标准、开放、安全、可控的数据中心平台设计解决方案。在建设理念方面，一是提出规划先行的理念，实施数据中心建设前先进行整体的规划，站在战略高度统筹规划，综合考虑各方面的因素，确保数据中心建设工作按照规划方向稳步实施。二是遵循简单实用的原则，从学校的特点和实际需求出发，做到能用、够用，不追求大而全，也不一味地追求技术的先进性。三是遵循服务导向的原则，充分了解师生需求，以服务师生为本建设数据中心。在建设思路方面，一是总体规划分步实施；二是突出阶段性重点；三是注重调研、切合实际；四是整合资源、提升数据服务。

 

　　学校提出的数据中心建设的目标是：通过数据标准建设、数据集成建设，积累高质量的数据，为学校提供多种类数据服务，包括数据查询、数据统计、数据分析、数据挖掘等，为学校的教学、科研、管理、服务和校园生活等各个领域提供数据支撑。

 

　　学校数据中心建设任务分三个阶段落实：第一阶段的任务是通过建设数据集成平台实现各业务系统的数据交换与共享，并实现面向个人的基本数据应用；第二阶段的任务是实现综合数据应用；第三阶段的任务是利用历史数据实现更深层次的数据分析和挖掘，以及大数据应用。

 

 

　　数据治理顶层设计是实现高校数据治理的重要途径。通过对数据治理的组织建构、战略规划、机制体制建设等进行设计，不仅可以实现数据的有效管理，还可以提高数据的利用价值，助力实现高校治理能力现代化。

 

　　数据治理组织机构，一般以信息化领导小组为依托。对外经济贸易大学于2012年成立信息化智能校园建设领导小组，组员单位包括学校党校办、信息处、教务处等主要职能部门，领导小组办公室设在信息处，信息处的数据中心负责落实数据中心建设和数据治理工作。2017年，学校响应国家政策指引，将信息化智能校园建设领导小组更名为网络安全和信息化领导小组，下设网络安全与信息化办公室，相关职能更加全面和明确。同时，学校要求各单位明确一名处级领导干部分管本单位的网络安全和信息化工作，并至少选派一名人员担任信息员负责本单位网络安全和信息化相关工作。信息处成立“队伍管理科”负责信息员管理，设置专项经费，组织信息员培训、参观、技术沙龙等，并每年进行先进单位、优秀个人评选。信息员这一角色在推进数据中心建设和数据治理过程中，发挥了极其重要的作用，不仅促进了学校各部门信息化建设的飞速发展，也在学校信息化建设的规划、沟通、协同、履责各方面都起到了关键作用，是学校数据治理取得一定成绩的核心因素之一。

 

　　在数据治理制度建设方面，制定了《对外经济贸易大学数据管理办法》《对外经济贸易大学数据标准》《对外经济贸易大学数据安全管理办法》等相关文件，在数据标准、数据流通、数据安全、数据使用各个环节进行了规范。这些制度保障了数据治理的规范有序，是数据治理不可或缺的基础。

 

　　在数据治理战略规划方面，分为长期规划、中期规划和短期规划，长期规划是数据治理的整体战略规划，围绕学校的战略规划制定数字校园建设规划方案，其中包含数据中心建设方案。中期规划以“十三五”、“十四五”规划方案为蓝本，对数据中心建设和数据治理进行五年规划。短期规划是每年的具体建设任务。

 

　　信息处成立了“规划科”专门负责学校的信息化建设规划，也包括数据治理规划，制定学校数据治理方案，负责全校信息化项目的申报、评审、过程跟踪、质量监控、验收等；召开年度工作会议，确定年度工作要点；召开数据治理研讨会，协同推进数据治理工作。

 

　　共建共享

 

　　学校数据中心于2014年初开始搭建数据集成共享平台，平台把来源于全校不同业务系统的、不同格式的数据进行抽取，集中存储形成数据资源共享池，当有业务系统需要数据时，平台按需进行推送，实现数据资源的共享共用。截至2023年底，数据中心累计存储核心数据3500万余条，完成与57个业务系统的数据集成共享，18个系统为数据中心提供数据，34个系统从数据中心获取数据，累计16大类数据通过941个数据接口自动进行共享交换，日均自动同步数据量达1700万余条以上。学校在技术层面上消除了“信息孤岛”问题，大幅节省了各系统数据交换所需的人力成本、物力成本和时间成本。

 

　　数据集成共享平台目前已经运行近十年，平台整体运行稳定，但也存在一些问题，及时性、灵活性上存在不足，也不支持对数据资源进行分类汇总和统计，导致“数据开放、共建共享能力不足”的问题。要破解这一问题，不仅要从平台建设上下功夫，也需要从管理机制上进行补充。打造一站式、便捷化的数据开放共享平台，充分满足数据源头部门、数据需求部门、数据管理部门协同治理的需求。平台要公开展示全校数据资源情况，不仅方便数据源头部门掌握自身数据共享情况，同时也让数据需求部门清晰知晓数据开放情况，可自主选择数据字段、提交需求申请，并实现数据管理单位、数据源头单位多方审核。通过平台建设，增强对关联数据的管理，让各二级单位参与其中，实现数据确权。结合数据质量检测工具分析、展示所开放共享数据的质量情况，也有助于推动学校数据质量提升。要制定并发布统一、权威的数据开放共享目录，明确数据各方权责，提升数据开放质量，规范数据开发利用。同时，进一步完善数据管理制度，规范数据的采集、存储、使用和共享等行为，确保数据的合法性和安全性。此外，也要建立数据分级分类制度，明确可开放数据的范围，推进数据去标识化技术应用，完善各敏感程度数据的开放管理规定。

 

 

　　数据质量是指在业务环境下，数据满足业务场景需求的程度。我国于2019年颁布实施的《信息技术数据质量评价指标》中将数据质量属性划分为六类，分别是规范性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性。为了提升学校的数据质量，更好地发挥数据价值，数据中心从两个方面积极开展质量治理工作：一是通过数据驱动方式，将数据通过个人数据中心、一站式服务大厅等业务系统进行展示和使用，增加数据的曝光率，在展示或使用过程中发现数据问题，然后再将数据问题反馈至数据源头核查和处理，以此提升数据质量。二是主动对数据进行排查检验，预先发现数据问题，通过定期向数据源头单位提供问题清单和数据质量报告、召开专门会议沟通的形式，来提升数据质量。不论哪种模式下，数据源头单位的配合程度是提升数据质量的关键。

 

　　对于导致数据质量问题的因素进行分析，可以归结管理和技术两个方面：第一，数据源头单位对数据的认识不深刻，习惯以自身业务为出发点考虑问题，缺乏数据质量意识和治理意识，在日常数据维护中容易出现录入数据不规范、变更数据代码、随意删除数据等情况。第二，业务系统建设方缺乏全局意识，只关注业务功能的实现，对于规范数据采集等方面欠缺考虑，导致数据在采集录入阶段就出现了质量问题，如身份证号、手机号未限制有效位数等情况。因此，数据质量的提升，需从管理和技术两个方面来进行，从机制体制形成数据资产的规范管理体系，以数据开放共享技术促进数据资产的公开，明确数据权责，促进全员共建数据，推动数据质量提升。此外，要关注师生数据素养的提升，从源头上解决数据质量不高问题。

 

 

　　数据安全是近些年高校面临的一个新挑战，学校将数据安全相关要求纳入《对外经济贸易大学网络安全管理办法》中，明确学校数据中心和二级单位的职责分工，并对数据采集、使用、发布等环节进行规范要求：学校数据中心负责建立数据资源目录，制定数据分类分级标准，负责学校数据中心平台的安全防护与数据备份恢复管理。学校各二级单位负责本单位的数据安全管理，严格按照“最小够用”原则确定数据收集使用范围，数据原则上存储于校内，不得在未经许可的情况下对外提供学校数据，严控所管信息系统（网站）的数据录入、查看、修改和删除等操作权限，实现数据管理、使用和安全审计的权限分离，详细记录所有数据操作，相关日志保留时间不少于六个月。二级单位业务系统涉及由供应商提供外包服务的，要与其签署保密协议。同时，学校要求各二级单位加强本单位数据的安全防护，做好操作系统、数据库、中间件等基础软件的版本迭代和安全配置，建立数据安全响应机制，妥善应对处理数据泄露、篡改、丢失等数据安全事件，并定期开展应急演练。此外，学校还要求各二级单位不得随意收集、公开以及向其他单位或个人提供师生的个人信息，要注意保护师生个人信息，发布前进行去标识化处理，并在每学期对所属信息系统和网站已有公开信息进行清查，如有涉及师生敏感个人信息的内容应及时撤销、删除或去标识化处理，同时做好废旧信息处置，对于含有师生个人信息的纸质或电子文件资料，应严格管理、防止泄露。

 

　　数据安全策略需多措并举，一是制定数据安全管理办法，落实《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的要求，明确组织分工、制度流程和技术工具，明确数据生产、管理、责任、使用主体部门及其权责，并将数据安全纳入年度信息化工作考核指标。二是完善数据安全策略。从数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、数据交换等全生命周期制定完备策略。三是加强数据权限控制，规范数据采集、数据共享标准，做到数据依规使用，严格控制系统访问权限。四是加强师生素养培训，面向全校师生加强网络安全、数据安全宣传培训，面向信息化人员加强相关技能培训。

 

 

　　为了加强数据的全生命周期管理，数据中心结合学校实际情况，制定了《对外经济贸易大学数据管理办法》，明确了数据生产部门、数据管理部门、数据使用部门的权利和义务，建立了包含收集、存储、使用、加工、传输、公开、销毁等在内的数据全生命周期管理机制。

 

　　数据管理部门对全校数据进行统一规划，依据“一数一源”的原则确定各类数据对应的权威数据生产部门。根据全校业务系统的数据需求和数据应用需求，规划数据库结构和内容，确定数据集成方式，规范异构数据，存储公共数据信息，对外提供统一的访问接口和数据服务。同时，还需负责建立全校数据标准，确保全校所有业务系统数据的准确性和一致性。数据生产部门作为权威数据来源部门，负责源数据的采集、维护、发布、备份和归档，保障数据的真实性、准确性、完整性、规范性、实时性等，并按照数据管理部门、使用部门提出的意见进行数据质量完善。数据生产部门如需变更源数据结构或内容，需要提前告知数据管理部门，避免发生数据混乱，造成数据使用部门的服务异常。数据使用部门如有数据使用需求，需向数据生产部门、数据管理部门提出数据使用授权申请，授权书需数据生产部门、数据使用部门、数据管理部门三方会签，并签订《数据保密承诺书》，在获得两个部门授权后，由数据管理部门将相关数据交换给数据使用部门。

 

 

　　从教学、科研、管理、校园生活等几个方面对数据应用总结如下：

 

　　以数据驱动教学改革。信息化部门与教学管理部门深入合作，探索教学数据的应用。基于学生数据分析，制定和调整课程计划，并为学生提供个性化的课程推荐。教师依据学生画像制定针对性教学方案；基于学业预警系统，为学生提供个性化学习支持，规避学业风险。对学生个体和集体进行评估，制定评估数据报告；挖掘评估数据，追踪学生学业进步；为教师提供学生成长数据报告。

 

　　以数据服务推动科研创新。通过对科研数据的收集、标注、分析，对学校的科研成果进行量化，为学校的科研发展提供数据支撑。对科研经费、人员、成果各个指标进行分析，及时调整投入产出策略。为师生提供个人科研数据分析、群体科研数据分析、学校科研发展趋势分析、科研产出与职业发展关联分析、查询科研数据、寻找科研合作者等小应用，激发科研活力，促进成果产出。

 

　　用数据辅助管理。基于学生全面数据实现动态精准画像、学生群体画像，为辅导员提供精准、可靠的数据支撑，赋能学生精准管理；以学生家庭情况、学业、生活等数据为依据进行奖助学金评定、困难补助发放等；对就业情况、就业意向、学生成绩、就业单位的数据进行分析，为学生提供精准就业服务。通过对消防管理、环境监控、视频监控、交通管理等数据分析，实行告警处置联动机制，提升校园安全应急能力。通过一站式办事大厅的建设，整合、优化和重构教学、后勤、安防等部门的业务流程，实现“让数据多走路，让师生少跑腿”的目标，在提高管理效率的同时，也可以进一步消除数据孤岛。

 

　　将数据服务融入师生生活。依托物联网、智能感知、人脸识别等新技术，结合已有平台提供数据服务，让师生感受到数据服务带来的生活便利，例如进行个性化的数据推送，如上课提醒、会议提醒、生日祝福、挪车提醒、图书逾期、校园卡消费账单、就餐习惯等。通过数据看板掌握校内动态，如食堂人流量、图书馆上座率、空闲教室、会议签到情况等。提供一站式生活服务，如预约自习室、预定体育场馆、缴纳费用等。

 

　　用数据驱动决策。与各相关部门深入合作，挖掘真实需求并转化为数据模型，最终提供数据挖掘结果的可视化统计与智能化分析，为教育决策者提供科学决策依据，如招生计划制定、师资配置、学科建设、资源配置等。如按照年度、省市各维度分析招生数据，了解历史招生情况和趋势，为制定招生计划提供数据支撑。全方位分析教职人员情况、高层次人才分布情况，综合展示学校人才布局和发展，为制定科学的人才发展规划路径提供数据支撑。学科数据分析平台从人才培养质量、师资队伍建设、科学研究水平等方面进行数据分析，为学科建设和学科评估提供数据支撑。对教室、办公室、设备、图书、信息化资源等进行分析和对比，为学校优化资源配置提供决策依据。