随着各类业务数据的不断积累，如何加强数据管理，保证数据的准确性和完整性，并让积累的大量数据在服务教学科研，改善管理水平，提供决策依据等方面发挥作用，成为高校信息化部门和业务部门共同关注的问题。目前，信息数据的生成更是以几何级数增长，海量数据的存储和管理问题普遍存在。

　　通过信息化人员的不断努力，借助信息数据优化教学管理的思想开始深入人心，收集真实、可靠、质量优良的数据成为共识。数据不是包袱，而是宝贝。而如何从海量的信息数据中掘宝，进而为大学的发展提供决策支持则是信息化工作人员在大数据时代的一大使命。我们可以预测，数据挖掘前景可观。

　　首先，数据挖掘将传统的有形管理转化为有效的无形服务，可以大大提升教师和学生在教学中的满意度。使看似繁复的数据成为因材施教和自主学习的依据。

　　其次，数据可以“说话”。海量信息数据中蕴含着无限的能源，通过对数据的收集和挖掘，可以促进校园的各项应用系统更好地发展。我们要从沉淀的数据中发现有价值的信息，深入挖掘，综合利用并转化为知识。

　　第三，数据可以帮助大学进行科学的决策，是提高高校教学质量，促进教育公平的关键。数据在科学决策中的价值不言而喻。高校可以通过数据分析，自上而下地开展管理优化。决策层直接从学校数据仓库获取数据，信息化部门密切与之配合，双方协同确保学校数据的准确性和完整性。通过建立有效的数据分析机制体制，借鉴商业智能的技术方法和院校研究的管理模式，发展院校知识库和智囊团的作用，实现大学管理体制变革，真正实现基于数据的科学管理和决策。

　　第四，数据挖掘可以促成知识的升华。大学是产生知识的地方，为更好地服务教学，学校的管理者、教师、学生都迫切需要科学地分析教学和科研中的大量数据信息，从中获取知识，继而科学地指导教学。教学与科研中的数据收集、整理和价值挖掘，关键是要从海量信息中高效率、高质量地攫取价值数据，通过分析、评估，准确定位教师和学生在传授知识和科学研究中的问题和需求，及时提供引导和综合利用，转化为新知识，进一步服务于教学和科研。

　　显然，数据挖掘的内涵是为了从战略上支持高校的发展，使高校迈入“智慧”的校园。目前，国内的院校研究已起步，但尚停留在学术研究层面， 其功能定位、研究范畴和研究方法与国外院校研究相比，尚有较大差距。我们需建立有效的数据分析机制，推动其发展。

（《中国教育网络》2012年7月刊）

（王左利：《中国教育网络》首席编辑）