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[摘 要]本文參考國內外高校數據治理研究成果與實踐經驗，分析當前高校教育數據治理工作面臨的困境，將各類用戶角色納入數據生態體系，圍繞教育數據全生命周期的業務邏輯，構建數據治理體系建設的三層次模型、遞進式框架和分段實施路徑，助力高校數字化教育轉型和教育治理模式的現代化變革。

[關鍵詞]大數據；數據治理；數據資產；智慧校園；數字化教育

數據是教育信息化創新發展進程中的核心資產，構建大數據視角下建設高校數據治理體系，支撐高校管理信息化向服務智能化轉變和教育數字化轉型已成為必然趨勢。高校具有的數據體量更巨大、數據類型更復雜、數據交換更密集，數據治理的需求也更緊迫。從應用需求的角度出發，數據治理能科學精準地促進教育運行機制由管理邁向服務，并快速有效地驅動服務模式由被動轉為主動，構建真正以人為本的教育教學生態環境。

(資料圖片僅供參考)

高校數據治理的目標和任務

數據治理基礎體系建設。建設一套完整的數據標準管理體系和數據全生命周期管理機制，強化數據標準的實際使用和執行情況的管理手段。對于內部主數據庫和業務數據庫之間出現的信息標準不一致或不同步情況，系統能及時檢查并有良好的監控、反饋、維護機制。建設完備的從數據采集、清洗、存儲，到維護、分析、顯化以及應用等各環節的質量管理體系，有效管控數據處理流程的每一個步驟。

數據治理運維體系建設。建設數據治理服務體系，包括信息化需求調研、信息標準制定與迭代、代碼標準制定與迭代、數據集成清洗轉換、數據質量提升等方面，最終形成數據資產標準化，逐步完成數據集中管理階段向數據資產運用階段轉變。建設數據分析與決策體系，在業務系統數據治理的基礎上，進行多數據源、多數據類型、多模型關聯的綜合治理和創新應用階段，拓展分析的維度和精準度。建設數據開放和管控體系，降低數據業務對接的難度，進一步實現統一融合的網上數據開放共享和全流程可信管控，確保數據服務與共享機制的可執行性和權威性。

數據治理技術體系建設。數據治理相關系統在某一時段集中進行數據采集、傳輸、查詢、統計、分析等情況下，要具備高并發處理和計算支持能力。要充分考慮系統軟硬件架構整個系統運行的安全策略和機制，以數據管理和數據服務為核心提供完整數據安全和隱私保護技術手段，包括數據脫敏加密和審核日志、操作日志、數據調用記錄等留存回溯，確保數據的準確應用、合理共享與敏感數據安全。系統界面風格和頁面流轉設計堅持軟件功能和人體工學統一，以用戶為中心，結合視覺、交互、情感等綜合感受，使軟件系統更簡易、更高效地適應用戶的使用需求和習慣。

高校數據治理體系建設

對教育大數據進行高效組織與科學管理，將多源、異構、分散的數據轉化成數據資產，基于“獲取→處理→使用→服務→反饋→評估”的過程監管和“發現→監督→控制→溝通→整合→協同”的服務模式，構建數據治理與服務治理相結合的數據治理體系。

1.數據治理三層次模型

一是基礎數據實體層。該層形成教育數據化實體，明確數據治理工作的目標、任務、要求、標準和工具。建立完備的數據共享、管理和服務機制，夯實數據的存儲平臺、交換平臺、計算平臺等基礎設施，實現關聯業務數據的交換與集成。基于規范的數據標準，選擇合適的數據采集、清洗、存儲、處理等應用工具，構建交付業務對象使用的數據實體化模型。

二是業務流程融合層。該層結合學校實際需要，依據各類業務流程邏輯和數據交換網絡設計工作流引擎，實現數據的快速配置、高效實施以及橫向、縱向關聯業務權限、流程、信息的深度交互，促進松散耦合的業務流程之間相互融合。應用基礎數據實體層的數據實體化模型重組數據信息并以服務再造業務流程，構建層次化、服務化的數據資產可視化管理體系。

三是服務創新應用層。該層重構教育數據服務架構，形成“數據→信息→知識→服務”的智慧演化路徑。使用標準化的數據應用服務接口，將數據服務端與應用端實行解耦合，為業務主體提供準確可靠的數據統計和分析結果。建立數據服務驅動模型，強化教育數據可持續的循環利用，構建“生產大數據流程→存儲大數據流程→應用大數據流程→生產大數據流程”的數據全生命周期閉環模式。

2.數據治理體系框架

在大數據環境下的高校數據治理面臨的首要挑戰是數據標準化、數據質量管理、數據安全與隱私保護等問題。為了更好地解決這些問題，需要重點關注對元數據管理、主數據管理、數據質量評估和數據安全監控等方面的治理。

體系架構方面，建立健全數據治理機制體制，構建機構運維的多元協同保障體系，圍繞數據的全量采集、清洗轉換、存儲備份、交換共享、分析計算和應用服務等全周期流程，經數據標準模塊、元數據模塊、數據質量模塊、數據資產模塊、數據安全模塊、數據集成模塊的協同作用，發生數據無序到有序、量變到質變的增值效應。

規章制度方面，數據治理的制度在人員、技術、方法、管理等方面規范和指導各模擬工作的有序開展。相關政策與制度的制定應符合國家、高校、行業的長遠發展規劃和戰略目標要求，要有利于整體統一管控和機構權限明晰，加快基礎數據庫、視圖數據庫、主題數據庫的建設，有序推進數據集成與開放共享，完善數據共享交換機制、數據質量監督機制和數據安全保障機制。

機構職能方面，基于高校機構實際，明確數據治理項目的工作機制，按照各級角色崗位與權責分配機構職能，建立數據治理責任體系，自上而下劃分為決策層、控制層、執行層、開發層。決策層包括校領導、校網信領導小組，負責統籌整體管理，提出總體建設目標，確定工作協同機制等；控制層包括校網信辦公室、信息中心等，負責制定技術標準，架設平臺環境，清洗集成數據，校審數據質量，保障數據安全等；執行層包括二級學院、業務部門，負責落實數據管理辦法，提供業務數據，執行業務流程等；開發層包括系統開發商，負責執行數據標準，研發軟件系統，定義數據字典，提供數據接口等。四層有機協同，確保各項規章制度、管理辦法、工作流程等有序實施。

數據標準方面，嚴格遵循國家、行業現有的數據標準和相關規范，制定與學校長遠發展相適應的數據標準管理辦法和組織架構，構建工作體系、建設內容、流程路線、建設方案和評估考核等。數據標準是供數據治理體系內部進行數據交換、共享、挖掘與分析的基礎，為教育數據的完整性、有效性、規范性、一致性、共享性、開放性提供規范要求，同時為構建教育大數據資產和形成數據價值提供堅實保障。

數據資產方面，通過全方位、多維度、深層次利用，實現管理的智能化和服務的微型化。開展有效的數據治理工作，逐步將教育數據轉化為支撐各類業務應用的重要信息資源。圍繞數據資產全生命周期進行科學管理，依照業務域規劃數據資產目錄結構、設計規范和綱要規劃，將學校全量數據中心存儲的數據資產定義標準結構后進行注冊。為確保數據資產業務不斷增值，需要上下聯動、健康有序地開展系統運營與維護，迭代式持續優化數據資產質量。

數據集成方面，通過數據倉庫工具（將數據從來源端經過抽取、轉換、加載至目的端）或數據總線，將多源異構數據源集成到數據平臺，完成數據的同步、清洗和轉換。在數據集成的過程中，一是通過底層數據倉庫工具和數據庫配置捕獲其狀態和變化，二是通過標準化工具進行全過程管控。

數據安全方面，數據安全管理體系及執行策略為學校教育數據資產的可靠使用提供支撐，實現對數據生命周期各環節的全覆蓋。科學運維管理是數據安全模塊的核心，健全覆蓋數據收集、傳輸存儲、使用處理、開放共享等全生命周期的數據安全責任體制和數據分類分級管理制度，利用內容識別、檢測、防護、加密、水印、脫敏、審計等防范手段，實現對數據生命周期多個環節的全覆蓋。科學應用全量數據中心和數據平臺的內部數據，不斷加強各模塊之間數據交換的安全管理，常態化開展數據安全監測和預警通報，形成體系化、層次化的數據安全防護能力和規范化、流程化的垂直監管體系。

高校數據治理的實踐路徑

圍繞當前高校教育數據治理工作的困境、發展及目標任務，運用多層次模型和治理流程，在綜合分析建設原則與內容的基礎上，形成兼具可行性和示范性的實踐路徑。

1.明確數據治理服務

第一階段是確定治理范圍。項目建設初期，整體調研學校數據資源情況，整理現有的業務數據資源，明確其與職能部門的隸屬關系，梳理并形成數據資源目錄、系統業務及人員對數據的使用規范，定義出敏感數據。明確現有的業務應用需求、共享數據庫、數據庫結構、共享數據資源及主數據庫與業務應用、部門職能的資源供需關系，匯總數據資源整體情況，編制治理工作實施方案。

第二階段是系統業務梳理。結合前期資料分析與實地研究，圍繞業務部門及與業務相關的系統單元與現場調研的采集結果，項目工作組撰寫、提交數據資產調研報告，經項目負責人及校方網信管理機構確認后，完成系統調研階段的工作。一是基于業務流程進行數據梳理，通過梳理業務流程，充分了解當前學校及各二級單位的數據現狀和應用需求，有助于進一步理解與數據相關的業務含義和業務規則。二是基于信息系統結構進行數據梳理，通過梳理信息系統結構，明確數據在信息系統的分布情況，為后續進行數據職權、責權劃分及數據關聯關系的明確打好基礎。三是基于數據流進行數據梳理，通過梳理數據流向及運行狀態，充分了解數據的產生、采集、存儲、加工、應用等多個環節，有助于建立完善的數據全生命周期管控體系。

第三階段是建立校標體系。通過對數據和業務進行梳理，得到相關數據項標準、代碼標準、編號標準等，基于系統對數據項進行重新組合，最終形成適用于校情的數據資源目錄。有效利用現有的數據資產，建立真實有效的智慧校園數據標準。整體校標體系建設過程分三步進行：第一步將利用學校現有標準，對所覆蓋的業務信息系統進行數據校對。在該階段需要分析數據視圖或最新系統導出的數據字典，重構原有數據標準，保證原有標準的可落地性。第二步為重新調研治理范圍內的原標準沒有覆蓋的系統數據，通過調研數據結合相關標準，進行數據梳理與標準建立。第三步將現階段的數據標準輸入數據平臺，進行標準與學校真實數據的關聯匹配，并啟動數據項校驗，使系統常態化識別實施標準與現階段學校物理數據的差距，實現標準的落地性檢測。通過平臺檢測出的質量結果，對真實數據標準進行微調，再讓數據標準跟真實數據進行關聯，形成常態化真實校標。

2.健全數據治理制度

高校數據治理政策及制度的建設應遵循“統一管控、按需開放、充分共享、服務挖掘、安全可控”的基本原則，應包括但不限于以下兩個方面的政策及制度：一是基于組織管理方面，制定《數據管理組織的角色權責及管理方法》《數據人員考核評估辦法》等。二是基于技術方法方面，制定《數據管理辦法》《數據信息標準規范》《數據質量管理辦法》《元數據質量標準及評估指標體系》《數據安全分類分級管理辦法》等。同時，針對各類數據質量問題，制定識別、監控、度量、預警、處理、反饋等一系列管理活動的閉環數據規范體系，保證學校數據治理與共享服務大數據系統的正常運行。

3.強化管理和運維體系

完善教育數據可視化管理和操作規范，包括角色、權限、元數據管理規范，建立大數據運維規范，包括數據質量監控、數據查詢、數據調用等，規范學校相關部門管理人員對系統的管理和維護，具體包括規范業務數據維護標準、規范數據管理標準、建立數據字典、建立平臺架構設計規范，通過引入數據標準規范，將數據安全和隱私標準進行規范化，包括提供數據共享與服務時，對數據的存儲安全、傳輸安全、分析挖掘安全等方面進行標準化。

[本文為中國高校產學研創新基金（重點項目）“大數據視角下高校數據治理體系及方法論研究”（2020ITA02010），鹽城師范學院教育教學改革課題“高校智慧教學空間建設研究與實踐”（2021YCTCJGY030）的研究成果]

【作者：張輝 李健明 楊強，作者單位：鹽城師范學院】

原載2022年第13/14期《中國高等教育》