肖炯恩 劉欣榮

（1.廣東財經大學，廣東 廣州 510320 2.聯(lián)奕科技有限公司，廣東 廣州 510663）

信息化是當今世界發(fā)展的趨勢，是推動經濟社會變革的重要力量。教育信息化過程已經積累了大量的數據資產，如在教職工、學生、資產、教學、科研等方面數據，這些數據都是學校重要的資產。十年前我們?yōu)榱私鉀Q數據孤島而建設了共享數據中心，但隨著信息化的發(fā)展，數據服務應用、決策等大數據應用的發(fā)展，原本為打通數據孤島而建設的共享數據中心已經無法滿足大量數據應用的要求，為了更好地體現數據的價值，需要進行以面向業(yè)務驅動數據服務為目標的數據治理。

綜合教育信息化的發(fā)展現狀，結合當前教育行業(yè)數據治理的要求，以及從業(yè)務和系統(tǒng)上的諸多因素，各高?，F階段數據管理方面存在多方面的問題。長期以來，學校建設的業(yè)務系統(tǒng)分屬不同的業(yè)務部門，歷史原因形成了數據孤島，數據壁壘明顯，影響數據的流動與整合。數據管理體系不完善，數據資產管理責任不明確，數據多頭管理現象突出，缺少專門對數據管理進行監(jiān)督和控制的組織。大數據分析能力不足，難以從龐大規(guī)模的碎片化數據中得到有價值的內容。校園大數據的分析手段缺失。數據全生命周期管理不細致，數據難以有效資產化，缺乏統(tǒng)一的校級數據質量管理體系。這一系列的數據管理問題是當前智慧校園信息化管理的核心問題，也是學界研究的重點。

數據中臺是利用相關數據技術對海量數據進行采集和處理，構建標準化的數據倉庫，并將數據封裝成服務高效提供給用戶[1]的數據平臺，解決數據孤立和碎片化、數據管理不完善等問題，助力智慧校園建設。本文立足智慧校園建設，提出數據中臺的建設框架，并通過案例說明數據中臺的具體應用價值。

一、智慧校園的數據治理與數據中臺研究現狀

有學者針對智慧校園的數據治理規(guī)劃問題提出了相關思路。秦彥彥和廖宏建[2]指出，當前智慧校園數據治理建設存在信息化工程不受重視，缺乏先進的頂層規(guī)劃和標準，數據質量有待提高，數據交換對廠商的依賴強，人才知識儲備滯后的問題，進而在數據安全保障、高校數據標準、數據同步技術、服務定制四個方面提出了數據治理的策略。孟欣[3]指出，數據質量是智慧校園建設的重中之重，應該遵循數據標準梳理、數據統(tǒng)一和整合、數據存儲強化、數據調整和優(yōu)化的思路進行數據建設，作者進一步從數據標準建設、數據庫建設、數據集成與治理提出了解決方案。李煒和李瀅[4]指出了高校數據管理的問題，主要包括缺少數據標準、數據的多頭錄入、數據質量不高等問題，提出通過責任、問題、任務、填報、開放五類清單，打通校內人員成長評價表、數據質量評價和數據流轉通路實現智慧校園的數據治理。

有研究者提出了智慧校園數據平臺的建設思路。謝建全和王巧巧[5]針對智慧校園建設問題，提出要建設數據中心，包括數據標準的建設、業(yè)務需求調研、數據質量監(jiān)控和數據管理。范小春[6]針對高校的智慧校園大數據治理和應用問題，總結了代碼標準和元數據管理、數據備份和質量檢測，以及監(jiān)控技術等大數據關鍵技術和管理功能，提出了大數據治理策略和大數據共享接口策略。張荃等[7]提出了智慧校園的數據平臺架構和數據治理系統(tǒng)的功能，數據平臺由數據服務、數據應用系統(tǒng)和數據共享平臺三個部分組成；數據治理系統(tǒng)的功能由數據預處理、數據治理分析和數據質量管理三個部分組成。

有學者提出了智慧校園的數據中臺建設思路。胡銳和芮忠[8]提出了基于數據中臺的高校數據治理系統(tǒng)，包含元數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據監(jiān)測與查詢管理等功能。王曉靜[9]指出，在智慧校園數據中臺建設中融入大數據技術，存在相應數據技術落后、數據分析意識缺乏、數據機制不夠完善、相關人員理念落后的問題，提出構建并維護公共數據平臺，加強相關人員培訓等對策。

目前有關智慧校園數據治理的研究強調了數據建設的必要性和數據平臺對于數據治理的重要性。數據中臺具有聚合和治理跨域數據、將數據封裝成服務提供給前臺[10]的優(yōu)勢，能夠充分發(fā)揮數據的價值，助力智慧校園的建設。目前有關智慧校園數據中臺建設的研究較少，沒有從中臺架構的角度提出數據中臺的具體建設思路，因此本文提出智慧校園數據中臺的整體框架，并通過案例說明數據中臺的實施策略和具體應用價值。

二、智慧校園數據中臺的總體框架

（一）總體架構

國家標準化管理委員會在2018年6月7日發(fā)布了指導高校信息化建設的《智慧校園總體框架》，并從基礎設施層、支撐平臺層、應用平臺層（智慧應用層）和應用終端（服務接入層）四個大的層面解構了智慧校園的體系建設，如圖1所示。

在四個體系板塊中，基礎設施層是學校的網絡建設、服務器資源、物聯(lián)設備等支撐環(huán)境；支撐平臺層是提供數據支撐和服務支撐，共同為應用層的業(yè)務場景提供服務能力。通過應用終端層（服務接入層）面向多個用戶角色提供服務支持。這四個層面實現了信息化體系設計匯總的四種能力：感知能力、支撐能力、業(yè)務能力和服務能力。

在傳統(tǒng)的信息化建設中，很多高校更多著眼于應用層的建設，而忽視了支撐層的融合，最后導致的結果就是學校建設了很多“煙囪”式的應用系統(tǒng)，服務體系難以打通，數據壁壘難以消除，對于服務管理和數據管控失去掌握能力。

為了加強學校各應用服務之間的關聯(lián)建設和學校的數據服務體系的沉淀，越來越多的高校注重支撐層建設，通過數據中臺和服務中臺融合學校的服務能力，向下沉淀數據資產，向上提供服務支持，靈活構建服務場景，體系管控學校信息化建設。

在數據治理過程中構建學校的大數據中心。大數據中心是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、隨時間變化，用于存放大量生產數據、臨時數據、歷史數據的集合，是對全校的共享數據、歷史數據進行深挖掘管理，并對殘缺數據提供標準采集入口的平臺。大數據中心支持從宏觀數據深入到明細數據的數據挖掘分析，提供一流的、動態(tài)的、可管理的鉆取分析、關聯(lián)分析服務能力。支持滿足學校多樣的、快速變更的數據管理與數據應用需求。

數據治理及數據中臺建設中有3個主要的實施工作，包括數據模型的頂層設計、數據標準建設、數據全生命周期管理，具體說明如下：

圖1 數據中臺總體框架

1.頂層設計

完成高校運行與管理的頂層業(yè)務域設計，學校掌握自己的數據資產，部門可以掌握部門的數據資產；建設全局數據中心，讓數據中心成為全校數據的集中地，所有數據可看、可查、可用；支持數據應用，開展高質量、高規(guī)范的數據治理工作，滿足學?？绮块T業(yè)務協(xié)同的數據流通要求、數據上報要求、校情分析決策支持要求等系列的數據使用。

2.數據標準建設

完善數據管理，掃除蜘蛛網，建設全校統(tǒng)一數據地圖，實現數據統(tǒng)一管理、統(tǒng)一定義，提供數據全鏈的多層次分析支撐；建設數據治理規(guī)范，協(xié)助學校制定符合校內實情的數據資產管理制度、數據集成規(guī)范、數據安全等級定義標準、數據使用規(guī)范、元數據使用規(guī)范、數據質量改進規(guī)范等規(guī)章制度；制定數據質量規(guī)則，讓數據質量得以量化，為數據優(yōu)化提供依據和參考。

3.數據全生命周期管理

打造數據全生命使用周期的流程集成與監(jiān)控，建立數據生命周期管理體系，從策略管理、清理方式、數據安全、脫敏、存儲、信息展現等方面進行積極探索；建設數據公示平臺、數據開發(fā)者平臺；完善數據公示、數據申請、審核、發(fā)布過程，同時提供數據質量反饋以及數據改進建議。通過數據中臺建設，整合學校數據資產，為提升學校信息化服務水平賦能。

（二）軟件體系

1.融合集成平臺

國內高校在向“科技校園”轉型過程中，普遍面臨以下困難：缺乏統(tǒng)一的設備信息集成方式；數據格式多樣阻礙傳輸和集成；缺乏與合作伙伴共享數據和后端服務的便捷渠道；缺少云端跨網絡的安全信息通道。需要打造一個全棧式應用集成平臺，以應用和數據連接為重點，提供輕量化消息、數據、API、設備等集成能力，簡化企業(yè)上云，支持云上云下、跨區(qū)域集成，實現數字化轉型，從而實現內部互通、內外互通。通過融合集成接口，為開發(fā)人員以后的應用提供數據平臺支持。

2.數據治理平臺

對第一手數據進行整合優(yōu)化，驗證數據可靠性，對數據治理過程中產生的有關數據系統(tǒng)的知識信息進行管理，主要包括數據標準、數據結構、數據屬性、數據質量、數據接口、數據流向和數據內容的管理。

3.數據填報平臺

對線下數據進行統(tǒng)一處理，可以對數據進行在線管理，包括輸入、編輯和輸出等，使線下數據像數據庫般便于采集和交換，提升信息數據管理和應用水平。

4.日志處理平臺

搭建支持高、并發(fā)高、可靠的日志分處理平臺，避免日志分散難以管理，通過收集、存儲、解析、計算和輸出非結構化數據，方便高校能夠集中、快速地處理和整合非結構化數據，為大數據分析提供重要的數據基礎保障。

5.統(tǒng)一數據開放平臺

對數據進行全面監(jiān)控，對治理完成的數據提供在線發(fā)布和服務。面向不同層面用戶，提供不同的數據開放方式，支持數據瀏覽和訪問服務，同時采用多種手段加強數據共享的安全性，為用戶數據保駕護航。

6.統(tǒng)一數據門戶平臺

提高業(yè)務部門對于海量數據的處理能力，有利于打通數據關聯(lián)方之間的關系，如數據治理方、數據生產方、數據使用方等，從而減少數據問題發(fā)生，優(yōu)化數據治理體系，支撐更高層面的數據應用，為智慧校園的建設打好基礎。對于業(yè)務部門而言，可以更加便捷快速地查看和使用數據，根據數據資源的需求或出現的問題對數據進行有針對性的處理，使數據處理更加規(guī)范化和精細化，全面提升數據的應用價值，使得數據能夠更好地支持部門開展業(yè)務工作，最終達到提升管理效率和水平的目的。

三、基于智慧校園的中臺戰(zhàn)略案例研究

數據中臺是高校未來管理數字化轉型中樞，本文以南方某重點大學為例，研究智慧校園實施中臺戰(zhàn)略后所獲得的服務提升。智慧校園中臺戰(zhàn)略的基本邏輯如圖2所示，通過圖2的邏輯關系，進一步分析中臺戰(zhàn)略的實施價值。

圖2 智慧校園數據中臺戰(zhàn)略的基本邏輯圖

通過智慧校園的數據中臺戰(zhàn)略實施，該高校已完成人事系統(tǒng)、財務系統(tǒng)、研究生管理系統(tǒng)、教務系統(tǒng)、科研系統(tǒng)等22個系統(tǒng)的數據分析與治理工作，涉及學校教務、科研、財務、資產等14個主要的職能部門。已梳理出業(yè)務域數據表500多張，包含字段數超過23100多個，整合630多項業(yè)務流程，目前已經實現了30多萬人次的數據應用服務。13個業(yè)務部門實現數據的互聯(lián)互通，涉及30個業(yè)務系統(tǒng)。在數據分析方面，為學校大數據分析提供8大類數據，共計68張表。具體包含數據如表1所示。

以數據中臺匯聚的數據為學校決策管理提供重要支持。具體包括監(jiān)控整個招生過程，通過數據分析為招生工作進行量化與預測，為新生提供良好的體驗，提高學校招錄的效率。通過對學生校內消費數據進行多維度分析，找到真正需要資助的學生。通過數據分析改善食堂的工作效率，為師生提供更優(yōu)質的就餐服務等。通過科研數據的分析，分析學校的科研發(fā)展趨勢。通過多維度的校情分析，綜合分析學校的發(fā)展全貌。

表1 學校數據分類

四、總結

數據中臺具有聚合和治理各類數據的優(yōu)勢，并且能夠將數據封裝成服務，提高數據服務質量，能夠助力智慧校園的建設。本文立足智慧校園的數據中臺建設，提出了數據中臺的整體框架，包括服務接入層、智慧應用層、平臺支撐層和基礎設施層，通過具體的案例說明了數據中臺的實施策略和具體的應用價值。通過數據中臺的建設，逐步釋放數據治理的價值，讓數據管理者了解數據脈絡，掌握數據資產運行狀態(tài)，促使數據在業(yè)務流轉過程中更規(guī)范、更有效率，助力高校信息化的發(fā)展。