作者: 永洪BI 来源: 永洪科技 时间:2023年02月22日
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核心摘要:
政策引路,数据应用初见端倪
目前我国教育正在由信息化迈向数字化,以提升教育质量、学校运营质量等,实现高等教育高质量发展。数字化已然成为当前我国教育现代化发展的关键创新路径,是建设高质量教育体系的重要战略。
当前的高校的信息化建设主要聚焦于教学、科研和管理几个方面,积累了一定的数据基础,因此在数据应用阶段同样围绕这三个方面开展。
教学数据方面,可以使教师获得详细的学生学习数据及教学反馈数据,使教师可以更为全面、详细的了解当前教学质量情况,从而精准有效的提升教学效果。对于教学质量管理,则可以更加客观地对教师进行评价,从不同维度考察教师教学效果。
科研数据方面,可以针对科研相关的各类信息进行整合分析,对科研项目成果以效果、进度、质量、成员贡献等多个维度评判,对现有项目进行科学管理与改进,提供进度提醒、风险预警等,并可以对未来项目提供参考。
管理数据方面,可以使相关管理人员通过核心业务指标的数据可视化展现,宏观的把控高校当前各项事务的现状及动态变化,发现管理盲点,进行针对性的改善。
全校数据缺乏统一规范,没有形成统一数据标准,导致数据质量差。出现了数据来源复杂、数据质量参差不齐、基础数据分散、数据不一致、统计口径不统一等问题,导致在应用时数据质量得不到保障,数据无法匹配、数据不可识别、数据不一致、冗余重复、时效性不强、精度不够等问题频发,数据结果与实际情况不匹配,无法作为业务改善及经营决策的参考依据,难以支撑上层应用,无法完全释放数据的真正价值。
在数据输入和管理过程中,存在着数据输入规范不统一等问题,不同部门对于同一个数据指标有着不同的理解,在输入时导致数据元描述和理解存在差异,导致数据冲突或矛盾。这类错误在清洗加工过程中很难得以修正,后期补充完善的成本高。
明确目标,划分阶段,把握要点
针对当前的情况,高校需要夯实数据应用基础,并聚焦关键业务,深入应用数据。
1、 在构建数据应用体系时,应当明确整体思路与目的,建立清晰明确的战略目标,深入挖掘业务需求,将业务与技术相结合,从而达到敏捷高效,降低资源浪费;
2、 高校可以通过构建的统一的大数据分析平台将企业内大量的结构化、半结构化、非结构化数据以及外部数据,进行数据整合、数据管理,打好数据底座、再考虑建立数据应用实现数据驱动业务;
3、 数据应用是一个持续建设与优化的过程,科学的划分阶段,并且把握各个阶段的要点是重中之重。本白皮书提出了“项目初期的研判”、“不要贪多”、“将数据进行到底”和“从业务中来,回到业务中去”四个要点。
4、 数据应用过程中,体系搭建层次可以由浅入深,先实现整体性的数据可视化,以获得关键业务重要指标的宏观性动态、即时数据,再实现数据的上卷下钻以快速归因,最后实现决策支持与智能预警。
高校数据应用典型场景
对高校BI应用常见的10大场景进行分析,以案例的方式解决高校在各个场景下数据赋能业务难、数据价值不突显的问题。
趋势之下,更应当打好基础
相较于金融、制造等数据领先的行业,高校的数据应用目前还处于初级阶段,但高校的信息系统建设情况普遍良好,因此有一定的数据基础。在数据应用方面,高校首先要解决的是数据孤岛问题,使各系统、各端口、各业务的数据有效聚合,构建数据标准,不断提升数据质量。
高校的数据应用场景较为复杂,尤其是对于学生管理的数据应用,大多涉及安全防控等事项,因此需要在掌握实时数据情况的同时,做到预先防范,通过数据对可能发生的事情进行预测与推演,这就需要逐步实现数据的智能化。未来,将有更多的高校进入到数据分析阶段,并逐步实现数据挖掘,基于智能化的BI+AI平台,实现业务洞察与预测。
同时,高校作为公共资源的一部分,本身带有一定的共享性。与社会共享数据,一方面可以利用公共数据资源,同和社会数据,拓展自身数据的广度和深度,构建更为完善的数据体系,从而在一定程度上弥补数据维度的缺失,更好地辅助提升教育质量;另一方面可以辅助实现教育公平,将教育资源共享,实现教育质量的共同提升。构建数据共享机制,并进行科学的采集、保存、管理和使用,需要政府进行支持,建立第三方监管机构,保障数据的存储合理、使用合规,构建统一的分析应用平台,从而共同推动智慧校园的建设,这也是未来高校数据应用充分发挥价值的关键之一。
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