文/王左利

非结构化数据的海量增多，为数据的挖掘提供了最好的原料，也给予了充分的挑战。

目前，高校数据库里的内容不仅多，而且结构也发生了极大改变，大量的数据是非结构化数据。据统计，全球结构化数据增长速度约为32%，而非结构化数据增速高达63%。这个趋势在高校亦然。对于传统的结构化的数据，由于已经达到一定数量，以关注其应用为主，而对于正在生长的海量非结构化数据，则要关注怎么收集、用什么方式有效管理。“学校正在掌握着越来越多活的数据，这为我们提供了新的方向——寻找某个规律背后的原因。”相关人士说。

业界人士指出，海量数据的分析将对教育信息化产生深刻的影响和冲击。“高校也要关注大数据技术的研究和应用，智谋未来。”

从沉淀的数据中发现有价值的信息，深入挖掘、综合利用、转化为知识，才是信息系统真正价值的体现，而这方面可拓展的空间几乎是不可限量的。从管理的角度来看，如何充分利用信息系统中的数据，是系统实施之后最重要的工作，也是长期的工作。 “要实现很好的数据分析，需要有两个前提条件：一是足够的数据量；二是数据必须是可用的、真实的，这就需要数据质量的保证。”

但是目前普遍存在的问题是数据质量不高。许多高校的数据分析、利用仍停留在初级水平，数据很难被发掘利用也反映了在系统建设和使用过程中的数据不准确、不精确、不一致等诸多质量问题。

专家表示，要进行数据分析，首先必须有充足的有质量的数据。……