许统德，熊 焰

大数据时代高校信息管理体系的研究

许统德，熊 焰

（广东农工商职业技术学院教务处，广东广州510507）

在大数据时代，数据已成为重要的战略性资源，正在对社会管理的各项决策产生越来越重要的影响.分析了高校信息管理存在的问题，认为高校应抓住大数据时代带来的新机遇，进一步推进信息化建设，构建基于大数据的高校管理与决策支持的信息平台体系架构，建立起信息技术和行政管理协同保障机制，以此不断提升信息化管理水平.

高校；信息管理；大数据；信息系统

在大数据时代，数据已成为重要的战略性资源，对社会管理的各项决策产生越来越重要的影响［1］.2010年7月颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中提出：“信息技术对教育发展具有革命性的影响，必须予以高度重视”［2］.2014年6月24日颁布的《现代职业教育体系建设规划（2014-2020年）》中提出：“加紧用信息技术改造职业教育专业课程，使每一个学生都具有与职业要求相适应的信息技术素养”［3］.信息技术的快速发展，将为高校在教育信息资源配置模式、在职教师培训模式及在线学习方式等方面提供一种新的手段和丰富的资源［4］.随着高校信息化建设不断推进以及教育体制的深入改革，高校积极采用各类系统软件辅助日常行政管理、教学科研等工作，产生了海量的教育数据.如何从海量数据中获取真实反映教育状况的有效信息，为领导者做出各项决策提供科学支持，不断提高教学效果，提升教育教学质量、科研水平和管理效益，是当前大数据时代下高校信息化管理面临的机遇和挑战.

1 高校信息管理的现状

1.1信息系统缺乏整体统一规划，且欠缺分析和决策支持功能

高校采用的各类信息系统软件提高了日常教学工作的管理效率，但也存在着一些问题.

（1）缺乏整体统一规划

高校业务部门自行开发独立系统，部门之间横向信息流通不畅，各类信息保存在各自部门，造成了环境的异构、数据的冗余，无法实现共享，使得信息数据处于孤岛状态，缺乏整体统一规范.同时，高校每年都要完成各类办学信息的数据采集，通过Excel电子表格或Web系统软件层层填报，需要耗费大量的人力、物力和时间，直到采集数据的最终汇总统计及上报.

（2）欠缺智能化支持功能

当前高校利用信息系统解决业务数据采集与管理，基本都属于联机事务处理系统（OLTP），且运用了企业软件应用包和成熟数据库（SQL Server、MYSQL、ORACLE等等），业务管理便捷且操作简单灵活，但仍然缺乏综合程度的数据挖掘、智能分析及推荐的智能化功能，更无法提供广泛的智能决策支持.

1.2数据质量和有效利用率亟待加强

数据能否带来价值和转化为决策效益不仅取决于量的多少，更重要的是取决于数据的可用性和对其合理的利用［5］.高校在信息化建设过程中积累了大量教育数据，无法确保数据质量的可访问性、可理解性、可信度以及可用性，有效利用率较低.在数据利用上，高校普遍存在数据断章取义和片面使用、数据统计指标定义不规范和统计范围不明确、信息垃圾较多等现象.

2 大数据时代下高校信息管理的挑战

面对大数据时代，只有加快推进信息化建设，利用好海量的教育数据，才能更好地帮助高校做好教学科研、招生就业、学生管理和国际化交流等工作.但是，要用好这些海量数据，当前高校需面临3个方面的挑战.

2.1大数据的存储

在数据时代，需要研究低成本、高效率的数据存储方式.如果处理效率低下，则大数据毫无意义.必须打破常规，做好大数据时代数据存储的管理问题，解决存储空间巨大给存储硬件带来的压力.同时，进行有序、高效的非结构化数据存储管理也是当前面临的挑战.

2.2大数据集成与分析

大数据的多样性决定了数据来源的广泛性和复杂性，必须对数据来源进行抽取集成，再经过数据的清洗、关联和聚合，存储成统一结构类型数据.大数据分析是整个大数据时代的核心，是根据不同的应用需求对数据中的部分或者全部进行分析，需采取符合大数据时代的分析技术，如数据挖掘、机器学习、统计分析等技术组合进行，才能获取到有用的数据.

2.3大数据的融合与使用

数据的融合是大数据面临的一个非技术性重要问题.作为我国高等院校，更应该走在前列，彻底打通数据孤岛，充分整合各个业务，才能形成高质量的大数据，才能发挥大数据时代对高校信息化发展的推动作用.

3 构建基于大数据时代的高校信息管理体系

基于社会快速发展对高校海量数据有效管理的迫切需求，迎接大数据时代，高校需进一步加快推进信息化建设，构建基于大数据的高校管理与决策支持的平台体系架构，建立起信息技术和行政管理协同保障机制，才能有效地提高数据的系统化利用率，提升信息化管理水平，立于高校竞争前列.

3.1构建基于行政管理的数据管理保障机制

当前，高校在信息化建设上基本缺乏总体构思与全面设计，对数据管理缺乏切实有效的运行保障机制，且数据管理人员缺乏对口的系统操作指引及技能提升培训.高校应构建基于行政管理的数据管理保障机制.

（1）成立学校信息化管理指导委员会.由院校长牵头，主管院领导、职能部门及校内外的学科领域专家组成.该委员会统筹协调学校信息化建设和管理，指导及监督各职能部门开展信息建设与规范管理，撰写数据管理流程与评估、数据质量标准与规范、监测体系与预警预测等指导手册，建立健全可操作的数据质量责任制管理办法，为数据质量提供良好的实践环境及标准的度量方法.

（2）建立完善的数据管理培训与激励机制.为加强并确保学校数据管理规范，杜绝人为因素造成数据质量问题，应定期举办数据质量管理规范或相关信息系统使用等方面的业务培训，不断提升数据管理人员素质，建立健全学校数据管理工作奖惩与激励制度.

3.2在信息技术上采用商业智能技术

为了高效地处理和有效地利用海量数据，随着计算机信息技术的飞速发展以及企业界的不断研究与应用实践，以数理统计（Statisties）、联机分析处理（On-line Analysis Processing，OLAP）、数据仓库（Data Warehousing，DW）、数据挖掘（Data Mining，DM）、机器学习（Machine Learning，ML）等为核心的商业智能（Business Intelligence，BI）技术诞生且已经在不少国内外高校得到采用和实践研究.例如：2005年密执根大学和宾州州立大学均提出建设BI项目的倡议；2007-2008年华盛顿大学和弗罗里达州立大学应用BI技术分析学校数据为决策提供支持；2008-2014年期间普渡大学开发了协同集成系统；2009-2000年斯坦福大学启动了商业智能中心BI项目建设；2009年印第安纳大学提出了BI建设路线图，伊利诺斯大学建成了学校决策支持数据仓库，亚利桑那州立大学开发了仪表盘，加州大学建设StatFinder系统等［6］.2010年中山大学开始建设BI系统且现已完成数据仓库系统的开发及应用；2010年广州工程职业技术学院开始自主研发并实现CRP校园资源计划系统；2011年上海交通大学初步推出了财务管理驾驶舱系统的BI子项目.常熟理工学院建设高校决策支持系统、上海财经大学建设校务决策支持系统、浙江大学建设共享数据中解决资源配置优化等［7］.

3.3构建高校管理与决策支持的信息平台体系架构

高校决策者希望从不同的维度全面了解学校的教育教学质量和运行状态，从不同的角度来审视和监控高校各类教育教学数据.因此，在高校信息化管理与决策支持系统中应用商业智能技术，其关键的核心是建立能反映学校办学状况及整体教育教学质量的综合信息集成系统，简称高校BI系统.由用户接口层、数据分析层、数据管理层和数据源四部分组成高校BI系统平台体系架构（见图1）.

图1 高校BI系统平台体系架构

高校BI系统平台从学校业务数据库及其他数据库中提取出有用的数据进行清理集成，然后经过ETL过程，即Extract（抽取）、Transform（转换）、Load（装载）3个过程处理，成为规范、标准的基础数据，并保存数据描述、数据转换及映射等过程到元数据库中，且根据应用需求建成校级数据仓库，形成多主题的数据集市，包含教务管理、师资管理、教学资源、招生就业、科研管理、国际交流与合作、社会服务等，以全局视图的方式展现出学校的办学数据，最终成为跨时空交流、智力资源共享的服务（学习）平台，激发内在活力、推动持续发展的创新平台.

其中，数据分析层主要利用数理统计、数据挖掘、OLAP分析、Hadoop深层分析查询及SQL快速查询等工具、机器学习等技术，从海量的办学数据中经过多角度和多维度挖掘和分析，帮助学校决策者作出更有利于学校发展的科学数据，为教师和学生之间共享集成和个性化的信息服务带来更多的方便.

在高校BI系统平台中，高校利用商业智能技术实现统计分析、多维度和多角度分析、数据挖掘建模分析、预警及预测、智能优化分析、即席查询及固定报表等功能，能全面了解和掌握最新的办学状态和预警预测数据.如：按需上报国家有关部门、教育部及地方教育部门等上级单位需要采集的教育教学状态数据；实时呈现学校概况、基本办学条件、经费收支、办学目标与定位、专业与课程建设、校企合作、教学管理和社会评价等案例分析指标数据；按需呈现人才培养质量下降的多维度分析统计数据视图；按需呈现影响学校声誉的多角度分析统计的短板数据，如以师资队伍情况、教学科研成果、招生录取情况、办学资源、毕业就业情况、国际交流与合作等为统计基础数据；呈现按需分析的预测趋势数据；推送个性化的选修课程建议与专业学习资源等信息和服务数据等.

4 结语

当前，随着高等教育改革的不断深入以及教育国际化的冲击，高校必将面临着大学排名、社会监督与问责、质量监控与评估、绩效考核等现实问题，高校必须抓住当前大数据时代带来的新机遇，积极主动推进信息化建设，构建起基于大数据的高校管理与决策支持的信息平台体系架构，建立起信息技术和行政管理协同保障机制，用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策，以此不断提升信息化管理水平.

［1］孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战［J］.计算机研究与发展，2013，50(1)：146-169.

［2］国家中长期教育改革和发展规划纲要工作小组办公室.国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020）［N］.中国教育报，2010-07-30(1-3).

［3］教育部，国家发展改革委，财政部，等.关于印发《现代职业教育体系建设规划（2014-2020年）》的通知［EB/OL］.(2014-06-16)［2014-9-10］.http://www.moe.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/moe_630/201406/170737.html.

［4］熊才平，何向阳，吴瑞华.论信息技术对教育发展的革命性影响［J］.教育研究，2012(6)：22-29.

［5］常桐善.构建院校智能体系：院校研究发展的新趋势［J］.高等教育研究，2009(10)：49-54.

［6］Dave W.Institutional.Intelligence：Applying business intelligence principles to higher education.Campus Technology［EB/OL］. (2007-04-08)［2012-11-30］.http://campustechnology.com/articles/2007/04/institutional-intelligence.aspx.

［7］ElAtia S，Ipperciel D，Hammad A.Implications and challenges to using data mining in educational research in the Canadian context［J］.Canadian Journal of Education，2012(2)：101-119.

On the age of big data university information management system

XU Tong-de,XIONG Yan
（Offlce of Academic Affairs,Guangdong AIB Polytechnic College,Guangzhou 510507,Guangdong,China）

In the age of big data,data has become important strategic resource,which is playing a more and more important role in the decision of social management.The paper analyzes the existing problems in information management of university,and considers that universities should seize the new opportunity brought by the big data age,promote infomationization construction further,construct the framework of university management and decision support information platform system based on the big data age,and establish information technology management and administrative coordination mechanism so as to improve informatization management level.

universities and colleges；information management；big data；information system

G647

A

1007-5348（2014）12-0019-04

（责任编辑：欧恺）

2014-09-24

广东省高等职业教育教学改革立项A类项目（20120101005）.

许统德（1980-），男，广东汕头人，广东农工商职业技术学院教务处助理研究员，硕士，主要从事数据挖掘、高职教育教学等方面的研究.