摘 要：当前高校的信息平台资源整合不是一蹴而就的事情，只有实现了全量数据实现了可有、可用、可管控的前提、数据基础得以夯实，从而真正形成具有生命力、可不断迭代优化的高校大数据生态。

关键词：信息化；资源整合；大数据；数据挖掘

一、南京城市职业学院信息化建设现状

经过多年的建设，南京城市职业学院对信息化平台资源进行了一定程度的投入，并取得了一定的成效。针对学生、教师、行政管理人员等不同的工作对象，开发建设了一系列相应的应用软件，在校园网络环境下建设了天翼财务、教务、一卡通、图书馆、学工、数字化学习平台等应用系统，并投入运行，协助其日常业务的处理。这些信息系统已经在学校的各个管理领域中发挥着巨大的作用。在平台层面，由综合服务门户、统一身份认证平台、公共数据中心为一体的三大平台建设也将信息化水平推到了应有的高度。目前在数字化校园1.0阶段已足够成熟。即通过信息化建设首先满足了业务管理和事务线上运转的需求，并以服务化的方式为各类校内用户提供了便捷可靠的信息化体验。

二、现存问题分析

当前南京城市职业学院正基于前期建设成果，进行下一步以信息化平台资源整合技术为核心的智慧分析阶段。实现通过挖掘数据价值，推动高校的长远发展。基于数据说话，而不是完全依靠经验进行校务管理、科研教学等的思想已经被各大高校接受和认同，但是在真正的数据分析开展的的时候，往往会存在着担忧。即数据的可靠性不强、数据质量问题严重，很大程度上影响了预期的效果，导致分析的结果对认知造成一定的偏差。

目前南京城市职业学院在数据平台层面已可以满足传统事务型系统的使用需求，但在未来面向于海量服务型轻应用和分析应用的智慧校园阶段，传统架构的公共数据平台无法完美地进行支撑，主要问题如下：

（一）数据范围不足、数据类型单一

以往数据平台的建设目标是面向于事务型操作的，满足上层信息门户的展示、教务等系统间核心主数据的共享交换需求。最终仅将部分人员信息等结果型主数据进行集中和共享。这种做法导致目前南京城市职业学院的校级共享库数据量严重不足，在当前的多维度分析及应用建设需求上无法满足需求。

（二）数据共享方式较为落后、数据调用耗时耗力

在智慧校园阶段，应用的建设需求处于激增的状态。原本在数字化校园阶段，各上层系统的数量一般不超过20个。而南京城市职业学院在未来的信息化建设中会以体验更好的“轻应用”进行建设，此类应用的数量会在数百个左右，并且是由多家厂商提供的。

三、建设路线建议

基于南京城市职业学院的现状和需求分析，当前高校的信息平台资源整合不是一蹴而就的事情，在建设路线上应优先注重底层数据基础。即要抓住信息平台资源整合建设的核心——数据，只有实现了全量数据实现了可有、可用、可管控的前提、数据基础得以夯实，再通过便捷的手段进行统一利用，才能保证大数据分析应用在数据和質量上的稳步提升，从而真正形成具有生命力、可不断迭代优化的高校大数据生态。

四、具体建设路线如下

（一）夯实数据基础

与商业大数据或互联网大数据相比而言，高校大数据之前建设效果不明显的核心原因在于：高校底层数据基础较为薄弱，在面向于业务线上运转的数字化校园时代已经存在无法有效支撑的状况。若想通过挖掘数据的潜在价值，实现对于过去透析和对于未来发展的预测，就需要具有洞察隐藏在巨量、杂乱数据背后的真相和行为的能力，这也对多源异构数据的采集和标准化工作提出了更高的要求。因此对于数据情况有清醒的认知，并率先基于学校数据现状开展“数据治理”工作是大数据建设可顺利落地首要和最为关键的一环。

（二）构建统一数据开放与管控渠道

对于南京城市职业学院当前的数据管理业务而言，最为困扰的实际上是如何保证数据的可控共享开放。在以往的模式下，高校信息化管理者、数据源头业务部门、数据源头系统提供商、应用开发商之间对于数据的协调、沟通耗费了大量的时间和精力，这对于新时期下的智慧校园建设是一种无形的阻力，严重干扰了项目的正常开展。因此在这样的场景需求下，若想满足当前南京城市职业学院数据管理业务在“便捷、高效、可控”这几个方面的需求，就必须构建统一的数据开放与管控渠道。在底层技术上需能够实现对于多源异构数据源结构的屏蔽和封装，对于上层应用软件具有可兼容、使用友好的特性。

（三）开展场景化大数据应用

以往对于大数据应用的认知更为熟悉的是由各类图表组成的大屏或主题仪表盘，实际上此类特点的应用更多停留在“统计分析”阶段，即通过对于多类数据的收集、组装，形成对应主题的分析应用。这一步是最基本、最传统的数据分析，此类应用的建设也是有必要的。在下一阶段该重视的是如何从海量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，通过例如关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法与对应学生工作管理、保卫管理等业务的深度契合验证，从而发现更多无法通过观察图表得出的深层次结果和原因，并能够真正达到辅助甚至优化业务的开展，并支撑分析决策的目的。

参考文献：

[1]方昕.大数据下的高校应用型人才培养新策略的探讨.微型电脑应用，2015.08.

[2]唐佳希.移动互联新媒体的阅读特点以及编辑应关注的几个问题.中国编辑，2011.02.

[3]胡文瑜，孙志挥，吴英杰.数据挖掘取样方法研究.计算机研究与发展，2011.01.

作者简介：陆世尧（1986.），男，江苏淮安人，本科，工程师，研究方向：软件技术。