让师生“不跑腿”,教育数据治理究竟有何魔力
当前,教育信息化新基础设施正在加紧建设,教育业务系统应用不断推进,各种软硬件平台源源不断地产生着教育数据。海量数据的汇聚和分析,能给教育系统带来什么?如何在教育数字化转型中,探索出基于数据驱动的新路子?
“十四五”规划要求未来应运用数据持续赋能“一网通办”“一网统管”,继续坚持和完善数据治理体系,从根本上重构数据治理框架,坚持“一校一库、一数一源、一数多用、动态更新”的原则,做好数据的统一采集、归集、共享、开放和使用,为进入建设深水期的“一网通办”“一网统管”打开通路。
基于上述问题,了解到数据治理平台是教育数字化转型的关键所在,下面就和大家一起聊聊教育场景下的大数据治理。
01
教育行业为什么要做数据治理
随着智慧校园建设的不断深入,整个教育系统中产生了大量的信息和资源,大家在日常工作中采集了大量的不同类型的数据,高校IT系统繁杂、架构不明、数据混乱等问题也逐渐暴露。具体表现如下:
孤岛问题严重:高校大多按教育部等上级要求建立系统,实际落地时各自为政,按照自己的需求、资金与能力建设信息化项目,缺乏顶层统一数据规划。业务系统孤立建设,最终形成了大量的“数据孤岛”。这些孤岛不但存在业务功能模块重复性建设的情况,造成信息缺乏互通的资源浪费与系统之间的兼容性问题,还造成了各种“管理孤岛”、“系统孤岛”、“业务孤岛”,令后期的信息化、统一化管理举步维艰。
管理制度薄弱:“智慧校园”的口号喊了多年,往往还处在初级阶段。第一,信息中心和业务部门各自为政,信息中心不了解具体业务,缺乏从数据中发现价值的能力,难以从数据管理的价值上说服和推动业务部门参与工作;第二,数据管理缺乏统一指导方针,管理推动力不足,业务部门参与度低。信息中心更多是在做数据库、硬件、网络等维护工作,对数据未进行有效的管理及应用,大量数据冗余、冲突、错乱;第三,业务和数据发生隔离,数据不具备可用性。
教育大数据治理工作的迫切性和必要性,确立了大数据治理系统在高校数据平台中的定位。数据孤岛是数据治理中的顽疾,孤岛一日不打通,数据一日难赋能。设法使各应用、各系统、各区域的数据有效聚合,才是数字化转型的基础所在,关键所在。
02
教育行业数据治理系统实践
技术的问题要优先用技术来解决,而教育数据治理的核心在数据本身,因此,针对当前教育数据质量不高、安全不够、开放共享不足等问题,选择以数据治理的技术逻辑为导向,以建构和谐的技术应用生态为落脚点,是推动教育数据治理问题解决,走向教育治理现代化的关键着力点。亿信华辰为教育行业提供一站式数据治理解决方案,助力高校的新时代教育管理信息化工作。
总体架构
高校大数据建设总体架构可分为三个层次:数据治理层、数据平台层和数据服务层,如下图所示。各层的主要功能定义如下:
①底层——数据治理层。该层主要完成统一的标准和规则制定工作,包括抽取以业务数据 为主的结构化数据,以文本、音视频、机器数据为主的半结构化数据及非结构化数据,实现对各类数据的梳理、数据标准制定、元数据管理、数据质量及数据资产梳理、数据安全管理、数据集成服务等,从软件层面解决学校业务数据、机器数据、公共数据池数据的管理问题,为后续的数据存储、交换与计算服务提供“干净、可靠”的数据资源。
②中间层——数据平台层。基于硬件架构层面构建统一平台体系,涵盖传统的关系型数据 库和当前以 Hadoop 为基础的分布式数据存储技术,用以支撑高校内、外部多源异构的海量数 据存储、交换与计算。
③顶层——数据服务层。在数据平台层和数据治理层的基础之上,构建一套完整的、标准 的数据服务体系,满足多方面的数据供给、展示、管理、决策的需求。
功能框架
基于“五元管理”(包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据资产管 理、数据安全管理),进行教育大数据治理系统相关功能建设,其功能框架如下图所示。
数据标准管理:数据范围涉及高校内、外部数据运营相关的数据,包含业务数据、机器日志数据、外部互联网数据。以数据标准为基础的数据治理体系,实现数据的资产化,贯穿整个数据运营的全流程,形成以高校数据平台为核心的大数据生态圈,服务于高校内、外部的数据使用人员。
元数据管理:依托大数据治理系统便捷地管理高校数 据仓库中的数据,调整业务中的统计指标,并通过技术元数据和业务元数据两种数据的关联, 辅助数据管理者快捷地查阅详细的指标定义,全面理解业务并合理使用指标。
数据质量管理:数据质量管理涵盖从源数据接入数据平台到应用输出的全过程。数据质量包含数据质量管 理、数据资产评估、数据质量规则库制定及数据质量绩效监控。
数据资产管理:以数据资产作为管理对象,以资产战略和资产策略为导向,从系统整体目标出发,统筹考虑资产的规划、投资、设计、建设、运行、维护、稽核、变更、注销的全过程,在满足安全、效能的前提下有效管理、监控数据资产的生产和使用情况,不断优化数据资产质量,实现数据资产的业务价值。
数据安全管理:旨在完善数据体系化的安全策略,建立完整的体系化安全策略措施,全方位地进行安全管控,通过多种手段保障数据平台数据治理中的数据安全,完成数据“存、管、用” 的数据治理安全,做到“事前可管、事中可控、事后可查”。
专属方案
亿信华辰联合合作伙伴,基于众多行业实践,结合高校业务管理范围与流程,推出了“统一平台+体系建设”双轮驱动的教育行业数据治理解决方案。
-
以数据管理平台为承载,构建统一的数据中心+数据治理+数据应用的平台能力,提供数据标准制定、业务数据治理、日志数据治理、数据安全分级、数据集市开发等数据管理方面的专业服务。
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以组织、制度、流程为核心要素,构成统一数据管理体系,提供管理体系咨询落地服务,助力教育行业打造多方位的数据统一管理能力及价值变现能力。
方案价值:
1.全量、多维集成校内各种来源数据,形成随用随取的数据资源服务体系,为管理决策、业务管理、师生服务提供完善、多维度、高质量的数据服务。
2.提供对高频、热点数据的识别,并定向、周期性开展数据质量检测、反馈、修正、回流工作,形成闭环数据工作机制,提升数据质量,减少数据服务故障。
3.统一数据标准制定、数据标准化处理等工作,消除信息孤岛,形成校级统一的数据视图,将业务化的数据转换成可用数据资产,减少数据使用成本。
4.提供开放共享集市和专题应用集市,即可快速响应校普通共享需求,也可快速响应某个信息化应用个性化需求,增加数据服务满意度。
03
数据治理在教育场景下的应用
数据治理系统建好之后在教育场景下是如何应用的呢,下面结合几个实际案例来聊一聊。
1.学习动机分析
通过数据集成,将学生在各个学习场景下的数据进行聚合,比如课前预习(学习资料、微课)、课堂表现(参与课堂互动、随堂练习)、课后复习(完成课后作业、学习课程资源、自主学习)等;然后通过数据治理平台从上级管理部门和其他相关部门(比如民政局、土管局等)获取学生其他维度的数据,使学生的的数据更加丰富;最后结合学习动机理论,从作业学习、课堂参与、学习交流、困难解决、自主学习、家庭教育等多角度对学生进行全面分析,摒弃经验教学,帮助教师更加科学地观察学生、了解学生,帮助学生提升学习兴趣。
2.教学补助发放
通过数据治理平台,拿到学生家庭住房信息、购车信息、父母工作信息、学生一卡通消费信息,基于此通过和相关领导沟通搭建学生贫困指数,以此来判定学生的贫困情况,摒弃学生自行申请的方式,通过这种行为保护学生的自尊心。
3.学生离校确认
以往离校学生需要跑各个部门才能办完手续,基于数据做成的系统可以直观说明学生的借还情况,学生在办理图书馆离校手续时,只需参考系统提示确认自己是否需要还书,是否需要缴纳欠费,无须前来办事部门现场确认,相关部门也可依据线上数据进行离校手续的确认。师生登录办事中心一次即可全网通办,解决“办不完的手续、盖不完的章、跑不完的路”等麻烦。
04
小结
如果说治理数据是常态化的工作,那数据驱动的教育高质量发展则是一场革命。数据治理、数据要素化、数据驱动三者是全方位、成体系、多轮次的迭代过程。数据治理只是第一步,用数据联动、平衡各方流程与业务,未来才能更好地实现数据赋能教育发展。
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