當前，國內各高校的教育信息化建設方向，大多聚焦在從「數字校園」到「智慧校園」的整體升級。
在數字校園階段，信息化建設主要以系統建設為主，建設流程一般為「出現一個業務需求，建設一個業務系統，操作一些業務數據」。
一個獨立系統的確解決了業務管理信息化的需求，但當系統和數據數量越來越多時，現有的數據基礎和技術框架已難以滿足日益增長的數據管理和服務需求，出現了「信息孤島」和「數據煙囪」現象。
如果不在管理層面對數據資產進行頂層規劃和確權，不對數據供給進行規範性、準確性、完整性的梳理，不提高數據服務的靈活性和適應性，即使通過「智慧校園」建設了非常好的硬體設施，也難以真正支撐學校發展。
通過研究與應用實踐，高校數據治理應該是從目標、組織、管理、技術、應用的角度，持續提升數據質量的過程，可以幫助學校清洗數據、使用數據，挖掘數據價值，提高學校的科學決策能力、運營效率和管理水平，增強競爭力。
數據治理的措施
早期「煙囪式」的業務系統在IT基礎設施層進行統一整合，以雲計算方式為各個系統提供計算、存儲和網絡資源。隨著系統間數據共享和交換需求的增多，系統間的數據連接越來越亂，需要對數據進行治理，形成學校的數據倉庫和數據服務平臺。
第一，需求調研，解決數據「找誰要」的問題
依據各單位情況，調研各單位的數據需求和數據問題；依據上級部門要求和標準，對標教育部數據標準、審計標準等；依據學校建設和發展，形成師資精準描述、學生個人畫像、學科建設評估等。
第二，按數據域進行方案設計，解決數據「要什麼」的問題
包括數據對接方案、數據標準方案、質量規則方案、數據共享方案的設計。利用數據標準與業務系統進行解耦合，要求業務系統按標準提供業務數據，減少數據整合的工作量。
第三，按數據標準入庫，解決數據「怎麼要」的問題
利用集成平臺將相應數據從業務系統中抽取入庫，由業務部處要求系統供應商按數據標準表格式提供數據。
第四，通過數據清洗，解決數據「合標準」的問題
按質量約束規則和數據標準對比結果，對已集成數據進行主動清洗，利用數據質量檢測平臺，對數據質量進行主動檢測。
第五，質量管理和標準修訂，解決數據「質量好」的問題
根據數據清洗結果，定期生成數據質量報告，主動發布數據質量檢測結果，業務部門依據數據標準對非標準數據進行修改。
第六，數據分類，解決數據「分類聚」的問題
依照前期調研數據需求情況和數據標準設計情況，對已集成的數據進行匯總和梳理，建立主題共享庫。
第七，數據共享交換，解決數據「易使用」的問題
數據共享交換主要採取以下措施：創建數據服務清單，建立數據服務調用的認證和審計機制，按需向各單位提供靈活的數據服務。
第八，數據使用反饋，解決數據「可提升」的問題
業務部門在實際使用過程中發現問題和提出新需求，數據產生單位根據實際數據情況改進數據質量，信息化部門根據實際需求修訂數據標準和質量規則。最終，建立數據應用情況反饋閉環，打造數據治理生態圈。
數據治理的推進
從上述數據治理的內容和措施分析可以看出，多方密切配合是推進和完成數據治理工作的必要條件之一。
一方面是信息化管理部門與業務部處之間的合作，共同理順數據的流轉需求情況和全周期管理流程；
另一方面是學校與公司之間的產教融合合作，引入專業的數據治理服務和工具來彌補校方在推進數據治理時技術和工具的短板。
在數據治理過程中，新華三集團作為合作供應方，為學校提供完整的數據治理工具和技術支持的同時，與學校一同探索了一套合理可行的多方協作方案。
在數據治理技術和工具上，我們採用了新華三公司的元數據管理、主數據管理和數據質量管理系統，實現了數據倉庫的框架、內容和質量管理，採用數據集成系統和數據服務平臺，實現在業務系統、數據倉庫和數據使用方之間的數據抽取、轉換、加載（ETL）。
經過前期的調研、規劃、磨合和調整，學校信息化建設處、業務部門和新華三公司，在數據治理實施的每一個步驟都逐漸形成了一個固定的協作模式，確保數據治理流程的標準化和模式化。協作和分工方案如圖1所示。
圖1 協作和分工方案
數據治理的實踐
在數據治理過程中，需要選取重點工作做抓手。我們選擇了將師資相關的數據治理工作與「一張表」工程和人事崗位考核聘任和職稱評審深度結合，啟動學校的數據治理工作。主要基於以下兩方面的因素：
首先，找準實施抓手。人事崗位考核聘任和職稱評審工作具有核心欄位多、時間跨度大、涉及範圍廣、配合力度大等四大特徵，可調動部門和教師積極性。
其次，有利於實現數據的高效管理和利用，打造「易用、願用」的數據生態圈。通過「最多只填一次」的數據高效利用，提高用戶認可度和滿意度；同時，打通核心部處數據，提高數據流轉和使用效率。
在數據治理工作推進過程中，利用教職工個人信息中心系統集成、審核和展示個人數據，實現數據「最多填一次」，利用e站通一站式服務平臺，實現表單製作與數據自動填報，教師無需「重複填表」。
數據從「數據治理平臺—個人信息中心—一站式服務平臺」的自動流動，完成了學校人事處崗聘任和職稱評審工作的教師申報、學校審核和合同籤訂等一整套流程。基於數據治理的「一張表」工程數據流轉如圖2所示。
圖2 基於數據治理的「一張表」工程數據流轉
實踐效果主要有以下幾個方面：
利用數據治理工作梳理了教工核心數據；
利用個人信息中心系統實現了「一次填報，多次使用」；
通過e站通的數據自動對接，大大壓縮申報表中數據手工填報量。
從統計數據來看，個人信息中心整合教工數據20多萬條，人事崗聘及合同籤訂工作中申報數據17.6萬條，其中16.6萬條來自個人信息中心數據同步，各類申報表和合同在線上審核1.9萬次，切實實現了「數據多跑路、師生少跑腿」的工作目標。
數據治理的經驗
數據治理是一項長期和艱巨的工作，在推進過程中需要協調多方面需求和利益，會遇到各種管理和技術上的問題。在實施過程中，我們總結出以下經驗：
1.用工作目標規劃數據治理
目標要「長短結合」，長期目標一定要和學校的重點戰略緊密結合，以保證整體方向不出偏差；短期目標一定要和職能部門的具體工作結合，如崗位聘任、職稱評審、碩博導師遴選等，以此得到數據生產部門的最大支持。
2.用「獲得感」推進數據治理
要通過實現短期的工作目標，讓師生有感知，讓部門有感知，讓領導有感知，要把數據治理的成果關聯在與師生、部門密切相關的工作上，讓大家感覺到高效、便捷，通過增加「獲得感」爭取更多支持和幫助。
3.用數據使用來驗證數據治理
數據越用越準確，通過數據共享、交換和應用的實踐，驗證數據的準確性、規範性和一致性，驗證數據治理總體規劃和實施方案是否真正符合智慧校園建設需求，驗證其是否能夠支持學校改革發展目標。
4.用精誠合作保證數據治理
在數據治理中，職能部門、信息化部門、廠商形成的「聯邦制」，是數據治理工作有效實施的重要保障，只有抱著精誠合作、共建共享共榮的思想，才能相互體諒，相互支持，最終實現治理的目標。
（本文刊載於《中國教育網絡》雜誌2019年度 高等教育信息化專刊，作者：中國石油大學（華東）信息化建設處 郝志傑 李莉 夏凌雲 李根田 ）
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