文/時文雅 常州大學(xué)

　　摘要：高等院校在數(shù)據(jù)治理中面臨質(zhì)量不統(tǒng)一、流程不規(guī)范、數(shù)據(jù)孤島等挑戰(zhàn)。本文設(shè)計并實現(xiàn)了一套標(biāo)準(zhǔn)化框架，包括數(shù)據(jù)治理策略與組織管理層、技術(shù)支撐層、數(shù)據(jù)治理操作層和支持性模塊四個層次，以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、保障數(shù)據(jù)安全，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效流通與共享。框架通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、采用分布式存儲和數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，以及集成元數(shù)據(jù)管理和智能分析功能，為高校在數(shù)據(jù)管理、教學(xué)支持和科研管理中提供了系統(tǒng)化的解決方案，并通過具體應(yīng)用案例驗證了其可行性和有效性。

　　關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)治理；高等院校；數(shù)據(jù)質(zhì)量管理；數(shù)據(jù)安全；數(shù)據(jù)合規(guī)性

　　引言

　　隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，高等院校面臨著海量數(shù)據(jù)管理、質(zhì)量控制和安全保障等多方面的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)治理作為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、提升決策效率和保障數(shù)據(jù)安全的重要手段，已成為高等院校信息化建設(shè)中的關(guān)鍵組成部分[1]。然而，目前許多高校在數(shù)據(jù)治理方面存在標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、流程不規(guī)范、數(shù)據(jù)孤島等問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)管理效率低下，決策支持能力不足[2]。本文為高等院校數(shù)據(jù)治理提供了一種切實可行的框架和技術(shù)實現(xiàn)路徑。

　　1. 數(shù)據(jù)治理需求分析與框架設(shè)計

　　在高等院校的數(shù)據(jù)管理中，面對龐大且多樣化的數(shù)據(jù)資源，傳統(tǒng)的管理模式已經(jīng)難以滿足日益增長的數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全性、流通性及合規(guī)性需求[3]。因此，設(shè)計并實施一個標(biāo)準(zhǔn)化、全面的數(shù)據(jù)治理框架顯得尤為重要。

　　1.1 高等院校數(shù)據(jù)治理需求

　　高等院校在信息化建設(shè)過程中，面臨大量的數(shù)據(jù)收集、存儲、管理和分析需求，尤其是隨著教育、科研、行政等各個領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，學(xué)校的日常運營和管理愈加依賴于數(shù)據(jù)[4]。

　　高等院校在信息化建設(shè)過程中，主要有兩方面需求。

　?。?）數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)安全是數(shù)據(jù)治理的核心需求。高校的數(shù)據(jù)來源廣泛，但質(zhì)量參差不齊，如學(xué)生成績可能存在缺失或錯誤，科研數(shù)據(jù)格式可能不一致。完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理機制能夠提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性[5]。此外，涉及學(xué)生、教師、科研等敏感數(shù)據(jù)的安全與隱私保護(hù)至關(guān)重要，必須建立健全的數(shù)據(jù)安全管理體系，防止泄露和濫用，確保遵守相關(guān)法律法規(guī)。

　?。?）須關(guān)注數(shù)據(jù)合規(guī)性和協(xié)同流通。針對多學(xué)科、多業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)特性，元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可以幫助梳理數(shù)據(jù)來源、用途和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，提升數(shù)據(jù)的可用性。同時，高校的各部門需要打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和跨部門協(xié)作，以提高數(shù)據(jù)的利用效率和決策支持能力。在此基礎(chǔ)上，通過合規(guī)的審計機制，確保數(shù)據(jù)存儲、流通和共享過程中滿足法律法規(guī)要求，增強數(shù)據(jù)治理活動的可追溯性和可靠性[6]。

　　1.2 數(shù)據(jù)治理的標(biāo)準(zhǔn)化框架設(shè)計

　　為了滿足高等院校數(shù)據(jù)治理的需求，本框架設(shè)計綜合考慮了數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全保護(hù)、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)流程控制等多個維度需求，提出了一個多層次、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)治理框架，如圖1所示。

　　該數(shù)據(jù)治理架構(gòu)由數(shù)據(jù)治理策略與組織管理層、技術(shù)支撐層、數(shù)據(jù)治理操作層和支持性模塊組成，形成完整的數(shù)據(jù)治理體系。數(shù)據(jù)治理策略與組織管理層負(fù)責(zé)制定數(shù)據(jù)治理政策、數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、安全與合規(guī)管理等，并通過數(shù)據(jù)治理委員會協(xié)調(diào)執(zhí)行，確保數(shù)據(jù)管理規(guī)范化。技術(shù)支撐層提供數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)平臺，包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲與管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和數(shù)據(jù)安全管理，支撐數(shù)據(jù)全生命周期的處理。數(shù)據(jù)治理操作層涵蓋數(shù)據(jù)采集與輸入、質(zhì)量管理、存儲與管理、處理與轉(zhuǎn)換、安全與隱私保護(hù)、可視化分析與報告、元數(shù)據(jù)管理等模塊，具體執(zhí)行數(shù)據(jù)治理任務(wù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效管理與應(yīng)用。支持性模塊提供數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、審計與監(jiān)控、權(quán)限控制與訪問管理、系統(tǒng)日志與追蹤功能，增強數(shù)據(jù)安全性和可追溯性。整體架構(gòu)通過分層設(shè)計，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)范化、智能化和安全管理，為高等院校數(shù)據(jù)治理提供全面支持。

　　2. 數(shù)據(jù)治理框架的實現(xiàn)

　　2.1 標(biāo)準(zhǔn)化框架的設(shè)計與關(guān)鍵技術(shù)

　　數(shù)據(jù)治理框架的設(shè)計需要結(jié)合高校多樣化的數(shù)據(jù)特性，采用標(biāo)準(zhǔn)化的方法和先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)化管理。首先，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是關(guān)鍵，通過制定一致的數(shù)據(jù)格式、命名規(guī)則和分類編碼標(biāo)準(zhǔn)，確保來自不同部門和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)能夠高效集成并保持一致性。這不僅有助于減少數(shù)據(jù)冗余和沖突，還能提高數(shù)據(jù)處理的效率[7]。其次，數(shù)據(jù)集成與清洗技術(shù)至關(guān)重要。通過數(shù)據(jù)集成平臺，將分散在不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，使用數(shù)據(jù)倉庫（extract-transform-load，ETL）技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、準(zhǔn)確性和一致性[8]。數(shù)據(jù)清洗不僅能消除重復(fù)和錯誤數(shù)據(jù)，還能統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，提升數(shù)據(jù)分析的可靠性。

　　為了應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的存儲需求，分布式存儲技術(shù)是框架設(shè)計中的核心技術(shù)之一。使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，如Hadoop和Hive，搭建一個分布式的數(shù)據(jù)存儲平臺，支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效管理。這些技術(shù)能夠顯著提高數(shù)據(jù)的存儲能力和訪問速度，同時保證數(shù)據(jù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的擴展性。此外，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)是數(shù)據(jù)治理框架中的重中之重。通過敏感數(shù)據(jù)加密、訪問控制和多因子認(rèn)證等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在存儲、傳輸和使用過程中的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。在智能數(shù)據(jù)分析方面，基于機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的分析平臺能夠幫助高校從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，進(jìn)行預(yù)測建模和可視化分析，為決策提供數(shù)據(jù)支持。最后，元數(shù)據(jù)管理模塊通過記錄數(shù)據(jù)的來源、使用方式和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)的可追溯性與可再利用性，有助于提高數(shù)據(jù)的管理效率和協(xié)作性。

　　2.2 數(shù)據(jù)治理框架的實現(xiàn)方法

　　數(shù)據(jù)治理框架的實現(xiàn)首先需要明確的需求分析與系統(tǒng)規(guī)劃。在此階段，全面梳理高校現(xiàn)有的數(shù)據(jù)類型、管理流程和業(yè)務(wù)需求，明確框架的功能目標(biāo)。例如，分析各部門對數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲、分析和安全管理的具體需求，確定核心功能模塊?；谶@些需求，確定設(shè)計系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)，并制定技術(shù)選型和實施計劃。例如，選擇開源工具如Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲、使用ETL工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，以及選擇適配的安全管理技術(shù)。同時，需要規(guī)劃框架實施的時間表和資源分配，以確保項目進(jìn)度和質(zhì)量。此階段的重點是與各業(yè)務(wù)部門充分溝通，確?？蚣苣軌驖M足實際需求[9]。

　　在平臺搭建與模塊開發(fā)階段，開發(fā)團(tuán)隊逐步搭建框架的各個模塊。例如，數(shù)據(jù)集成模塊需連接不同的數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和同步；清洗模塊使用ETL工具完成數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載；存儲模塊通過分布式存儲技術(shù)構(gòu)建安全高效的數(shù)據(jù)存儲環(huán)境。數(shù)據(jù)分析模塊則通過集成機器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)可視化工具，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度挖掘和預(yù)測。此外，數(shù)據(jù)安全模塊需要結(jié)合敏感數(shù)據(jù)加密、多因子認(rèn)證和權(quán)限控制技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在各個環(huán)節(jié)的安全性[10]。在開發(fā)過程中，充分考慮框架的兼容性和擴展性，以便與學(xué)?，F(xiàn)有系統(tǒng)整合，降低開發(fā)成本。開發(fā)完成后，系統(tǒng)進(jìn)入測試與優(yōu)化部署階段，通過多輪測試調(diào)整框架性能，確保其穩(wěn)定性和安全性，并逐步在教務(wù)管理、科研統(tǒng)計等核心場景中部署應(yīng)用。

　　3. 高等院校數(shù)據(jù)治理的標(biāo)準(zhǔn)化框架——以常州大學(xué)為例

　　在常州大學(xué)的數(shù)據(jù)治理實踐中，所設(shè)計的框架在教務(wù)管理系統(tǒng)和科研數(shù)據(jù)平臺中得到了有效應(yīng)用，顯著提升了學(xué)校數(shù)據(jù)治理的效率和質(zhì)量。

　　3.1 教務(wù)管理系統(tǒng)的應(yīng)用實踐

　　在教務(wù)管理系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)治理框架解決了多來源數(shù)據(jù)集成與清洗的問題。此前，學(xué)生成績、課程安排等數(shù)據(jù)來源于不同部門和系統(tǒng)，存在格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)重復(fù)及缺失等問題。通過框架中的數(shù)據(jù)集成與清洗模塊，這些問題得到了有效解決?？蚣芾肊TL技術(shù)將多個來源的數(shù)據(jù)收集到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中，并通過數(shù)據(jù)清洗技術(shù)消除重復(fù)數(shù)據(jù)，補全缺失數(shù)據(jù)，確保了數(shù)據(jù)的一致性與準(zhǔn)確性。此外，框架的元數(shù)據(jù)管理功能記錄了各類數(shù)據(jù)的來源、使用方式及質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，使得數(shù)據(jù)的追蹤和管理更加高效。

　　在教學(xué)質(zhì)量分析方面，框架的智能分析功能發(fā)揮了重要作用?；趯W(xué)生成績、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和課程安排，智能分析能夠動態(tài)生成學(xué)生學(xué)習(xí)軌跡，并通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識別潛在的學(xué)習(xí)風(fēng)險。這些分析結(jié)果自動生成可視化的教學(xué)質(zhì)量分析報告，為學(xué)校優(yōu)化課程設(shè)計、調(diào)整教學(xué)策略提供了可靠的決策依據(jù)。

　　該數(shù)據(jù)治理框架主要應(yīng)用于教務(wù)管理系統(tǒng)，優(yōu)化課程安排、學(xué)生成績管理和教學(xué)質(zhì)量分析等環(huán)節(jié)。通過智能分析功能，學(xué)校能夠監(jiān)測學(xué)生成績波動，并利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識別學(xué)習(xí)風(fēng)險，從而優(yōu)化課程設(shè)計。例如，發(fā)現(xiàn)在特定章節(jié)學(xué)生成績普遍下降，學(xué)校調(diào)整授課節(jié)奏或增加補充教學(xué)資源；個別學(xué)生在課程中表現(xiàn)不佳，學(xué)校則引入互動式教學(xué)或個性化輔導(dǎo)。此外，基于成績分布數(shù)據(jù)，學(xué)校優(yōu)化課程順序，確?；A(chǔ)知識掌握后再教授更高級內(nèi)容。優(yōu)化后，課程通過率提高，成績波動減少，教師可提供精準(zhǔn)輔導(dǎo)，整體教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生滿意度得以提升，實現(xiàn)了精準(zhǔn)教學(xué)和教育質(zhì)量的優(yōu)化。

　　3.2 科研數(shù)據(jù)平臺的應(yīng)用實踐

　　在科研數(shù)據(jù)平臺中，數(shù)據(jù)治理框架被用于科研項目數(shù)據(jù)的全流程管理，包括項目申報、進(jìn)展跟蹤及成果歸檔等環(huán)節(jié)?？蒲袛?shù)據(jù)來源廣泛且敏感，框架通過分布式存儲技術(shù)解決了多類型科研數(shù)據(jù)的管理問題。系統(tǒng)利用Hadoop等大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，實現(xiàn)了對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如項目基本信息）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如項目進(jìn)展報告）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如科研論文、專利文檔）的高效存儲與管理。同時，數(shù)據(jù)的加密技術(shù)確保了科研數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中的安全性，避免了敏感信息泄露的風(fēng)險。

　　智能分析功能在科研數(shù)據(jù)平臺中的作用體現(xiàn)在對科研成果的趨勢分析和影響力評估。通過分析科研論文發(fā)表頻率、引用次數(shù)、專利授權(quán)情況等數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠挖掘出科研熱點和潛在增長領(lǐng)域，并生成相關(guān)趨勢報告。這些報告為學(xué)校的科研發(fā)展規(guī)劃提供了有力支持。

　　該數(shù)據(jù)治理框架在科研數(shù)據(jù)平臺中的應(yīng)用涉及對人工智能、材料科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)、能源技術(shù)等領(lǐng)域的分析與管理，通過智能分析功能，系統(tǒng)能夠識別高影響力論文的主題、核心研究機構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)突破。例如，在人工智能領(lǐng)域，系統(tǒng)跟蹤高被引論文的算法創(chuàng)新趨勢，幫助高校確定重點研究方向?；谠摽蚣艿恼撐暮图夹g(shù)成果分析，學(xué)校優(yōu)化資源配置，提升科研競爭力。首先，通過分析高被引論文和熱門技術(shù)成果，高校優(yōu)先支持這些領(lǐng)域的研究經(jīng)費、實驗設(shè)備和人才引進(jìn)，確保優(yōu)勢學(xué)科持續(xù)發(fā)展；其次，科研趨勢報告幫助高校發(fā)現(xiàn)新興研究熱點，引導(dǎo)學(xué)術(shù)團(tuán)隊提前布局，搶占科研先機；再次，科研合作網(wǎng)絡(luò)分析助力高校加強與領(lǐng)先研究機構(gòu)的合作，提高科研項目的國際影響力。最后，該框架提升了科研管理的科學(xué)性和精準(zhǔn)度，使高校學(xué)科發(fā)展更具戰(zhàn)略性，科研實力得到持續(xù)增強。

　　常州大學(xué)數(shù)據(jù)治理框架的成功應(yīng)用，充分證明了其在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、提升數(shù)據(jù)利用率和支持決策制定方面的實用性和有效性。這一實踐經(jīng)驗為其他高校實施數(shù)據(jù)治理提供了可借鑒的思路和參考。

　　結(jié)語

　　本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個面向高等院校的數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)化框架，針對數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全保障及合規(guī)性等核心問題提出了系統(tǒng)性的解決方案。通過將框架應(yīng)用于常州大學(xué)的教務(wù)管理系統(tǒng)和科研數(shù)據(jù)平臺，驗證了其在提升數(shù)據(jù)治理效率、保障數(shù)據(jù)安全性、優(yōu)化數(shù)據(jù)利用方面的實際效果。未來，該框架的應(yīng)用可擴展至更多高校場景，為推進(jìn)高等教育信息化建設(shè)提供支撐，同時結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)治理的智能化水平，為高校提供更全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持。

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　　作者簡介：時文雅，博士研究生，講師，wenyashi@cczu.edu.cn，研究方向：大數(shù)據(jù)。

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