基于数据治理的高校跨部门数据共享与协同策略研究

摘"要：智能时代，数据治理已成为高校正常运行不可或缺的一部分。从数据治理的内涵、数据治理的原则与标准、数据治理在高校中的应用三个维度对高校数据治理内涵进行解读，从技术应用、组织结构、管理机制三个维度探讨高校运行过程中存在的问题，从目标、内容、关键技术三个维度构建高校跨部门数据共享与协同策略，通过基于数据治理的高校跨部门数据共享与协同策略研究，以期提高学校数据应用质量，提升学校治理水平。关键词：高校；数据治理；跨部门；数据共享与协同0"引言2023年7月，《教育部办公厅关于加快推进现代职业教育体系建设改革重点任务的通知》发布，明确提出要通过强化对职业院校数字化整体性治理的辅导，推动院校构建校本大数据中心[1]。数据治理已成为高校正常运行不可或缺的一部分，通过构建校本大数据中心，能够促进跨部门数据共享与协同，不断优化和创新高校治理机制，提升工作效率和人才培养质量。1"内涵解读1.1"数据治理的内涵数据治理涉及数据收集、存储、处理、使用和共享等多个环节，目的是妥善管理数据资产，支持学校各部门业务活动和决策过程高效、安全、合规。数据治理的核心是建立一套完整的数据管理体系，包括数据的组织架构、管理流程、技术标准和相关的制度规范等。通过数据治理，学校能够全面掌控数据资源，提升数据质量和价值，增强竞争力和创新能力。从本质上讲，数据治理不仅关注数据的技术层面，更强调数据的业务价值和管理价值。因此，学校需要将数据作为重要资产加以管理和利用，通过对数据的整合、分析和挖掘，为战略制定、业务优化和风险管理提供有力支持。当然，在数据使用和共享过程中必须遵守相关法律法规和行业标准，确保数据的合法性和安全性，保障学校信息安全。1.2"数据治理的原则与标准遵循数据治理原则和标准，可以建立一套完整、高效的数据治理体系，为组织的业务发展和决策支持提供有力保障。1.2.1"数据治理遵循的四个原则1）数据质量原则，即确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，提升数据的质量；2）数据安全原则，即保障数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用；3）数据合规原则，即遵守相关法律法规和行业标准，确保数据的合法性和合规性；4）数据共享原则，即促进数据的共享和流通，发挥数据的最大价值。1.2.2"数据治理遵循的四个标准1）数据治理框架标准，即明确数据治理的组织结构、职责分工、管理流程和技术标准等；2）数据质量标准，即定义数据质量的评估指标和评估方法，确保数据的质量符合要求；3）数据安全标准，即制定数据安全管理制度和技术措施，保障数据的安全性和隐私性；4）数据共享标准，规范数据的共享和流通方式，确保数据的合法性和合规性。1.3"数据治理在高校中的应用高校作为教学和科研的重要机构，拥有丰富的教学、科研等数据资源，对高水平管理和决策具有重要意义，可以为可持续发展提供有力的保障。例如：通过制定数据质量标准和管理流程，为教学管理和科研决策提供可靠的数据支持；通过建立统一的数据管理平台和数据共享机制，高校可以实现各部门之间的数据互通和共享；通过制定数据安全管理制度和技术措施，防止数据泄露和滥用等。当前，高校在数据治理方面常见的实践模式是：建立数据治理组织架构，成立专门的数据治理委员会或工作小组，负责数据治理规划和实施；制定数据治理政策和制度，明确数据治理的目标、原则、流程和责任分工，为数据治理提供制度保障；开展数据质量评估和整改工作，定期对数据进行质量评估，发现数据问题并及时整改，提升数据质量；加强数据安全管理和隐私保护，建立完善的数据安全管理制度和技术防护措施，确保数据的安全性和隐私性；推动数据共享和开放，建立数据共享平台或开放接口，促进数据流通和利用，发挥数据的最大价值。2"存在问题分析当前，高校数据治理还存在一些不足，例如，不同系统可能使用不同的数据格式、命名规则或编码方式，导致数据在不同系统中的存储方式和处理方法不一样[2]。此外，不同系统之间存在复杂的数据交互关系，如数据共享、数据集成等[3]，这些问题无疑进一步加剧了高校跨部门数据共享与协同的难度。2.1"技术应用：系统独立，难以联通在技术应用方面，高校各部门在早期数字化建设中多数建立了独立的应用系统，如教务系统、科研系统、财务系统、人事系统等，基本能满足部门内部业务需求。但是相互独立的系统由于缺乏统一的标准和规划，导致数据格式、存储方式和访问权限等方面存在较大差异，难以实现跨部门的数据共享与协同。例如：系统间数据库管理不同，数据无法相互访问；面对多而杂的用户界面，教师和学生需要不断学习和适应系统，增加了使用成本。针对这些问题，高校应建立统一的数据标准和规划，指导数据管理实践，确保不同系统间的数据格式、存储方式和访问权限等一致，从而实现跨部门的数据共享与协同。例如，高校数据管理团队对现有的数据系统进行深入调研，识别系统之间差异，提出相应的解决方案。2.2"组织结构：信息孤岛，沟通不良在组织结构方面，高校主要按照学科专业划分，部门之间相对独立，导致信息流通受到限制。例如，学校的学院、研究院和实验室按照学科专业划分，最大限度保障了专业研究的深度和广度，但也导致部门之间沟通不畅，信息流通困难，不仅影响了高校内部的数据共享，也影响高校与其他机构的数据共享，进而影响高校的教学、科研和管理等活动的高质量发展。针对这些问题，高校需要优化组织结构，打破部门间信息壁垒，通过加强部门间有效沟通，促进信息流通，提高数据共享与协同的效率。例如，打破传统部门之间的界限，明晰责任，建立沟通机制、联动细则等，在此基础上建立数据共享中心，将各个部门的数据资源进行整合和管理。2.3"管理机制：缺乏监控，协同不畅在管理机制方面，当前存在一些亟待解决的问题。例如，由于缺乏有效的监控机制，部门之间难以达成共识，也缺乏推动数据共享的动力。此外，数据共享与隐私保护的边界不够清晰，导致在实际操作中容易出现冲突或混乱。例如，高校可能已经建立了数据共享平台，但数据共享涉及个人隐私和知识产权等，部门之间由于理念和目标的差异，选择共享协同的信息内容不同，信息的广度和深度也不一样。针对这些问题，高校应建立健全数据共享与协同管理机制，包括竞争机制、激励机制、评价约束机制等，确保数据共享与协同的顺利进行。例如，高校制定明确的数据共享政策和管理规则，明确各个部门的数据共享责任和义务，建立有效的数据共享评价机制，确保数据共享的效果和质量。3"数据共享与协同策略研究3.1"目标分析在基于数据治理的高校跨部门数据共享与协同策略制定过程中，坚持统一标准与规范、安全可控、高效协同、可持续发展四个原则，实现四层目标。3.1.1"提升数据质量是数据共享与协同的首要目标通过数据治理，高校可以规范数据的采集、存储、处理和使用流程，确保数据的准确性、完整性和可靠性，有助于为决策支持提供有力保障，推动自身科学发展和精准治理。3.1.2"促进跨部门协作是数据共享与协同的核心目标通过打破部门壁垒，实现数据资源的互通有无，高校可以加强各部门之间的沟通与协作，形成工作合力，有助于提升整体的工作效率和服务水平，实现内涵式发展和质量提升。3.1.3"优化资源配置是数据共享与协同的重要目标通过对数据的分析和挖掘，高校可以更加清晰地了解资源的使用情况和需求状况，实现资源的合理分配和优化配置，有助于提升资源使用效率和管理水平，为实现可持续发展提供有力支持。3.1.4"提升服务水平是数据共享与协同的最终目标通过数据共享与协同，高校可以更加精准地了解师生和社会的需求，提供更加个性化、高效和便捷的服务，有助于提升办学水平和社会声誉，增强竞争力和影响力。3.2"具体内容在上述目标引导下，构建数据共享与协同实施策略，具体见图1。数据共享与协同策略实现主要包含三层。第一层是管理层，负责成立数据管理组织，如成立专门的数据治理部门，专门负责制定数据共享与协同的政策、规章制度，监督实施情况、统筹协调，及时处理过程中遇到的各类问题。第二层是数据层，包括：创建数据标准与规范，如按照统一规则对数据进行定义、分类、命名、存储等，为数据共享与协同提供基础；创建数据共享平台，实现全校数据集中存储、管理和访问，解决数据冗余、共享受阻等问题；保障数据安全与隐私，采用数据加密、访问控制、审计追踪等技术手段，最大限度防止数据泄密。第三层是应用层，负责制定协同工作流程，清晰的协同工作流程可以明确各部门的职责和协作方式，确保数据共享与协同顺利进行。数据共享与协同策略三层之间具有密切的关系。管理层是前提，数据基础制度的建设和完善为数据资源的开发与利用提供了制度保障[4]，即管理层需要深入调研、开展需求论证，在了解各部门数据需求和使用情况的前提下，明确数据共享与协同的规则规范和实施重点，保障数据共享平台的健康、可持续运行。数据层是关键，数据资源整合共享和开发是内在要求[5]，即跨部门数据共享平台的建设需要根据部门需求和技术要求进行多次测试和优化，为各部门协同工作提供数据基础。应用层是保障，即通过边界职责确定、协同方式等，直接决定跨部门共享平台能否真正服务于学校各部门的正常业务。当然，学校还需要向各部门推广数据共享与协同的理念和操作方法，进行必要的培训和技术支持。同时，定期对数据共享与协同情况进行监控和评估，及时发现问题并进行改进等。总之，数据共享与协同策略的实现需要制度保障、技术保障、人员保障等一系列保障措施。3.3"关键技术数据共享与协同实施策略主要涉及数据整合与标准化技术和数据安全与隐私保护技术。3.3.1"数据整合与标准化技术它能够为学校提供更为准确、高效的数据支持，推动业务决策的科学化和精准化。在数据整合方面，常见的技术有ETL（提取、转换、加载）工具，如Kettle，支持无编码、拖拽方式开发数据管道，能够对接多种数据源，包括传统数据库、文件、大数据平台等。数据仓库技术也是数据整合的重要手段，通过将不同来源的数据整合到一个集中的存储库中，实现数据的统一管理和查询。在数据标准化方面，主要涉及数据格式、数据定义和数据交换的标准化。例如：通过制定统一的数据格式标准，可以确保不同系统之间的数据能够无缝对接；数据定义标准化则能够消除数据冗余和不一致，提高数据质量；而数据交换标准化则能够确保数据在不同系统之间的顺畅传输和共享。此外，还有一些辅助技术，例如：数据清洗技术，用于消除数据中的噪声和不准确信息；数据映射技术，用于实现不同数据格式和结构之间的转换；数据安全技术，用于保护整合和标准化过程中的数据安全性与隐私性。3.3.2"数据安全与隐私保护技术它涵盖多种技术手段和方法，旨在确保数据的机密性、完整性和可用性，同时保护个人隐私不被侵犯。常见的技术有：加密技术，包括对称加密和非对称加密等，即使数据被窃取，攻击者也无法轻易读取其中的内容；数据脱敏技术，即通过脱敏处理，使敏感数据在不泄露其核心价值的情况下，可被用于数据分析、测试和开发等；数据匿名化技术，即通过将个人数据与身份标识分离，实现数据的匿名