众议：如何推进高校数据治理？

高校数据治理应重点关注哪些方面的工作？机制体制、技术路线、治理理念，都值得重点关注。这也体现出，数据治理对高校而言确实是一个系统而庞大的挑战。想知道高校信息中心负责人们的看法吗？一起来看↓

康慨：通过持续产出

让管理者尝到甜头

康慨

■ 北京理工大学

■ 信息化办公室副主任

学校在进行数据治理时，可重点关注几个问题：

一是要有完善的基础平台，如主数据库、元数据管理系统、质量监控平台、数据交换平台等，并要选择可靠的软件公司作为合作伙伴；

二是要积极对自身团队进行建设，因为数据治理与业务结合得非常紧密，学校信息化人员要以做到既要懂技术又懂业务为目标；

三是要通过持续不断的成果产出，让领导、部门、学院尝到甜头，从而获得更大、更广泛的支持。

尤其需要注意的是，数据治理是一个长期过程，要做好长期迭代的准备，需要分阶段去实施推进。最好要避免求全求大的目标，边实践边学习别人的先进经验，最后根据自己的实际需求进行量体裁衣。就像开发一个信息系统，首先一定要抓住核心的需求点，而不是一味追求大而全。

在方法上，有时需要通过应用场景倒逼数据治理工作。应用场景要真正能解决师生和业务部门关注的痛点问题，让师生拥有获得感。

田航：具体治理工作中需以人为本

田航

■ 重庆邮电大学

■ 信息化办公室主任

在具体的工作中，一定要重视 “人”的工作，有几点需要重点关注：

一是要立制度，对数据进行统筹管理，出台校级数据管理办法，让数据采集和共享有据可依；

二是要树意识，强调并注重数据意识的重要性，数据治理工作要想很好地推动，应当是由学校一把手亲自抓、各部门主要负责人参与其中，提高数据共享意识；

三是要定期对各部门的信息化工作人员进行相关培训，营造数据共享氛围；

四是积极开展面向全校师生的职称评定、学生评奖评优、学生画像、贫困生预警等数据应用，提升数据的服务能力，通过应用让大家广泛感受数据治理的好处，从而推动数据治理工作不断发展。

薛静：加强师生培训提升数据意识

薛静

■ 西北工业大学

■ 信息化建设与管理处处长

数据治理难在量大面广难协调，以及传统习惯难改变。所谓传统习惯涉及两个方面：一是不及时更新数据，不注重录入数据的质量；二是各部门习惯直接向师生而非数据中心要数据，导致师生反复填报，数据治理难以打开局面。

对此，可以采取如下措施：

一是建立数据管理制度，落实主体责任。治标先治本，建立数据管理制度是落实数据管理和建设主体责任的关键，具体应包括数据是学校资产、数据的管理职责、数据共享程序、数据安全管理等内容；

二是信息化部门牵头协调，解决不确定问题。面对多数据源的数据，需要通过协商方式确定源头，这项工作只能由信息化部门牵头完成，这也是信息化部门管理功能的具体表现；

三是注重成果可视化，公开展示数据状况、共享情况，接受监督，倒逼治理。由于数据治理的治理进度、治理成果很难被用户感知，导致该项工作压力较大。建议尽量将工作量化展示，以有效缓解工作压力，并督促各责任单位加速治理工作，从而起到倒逼作用；

四是加强考核，建立数据治理报告制度。考核是数据治理的抓手，制定明确的考核体系，量化考核目标，可以有效引导各单位开展数据治理工作。而定期报告（如半月简报）数据治理进度，也可有效推动此项工作；

五是建立运维规范，强化日常维护。数据治理不是一次性工作，要形成相应的工作机制和工作规范，要求各单位、各专业的人员按照统一模式开展运维，确保正常运转下的数据采集质量；

六是加强培训，改变向师生要数据的习惯，而是按照需求有计划地提前进行数据收集。体外循环涉及部门众多，是数据治理的一个难点，需要通过多种形式的培训逐步改进。

郝志杰：明确数据权责，

建立数据应用闭环

郝志杰

■ 中国石油大学（华东）

■信息化建设处处长

高校开展数据治理需要着重关注三个方面：

一是关注业务层面，要从学校的整体视角明确数据的资产属性，明确数据的“责、权、利”，建立“产生—使用—共享—反馈”的数据应用闭环；

二是关注技术层面，明晰数据范围，形成学校全域数据地图；提升数据质量，确保数据的准确性、规范性、及时性、完整性、一致性、可用性，利用各类数据治理工具，搭建起可向全校提供更快速、更灵活、更便捷、更安全的数据服务框架；

三是关注应用导向，数据治理应让数据尽可能服务于决策，实现数据的增值。

王玉平：信息化系统的治理

是数据治理的保障

王玉平

■ 上海海事大学

■信息化办公室副主任

数据治理需要重点关注信息化系统的治理、数据全生命周期管理技术支撑、数据责权及数据分析模型设计。

尤其要注意的是，信息化系统的治理是数据治理的保障。如果信息化系统处于无序建设的状态，那么数据治理只能是底层数据的归集，无法进行有效的管控。因此，信息化系统的建设必须符合学校信息化顶层设计，必须遵循学校数据管理规范，才能为数据治理做好保障。

陈伟：应结合具体

业务场景，以点带面

陈伟

■ 东北财经大学

■ 网络信息管理中心副主任

数据治理不宜以专门项目形式开展，而应该结合具体业务场景，确定重点，以点带面，分别突破。以专项业务开展进行专项重点数据治理，以平台支撑、互联网思维模式再造，润物无声地完成日常数据治理工作。

国内高校对于开展数据治理的关注度比较高，但总体突破不大，需要克服三个层面的问题。

首先，全体行业从业者、相关管理人员要深刻认识数据作为教育信息化2.0时代的新型“生产要素”的资源属性，既要发掘数据价值、又要守住数据安全。深刻认识到数据治理对高校治理体系、治理能力建设的重要意义。

数据治理的效果体现在，一方面对传统业务数据平台进行赋能，通过提高数据质量，让体系运行更加顺畅；另一方面，能再造新的业务场景，结合大数据、人工智能等新技术，更深入地发现数据的价值，做以前无法做到的事情，如管理决策支持等。

其次，数据治理的内涵，强调的是自上而下的强制性。数据治理过程中，学校顶层设计是数据治理能否成功的关键影响因素。要规划好信息部门、业务部门、师生用户、社会、企业的不同角色，构造完整的数据生态。整个治理体系要形成从数据问题的发现、反馈、整改、应用的完整业务闭环，促进数据治理长效机制的形成。

最后，企业要创新数据治理产品设计思路、定位，以互联网思维、以用户思维重构整个数据治理产品体系，发挥新技术在数据治理产品设计中从支撑到引领的作用，形成与高校的良性互动，推动整个治理体系、系统的升级与再造。好的市场环境，需要管理部门、高校、企业形成良性互动，提升整个行业的水平。

来源：《中国教育网络》杂志（11月刊）

采访、整理：朴艺娜、郑艺龙  

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