高等院校数据治理的标准化框架设计与实现

　　文/时文雅 常州大学

　　摘要：高等院校在数据治理中面临质量不统一、流程不规范、数据孤岛等挑战。本文设计并实现了一套标准化框架，包括数据治理策略与组织管理层、技术支撑层、数据治理操作层和支持性模块四个层次，以提升数据质量、保障数据安全，并实现数据的高效流通与共享。框架通过统一数据标准、采用分布式存储和数据清洗技术，以及集成元数据管理和智能分析功能，为高校在数据管理、教学支持和科研管理中提供了系统化的解决方案，并通过具体应用案例验证了其可行性和有效性。

　　关键词：数据治理；高等院校；数据质量管理；数据安全；数据合规性

　　引言

　　随着信息技术的快速发展和数据量的爆炸性增长，高等院校面临着海量数据管理、质量控制和安全保障等多方面的挑战。数据治理作为确保数据质量、提升决策效率和保障数据安全的重要手段，已成为高等院校信息化建设中的关键组成部分[1]。然而，目前许多高校在数据治理方面存在标准不统一、流程不规范、数据孤岛等问题，导致数据管理效率低下，决策支持能力不足[2]。本文为高等院校数据治理提供了一种切实可行的框架和技术实现路径。

　　1. 数据治理需求分析与框架设计

　　在高等院校的数据管理中，面对庞大且多样化的数据资源，传统的管理模式已经难以满足日益增长的数据质量、安全性、流通性及合规性需求[3]。因此，设计并实施一个标准化、全面的数据治理框架显得尤为重要。

　　1.1 高等院校数据治理需求

　　高等院校在信息化建设过程中，面临大量的数据收集、存储、管理和分析需求，尤其是随着教育、科研、行政等各个领域的数字化转型，学校的日常运营和管理愈加依赖于数据[4]。

　　高等院校在信息化建设过程中，主要有两方面需求。

　　（1）数据质量管理和数据安全是数据治理的核心需求。高校的数据来源广泛，但质量参差不齐，如学生成绩可能存在缺失或错误，科研数据格式可能不一致。完善的数据质量管理机制能够提高数据的准确性和可靠性[5]。此外，涉及学生、教师、科研等敏感数据的安全与隐私保护至关重要，必须建立健全的数据安全管理体系，防止泄露和滥用，确保遵守相关法律法规。

　　（2）须关注数据合规性和协同流通。针对多学科、多业务系统的数据特性，元数据管理系统可以帮助梳理数据来源、用途和质量标准，提升数据的可用性。同时，高校的各部门需要打破数据孤岛，实现数据共享和跨部门协作，以提高数据的利用效率和决策支持能力。在此基础上，通过合规的审计机制，确保数据存储、流通和共享过程中满足法律法规要求，增强数据治理活动的可追溯性和可靠性[6]。

　　1.2 数据治理的标准化框架设计

　　为了满足高等院校数据治理的需求，本框架设计综合考虑了数据质量管理、数据安全保护、元数据管理、数据流程控制等多个维度需求，提出了一个多层次、结构复杂的标准化数据治理框架，如图1所示。

　　该数据治理架构由数据治理策略与组织管理层、技术支撑层、数据治理操作层和支持性模块组成，形成完整的数据治理体系。数据治理策略与组织管理层负责制定数据治理政策、数据质量标准、安全与合规管理等，并通过数据治理委员会协调执行，确保数据管理规范化。技术支撑层提供数据治理的基础平台，包括数据集成、数据存储与管理、数据分析、数据质量监控和数据安全管理，支撑数据全生命周期的处理。数据治理操作层涵盖数据采集与输入、质量管理、存储与管理、处理与转换、安全与隐私保护、可视化分析与报告、元数据管理等模块，具体执行数据治理任务，实现数据的高效管理与应用。支持性模块提供数据备份与恢复、审计与监控、权限控制与访问管理、系统日志与追踪功能，增强数据安全性和可追溯性。整体架构通过分层设计，实现数据的规范化、智能化和安全管理，为高等院校数据治理提供全面支持。

　　2. 数据治理框架的实现

　　2.1 标准化框架的设计与关键技术

　　数据治理框架的设计需要结合高校多样化的数据特性，采用标准化的方法和先进技术进行系统化管理。首先，统一数据标准是关键，通过制定一致的数据格式、命名规则和分类编码标准，确保来自不同部门和系统的数据能够高效集成并保持一致性。这不仅有助于减少数据冗余和冲突，还能提高数据处理的效率[7]。其次，数据集成与清洗技术至关重要。通过数据集成平台，将分散在不同系统的数据采集到统一的数据仓库，使用数据仓库（extract-transform-load，ETL）技术进行数据清洗、转换和加载，确保数据的质量、准确性和一致性[8]。数据清洗不仅能消除重复和错误数据，还能统一数据格式，提升数据分析的可靠性。

　　为了应对海量数据的存储需求，分布式存储技术是框架设计中的核心技术之一。使用大数据技术，如Hadoop和Hive，搭建一个分布式的数据存储平台，支持结构化和非结构化数据的高效管理。这些技术能够显著提高数据的存储能力和访问速度，同时保证数据在大规模数据处理中的扩展性。此外，数据安全与隐私保护是数据治理框架中的重中之重。通过敏感数据加密、访问控制和多因子认证等技术，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。在智能数据分析方面，基于机器学习和数据挖掘的分析平台能够帮助高校从大量数据中提取有价值的信息，进行预测建模和可视化分析，为决策提供数据支持。最后，元数据管理模块通过记录数据的来源、使用方式和质量标准，确保数据的可追溯性与可再利用性，有助于提高数据的管理效率和协作性。

　　2.2 数据治理框架的实现方法

　　数据治理框架的实现首先需要明确的需求分析与系统规划。在此阶段，全面梳理高校现有的数据类型、管理流程和业务需求，明确框架的功能目标。例如，分析各部门对数据集成、清洗、存储、分析和安全管理的具体需求，确定核心功能模块。基于这些需求，确定设计系统的技术架构，并制定技术选型和实施计划。例如，选择开源工具如Hadoop进行数据存储、使用ETL工具进行数据清洗，以及选择适配的安全管理技术。同时，需要规划框架实施的时间表和资源分配，以确保项目进度和质量。此阶段的重点是与各业务部门充分沟通，确保框架能够满足实际需求[9]。

　　在平台搭建与模块开发阶段，开发团队逐步搭建框架的各个模块。例如，数据集成模块需连接不同的数据源，实现数据采集和同步；清洗模块使用ETL工具完成数据的清洗、转换和加载；存储模块通过分布式存储技术构建安全高效的数据存储环境。数据分析模块则通过集成机器学习算法和数据可视化工具，实现数据的深度挖掘和预测。此外，数据安全模块需要结合敏感数据加密、多因子认证和权限控制技术，确保数据在各个环节的安全性[10]。在开发过程中，充分考虑框架的兼容性和扩展性，以便与学校现有系统整合，降低开发成本。开发完成后，系统进入测试与优化部署阶段，通过多轮测试调整框架性能，确保其稳定性和安全性，并逐步在教务管理、科研统计等核心场景中部署应用。

　　3. 高等院校数据治理的标准化框架——以常州大学为例

　　在常州大学的数据治理实践中，所设计的框架在教务管理系统和科研数据平台中得到了有效应用，显著提升了学校数据治理的效率和质量。

　　3.1 教务管理系统的应用实践

　　在教务管理系统中，数据治理框架解决了多来源数据集成与清洗的问题。此前，学生成绩、课程安排等数据来源于不同部门和系统，存在格式不统一、数据重复及缺失等问题。通过框架中的数据集成与清洗模块，这些问题得到了有效解决。框架利用ETL技术将多个来源的数据收集到统一的数据仓库中，并通过数据清洗技术消除重复数据，补全缺失数据，确保了数据的一致性与准确性。此外，框架的元数据管理功能记录了各类数据的来源、使用方式及质量标准，使得数据的追踪和管理更加高效。

　　在教学质量分析方面，框架的智能分析功能发挥了重要作用。基于学生成绩、学习行为数据和课程安排，智能分析能够动态生成学生学习轨迹，并通过数据挖掘技术识别潜在的学习风险。这些分析结果自动生成可视化的教学质量分析报告，为学校优化课程设计、调整教学策略提供了可靠的决策依据。

　　该数据治理框架主要应用于教务管理系统，优化课程安排、学生成绩管理和教学质量分析等环节。通过智能分析功能，学校能够监测学生成绩波动，并利用数据挖掘技术识别学习风险，从而优化课程设计。例如，发现在特定章节学生成绩普遍下降，学校调整授课节奏或增加补充教学资源；个别学生在课程中表现不佳，学校则引入互动式教学或个性化辅导。此外，基于成绩分布数据，学校优化课程顺序，确保基础知识掌握后再教授更高级内容。优化后，课程通过率提高，成绩波动减少，教师可提供精准辅导，整体教学质量和学生满意度得以提升，实现了精准教学和教育质量的优化。

　　3.2 科研数据平台的应用实践

　　在科研数据平台中，数据治理框架被用于科研项目数据的全流程管理，包括项目申报、进展跟踪及成果归档等环节。科研数据来源广泛且敏感，框架通过分布式存储技术解决了多类型科研数据的管理问题。系统利用Hadoop等大数据存储技术，实现了对结构化数据（如项目基本信息）、半结构化数据（如项目进展报告）、非结构化数据（如科研论文、专利文档）的高效存储与管理。同时，数据的加密技术确保了科研数据在存储和传输过程中的安全性，避免了敏感信息泄露的风险。

　　智能分析功能在科研数据平台中的作用体现在对科研成果的趋势分析和影响力评估。通过分析科研论文发表频率、引用次数、专利授权情况等数据，系统能够挖掘出科研热点和潜在增长领域，并生成相关趋势报告。这些报告为学校的科研发展规划提供了有力支持。

　　该数据治理框架在科研数据平台中的应用涉及对人工智能、材料科学、生物医学、能源技术等领域的分析与管理，通过智能分析功能，系统能够识别高影响力论文的主题、核心研究机构及关键技术突破。例如，在人工智能领域，系统跟踪高被引论文的算法创新趋势，帮助高校确定重点研究方向。基于该框架的论文和技术成果分析，学校优化资源配置，提升科研竞争力。首先，通过分析高被引论文和热门技术成果，高校优先支持这些领域的研究经费、实验设备和人才引进，确保优势学科持续发展；其次，科研趋势报告帮助高校发现新兴研究热点，引导学术团队提前布局，抢占科研先机；再次，科研合作网络分析助力高校加强与领先研究机构的合作，提高科研项目的国际影响力。最后，该框架提升了科研管理的科学性和精准度，使高校学科发展更具战略性，科研实力得到持续增强。

　　常州大学数据治理框架的成功应用，充分证明了其在解决数据质量、提升数据利用率和支持决策制定方面的实用性和有效性。这一实践经验为其他高校实施数据治理提供了可借鉴的思路和参考。

　　结语

　　本文设计并实现了一个面向高等院校的数据治理标准化框架，针对数据质量、安全保障及合规性等核心问题提出了系统性的解决方案。通过将框架应用于常州大学的教务管理系统和科研数据平台，验证了其在提升数据治理效率、保障数据安全性、优化数据利用方面的实际效果。未来，该框架的应用可扩展至更多高校场景，为推进高等教育信息化建设提供支撑，同时结合人工智能技术进一步提升数据治理的智能化水平，为高校提供更全面的数字化转型支持。

　　参考文献：

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　　[2]张利龙,殷学丰.高等院校数据治理架构与实施路径探讨——以范德堡大学为例[J].数字技术与应用,2024,42(8):81-83.

　　[3]向全珍,付稚茹,贾天君,等.基于数据治理视角高校成本核算研究——以A大学为例[J].国土资源科技管理,2023,40(4):106-117.

　　[4]杨扬.智慧校园环境下高校大数据的治理及应用策略[J].网络安全和信息化,2023(6):31-34.

　　[5]田雯.大数据时代美国高校数据治理体系研究[D].重庆:西南大学,2022.

　　[6]余智涛,冷俊,吴丹.斯坦福大学数据治理思路与实践[J].中国教育网络,2021(9):65-66.

　　[7]任刚,舒畅,王东宏.智慧校园环境下高校大数据治理及应用策略[J].中国高新科技,2020(17):130-131.

　　[8]刘革平,罗杨洋,韩锡斌.职业院校数字校园中的数据治理探究——《职业院校数字校园规范》解读之五[J].中国职业技术教育,2021(4):32-38.

　　[9]申利英.基于大数据分析的大学图书馆个性化服务优化策略研究[J].华章,2024(5):6-8.

　　[10]罗桂莲.大数据背景下高校图书馆场景化资源推荐服务研究[J].采写编,2024(2):151-153.

　　作者简介：时文雅，博士研究生，讲师，wenyashi@cczu.edu.cn，研究方向：大数据。