大数据技术在校园数据信息化中的应用_邓娜.pdf

Application 创新应用344 电子技术 第 52 卷 第 2 期（总第 555 期）2023 年 2 月（1）提升管理效率。随着大数据时代的到来，社会上各行各业都在不断推动行业信息化发展的进程，教育行业也不例外，在此背景下在对高校教育的发展提出挑战的同时，也带来了不少的机遇，所以说高校更应当紧跟时势，积极应对。以往高校工作的对象主要是学生，需要对学生进行管理，然而当代大学生的价值取向和思想观念在不断变化，这样一来高校的管理任务也更加具备难度2。（1）提高教育质量。高校的工作目标就是为每一位教师、学生提供优质的服务，如今高等教育逐渐趋向于大众化，人们的思想观念也有了一定程度的变化，越来越多的家长、学生认为不再是高等教育的受管理者，而是作为高等教育消费者角色的存在，因此在不断对高校提出高需求的同时，高校自身更需要不断地提升教育质量，才能在激烈的教育竞争中立于不败之地。（3）增强竞争能力。在以往信息不发达的时代，想要获得信息，就必须要先处理相关数据，要知道信息在更迭发展的过程中，其时效性突显出了信息的价值，而先处理数据后获得信息的方式，很大程度上导致部分有效信息的流失。而高校重视开展数据治理工作，则能够从数据组织中采集出有效的信息，以此减少有效信息的流失，高校通过实时得来的有效信息，便能够进行科学的决策，从而帮助其自身增加核心竞争能力。2 大数据技术在校园信息化系统中的应用高校数据治理的目标。数据不是随机的数据样0 引言随着大数据时代的全面来临，高校在信息化建设的过程中，其自身信息系统正在不断进行完善，在此过程中也积累了不少的数据信息，然而在对这些数据进行应用和管理的过程中，发现这些数据存在着一些问题，例如来源不明、标准不一、无法共享等。高校为了更好地使用和整合这些数据，让数据为高校信息化建设发展提供助力，因此高校开展数据治理工作已势在必行。1 研究背景高校信息化数据的现状。高校信息化建设的发展已经走过了数十年，一部分高校已经建设了完善的信息系统，但是由于缺乏统一的规范，导致在信息化系统中数据存在差异，从而导致各个子系统之间无法关联，因此导致高校信息系统无法实现共享和集成。可以说，高校在信息化建设过程中，数据存在很大的“质量”问题，主要表现在以下方面。（1）高校数据标准未统一，导致高校在实现数据共享时存在一定的困难，给高校教师、学生在使用数据过程中带来不便1。（2）高校数据重复繁多，因为缺乏了严格的数据调研，导致降低了数据的质量，既无法实现数据共享，也无法为数据分析提供支撑。（3）高校以往数据没有存档，导致无法支撑数据挖掘。由此可见，高校数据的质量不高，更为高校管理工作的开展带来了不便。数据治理应用于高校信息化建设中的必要性。基金项目：中国高校产学研创新基金新一代信息技术创新项目（2020ITA02028）。作者简介：邓娜，湖南交通职业技术学院，实验师，研究生；研究方向：大数据技术应用。收稿日期：2023-01-14；修回日期：2023-02-12。摘要：阐述大数据技术在校园信息化系统中的应用，数据治理的架构中的数据治理层、数据平台层、数据服务层，探讨数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据资产管理、数据安全管理。关键词：大数据技术，校园信息化系统，数据架构。中图分类号：TP311.5文章编号：1000-0755(2023)02-0344-02文献引用格式：邓娜.大数据技术在校园数据信息化中的应用J.电子技术,2023,52(02):344-345.大数据技术在校园数据信息化中的应用邓娜 （湖南交通职业技术学院，湖南 410132）Abstract This paper expounds the application of big data technology in campus information system,data governance layer,data platform layer and data service layer in the data governance architecture,and discusses data standard management,metadata management,data quality management,data asset management and data security management.Index Terms big data technology,campus information system,data architecture.Application of Big Data Technology in Campus Data InformatizationDENG Na(Hunan Communications Vocational and Technical College,Hunan 410132,China.)Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 2 期（总第 555 期）2023 年 2 月 345本，而是全体数据，从表面上看高校数据是碎片化的，但是通过数据治理，就能够发现这些数据之间存在着一定的关联，高校数据治理的目标必须紧紧围绕数据展开，从海量的数据中“筛选”出有效的数据，从而才能保证数据治理后数据的质量。高校数据治理的目标为：（1）数据标准规范化；（2）数据管理脉络化；（3）数据质量度量化；（4）数据内容精简化。高校数据治理的架构。高校数据治理的总体架构主要分为以下三个层次，从下到上依次为：数据治理、数据平台、数据服务等。不同层次的功能如下：（1）数据治理层。该层主要完成统一规则及标准的制定工作，包括抽取结构化数据、非结构化数据等，依次实现各类数据的整合、制定、管理、服务等，从而帮助高校解决机器数据、业务数据、公共数据的管理方面的问题，为后续的数据管理提供可靠的数据资源。（2）数据平台层。基于数据治理的硬件结构层面的平台体系，包括了数据库和数据储存技术，将其用于高校内部数据交换、储存以及计算。（3）数据服务层。在数据治理层和数据平台层上，构建出了一套标准、完整的数据服务体系，以此满足多方面数据的操作需求，例如展示、供给、管理以及决策等。高校数据治理的框架。依据高校数据治理工作的必要性，确定了大数据治理系统在高校数据平台中的定位，高校数据治理的框架是基于多方面数据的管理，建设了高校数据治理系统功能，主要框架中包含了以下内容，见图1所示。2.1 数据标准管理数据标准化管理中的数据范围主要包含了高校内外部的数据，例如业务数据、互联网数据、日志数据等，以数据标准管理作为数据治理的体系，有效实现数据的资产化，在整个数据运营的过程中，形成以高校数据平台为核心的数据圈，将其服务于高校，可以说数据标准管理的目的，是为了实现高校数据的有效性、完整性、规范性以及一致性，从而进一步提升高校数据治理的水平。2.2 元数据管理元数据管理主要是利用元数据服务，来有效储存和管理元数据，从而能够及时获取业务元数据和技术元数据。在获取技术元数据后，相关工具平台上抽取数据中的字段，利用工具来查阅两者之间的关联。对于业务元数据来说，对其进行有效的维护能够确定业务流程，对于高校数据治理工作的开展有一定的作用。依托于高校数据治理系统，能够有效管理高校数据，通过元数据管理，能够全面理解高校业务，并合理使用业务中的指标。2.3 数据质量管理数据质量管理，是从源数据连入数据平台后一直到输出的全部过程，其中包含了数据资产评估、数据质量管理、数据质量监控等，可以说数据质量管理既能够有效保护高校数据平台的数据，更能让所收集的数据符合平台的需求，构建出数据资产库，输入数据资产评估，对数据的事后监控，转变为事前、事中等监控，可有效管控数据的质量。2.4 数据资产管理数据资产管理的管理过程具有一定的周期性，是以资产策略和战略作为导向，从数据治理系统的整体目标出发，考虑到资产的投资、规划、运行、设计、维护、建设、变更、注销等全部过程，通过不断的优化数据资产的质量，实现数据资产的有效管理，主要包括：（1）注册管理；（2）变更管理；（3）审计管理；（4）资产统计分析；（5）权限管理；（6）接口管理。2.5 数据安全管理数据安全管理，是完善整体数据体系的安全策略，采取全面的安全管控，通过多种手段保证数据治理中数据的安全性，尽可能做到“事前管理”“事中控制”“事后查询”等，能及时发现数据中存在的风险，及时设置数据系统防线，从而保障数据的安全性。3 结语高校在不断发展信息化建设的过程中，除了要提高管理水平、工作效率以及教学能力之外，更要重视高校数据治理的工作，利用数据治理，来发掘数据价值，提升数据质量，可以说数据治理这一举措，已经成为促进高校信息化建设发展的重要战略之一。本文构建的高校数据治理目标、架构和框架，有效解决了高校信息化数据的现状，提高了对数据的管理水平，但是要知道高校数据治理是一项长期性的工作，需要持续坚持和投入，以此才能实现高校信息化的建设，更促进高校进一步的发展。参考文献1邱坤,郭盛,顾亦然,赵允玉.高校实验室信息化数据治理的探索J.实验室研究与探索,2022,41(10):265-269.2 曹姣,周志忠,杨莲勉.大数据时代下高校数据治理体系研究J.科技资讯,2022,20(22):177-181.图1 高校数据治理框架