桐城市美丽乡村建设专题网站,wordpress4.4.1下载,广州市行政区划图,企业网站建设综合实训学习体会当前#xff0c;教育信息化新基础设施正在加紧建设#xff0c;教育业务系统应用不断推进#xff0c;各种软硬件平台源源不断地产生着教育数据。海量数据的汇聚和分析#xff0c;能给教育系统带来什么#xff1f;如何在教育数字化转型中#xff0c;探索出基于数据驱动的新…当前教育信息化新基础设施正在加紧建设教育业务系统应用不断推进各种软硬件平台源源不断地产生着教育数据。海量数据的汇聚和分析能给教育系统带来什么如何在教育数字化转型中探索出基于数据驱动的新路子
“十四五”规划要求未来应运用数据持续赋能“一网通办”“一网统管”继续坚持和完善数据治理体系从根本上重构数据治理框架坚持“一校一库、一数一源、一数多用、动态更新”的原则做好数据的统一采集、归集、共享、开放和使用为进入建设深水期的“一网通办”“一网统管”打开通路。
基于上述问题了解到数据治理平台是教育数字化转型的关键所在下面就和大家一起聊聊教育场景下的大数据治理。 01
教育行业为什么要做数据治理 随着智慧校园建设的不断深入整个教育系统中产生了大量的信息和资源大家在日常工作中采集了大量的不同类型的数据高校IT系统繁杂、架构不明、数据混乱等问题也逐渐暴露。具体表现如下
孤岛问题严重高校大多按教育部等上级要求建立系统实际落地时各自为政按照自己的需求、资金与能力建设信息化项目缺乏顶层统一数据规划。业务系统孤立建设最终形成了大量的“数据孤岛”。这些孤岛不但存在业务功能模块重复性建设的情况造成信息缺乏互通的资源浪费与系统之间的兼容性问题还造成了各种“管理孤岛”、“系统孤岛”、“业务孤岛”令后期的信息化、统一化管理举步维艰。 管理制度薄弱“智慧校园”的口号喊了多年往往还处在初级阶段。第一信息中心和业务部门各自为政信息中心不了解具体业务缺乏从数据中发现价值的能力难以从数据管理的价值上说服和推动业务部门参与工作第二数据管理缺乏统一指导方针管理推动力不足业务部门参与度低。信息中心更多是在做数据库、硬件、网络等维护工作对数据未进行有效的管理及应用大量数据冗余、冲突、错乱第三业务和数据发生隔离数据不具备可用性。
教育大数据治理工作的迫切性和必要性确立了大数据治理系统在高校数据平台中的定位。数据孤岛是数据治理中的顽疾孤岛一日不打通数据一日难赋能。设法使各应用、各系统、各区域的数据有效聚合才是数字化转型的基础所在关键所在。 02
教育行业数据治理系统实践 技术的问题要优先用技术来解决而教育数据治理的核心在数据本身因此针对当前教育数据质量不高、安全不够、开放共享不足等问题选择以数据治理的技术逻辑为导向以建构和谐的技术应用生态为落脚点是推动教育数据治理问题解决走向教育治理现代化的关键着力点。亿信华辰为教育行业提供一站式数据治理解决方案助力高校的新时代教育管理信息化工作。
总体架构
高校大数据建设总体架构可分为三个层次数据治理层、数据平台层和数据服务层如下图所示。各层的主要功能定义如下 ①底层——数据治理层。该层主要完成统一的标准和规则制定工作包括抽取以业务数据 为主的结构化数据以文本、音视频、机器数据为主的半结构化数据及非结构化数据实现对各类数据的梳理、数据标准制定、元数据管理、数据质量及数据资产梳理、数据安全管理、数据集成服务等从软件层面解决学校业务数据、机器数据、公共数据池数据的管理问题为后续的数据存储、交换与计算服务提供“干净、可靠”的数据资源。
②中间层——数据平台层。基于硬件架构层面构建统一平台体系涵盖传统的关系型数据 库和当前以 Hadoop 为基础的分布式数据存储技术用以支撑高校内、外部多源异构的海量数 据存储、交换与计算。
③顶层——数据服务层。在数据平台层和数据治理层的基础之上构建一套完整的、标准 的数据服务体系满足多方面的数据供给、展示、管理、决策的需求。
功能框架
基于“五元管理”包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据资产管 理、数据安全管理进行教育大数据治理系统相关功能建设其功能框架如下图所示。 数据标准管理数据范围涉及高校内、外部数据运营相关的数据包含业务数据、机器日志数据、外部互联网数据。以数据标准为基础的数据治理体系实现数据的资产化贯穿整个数据运营的全流程形成以高校数据平台为核心的大数据生态圈服务于高校内、外部的数据使用人员。
元数据管理依托大数据治理系统便捷地管理高校数 据仓库中的数据调整业务中的统计指标并通过技术元数据和业务元数据两种数据的关联 辅助数据管理者快捷地查阅详细的指标定义全面理解业务并合理使用指标。
数据质量管理数据质量管理涵盖从源数据接入数据平台到应用输出的全过程。数据质量包含数据质量管 理、数据资产评估、数据质量规则库制定及数据质量绩效监控。
数据资产管理以数据资产作为管理对象以资产战略和资产策略为导向从系统整体目标出发统筹考虑资产的规划、投资、设计、建设、运行、维护、稽核、变更、注销的全过程在满足安全、效能的前提下有效管理、监控数据资产的生产和使用情况不断优化数据资产质量实现数据资产的业务价值。
数据安全管理旨在完善数据体系化的安全策略建立完整的体系化安全策略措施全方位地进行安全管控通过多种手段保障数据平台数据治理中的数据安全完成数据“存、管、用” 的数据治理安全做到“事前可管、事中可控、事后可查”。
专属方案
亿信华辰联合合作伙伴基于众多行业实践结合高校业务管理范围与流程推出了“统一平台体系建设”双轮驱动的教育行业数据治理解决方案。 以数据管理平台为承载构建统一的数据中心数据治理数据应用的平台能力提供数据标准制定、业务数据治理、日志数据治理、数据安全分级、数据集市开发等数据管理方面的专业服务。 以组织、制度、流程为核心要素构成统一数据管理体系提供管理体系咨询落地服务助力教育行业打造多方位的数据统一管理能力及价值变现能力。 方案价值
1.全量、多维集成校内各种来源数据形成随用随取的数据资源服务体系为管理决策、业务管理、师生服务提供完善、多维度、高质量的数据服务。
2.提供对高频、热点数据的识别并定向、周期性开展数据质量检测、反馈、修正、回流工作形成闭环数据工作机制提升数据质量减少数据服务故障。
3.统一数据标准制定、数据标准化处理等工作消除信息孤岛形成校级统一的数据视图将业务化的数据转换成可用数据资产减少数据使用成本。
4.提供开放共享集市和专题应用集市即可快速响应校普通共享需求也可快速响应某个信息化应用个性化需求增加数据服务满意度。 03
数据治理在教育场景下的应用 数据治理系统建好之后在教育场景下是如何应用的呢下面结合几个实际案例来聊一聊。
1.学习动机分析
通过数据集成将学生在各个学习场景下的数据进行聚合比如课前预习学习资料、微课、课堂表现参与课堂互动、随堂练习、课后复习完成课后作业、学习课程资源、自主学习等然后通过数据治理平台从上级管理部门和其他相关部门比如民政局、土管局等获取学生其他维度的数据使学生的的数据更加丰富最后结合学习动机理论从作业学习、课堂参与、学习交流、困难解决、自主学习、家庭教育等多角度对学生进行全面分析摒弃经验教学帮助教师更加科学地观察学生、了解学生帮助学生提升学习兴趣。
2.教学补助发放
通过数据治理平台拿到学生家庭住房信息、购车信息、父母工作信息、学生一卡通消费信息基于此通过和相关领导沟通搭建学生贫困指数以此来判定学生的贫困情况摒弃学生自行申请的方式通过这种行为保护学生的自尊心。
3.学生离校确认
以往离校学生需要跑各个部门才能办完手续基于数据做成的系统可以直观说明学生的借还情况学生在办理图书馆离校手续时只需参考系统提示确认自己是否需要还书是否需要缴纳欠费无须前来办事部门现场确认相关部门也可依据线上数据进行离校手续的确认。师生登录办事中心一次即可全网通办解决“办不完的手续、盖不完的章、跑不完的路”等麻烦。 04
小结 如果说治理数据是常态化的工作那数据驱动的教育高质量发展则是一场革命。数据治理、数据要素化、数据驱动三者是全方位、成体系、多轮次的迭代过程。数据治理只是第一步用数据联动、平衡各方流程与业务未来才能更好地实现数据赋能教育发展。
