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永洪科技首發(fā):國內(nèi)首個(gè)聚焦高校的BI白皮書來了!免費(fèi)領(lǐng)取

作者:編輯 ? 時(shí)間:2023-02-22 ? 瀏覽:人次

政策引路,數(shù)據(jù)應(yīng)用初見端倪

目前我國教育正在由信息化邁向數(shù)字化,以提升教育質(zhì)量、學(xué)校運(yùn)營質(zhì)量等,實(shí)現(xiàn)高等教育高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字化已然成為當(dāng)前我國教育現(xiàn)代化發(fā)展的關(guān)鍵創(chuàng)新路徑,是建設(shè)高質(zhì)量教育體系的重要戰(zhàn)略。

當(dāng)前的高校的信息化建設(shè)主要聚焦于教學(xué)、科研和管理幾個(gè)方面,積累了一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),因此在數(shù)據(jù)應(yīng)用階段同樣圍繞這三個(gè)方面開展。

教學(xué)數(shù)據(jù)方面,可以使教師獲得詳細(xì)的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)及教學(xué)反饋數(shù)據(jù),使教師可以更為全面、詳細(xì)的了解當(dāng)前教學(xué)質(zhì)量情況,從而精準(zhǔn)有效的提升教學(xué)效果。對于教學(xué)質(zhì)量管理,則可以更加客觀地對教師進(jìn)行評價(jià),從不同維度考察教師教學(xué)效果。

科研數(shù)據(jù)方面,可以針對科研相關(guān)的各類信息進(jìn)行整合分析,對科研項(xiàng)目成果以效果、進(jìn)度、質(zhì)量、成員貢獻(xiàn)等多個(gè)維度評判,對現(xiàn)有項(xiàng)目進(jìn)行科學(xué)管理與改進(jìn),提供進(jìn)度提醒、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等,并可以對未來項(xiàng)目提供參考。

管理數(shù)據(jù)方面,可以使相關(guān)管理人員通過核心業(yè)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn),宏觀的把控高校當(dāng)前各項(xiàng)事務(wù)的現(xiàn)狀及動態(tài)變化,發(fā)現(xiàn)管理盲點(diǎn),進(jìn)行針對性的改善。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)差,應(yīng)用難度大

全校數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一規(guī)范,沒有形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量差。出現(xiàn)了數(shù)據(jù)來源復(fù)雜、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)不一致、統(tǒng)計(jì)口徑不統(tǒng)一等問題,導(dǎo)致在應(yīng)用時(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量得不到保障,數(shù)據(jù)無法匹配、數(shù)據(jù)不可識別、數(shù)據(jù)不一致、冗余重復(fù)、時(shí)效性不強(qiáng)、精度不夠等問題頻發(fā),數(shù)據(jù)結(jié)果與實(shí)際情況不匹配,無法作為業(yè)務(wù)改善及經(jīng)營決策的參考依據(jù),難以支撐上層應(yīng)用,無法完全釋放數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。

在數(shù)據(jù)輸入和管理過程中,存在著數(shù)據(jù)輸入規(guī)范不統(tǒng)一等問題,不同部門對于同一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)有著不同的理解,在輸入時(shí)導(dǎo)致數(shù)據(jù)元描述和理解存在差異,導(dǎo)致數(shù)據(jù)沖突或矛盾。這類錯(cuò)誤在清洗加工過程中很難得以修正,后期補(bǔ)充完善的成本高。

明確目標(biāo),劃分階段,把握要點(diǎn)

針對當(dāng)前的情況,高校需要夯實(shí)數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ),并聚焦關(guān)鍵業(yè)務(wù),深入應(yīng)用數(shù)據(jù)。

在構(gòu)建數(shù)據(jù)應(yīng)用體系時(shí),應(yīng)當(dāng)明確整體思路與目的,建立清晰明確的戰(zhàn)略目標(biāo),深入挖掘業(yè)務(wù)需求,將業(yè)務(wù)與技術(shù)相結(jié)合,從而達(dá)到敏捷高效,降低資源浪費(fèi);

高??梢酝ㄟ^構(gòu)建的統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析平臺將企業(yè)內(nèi)大量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及外部數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)管理,打好數(shù)據(jù)底座、再考慮建立數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù);

數(shù)據(jù)應(yīng)用是一個(gè)持續(xù)建設(shè)與優(yōu)化的過程,科學(xué)的劃分階段,并且把握各個(gè)階段的要點(diǎn)是重中之重。本白皮書提出了“項(xiàng)目初期的研判”、“不要貪多”、“將數(shù)據(jù)進(jìn)行到底”和“從業(yè)務(wù)中來,回到業(yè)務(wù)中去”四個(gè)要點(diǎn)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中,體系搭建層次可以由淺入深,先實(shí)現(xiàn)整體性的數(shù)據(jù)可視化,以獲得關(guān)鍵業(yè)務(wù)重要指標(biāo)的宏觀性動態(tài)、即時(shí)數(shù)據(jù),再實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的上卷下鉆以快速歸因,最后實(shí)現(xiàn)決策支持與智能預(yù)警。

高校數(shù)據(jù)應(yīng)用典型場景

對高校BI應(yīng)用常見的10大場景進(jìn)行分析,以案例的方式解決高校在各個(gè)場景下數(shù)據(jù)賦能業(yè)務(wù)難、數(shù)據(jù)價(jià)值不突顯的問題。

趨勢之下,更應(yīng)當(dāng)打好基礎(chǔ)

相較于金融、制造等數(shù)據(jù)領(lǐng)先的行業(yè),高校的數(shù)據(jù)應(yīng)用目前還處于初級階段,但高校的信息系統(tǒng)建設(shè)情況普遍良好,因此有一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)應(yīng)用方面,高校首先要解決的是數(shù)據(jù)孤島問題,使各系統(tǒng)、各端口、各業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)有效聚合,構(gòu)建數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

高校的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景較為復(fù)雜,尤其是對于學(xué)生管理的數(shù)據(jù)應(yīng)用,大多涉及安全防控等事項(xiàng),因此需要在掌握實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)情況的同時(shí),做到預(yù)先防范,通過數(shù)據(jù)對可能發(fā)生的事情進(jìn)行預(yù)測與推演,這就需要逐步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能化。未來,將有更多的高校進(jìn)入到數(shù)據(jù)分析階段,并逐步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘,基于智能化的BI+AI平臺,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)洞察與預(yù)測。

同時(shí),高校作為公共資源的一部分,本身帶有一定的共享性。與社會共享數(shù)據(jù),一方面可以利用公共數(shù)據(jù)資源,同和社會數(shù)據(jù),拓展自身數(shù)據(jù)的廣度和深度,構(gòu)建更為完善的數(shù)據(jù)體系,從而在一定程度上彌補(bǔ)數(shù)據(jù)維度的缺失,更好地輔助提升教育質(zhì)量;另一方面可以輔助實(shí)現(xiàn)教育公平,將教育資源共享,實(shí)現(xiàn)教育質(zhì)量的共同提升。構(gòu)建數(shù)據(jù)共享機(jī)制,并進(jìn)行科學(xué)的采集、保存、管理和使用,需要政府進(jìn)行支持,建立第三方監(jiān)管機(jī)構(gòu),保障數(shù)據(jù)的存儲合理、使用合規(guī),構(gòu)建統(tǒng)一的分析應(yīng)用平臺,從而共同推動智慧校園的建設(shè),這也是未來高校數(shù)據(jù)應(yīng)用充分發(fā)揮價(jià)值的關(guān)鍵之一。

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