學校數據治理實踐

發揮數據作為新生產要素的乘數效應，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，打通生產、分配、流通、消費各環節，促進資源要素優化配置。發揮大數據產業的動力變革作用，加速國內國際、生產生活、線上線下的全面貫通，驅動管理機制、組織形態、生產方式、商業模式的深刻變革，為構建新發展格局提供支撐。從國內看，我國已成為全球數據量最大、數據類型最豐富的國家之一，數據日益對經濟發展、社會治理、人民生活產生重要影響。近年來，印發了《促進大數據發展行動綱要》《數字經濟發展戰略綱要》等系列重要文件，對大數據發展管理作出全面部署。深入實施國家大數據戰略，形成新發展格局中實現更大作為。學校數據治理實踐1、教育行業數據治理背景高校數字化改革是國家教育改革發展的戰略部署，也是新時代高校加快實現治理體系和治理能力現代化的內在選擇。要實施科教興國戰略，強化現代化建設人才支撐，堅持教育優先發展，深化教育領域綜合改革，推進教育數字化，加快建設教育強國。2022年全國教育工作會議明確提出要實施教育數字化戰略行動，強化需求牽引，深化融合、創新賦能、應用驅動，推進教育新型基礎設施建設，強化數據挖掘和分析，健全教育信息化標準規范體系，為促進教育事業高質量發展注入新動力。教育數字化是教育未來發展的必然趨勢和建設高質量教育體系的重要策略，是一個循序漸進的過程，經歷了數字轉換、數字化、數字化轉型等階段，下一個階段的數字化改革必將成為高校當前乃至未來很長一段時間內的必答題和必修課。目前高校的數字化建設還存在諸多問題，比如數據應用較為單薄，由于長期對數據的重視程度不高、對數據價值的認識不夠，導致高校前期業務系統的建設與數據應用脫節。線上業務環節的過程性數據、線下活動的全鏈路數據沒有進行記錄和采集，導致過程化數據嚴重缺失。數據質量問題普遍，且數據分散在各系統，如教務系統數據、一卡通數據、保衛數據、網絡日志數據等都沒有進行統一融合，數據孤島現象普遍存在。基于以上問題，高校的標準數據治理及數據價值挖掘和數據應用建設迫在眉睫。2、教育行業數據治理解決方案（1）教育行業數據治理項目調研全面盤點學校現有數據和業務現狀，分析數據問題，準確規劃數字化的建設方向。1）現有信息化系統及現狀調研，包括學校內部管理系統、對外服務平臺、外部數據調研。2）數據架構的現狀－數據流轉過程調研，學校總部與各院系、部門的業務系統架構與現狀、內部業務系統的數據流轉、互通情況和數據交互的過程分析。3）數據應用的現狀調研，面向學校信息中心，管理部門、院系等不同層級的數據應用現狀調研。4）數據權限管理，數據權限的管理現狀、問題和需求梳理。5）數據質量及管理情況調研。（2）教育行業數據治理中臺搭建為學校建設一套完善的大數據開發、治理和管理的能力中心。構建統一高效、互聯互通、安全可靠的基礎數據資源服務體系，打通信息孤島，逐步推進不同部門、不同學院、不同層級、不同單位之間的數據融通，提升高校校內各部門業務協同以及校地協同，推進學校各治理要素數據空間化，支撐學院、部門各系統應用創新，以數字賦能整體智治，整體提升學校一體化智能化能力，推進高校的教育治理現代化。高校大數據能力中心是一站式數據中臺PaaS，目標是通過產品化的方式，幫助學校快速實現數據的集成、開發、治理、維護和共享。（3）教育行業數據治理根據學校現有數倉中的數據子集，包括學校、檔案、院系、消費、圖書、學生、教學、教工、科研、財務等，進行數據模型主題域設計。數據模型設計主要為學校提供一套統一的數據標準，包括維度和指標的規范定義、數據模型設計、數據開發和數據服務規范。結合設計好的數據標準和模型對學校學生管理、教學管理、科研管理、人事管理、財務管理、資產與設備管理、辦公管理、外事管理、檔案管理、學校概況及其他不同的管理模塊的核心數據集進行清洗治理和規范化開發，為學校建設統一規范的基礎數據標準庫。（4）教育行業數據應用隨著學校管理和服務要求的提升，傳統的信息化系統已經無法滿足學校對精細化、個性化、整體性、及時性的管理訴求。需要建設新的基于大數據的綜合應用。包括：數據分析看板，學生、教師和學院的數字檔案建設，自動化數據報表的生成和提報，自動化高基報表，數據開放和共享服務門戶，校園數字孿生可視化管理等。幫助學校實現從底層數據治理到上層大數據應用的全鏈路數字化建設。3、教育行業數據治理建設成果通過高校大數據能力中心，快速完成了學校全域數據的標準化治理，通過對規范化的校園數據資產的調用、分析和挖掘，結合學校業務需求，定制開發了一系列的大數據分析和應用系統。學校的管理工作變得更加精準化和規范化，核心競爭力進一步地提升。數據的應用幫助學校厘清教育業務條線邏輯，利用大數據扁平化、交互式、快捷性的優勢，推進高校治理精準化，極大程度提高了各部門的工作效率，減輕不同院系日常運營的人力成本和經濟成本。同時，大數據技術有效支撐教學、科研效能的提升。教師通過數據來量化教學過程和狀態，快速準確地發現學生的特點和問題，進行個性化教學。而對于學生成長來說，伴隨式收集的多維數據，有助于形成學生全方位的數字檔案，為其生涯規劃和建立多元評價體系提供數據支撐。而科研人員則通過教育大數據審視教學活動的交互過程，發現新規律新趨勢，用以指導教師教學和推動教育變革。數據治理保障措施加強規劃有效實施的各類資源要素保障，著眼數據聚通用，著力激活數據、深度挖掘數據、充分利用數據，加快形成數據要素高效集聚、互聯互通、開放共享的良好局面。（一）加強組織協調建立健全數據治理統籌協調和推進機制，加強跨地域、跨部門、跨層級的協同聯動，研究數據治理發展戰略和政策措施，協調解決數據治理中的重點難點問題，確保相關工作扎實有效推進。（二）強化人才支撐支持和引導高等院校、職業學校開設數據治理相關專業，優化專業、課程設置，積極開展校企合作，培養創新型、應用型、融合型人才。引進高層次、高學歷、高技能以及緊缺人才，完善人才引進、培育、評價、激勵機制。支持各部門加強對數據治理用工服務的指導，保障從業人員合法權益。（三）做好資金保障支持推動數字技術創新應用、數據治理等相關工作，完善投融資服務體系，拓寬融資渠道，發揮政府引導基金作用，重點支持數據治理領域重大項目建設和重點企業發展。鼓勵金融機構創新金融產品和服務，加大對數據要素市場主體提供貸款、融資擔保等金融服務的支持力度。數據治理指導思想立足新發展階段，完整、準確、全面貫徹新發展理念，積極融入服務新發展格局，堅持加快數字化發展指引，健全數字規則，保障數據安全，以數據匯聚治理為核心，全力攻堅數據聚通用，充分挖掘大數據商用、政用、民用價值，加快培育數字經濟，打造數字政府、數字營商環境，構建數字社會，讓大數據智能化為經濟賦能、為生活添彩。數據融合應用工程（一）一網統管數據融合應用工程建立綜合性城市管理主題數據庫，匯聚行業全領域、全過程實時數據，共享規劃自然資源、住房城鄉建設、公安、交通、生態環境、市場監管等行政管理部門和燃氣、電力、通信等公共服務單位的相關城市管理信息資源，整合市、區縣、街道三級城市管理網格數據資源，打造城市管理地理信息一張圖，實現對城市管理與運行狀態的自動實時感知，指導工程組織實施、應急處置。（二）一網調度數據融合應用工程建立消防安全、道路運輸安全、城市運行安全、特種設備安全等安全專項整治專題數據庫，建立洪旱災害防治、地質地震災害防治、森林草原火災防治、氣象災害防治等專題數據庫，匯聚應急、公安、交通、民政、水利等多個部門的風險監測預警、安全生產專項整治、自然災害綜合防治等領域數據資源，實現應急管理事前、事中、事后全流程化、數據化、智能化。（三）一網治理數據融合應用工程建立公共服務、便民服務、物業服務、養老服務等領域基層治理主題數據庫，匯聚整合公安、民政、衛生健康等業務系統數據，推動基層治理數字化。（四）智慧監管數據融合應用工程建立市場主體全生命周期數據鏈，加快匯集市場監管業務全量數據資源，完善市場監管基礎數據庫，實現市場主體全集畫像和空間可視、監管對象精準推送和監管工作留痕可溯及全程監督。（五）智慧交通數據融合應用工程集中管控交通管理外場設備，匯聚整合道路交通管理相關數據資源，強化對城市交通的全域實時感知。推進公共停車場智能化設施設備改造，建立停車設施基礎信息數據庫，持續更新停車設施建設、管理、布局及停車泊位使用、收費標準等數據，增強城市公共停車在線監管和智能調度能力。匯聚交管、交運、停車等綜合交通數據及相關空間信息，實現交通綜合信息共享服務。（六）智慧醫療數據融合應用工程推動公立醫療衛生機構醫療信息、檢查檢驗等數據上云，整合公安、民政、醫保、藥品流通等領域業務數據，建設健康醫療主題庫，實現健康醫療大數據全面匯聚和標準化、衛生健康數據互聯互通和業務協同共享、居民全生命周期健康管理和醫療衛生全流程智能服務。（七）三農數據融合應用工程匯聚農田土壤墑情數據、農村土地權屬數據、農村產業數據、農村相對貧困戶數據、農民征信數據、農村科技能手和鄉賢數據、農業土、肥、水、種、密、保、管、工相關數據，支撐農情分析、農業氣象信息服務、產業監測服務、農產品和農資信息服務、農技推廣服務、農業在線教育服務。大數據產業指導思想立足新發展階段，完整、準確、全面貫徹新發展理念，構建新發展格局，以推動高質量發展為主題，以供給側結構性改革為主線，以釋放數據要素價值為導向，圍繞夯實產業發展基礎，著力推動數據資源高質量、技術創新高水平、基礎設施高效能，圍繞構建穩定高效產業鏈，著力提升產業供給能力和行業賦能效應，統籌發展和安全，培育自主可控和開放合作的產業生態，打造數字經濟發展新優勢，為建設制造強國、網絡強國、數字中國提供有力支撐。健全綜合全面的數字規則（一）制定數據治理與管理制度規則建立健全數字規則，圍繞數據聚通用、要素流通，推動數據管理、數據安全等規則建設。深入落實《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等法律法規，推動出臺大數據發展管理地方性法規，實施數字規則意見，開展大數據發展管理領域立法先行先試，全面建立數據收集、匯聚、共享、開放、應用、交易、安全、執法監管等制度。（二）健全公共數據治理與管理規則推動與群眾利益密切相關的醫療、教育、供水、供電、供氣、通信、環境保護、公共交通等公共企事業單位數據采集、匯聚、共享、開放、利用等納入公共數據管理體系。（三）建立行業數據治理與管理規則建立行業主管部門與大數據主管部門協調配合機制，推進行業數據聯合治理、管理常態化。推進工業、交通、衛生健康、教育、金融等行業主管部門制定符合本行業特點的數據分類分級管理制度，依法依規加強行業數據全生命周期監管。發揮行業協會組織協調作用，推動行業數據相關自律規范、自律公約建立，規范會員行為。積極推動無人駕駛、數字金融、在線醫療、APP數據采集等領域的規則制定。（四）構建數據要素市場管理規則構建數據要素市場化配置制度規則，制定數據要素市場化配置改革行動方案，提高數據要素市場配置效率，促進數據要素健康有序流動。推動出臺數據交易管理辦法，加快數據交易中介服務、數據權屬確認、數據價值評估、數據交易收益分配等配套制度建設，探索建立數據產品和服務進場交易機制。（五）優化完善數據標準規范加快推動數據開放、數據安全、數據治理、行業應用、質量評級等標準建設。聚焦基層治理、民生服務、城市治理、政府管理、產業融合、生態宜居等應用領域，推動制定一批地方、團體、企業標準和規范，鼓勵相關標準規范試點示范和應用推廣，持續推進大數據標準體系建設。貫徹國家大數據綜合標準規范，推動《數據管理能力成熟度評估模型》（DCMM）貫標試點。積極參與制定大數據領域國際規則、國家標準、行業標準。數據產業發展保障措施（一）提升數據思維加強大數據知識普及，通過媒體宣傳、論壇展會、賽事活動、體驗中心等多種方式，宣傳產業典型成果，提升全民大數據認知水平。加大對大數據理論知識的培訓，提升全社會獲取數據、分析數據、運用數據的能力，增強利用數據創新各項工作的本領。推廣首席數據官制度，強化數據驅動的戰略導向，建立基于大數據決策的新機制，運用數據加快組織變革和管理變革。（二）完善推進機制統籌政府與市場的關系，推動資源配置市場化，進一步激發市場主體活力，推動有效市場和有為政府更好結合。建立健全平臺經濟治理體系，推動平臺經濟規范健康持續發展。統籌政策落實，健全國家大數據發展和應用協調機制，在政策、市場、監管、保障等方面加強部門聯動。加強央地協同，針對規劃落實，建立統一的大數據產業測算方法，指導地方開展定期評估和動態調整，引導地方結合實際，確保規劃各項任務落實到位。（三）強化技術供給改革技術研發項目立項和組織實施方式，強化需求導向，建立健全市場化運作、專業化管理、平臺化協同的創新機制。鼓勵有條件的地方深化大數據相關科技成果使用權、處置權和收益權改革，開展賦予科研人員職務科技成果所有權或長期使用權試點，健全技術成果轉化激勵和權益分享機制。培育發展大數據領域技術轉移機構和技術經理人，提高技術轉移專業服務能力。（四）加強資金支持加強對大數據基礎軟硬件、關鍵核心技術的研發投入，補齊產業短板，提升基礎能力。鼓勵政府產業基金、創業投資及社會資本，按照市場化原則加大對大數據企業的投資。鼓勵地方加強對大數據產業發展的支持，針對大數據產業發展試點示范項目、DCMM貫標等進行資金獎補。鼓勵銀行開展知識產權質押融資等業務，支持符合條件的大數據企業上市融資。（五）加快人才培養鼓勵高校優化大數據學科專業設置，深化新工科建設，加大相關專業建設力度，探索基于知識圖譜的新形態數字教學資源建設。鼓勵職業院校與大數據企業深化校企合作，建設實訓基地，推進專業升級調整，對接產業需求，培養高素質技術技能人才。鼓勵企業加強在崗培訓，探索遠程職業培訓新模式，開展大數據工程技術人員職業培訓、崗位技能提升培訓、創業創新培訓。創新人才引進，吸引大數據人才回國就業創業。（六）推進國際合作充分發揮多雙邊國際合作機制的作用，支持國內外大數據企業在技術研發、標準制定、產品服務、知識產權等方面開展深入合作。推動大數據企業走出去，在一帶一路沿線國家和地區積極開拓國際市場。鼓勵跨國公司、科研機構在國內設立大數據研發中心、教育培訓中心。積極參與數據安全、數字貨幣、數字稅等國際規則和數字技術標準制定。打造繁榮有序產業生態（一）培育壯大企業主體發揮龍頭企業研制主體、協同主體、使用主體和示范主體作用，持續提升自主創新、產品競爭和知識產權布局能力，利用資本市場做強做優。鼓勵中小企業專精特新發展，不斷提升創新能力和專業化水平。引導龍頭企業為中小企業提供數據、算法、算力等資源，推動大中小企業融通發展和產業鏈上下游協同創新。支持有條件的垂直行業企業開展大數據業務剝離重組，提升專業化、規模化和市場化服務能力，加快企業發展。（二）優化大數據公共服務建設大數據協同研發平臺，促進政產學研用聯合攻關。建設大數據應用創新