摘"要：智能時代，數據治理已成為高校正常運行不可或缺的一部分。從數據治理的內涵、數據治理的原則與標準、數據治理在高校中的應用三個維度對高校數據治理內涵進行解讀，從技術應用、組織結構、管理機制三個維度探討高校運行過程中存在的問題，從目標、內容、關鍵技術三個維度構建高校跨部門數據共享與協同策略，通過基于數據治理的高校跨部門數據共享與協同策略研究，以期提高學校數據應用質量，提升學校治理水平。關鍵詞：高校；數據治理；跨部門；數據共享與協同0"引言2023年7月，《教育部辦公廳關于加快推進現代職業教育體系建設改革重點任務的通知》發布，明確提出要通過強化對職業院校數字化整體性治理的輔導，推動院校構建校本大數據中心[1]。數據治理已成為高校正常運行不可或缺的一部分，通過構建校本大數據中心，能夠促進跨部門數據共享與協同，不斷優化和創新高校治理機制，提升工作效率和人才培養質量。1"內涵解讀1.1"數據治理的內涵數據治理涉及數據收集、存儲、處理、使用和共享等多個環節，目的是妥善管理數據資產，支持學校各部門業務活動和決策過程高效、安全、合規。數據治理的核心是建立一套完整的數據管理體系，包括數據的組織架構、管理流程、技術標準和相關的制度規范等。通過數據治理，學校能夠全面掌控數據資源，提升數據質量和價值，增強競爭力和創新能力。從本質上講，數據治理不僅關注數據的技術層面，更強調數據的業務價值和管理價值。因此，學校需要將數據作為重要資產加以管理和利用，通過對數據的整合、分析和挖掘，為戰略制定、業務優化和風險管理提供有力支持。當然，在數據使用和共享過程中必須遵守相關法律法規和行業標準，確保數據的合法性和安全性，保障學校信息安全。1.2"數據治理的原則與標準遵循數據治理原則和標準，可以建立一套完整、高效的數據治理體系，為組織的業務發展和決策支持提供有力保障。1.2.1"數據治理遵循的四個原則1）數據質量原則，即確保數據的準確性、完整性、一致性和及時性，提升數據的質量；2）數據安全原則，即保障數據的安全性和隱私性，防止數據泄露和濫用；3）數據合規原則，即遵守相關法律法規和行業標準，確保數據的合法性和合規性；4）數據共享原則，即促進數據的共享和流通，發揮數據的最大價值。1.2.2"數據治理遵循的四個標準1）數據治理框架標準，即明確數據治理的組織結構、職責分工、管理流程和技術標準等；2）數據質量標準，即定義數據質量的評估指標和評估方法，確保數據的質量符合要求；3）數據安全標準，即制定數據安全管理制度和技術措施，保障數據的安全性和隱私性；4）數據共享標準，規范數據的共享和流通方式，確保數據的合法性和合規性。1.3"數據治理在高校中的應用高校作為教學和科研的重要機構，擁有豐富的教學、科研等數據資源，對高水平管理和決策具有重要意義，可以為可持續發展提供有力的保障。例如：通過制定數據質量標準和管理流程，為教學管理和科研決策提供可靠的數據支持；通過建立統一的數據管理平臺和數據共享機制，高校可以實現各部門之間的數據互通和共享；通過制定數據安全管理制度和技術措施，防止數據泄露和濫用等。當前，高校在數據治理方面常見的實踐模式是：建立數據治理組織架構，成立專門的數據治理委員會或工作小組，負責數據治理規劃和實施；制定數據治理政策和制度，明確數據治理的目標、原則、流程和責任分工，為數據治理提供制度保障；開展數據質量評估和整改工作，定期對數據進行質量評估，發現數據問題并及時整改，提升數據質量；加強數據安全管理和隱私保護，建立完善的數據安全管理制度和技術防護措施，確保數據的安全性和隱私性；推動數據共享和開放，建立數據共享平臺或開放接口，促進數據流通和利用，發揮數據的最大價值。2"存在問題分析當前，高校數據治理還存在一些不足，例如，不同系統可能使用不同的數據格式、命名規則或編碼方式，導致數據在不同系統中的存儲方式和處理方法不一樣[2]。此外，不同系統之間存在復雜的數據交互關系，如數據共享、數據集成等[3]，這些問題無疑進一步加劇了高校跨部門數據共享與協同的難度。2.1"技術應用：系統獨立，難以聯通在技術應用方面，高校各部門在早期數字化建設中多數建立了獨立的應用系統，如教務系統、科研系統、財務系統、人事系統等，基本能滿足部門內部業務需求。但是相互獨立的系統由于缺乏統一的標準和規劃，導致數據格式、存儲方式和訪問權限等方面存在較大差異，難以實現跨部門的數據共享與協同。例如：系統間數據庫管理不同，數據無法相互訪問；面對多而雜的用戶界面，教師和學生需要不斷學習和適應系統，增加了使用成本。針對這些問題，高校應建立統一的數據標準和規劃，指導數據管理實踐，確保不同系統間的數據格式、存儲方式和訪問權限等一致，從而實現跨部門的數據共享與協同。例如，高校數據管理團隊對現有的數據系統進行深入調研，識別系統之間差異，提出相應的解決方案。2.2"組織結構：信息孤島，溝通不良在組織結構方面，高校主要按照學科專業劃分，部門之間相對獨立，導致信息流通受到限制。例如，學校的學院、研究院和實驗室按照學科專業劃分，最大限度保障了專業研究的深度和廣度，但也導致部門之間溝通不暢，信息流通困難，不僅影響了高校內部的數據共享，也影響高校與其他機構的數據共享，進而影響高校的教學、科研和管理等活動的高質量發展。針對這些問題，高校需要優化組織結構，打破部門間信息壁壘，通過加強部門間有效溝通，促進信息流通，提高數據共享與協同的效率。例如，打破傳統部門之間的界限，明晰責任，建立溝通機制、聯動細則等，在此基礎上建立數據共享中心，將各個部門的數據資源進行整合和管理。2.3"管理機制：缺乏監控，協同不暢在管理機制方面，當前存在一些亟待解決的問題。例如，由于缺乏有效的監控機制，部門之間難以達成共識，也缺乏推動數據共享的動力。此外，數據共享與隱私保護的邊界不夠清晰，導致在實際操作中容易出現沖突或混亂。例如，高校可能已經建立了數據共享平臺，但數據共享涉及個人隱私和知識產權等，部門之間由于理念和目標的差異，選擇共享協同的信息內容不同，信息的廣度和深度也不一樣。針對這些問題，高校應建立健全數據共享與協同管理機制，包括競爭機制、激勵機制、評價約束機制等，確保數據共享與協同的順利進行。例如，高校制定明確的數據共享政策和管理規則，明確各個部門的數據共享責任和義務，建立有效的數據共享評價機制，確保數據共享的效果和質量。3"數據共享與協同策略研究3.1"目標分析在基于數據治理的高校跨部門數據共享與協同策略制定過程中，堅持統一標準與規范、安全可控、高效協同、可持續發展四個原則，實現四層目標。3.1.1"提升數據質量是數據共享與協同的首要目標通過數據治理，高校可以規范數據的采集、存儲、處理和使用流程，確保數據的準確性、完整性和可靠性，有助于為決策支持提供有力保障，推動自身科學發展和精準治理。3.1.2"促進跨部門協作是數據共享與協同的核心目標通過打破部門壁壘，實現數據資源的互通有無，高校可以加強各部門之間的溝通與協作，形成工作合力，有助于提升整體的工作效率和服務水平，實現內涵式發展和質量提升。3.1.3"優化資源配置是數據共享與協同的重要目標通過對數據的分析和挖掘，高校可以更加清晰地了解資源的使用情況和需求狀況，實現資源的合理分配和優化配置，有助于提升資源使用效率和管理水平，為實現可持續發展提供有力支持。3.1.4"提升服務水平是數據共享與協同的最終目標通過數據共享與協同，高校可以更加精準地了解師生和社會的需求，提供更加個性化、高效和便捷的服務，有助于提升辦學水平和社會聲譽，增強競爭力和影響力。3.2"具體內容在上述目標引導下，構建數據共享與協同實施策略，具體見圖1。數據共享與協同策略實現主要包含三層。第一層是管理層，負責成立數據管理組織，如成立專門的數據治理部門，專門負責制定數據共享與協同的政策、規章制度，監督實施情況、統籌協調，及時處理過程中遇到的各類問題。第二層是數據層，包括：創建數據標準與規范，如按照統一規則對數據進行定義、分類、命名、存儲等，為數據共享與協同提供基礎；創建數據共享平臺，實現全校數據集中存儲、管理和訪問，解決數據冗余、共享受阻等問題；保障數據安全與隱私，采用數據加密、訪問控制、審計追蹤等技術手段，最大限度防止數據泄密。第三層是應用層，負責制定協同工作流程，清晰的協同工作流程可以明確各部門的職責和協作方式，確保數據共享與協同順利進行。數據共享與協同策略三層之間具有密切的關系。管理層是前提，數據基礎制度的建設和完善為數據資源的開發與利用提供了制度保障[4]，即管理層需要深入調研、開展需求論證，在了解各部門數據需求和使用情況的前提下，明確數據共享與協同的規則規范和實施重點，保障數據共享平臺的健康、可持續運行。數據層是關鍵，數據資源整合共享和開發是內在要求[5]，即跨部門數據共享平臺的建設需要根據部門需求和技術要求進行多次測試和優化，為各部門協同工作提供數據基礎。應用層是保障，即通過邊界職責確定、協同方式等，直接決定跨部門共享平臺能否真正服務于學校各部門的正常業務。當然，學校還需要向各部門推廣數據共享與協同的理念和操作方法，進行必要的培訓和技術支持。同時，定期對數據共享與協同情況進行監控和評估，及時發現問題并進行改進等。總之，數據共享與協同策略的實現需要制度保障、技術保障、人員保障等一系列保障措施。3.3"關鍵技術數據共享與協同實施策略主要涉及數據整合與標準化技術和數據安全與隱私保護技術。3.3.1"數據整合與標準化技術它能夠為學校提供更為準確、高效的數據支持，推動業務決策的科學化和精準化。在數據整合方面，常見的技術有ETL（提取、轉換、加載）工具，如Kettle，支持無編碼、拖拽方式開發數據管道，能夠對接多種數據源，包括傳統數據庫、文件、大數據平臺等。數據倉庫技術也是數據整合的重要手段，通過將不同來源的數據整合到一個集中的存儲庫中，實現數據的統一管理和查詢。在數據標準化方面，主要涉及數據格式、數據定義和數據交換的標準化。例如：通過制定統一的數據格式標準，可以確保不同系統之間的數據能夠無縫對接；數據定義標準化則能夠消除數據冗余和不一致，提高數據質量；而數據交換標準化則能夠確保數據在不同系統之間的順暢傳輸和共享。此外，還有一些輔助技術，例如：數據清洗技術，用于消除數據中的噪聲和不準確信息；數據映射技術，用于實現不同數據格式和結構之間的轉換；數據安全技術，用于保護整合和標準化過程中的數據安全性與隱私性。3.3.2"數據安全與隱私保護技術它涵蓋多種技術手段和方法，旨在確保數據的機密性、完整性和可用性，同時保護個人隱私不被侵犯。常見的技術有：加密技術，包括對稱加密和非對稱加密等，即使數據被竊取，攻擊者也無法輕易讀取其中的內容；數據脫敏技術，即通過脫敏處理，使敏感數據在不泄露其核心價值的情況下，可被用于數據分析、測試和開發等；數據匿名化技術，即通過將個人數據與身份標識分離，實現數據的匿名