基于大数据分析的高校数据资产共享与利用模式研究

近年来，伴随着高等学校数字化转型的深入，智慧校园建设不断深化，高等学校积累了各种各样庞大的数据，这些数据不仅是高等学校运营管理的关键要素，也是高等学校服务创新和办学质量提升的重要资产，高等学校数据资产管理的重要性日益凸显。然而，许多高校的数据资源分散在不同部门、不同信息系统中，缺乏有效的整合与互通机制，这种割裂不仅造成数据重复收集与存储资源浪费，还严重阻碍了数据价值的深度释放。在这个背景下，如何唤醒“沉睡”的数据资产，使其真正服务于高校人才培养、增强科研创新能力已成为关键命题。大数据分析技术能从海量、异构的数据中发现规律、预测发展趋势、诊断潜在问题，为决策提供智能化支持。本文将探究基于大数据分析的高校数据资产共享与利用的创新模式，旨在推动高校从被动保管数据转向主动经营数据，实现数据驱动教育创新与治理水平提升。

一、高校数据资产的定义与特征

高校数据资产是学校在教育教学、科研实践和教育管理活动中形成或控制的，预期能给学校带来收益和价值的、具有资产基本属性的数据资源。与传统资产相比，数据资产具有加工性、时效性、衍生性、共享性、非消耗性等特点，其中衍生性、共享性、非消耗性是数据资产的独有特性。衍生性体现在高校日常运行中积累的基础信息，如学生的课程记录、图书馆的借阅数据、管理流程的日志等经多次处理、分析后可从中提炼出新的、更具价值的信息。将不同来源的数据关联起来往往能揭示出单一数据无法展现的规律和趋势。共享性是指同一份数据资料，能够被多个不同的使用者使用，数据本身不会发生改变。学生学业信息在符合规定的前提下可以被教务处用于学籍管理、被院系用于学业指导。共享性打破了传统物质资产只能被一方占用的限制。非消耗性是数据资产区别于物质资产的关键特性，传统物质资源在使用过程中会发生损耗，最终被消耗殆尽。然而，数据资产在每一次被访问、分析应用时不会磨损、减少；相反，数据被使用的次数越多，应用的范围越广，其潜在的价值越能得到体现和提升。非消耗性确保了高校数据资产可以成为一种可持续利用、反复挖掘价值的战略性资源。

二、基于大数据分析的高校数据资产共享模式构建

（一）数据资产共享的必要性与紧迫性

高校作为知识生产和人才培养的重要场所，其日常教学、科研等活动会持续产生海量数据资源，这些数据常常分散存储于不同部门、学院信息系统中，阻碍了数据价值的整体发挥。实现有效的数据共享，其意义在于打破部门壁垒，让高校管理者、教师能快速获得学生学习行为、兴趣偏好、资源利用效率等数据，从而为优化课程设置、改进教学方法提供科学合理的依据。现代科研，特别是跨学科研究高度依赖多源数据的融合与碰撞，不同研究团队、不同学科领域的科研数据共享能够极大地丰富研究素材，验证科学假设，加速知识发现和技术突破的进程。一方面，推动高校数据资产共享在当前环境下具有紧迫性，国家日益重视数据作为新型生产要素的作用。相关政策法规持续推动数据资源的开发利用与安全流通。高校作为重要的公共知识机构，在响应国家数据战略、服务社会发展等方面承担着重要角色。另一方面，数据安全与隐私保护的监管要求日益严格。在缺乏统一、规范、安全的共享机制和平台的情况下，各部门采取了简单的数据保护措施，这不仅无法发挥数据价值，反而增加了数据泄露、滥用等安全风险。此外，数据技术快速发展，人工智能、大数据分析等应用对高质量、大规模、多维度数据集的需求激增。高校若不尽快建立有效的数据共享机制，其宝贵的数据资源将难以支撑前沿技术的应用探索，将会在科研和教育创新浪潮中落后。

（二）数据共享的模式设计

设计高校数据资产的共享模式，首要任务是建立一个校级数据共享平台，设置标准化的接口，将原本存储在教务、科研、人事、后勤等各个独立业务系统的数据整合起来。在数据汇聚后，制定全校统一的数据命名规则、格式标准和质量要求，为每类数据添加清晰的描述信息，并根据数据的敏感度和使用价值进行分级分类。数据共享平台还需要具备强大的数据处理与分析能力，能够支持海量数据的存储、清洗、转换和高效查询，为后续的价值挖掘奠定基础。此外，制定全校性的数据共享政策与流程，需明确规定哪些数据可以共享、在什么条件下共享、由谁审批、使用者需要承担哪些责任等问题。对于需要直接使用原始数据的场景，在严格审批后提供原始数据访问；对于常见的需求，可提供经过脱敏处理的样本数据集。为了促进数据价值的深度挖掘，数据共享平台还应鼓励和支持用户基于共享数据开展大数据分析应用，如利用学生学习行为数据预测学业风险、整合资源使用数据优化校园设施配置等。

三、基于大数据分析的高校数据资产利用路径

（一）构建数据资产管理体系，实现数据资源的系统化管理

在大数据技术支持下，高校数据资产利用的可行路径之一是构建一个数据资产管理体系，由校级领导牵头，邀请信息化部门、业务部门等的成员及重要院系的代表组建成校级数据资产管理委员会。该委员会负责制定全校数据资产管理策略和统一标准，并界定数据资产的范围、数据所有权的归属、数据管理的责任主体。这些策略和标准能够避免各部门各自为政、数据定义混乱等问题，为后续的系统化管理建立“共同语言”。在制度框架的基础上，高校还应当设计并实施贯穿数据“从产生到归档或销毁”全过程的管理流程，规范校内跨部门、校外合作、科研分析等场景下的数据申请、审批、授权、访问控制与使用追踪、数据归档与销毁流程。数据资产管理平台在这一方面需要集成数据资产目录、数据质量管理工具、数据安全管控模块等核心功能，自动监测数据质量，识别异常值、缺失值，并评估数据共享价值与潜在风险、预测数据存储需求，最终将分散、无序的数据资源转变为可管控、可信任、可高效利用的战略性资产，助力高校高质量发展。

（二）深化数据应用，实现数据价值的多维转化

深化高校数据应用，关键在于让数据真正融入日常工作和决策中，解决实际问题，具体需要利用大数据分析技术在教学、科研和管理服务中挖掘数据的深层价值。在教学方面，可综合分析学生的选课情况、课堂表现、在线学习记录及考试成绩等数据，帮助教师更早发现哪些学生存在学习困难，并深入分析原因，指导教师进行有针对性的辅导。在科研领域，通过整合分析科研项目信息、论文发表与引用情况、专利数据等，科研人员能够更清晰地了解学校在不同学科方向上的优势和潜力，发现潜在的跨学科合作团队，从而更精准地分配科研经费和资源，支持更有影响力的研究。在校园管理和服务方面，管理者通过分析宿舍和教学楼的水电消耗数据，可优化能源使用，减少浪费。为实现数据价值的最大化，还需要建立一套完整的数据服务体系。第一步是为学校提供方便好用的数据工具。比如，为教师和研究人员提供便捷的数据分析工具和经过整理的专题研究数据集、为学生提供个性化的学业进展报告和学习资源建议；为行政人员提供基于数据的自动化流程支持和智能辅助功能，满足他们的需要。第二步是在严格遵守安全和隐私规定的前提下探索如何将经过深度分析和脱敏处理后的数据成果安全地与政府部门、研究机构或相关企业进行共享与合作，从而更好地服务于区域发展规划、产学研合作项目。此外，还应当定期检查各项数据应用的实际效果，如是否提高了工作效率、是否改进了决策质量、是否提升了师生满意度等，收集使用者的反馈意见，从而不断改进现有的应用，确保高校数据资产价值能够长久释放。

结语

综上，要有效释放高校数据资产价值，需构建数据资产管理体系，深化数据应用，让数据真正融入日常工作和决策中，这样高校才能够显著提升数据质量、实现资源的有效盘活并改善管理效率。展望未来，人工智能、区块链等新兴技术的融合应用将有助于进一步提升数据分析的智能化水平和数据的可信度。基于此，高校应探索建立更开放、更广泛的数据资产共享机制，在保障安全与权益的前提下，促进更大范围的知识共创与价值挖掘，支持教学活动的高质量开展。

文章来源：新华网  作者：王乐