依能智慧校园平台YNedut智慧校园大数据与决策分析应用研究

　　摘要：随着信息技术的发展和教育信息化的深入，大数据分析将对职业院校教学管理科学决策提供重要支撑。本文对职业院校大数据分析应用现状进行了调研，提出了大数据分析建设及应用策略，以期帮助职业院校有效开展智慧校园大数据与决策分析应用建设，为科学决策提供数据支撑，提升教学管理水平。一、大数据的发展及应用趋势
　　早在2008年，《自然》杂志中已提出了大数据（BigData）的概念，专门就未来大数据处理相关的一系列技术问题和困难进行了探讨与分析。纵观全球，美国、欧盟、亚洲部分国家均把大数据发展上升到国家战略层面，大数据战略将重新打破全球格局，成为继边防、海防、空防之后一个新的博弈战场。《十二五国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出加强以海量数据处理软件等为代表的基础软件开发；《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》中指出加快大数据处理等关键技术创新，进一步加大技术研发；《物联网十二五规划》中指出要把大数据信息处理等作为4项关键技术创新工程。近几年，国家在计算机网络基础设施加大了建设力度，意识到大数据应用是十三五推进的关键，积极与企业合作共同通过大数据的思想、方法、技术来改善民生和基础设施建设，实现产业结构调整，促进经济增长和社会发展。
　　随着计算机技术及硬件处理能力的迅猛发展，各行各业的企业都积极利用这些技术来提升企业经营管理水平。企业的大数据分析应用通常站在企业全局来开展，其根本原因在于数据资产是企业发展的关键因素之一，通过数据手段提升经营管理是一种成本、风险最低的方法。随着信息技术的快速发展，职业院校软件应用系统的规模越来越大，所产生的数据呈爆炸性增长，学校每年至少产生数百TB以上的数据，并且增长速度将持续上升。如何利用这些数据并将其资产化、价值化，如何利用这些数据支撑学校的教学管理和决策？这是一个需要投入相当时间和精力进行研究的重要课题。对于职业院校来讲，应积极拥抱类似大数据这样的思想、方法和技术，为教学管理提供决策支撑，促进学校发展。二、职业院校大数据分析应用现状
　　职业院校信息化建设及应用起步相对较晚，大数据分析应用是信息化发展的高级应用，目前而言，职业院校开展大数据分析应用主要存在以下问题。
　　1。数据资产的面不够广
　　从大数据分析角度来看，数据应覆盖招生宣传、专业建设、教务教学、学生管理、学生行为、教师行为、一卡通消费、图书借阅、考勤、教师绩效、经营核算等多个维度。职业院校数据资产面不够广的原因主要有两个方面。一方面，信息化建设不全面。很多职业院校只建设了部分应用软件，导致学校积累的数据资产偏少，不利于多维度关联分析；同时，在信息化建设过程中整合集成思想弱，产生了信息孤岛，业务数据不统一、基础数据未共享，导致后续数据分析难度与成本增大。另一方面，信息化应用停留在表面。一些已经建设有整合集成智慧校园平台的职业院校，由于制度体系未跟上或制度体系未能有效融入平台，或者平台功能、易用性不满足现有业务或业务调整变化后不能得到支持等原因，平台使用较少，产生的数据资产也很少。
　　2。未将大数据分析工作上升到学校层面
　　虽然职业院校使用信息技术提升工作效率，有的已在制度体系中明确信息化相关内容，数据资产有所积累，但是职业院校大数据分析应用工作还处于萌芽阶段，学校层面的重视度不够，主要表现在：未将大数据分析与应用工作上升到学校层面，形成一个正式的工作任务，没有牵头人或牵头人任命不合理，工作开展效果差；缺少数据建模分析，工作内涵不清楚，将大数据分析简单的理解为报表统计，不能实现大数据分析的应有价值；没有资金预算，导致大数据分析及应用工作开展缓慢，甚至回到原点。
　　3。技术储备不够，缺乏技术人才
　　大数据涉及众多先进技术和基础学科，如分布式计算、AI、离散数据、概率与统计、数据展示技术、数据建模等。从本次调研的多所职业院校来看，基本都不具备这样的能力，缺乏技术储备，导致开展大数据应用工作难上加难。
　　4。未建立统一的数据资产中心
　　数据资产中心可以理解为数据中心、数据仓库，其本质是将所有应用系统产生的结构化、非结构化数据进行统一存储管理，以在日常工作过程中实现数据积累。很多职业院校因应用系统本身要解决存储空间或性能等问题，通常会定期清理一些看似无用的临时性过程数据，而这些数据可能蕴含着巨大价值。目前，职业院校没有建立真正意义上的数据资产中心，主要原因在于：存储空间开销巨大，若职业院校各方面业务都有使用信息化工具，每月产生的数据将在数百GB以上，管理员可能会清除部分数据来保障其正常运行，使资产的积累大打折扣；多数认为数据资产带来的价值不大，消弱经费预算、减少投入，对整个数据资产中心的建设与应用造成阻碍。三、职业院校大数据分析建设及应用策略
　　1。建设整合集成的智慧校园平台解决数据来源问题
　　美国著名信息专家诺兰（Nolan）将一个机构的信息化发展阶段和应用水平划分为六个阶段：初装、普及、控制、应用整合、数据管理和成熟应用。
　　图1诺兰模型信息化发展阶段论
　　为保证整个信息化应用工作的提升，职业院校的信息化发展只有达到了第四阶段应用整合实现数据共享后才能进入数据管理阶段。数据管理阶段的根本目的在于利用大数据分析推动教学管理水平提升。建立整合集成的智慧校园平台是进入第五阶段数据管理的必经之路，只有这样才能有效积累日常工作中的各类过程及结果数据，为后续大数据分析及应用工作提供数据保障。
　　1。组建以CIO为中心的大数据分析工作组
　　组建专门的工作小组，建议由校长担任组长，学校首席信息化官CIO、外部支持团队及厂商为技术成员，副校长、各科室负责人、各系部负责人为工作组成员。组长签头建立工作组工作职责、汇报机制、激励机制、培训机制等相关规定。组建工作组后，需对全员进行培训，理解并掌握数据分析的工作内涵、流程和价值。将大数据分析工作上升到学校层面，才能保障大数据分析工作有效开展。
　　CIO是职业院校信息化建设的关键岗位，应是懂学校管理、懂学校业务、懂业务分析、懂大数据设计方法、懂大数据分析工具的五懂人才，建议由CIO负责大数据分析工作，设置CIO角色是推进大数据分析与应用的关键一步。
　　2。与行业企业合作，解决技术难题
　　大数据分析工作涉及数据抽取、清洗、整理、建模与分析、测试优化、预警展示、手机app应用等方面，对技术要求很高，可与行业企业合作，解决技术难题。这些技术问题将是大数据分析工作最大的障碍，需要重点注意两个方面。大数据分析及决策应用与智慧校园平台的关联关系。智慧校园平台支撑整个学校的运营管理，采集了各类业务的原始数据。所以，已建设有智慧校园平台的学校，大数据分析与决策应用应基于智慧校园平台；未建设智慧校园平台的学校可直接建设整合集成了大数据分析的智慧校园平台。注意大数据分析平台及展示工具的选型。首先支持的数据源应全面，其次是应支持APP接入，再者应支持电视、LED等展示终端接入。
　　3。利用信息化看板实时监控，提升日常管理效率
　　日常工作中，各业务部门通常有许多事务向校长汇报，这些事务的统计分析工作往往花费大量时间，而且很难做到数据的即时性、准确性。基于看板管理思想，使用类似电视、大屏LED、手机APP等现代技术动态实时展示统计数据，能够有效解决数据不即时、效率低、易出错等问题。学校可与专业的教育软件公司合作，设计应用场景并通过看板展示，例如每年开展的招生工作，通过信息化看板实时掌控招生进度、各生源地报名意向数据、各招生老师的任务完成情况等。校长及相关负责人在办公室或手机app上便可掌控所有实时数据。
　　表1信息化看板应用场景规划设计示例
　　图2信息化看板按考核项目分析上月学生及班级操行考核情况
　　1。定期发布大数据报告
　　每学期或每学年结束时，各科室、系部总结汇报时，以及校长总结汇报时，往往需要一些结论性图表，可借助数据分析平台自动统计分析智慧校园平台采集的各类数据生成统计报表、分析报告。学校可定期面向师生发布各类大数据分析主题报告，把一些有价值的行业信息、专业信息、就业信息、校企合作、教育发展及政策信息融入到大数据报告中，让全校师生全面了解学校教育教学的各项工作情况。学校也可在官网面向社会发布一些大数据主题报告，让校外家长、社会各界了解学校，促进招生宣传。
　　图3专业招生情况统计分析报表
　　四、职业院校大数据分析与决策管理
　　大数据支持决策管理的本质是对通过对经营生产过程中产生的数据进行分析，将数据本身作为管理的支撑工具或方法。如沃尔玛《啤酒和尿不湿有什么联系？》、LBS厂商与交通部门合作推出的实时路况大数据应用、共享单车厂商的大数据实时指导车辆调度、互联网电商通过大数据分析与预测提前进行商品物流准备等，这些案例都是大数据支撑决策管理的典型运用。
　　职业院校大数据分析工作也能为学校决策管理提供重要支撑。如通过数据分析监控整个招生过程，将招生工作进行量化与预测，为新生提供像家一样的入学体验；通过对学生校内消费数据进行多维度分析，找到真正需要资助的学生；通过数据分析改善食堂的工作效率，为师生提供更优质的就餐服务等。
　　五、总结
　　随着信息技术与教学管理的深入融合，大数据分析与决策应用将成为提升教学管理水平的重要工具。职业院校应重视大数据分析与决策应用工作，将其上升到学校层面。学校管理者应认清大数据分析工作对管理的价值，建立整合集成的智慧校园，培养校内教师技术能力，借助外部力量共同推动数据建设与分析工作，可将信息化看板、各类数据报告等工具运用到日常工作过程，为科学决策提供支撑。
　　《中国培训》杂志
　　职业院校管理研究