数据治理视野下一张表工程的分析与优化研究

李莉

(中国石油大学(华东) 信息化建设处， 青岛 266580)

0 引言

“十三五”规划纲要提出实施国家大数据战略，把数据作为基础性战略资源。全面实施促进大数据发展行动[1]。2016 年，《政务信息资源共享管理暂行办法》出台，以数据共享提升政务服务又进了一步。在国家政策的推动下，建立智慧校园，提供互联网+时代的数据服务，加强数据公开共享，“让数据多跑路，让师生少跑腿”已成为必然的趋势[2]。

近年来，高校开展了多轮信息化的建设工作，先后建成了信息化三大基础平台：“统一身份认证平台”、“学校数据中心”、“校园门户”，各个业务部门的信息管理系统也相继建成。随着各个信息化系统的运行，积累了大量的数据，学校数据中心将各个业务系统的数据汇聚到一起，建立了数据共享交换平台，面向全校提供数据服务。在学校教学、科研管理和服务等工作中发挥了重要作用[3]。但是仍然存在数据采集不全面、数据多次重复填报和数据未能深度应用等问题[4]。为此，我们启动了“一张表”应用工程。

“一张表”工程旨在解决师生反应强烈的“表格繁多、重复填报”等突出问题，通过数据治理、数据共享和交换等手段，实现师生在办理业务填写相关表格时“一次录入、共享互通、重复使用、自动填充”。

针对一张表工程，虽然在几年前就提出了这个的概念，但在大部分高校并没有真正实现。很多学校，把大数据分析展示与教学管理相结合的内容列入十三五规划，然而作为学校基础数据应用的一张表项目，却迟迟不落地，导致这种尴尬的局面的因素有很多。其中有技术因素，更是数据治理的问题。一张表工程从本质而言是局部区域的数据治理的问题，本文拟从数据治理的角度对一张表工程遇到问题进行分析和优化。

1 数据治理与一张表工程

数据治理最早是沃森( Watson)在2004年就企业管理中数据仓库治理的实践提出的，之后学者们在“治理”思维的引领下，围绕企业、政府、医院和高校的数据治理展开了大量的理论研究和实践探索(刘桂锋等，2017)。在我国，有关数据管理的研究始于 2010 年，之后学术界开始出现数据治理的专门研究，学者们从数据治理的概念、体系、内容和应用实践等方面进行了探讨(张宁，2017)。

关于数据治理概念，美国国际数据管理协会(Data Management Association nternational，2009) 将数据治理定义为对数据资产管理和控制的活动集合，包括计划、监控和执行等。数 据 治 理 研 究 所 ( The Data Governance Institute，2014)认为(CK号)，数据治理是信息相关流程的决策权归属和责任担当框架，即根据商定的模型，确定谁在什么情况下，对什么信息，使用什么方法，能采用什么行动，并按此执行。国内学者则认为数据治理是指与有效运用数据所需的、组织或执行层面的准则、政策、步骤和标准相关的实践活动，是通过建立数据标准体系提升数据质量，通过数据架构合理组织数据，通过元数据和主数据管理提升关键数据的管理水平，通过安全和生命周期管理保证数据的安全性、有效性、时效性等功能的综合体系(陈火全，2015)。综合已有研究以及数据治理的实践经验，笔者认为高校数据治理，是从组织、管理及技术的角度持续改变数据使用行为的过程；它可以帮助学校理解数据、使用数据，挖掘数据价值，从而提高学校的运营效率和管理水平，增强竞争力。数据治理的本质是是学校数据中心的规范性建设和长期维护，是一个长期循环的过程。

在高校的日常教学和管理工作中，师生需要填大量的表格，例如岗位考核，职称评审，奖学金申请等等。其中存在大量数据重复填报的情况。“一张表工程”是指争取师生一年只填一张表，当有数据填报需求时，直接从这一张表中自动抽取数据，生成表单。减少重复填报，节省师生的宝贵时间。

一张表的本质是数据治理问题，以高校为例，数据虽然广泛存在于各个业务系统，但“不可用”的现象普遍存在，主要表现在数据不完整，数据不准确，数据更新不及时和系统间数据不一致等，这就需要通过数据治理来有针对性的解决这些问题。

2 一张表工程的困境

针对一张表数据，从数据的选取开始，到数据的整理，共享，展示等各个环节都存在不足，这些缺陷包括技术和管理，两个层面相互影响，使一张表工程陷入困境。

(1) 相关业务部门配合度不高

一张表工程离不开各个业务部门的配合，如果只是实现最基本的数据自动填报，比如教师的姓名、性别等信息，并不困难。但对于老师的课时量统计，论文学科分析这些需要深度数据融合和数据集成的工作，实施的难度和工作量就比较大。然而，各个业务部门本身就工作繁忙，如果不能给其他部门的工作带来便利，甚至给别人增加工作量，这样别的部门是很难配合的。同时，各部门的管理或服务工作，更愿意依从惯例，且有“多一事不如少一事”的心态，在面对需要协同多部门获取数据的挑战时，更愿意旁观。由于数据需要实时变更，许多数据分析往往浅尝辄止，如果后期需持续改进，各部门提出需求的动力还会明显减弱。这就是一张表工程的理念很早就有，但实际迟迟落地不了的重要原因。一张表工程可以说也是一把手工程，没有领导的统筹规划，大力推进，就谈不上一张表真正意义上的落地。

(2) 信息系统原有数据质量不高

目前学校各部门已经意识到数据重要性，并且在日常的运行过程中也积累了一定的数据，但当一张表需要使用这些数据时，却发现很多数据是不可用的，关键的问题在于数据质量问题。数据质量不高主要体现在以下几个方面：第一，数据不完备，需要填报的数据项不全，或者存在改数据项但为空，甚至是一些关键的数据项不唯一等。第二，数据不一致，主要表现在业务系统之间的数据不一致，没有确定数据的权威来源。第三，数据不及时，数据更新不及时，导致数据陈旧无法使用。第四，数据无效，出现一些无效数据，例如身份证号不是18位，学位名称超过国标的取值范围。

(3) 业务部门信息系统过多或不够

一些核心业务单位，例如组织部、研究生院、学工处等缺乏综合性的管理信息系统。因为这些核心的部门业务繁杂，没有综合性的管理信息系统，但根据工作需求建立了一些小的信息系统，缺乏整体的规划，造成单位内部的数据重复，数据不一致情况。一张表工程需要提取数据或其他部门需要数据时却很难拿出准确的数据。

3 以数据治理的原则优化一张表工程

一张表工程的问题本质上都是数据治理的问题，以下本文从数据治理的角度对上文中提到的问题逐一进行分析，并提出优化方案。

(1) 找准“业务抓手”，提高相关业务部门的配合积极性

因为一张表旨在尽可能多的收集师生数据，以备日后填表时自动抽取。所以找准“业务抓手”就很重要。就高校而言，围绕的主题就是教师和学生。围绕着两个主体的数据是最为关键的。同时，老师在岗位考核、职称评审当中用到的相关数据是最为全面的，因而我校以岗位考核职称评审等教师非常关心并且涉及数据最为全面的重点业务为抓手。这样一方面保证每一个老师都有动力来填写数据，职能部门也有动力来积极配合一张表的工作。另一方面通过填报，我们能够掌握尽可能全的高质量的数据。

(2) 以数据为依据，实施全校信息化资源整体规划

高校信息化建设到今天，已经积累了一定的成果。各个业务部门的信息系统都建立起来了，但是部门之间的信息化发展水平不均衡。部门的信息化发展水平从其积累的数据就能体现出来。有的部门在关键的业务域缺乏信息系统，导致其数据都是线下excel管理，实时性差，维护困难。有的部门虽然有信息系统，但有的模块没有用起来，导致部分数据缺失。还有些部门，信息系统过多，系统之间数据不一致，导致数据不可用。还有一些信息是没有部门管理，各个部门都不关心，但对师生而言却是很关键。这些问题都要通过实施全校统一的信息话资源规划来解决。而数据就成为资源规划的重要依据。

数据治理首先要解决的问题是，对于一个学校而言，需要哪些数据。教育部早在2012年就出台了高校信息标准。将高校日常运营管理需要的的数据划分为13个子集，如图1所示。

图1 国标中涉及的数据子集

数据标准中，对每个子集涉及到的数据表和数据项都做了明确的细分，各个学校应当以国家数据标准为基础，根据自身数据采集情况来进行信息化资源的整体规划，从而确定下一步系统建立和升级的方案。从而保障整个学校的数据项齐全，数据量充足。

(3) 提升数据质量，解决数据不准确问题

在数据治理过程中，通过数据质量检测工具来实现。通过使用来提高数据质量的问题在于非常被动，而使用质量检测工具能够提前发现数据问题，并采取措施。特别是在一张表工程中，提前发现数据质量问题，就可以就这些问题有针对性的增加码表和数据类型限制来有效减少和避免填报过程中的数据质量问题。

通过质量检测工具发现数据质量问题就需要建立数据质量模型，根据现有的经验设计出的质量监测元规则示例，如图2所示。

图2 质量检测元规则示例

4 总结

一张表工程就仿佛大扫除，在一段时间内集中的将涉及到的部门数据进行了整理和清洗，发现了数据的问题，也暴露了部门内部信息系统使用不规范的问题。同时，部门每天都在产生大量的数据，部门内部的数据治理就仿佛日常的清洁，只有两相配合才能确保一张表的数据能够真正用起来。