高校数据应自下而上按需共享

上海财经大学（图源学校官网）

上海财经大学在很早之前就开启了数据共享的探索之旅。经过长期耕耘，2014年，学校开始使用独立的数据中心完成数据共享任务。如今，核心数据接口已经全部完成开发，按需求授权使用即可。本刊特别邀请上海财经大学网络与信息技术中心平台数据部部长高亮，一同探讨高校数据共享思路。

高亮指出，学校有很多业务数据，数据的重要性和数据共享没有必然联系，不能只盯着数据本身看。因此，“自下而上”的建设模式更符合当前高校数据共享的实际情况，而且目前高校的数据共享只是满足了最基本的需求，未来还有巨大的发展空间。

理清关系 按需共享

《中国教育网络》：谈到数据共享，就绕不开数据治理。您如何理解数据治理与数据共享之间的关系？高校数据共享的目的为何？根据您的感知，高校数据共享发展至今历经了哪些发展阶段，如今的发展状态是怎样的？

高亮：数据共享是数据治理的主要目标之一。数据治理虽然包含的内容更多、范围更广，但其中主要的一个目的就是更好地共享数据、使用数据。

高校数据共享的目的在于互联互通，让数据流转起来，提高办事效率，提高数据利用率，发挥数据价值，为广大师生提供更好的服务和使用体验。例如，少填表、随手可得的数据和应用等。

多年以来，数据共享一直是一个热点话题，调研和交流从未停歇。这也表明高校在数据共享方面仍然有待深入地去探索和实践。

高校数据中心诞生之前，点对点的共享模式较多，形成了网状共享结构。上海财经大学在没有建设数据中心之前，采用系统间点对点的方式进行数据交换和共享，交叉形成网状结构。现在，越来越多的高校采用独立的数据中心实现数据的集中管理和共享，形成了一对多的数据共享体系，呈现出由点到面的发散式共享结构。

《中国教育网络》：您认为，数据共享之前是否需要对数据进行分类？高校可以采取哪些方式对数据进行共享？

高亮：数据分类与数据共享没有太多的直接关系，数据分类属于数据资产领域的内容。当然，高校数据中心在进行数据共享的过程中，需要对中心数据的大致类别或业务域有足够清晰的认识和理解，比如人员数据、科研数据、资产数据等的划分。

高校可以通过数据库授权、ETL工具（数据处理工具）、API（应用程序接口）等方式实现数据共享。高校需要按照学校的实际环境、技术要求以及建设和运维能力选择合适的共享方式。

基于这些共享方式，高校可以采取两种建设模式。

一种是在数据共享之前，先对数据进行摸底、分类，确定可以共享的数据目录和内容。这种模式是“自上而下”的，虽然数据目录和内容比较全面，但实际运行中可能有很多数据并不会被共享使用。另一种是“自下而上”的，按需共享。上海财经大学遵循“自下而上”的建设模式，从底部向上，根据应用需求逐步开发完善数据共享接口，最终形成数据共享资源目录。

现实中，学校有很多业务数据，数据的重要性和数据共享没有必然联系，重要的数据并不意味着共享的地方就多，不能只盯着数据本身看。因此，“自下而上”的建设模式更符合当前高校数据共享的实际情况。

梳理关键因素

探寻破局之道

《中国教育网络》：高校进行数据共享需要考虑哪些关键性因素？在数据共享过程中，面临的主要挑战是什么，应当如何应对？对此，上海财经大学采取了哪些行动？

高亮：总体来说，高校数据共享需要考虑的关键性因素包括业务因素和技术因素，具体有以下几个方面。

首先，安全合规是前提，要高度重视学校数据的安全性。其次，强调“一数一源”，找到正确的源头数据。再次，准确理解需求，做到业务需求与实际数据的精准对应。现实中，需求往往用业务术语来描述，技术人员要先理解、拆分需求内容，然后将其与实际数据准确对应起来，这是有一定难度的，需要业务人员参与配合。最后，技术方面要考虑共享的稳定性和时效性。其中，稳定性是核心要素，一旦系统出现不稳定、漏数据的情况，再谈时效性都显得苍白无力。而影响应用效果的一个前提条件就是技术部门对全校核心业务数据的掌控力。

目前，高校数据共享过程中，面临的主要挑战就是技术部门无法掌握全校的核心业务数据。对此，首先高校要设置专门的数据小组，投入2～3名专职技术人员去负责数据共享、数据分析等工作；其次第三方厂商能够提供业务系统的数据库文档资料，校方技术人员去逐步熟悉并掌握数据情况，但这需要时间去积累。

2014年，上海财经大学开始使用独立的数据中心完成数据共享任务，配置2～3人主要负责；如今，核心数据接口已经全部完成开发，按需求授权使用即可。

《中国教育网络》：数据共享，看似简单实则复杂，对此您怎么看？在您看来，数据共享复杂的主要原因有哪些？

高亮：数据共享在实际操作中确实比较复杂。

第一，核心数据获取困难。核心数据作为高校数据共享的前提，由于业务系统多、数据源头复杂等因素，导致核心数据获取困难。第二，数据理解上存在困难。即使能拿到数据，如教学数据库、人事数据库等，由于不了解业务和数据结构，便无法很好地理解数据并找出想要的数据。第三，数据和需求的对应问题。尤其是进行数据分析时，如果口径不一致或需求和数据没有准确对应，就会出现错误。

实际上，高校数据共享复杂并不是受限于本身的技术或工具，更多的是受限于信息系统建设和管理模式，对业务、业务系统和数据的掌握和理解，以及对需求的理解和对接等各个方面。尤其是信息系统建设和管理更能主动发挥数据共享的作用。

持续深化应用

赋能数字化转型

《中国教育网络》：随着数字化转型深入推进，师生数据应用需求逐渐扩展，使得数据共享与应用创新成为刚需。对此，您如何看待高校数据共享的未来发展？未来高校数据共享会涉及哪些应用场景？

高亮：数据共享其实是一个很平常的事物。随着数字化转型深入推进，数据共享意识肯定会继续提高，数据共享的内容、范围会愈加广泛，数据共享的应用深度也会继续加强。

未来，高校数据共享场景主要还是围绕学校为师生提供的教学、科研、日常办公、日常生活等方面的应用，去支撑数字化转型的推进。为此，高校需持续深化应用，推进数据共享，让数据像血液一样，滋养高等教育，实现向数字教育新生命层次的跃迁。

《中国教育网络》：面向未来，高校应该怎么做才能确保数据共享工作的顺利推进？

高亮：未来，高校推进数据共享，需要做好以下几个方面。

一是建立数据科室，投入2～3名专职人员负责数据相关业务；二是优化系统建设模式，技术部门深度参与学校核心业务系统建设，但是投入较大，各高校需结合校情量力而行；三是拓宽应用系统覆盖面，逐渐推动应用系统建设和应用深度；四是注重业务成熟度、业务规范性和系统使用的规范性等；五是注重系统建设质量，技术部门要全程参与需求分析、设计测试、运维等环节，把控应用系统的建设质量，从源头上减少影响数据质量的因素；六是选择合适的技术方案和工具，做好运维、监控等工作。做好这些工作，数据共享基本就已经水到渠成。

数据共享虽不像人工智能那般尖端，但却是一项相对普及且颇具吸引力的技术，非常馋人！目前，高校的数据共享只是满足最基本的需求，接下来在拓宽共享数据面、加大共享力度等方面仍有广阔的探索和提升空间。

来源：《中国教育网络》2024年10月刊

撰文：陈永杰