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高校数据治理应始终坚持价值导向

数据治理的难点在哪里？一言以蔽之，就是基本上数据的生产者和数据的受

益者都不是信息中心。

数据治理（DataGovernance）是国外首先提出的概念。国际数据管理协会

（DAMA）提出了一套完整的数据治理体系框架，在《DAMA数据管理知识体系

指南》一书中给出数据治理的定义：

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。

这个定义很好地道出了数据治理的本质。

数据治理通常包括了组织架构、政策制度、技术工具、数据标准、流程规范、质量

评估、监督及考核等方方面面，将其他几个数据管理职能贯穿、协同在一起，让企

业的数据工作成为一个有机整体而不是各自为政。

有效的数据治理可以确保数据高效可信，从而全面释放数据资产的价值。近几年，

数据治理的理念被引入高校，对高校信息化建设起到了很大的推动作用。

高校数据治理难点

应该说，国内高校提出数据治理并且重视数据治理工作，就是近2～3年的事情。

数据治理的理念目前还局限在高校信息中心，距离全面的学校层面的数据治理，还

有很大差距。

相比国外高校的信息化技术中心动辄数百人的配置，人手紧张是国内高校信息化队

伍建设中的普遍问题。

高校缺乏信息平台的开发人员和运营人员，换句话说，缺乏能把信息化工作做好

的“产品经理”和“运营经理”。

在这种现实情况下，要分清主次，集中优势兵力做好最重要的事情。合理分配高校

信息化队伍的人员，投入更多兵力到信息平台建设与数据中心建设上来。

随着数据治理理念的日渐深入，高校信息化工作者逐步认识到数据治理的价值，了

解数据治理与数据管理的异同。

那么，数据治理的难点在哪里？

一言以蔽之，就是基本上数据的生产者和数据的受益者都不是信息中心，信息中心

缺少对数据的“驾驭”能力，总有一种“清风拂山岗”的感觉。

长期以来，高校的管理架构形成了众多业务管理部门，基本上每个业务部门都建设

有1～2个甚至更多的业务系统，核心数据处于这些主要的业务系统中，数据生产

单位、数据管理单位、数据责任单位都是业务部门。

各个业务部门建设的多个业务系统就如烟囱林立，这样的“信息孤岛”也是高校信息

化建设多年来的顽疾和痛点。如果不通过一套机制来进行顶层设计和重构，信息化

建设如同被“卡脖子”，无法打通信息孤岛，也无法达到预期的建设目标。

数据治理正是要解决这样的问题，从学校信息化体制机制设计上解决信息中心

的“无力感”。数据治理是集中人、过程和信息技术的数据管理过程或方法，能够确

保组织数据资产得到合理的使用，不仅通过数据的管理提升数据质量，更强调流程

设定和权责划分，让全校所有单位认识到数据是学校的核心资产，所有管理单位的

流程、责任、权利，达成一致的管理维护、开放共享的共识。

信息中心代表学校来管理数据资产，围绕数据资产展开的系列工作，以服务组织各

层决策为目标，涉及有关数据管理的技术、过程、标准和政策，由信息中心来牵头

组织，并且解决共享责任、数据标准、管理盲点、数据质量、跨部门问题、合作合

规监测、意识与培训等系列问题。

高校数据治理关键

数据是智慧校园的“黄金”，数据是产生智慧的源泉：无数据、不智慧。

近几年，国内高校信息化同仁共同努力，对数据治理理念广泛传播，积累了一定经

验，形成了一定共识，但数据治理工作难度较大，是高校信息化建设的“牛鼻

子”“硬骨头”。

我们必须要啃下这块“硬骨头”，否则智慧校园的建设名不符实。我认为，高校开展

数据治理要重点关注以下几方面要素。

1.要达成数据“共识”

数据治理重在达成共识，让学校领导、中层管理干部，以及全校管理队伍认识到在

今天的大数据时代：

数据是全局的，而非局部的；

数据是流通的而非是独有的；

数据是