关于大数据时代高校数据管理的研究

　　摘要：随着高校数据管理的范围不断扩大，大数据时代已深入到高校数据管理工作中。高校数据正在呈现迅速增长的趋势，且信息的利用及存储正面临严峻的考验，所以对数据的分析及管理与采集而言，各大高校需探索合理的应对策略。
　　关键词：分析；采集；管理
　　高校数据管理自二十一世纪开始便得到迅速发展，历经了建设基础设施、建设应用系统与整合信息数据三个阶段，使高校数据管理综合水平得到了提升。大数据主要是对数据中蕴藏的知识进行具体的处理，而不是对大量的数据进行掌握，其在高校数据管理中依然具备了至关重要的作用。
　　一、数据管理
　　高校数据与业务数据组成了高校数据资源，涵盖了无线认证数据与网络行为数据以及教学资源数据等。数据来源方面包含财务、人事、教学以及资产等，数据类型包含音频、报表、数据库以及公文与图像等。
　　二十世纪八十年代开始提出了数据监管概念，其实质就是想要充分发挥数据的作用。高校数据管理目前包含以下内容：
　　（1）数据应用与统计分析。分析、展示以及清理集成的具体数据，把重复及冗余的数据除去，提升数据质量；挖掘高校的大数据，找出其蕴含的价值，使舆情预测、学生分析及教学评估得以实现。
　　（2）制定数据规划与标准。对高校数据的规范与标准进行构建，确保数据具备一致性与准确性以及实时性；使共享的数据能够更加明确。
　　（3）共享与管理服务。对数据库的内容与结构进行规划，统一各种数据源，构建统一的数据监管系统，使其能够对所需信息进行交换、存储以及共享。
　　二、数据采集
　　在建设高校信息化阶段，各部门的业务系统充分依利用了实际的业务需求，同时也对各种类型不同且数量庞大的数据进行了收集，诸如科研、人事以及教学等。
　　（1）采集结构化数据。其实质就是数据的集成，把相互关联的数据整合在一起。其采用了数据中心与各业务系统之间为接口，同时完成对接的实现方式，从而达到了数据推送以及抽取的形式。具体如下表1所示：
　　三、数据分析
　　对高校大数据进行具体的采集与获取之后，必须对其进行一系列的数据挖掘以及分析等工作。其中，分析高校大数据的方法主要分为利用相关的工具以及大数据的具体架构此两种形式，比方说Hadoop、Spark。
　　不仅如此，分析大数据的技术还能够与高校大数据的方方面面相匹配，其具体的结论与分析同样能够适用于教学与教育的各个领域。依据分析的体能测试数据、课外活动数据、学生成绩数据以及一卡通消费数据、借阅图书数据等，可以对学生整体的发展状况进行综合性的分析。以此为前提，对就业数据、科学研究、学生兴趣数据以及实践数据进行添加，能够总结出社会认可学生的程度，随着对学生的各类就业方向选择进行分析，从而确保高校能够在培养方案以及教学模式上进行更好的优化与完善。最终，为能够更多的培养出可以为社会服务且具备优良品质的高水平人才提供高效且准确的保障。
　　四、高校数据管理思考
　　在高校数据的来源中，绝大多数都来自于高校中的各职能部门，但是对各职能部门中存在的规划资源而言，高校严重缺少共建共享意识，致使各部门之间出现了不统一的数据标准以及不同的建设进度，从而使共享的数据资源增加了一定的壁垒。所以，分布于各独立系统内的数据无法展现其实际的挖掘价值。基于大数据时代下的数据监管，对数据间存在的关联性进行了重点强调，深入研究数据关系。以预测以及挖掘内在关联为根本，对大量的数据展开详细的研究，从而推断未来的发展方向以及可行性，为高校数据管理提供决策支持。
　　在保护隐私方面，根据各种案例数据得知，数据即使无害，但被大量的收集也会造成个人隐私的暴露。高校大数据包含学生、教师以及高校的各个方面，比方说阅读习惯、教师工资收入以及学科目录等。所以在分析与采集大数据时必须对用户隐私做好保护。
　　五、结论
　　综上所述，现行的大数据技术为高校的数据管理以及数据整合等给予了一定的技术支撑。管理高校数据时，必须充分的利用大数据技术，确保数据能够更好的为学生、科研以及教学等管理提供决定性的支撑。此亦为大数据时代下高校数据管理的主要发展趋势。
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