技术详细介绍
近年来,大数据正有力地推动着国家治理体系和治理能力走向现代化,成为社会管理的驱动力。无论是十二届全国人大会议上的政府工作报告还是十八届五中全会公报,“国家大数据战略”正式上升为国家战略,成为我国“十三五”规划的重要目标。伴随着大数据产业和IT治理的蓬勃发展,数据治理应运而生,2006年,美国一项涉及359所具有人工智能系统的组织机构的调查显示,各种组织机构越来越认为数据作为组织内部的有形资产而将体现组织价值。2014年,中国数据治理国家标准立项后,在世界范围内,国际数据仓库联盟(TDWI)、国际数据管理协会(DAMA)和数据治理协会 (DGI)等国际组织也开始制定数据治理国际标准,并于2017年5月在日本发布,这代表着数据治理在国际上的共识,这也是中国作为IT治理国际标准工作组成员的重要贡献。目前,数据治理在银行金融、保险、生物医药、制造、零售、旅游运输、政府机构、能源以及通讯业得到广泛应用,各行各业也提出了自己的数据治理模型框架,但在高等教育领域,“数据集成共享”还普遍存在不足,国内外的数据治理架构研究也刚刚起步,温州地区各高校大部分都已经建立了校内的数据中心,通过与业务系统的数据集成和共享,积累了大量的各类教学、科研、管理方面的数据。然而,目前国家标准、行业标准、市级标准和高校内部都存在各自独立标准,各个标准不能完全的一致,导致各高校存在数据的异构性、数据不一致等问题,使得各高校之间一直不能进行实时数据共享。在跨校使用数据时,需要依靠手工进行整理校对,费时耗力。 本项目研究开发的温医大数据治理平台系统(WMU-UDGP)V1.0,集平台管理、数据交换、数据管理、数据服务、数据监控、运行展示和前置程序7大功能于一体,共10万多行代码。该系统是基于《高校公共基础信息标准》构建的大数据治理平台,将满足温州医科大学校本部以及温州地区跨校信息系统建设的需要,加强信息化统一的建设,建立信息化标准的管理体系,保证信息在采集、处理、交换、传输的过程中有统一的规范,最大限度地实现温州医科大学校内以及温州地区各高校之间信息资源共享,使各个信息系统得到协同发展,为推动温州高校信息资源的优化配置以及教育信息化产业的发展与进步作出应有的贡献。 此外,随着数据治理平台的搭建完成,将进一步加速温州地区高校大数据的形成,通过区域性的高校大数据的大样本采集、抽取、对比、碰撞,可以跨越传统高等教育的精确逻辑推理过程而直接分析全样本学习者特征,对促进教育管理科学化变革、促进教学模式改革、促进个性化教育变革、促进教育评价体系改革、促进科学研究变革等提供数据决策支撑。
近年来,大数据正有力地推动着国家治理体系和治理能力走向现代化,成为社会管理的驱动力。无论是十二届全国人大会议上的政府工作报告还是十八届五中全会公报,“国家大数据战略”正式上升为国家战略,成为我国“十三五”规划的重要目标。伴随着大数据产业和IT治理的蓬勃发展,数据治理应运而生,2006年,美国一项涉及359所具有人工智能系统的组织机构的调查显示,各种组织机构越来越认为数据作为组织内部的有形资产而将体现组织价值。2014年,中国数据治理国家标准立项后,在世界范围内,国际数据仓库联盟(TDWI)、国际数据管理协会(DAMA)和数据治理协会 (DGI)等国际组织也开始制定数据治理国际标准,并于2017年5月在日本发布,这代表着数据治理在国际上的共识,这也是中国作为IT治理国际标准工作组成员的重要贡献。目前,数据治理在银行金融、保险、生物医药、制造、零售、旅游运输、政府机构、能源以及通讯业得到广泛应用,各行各业也提出了自己的数据治理模型框架,但在高等教育领域,“数据集成共享”还普遍存在不足,国内外的数据治理架构研究也刚刚起步,温州地区各高校大部分都已经建立了校内的数据中心,通过与业务系统的数据集成和共享,积累了大量的各类教学、科研、管理方面的数据。然而,目前国家标准、行业标准、市级标准和高校内部都存在各自独立标准,各个标准不能完全的一致,导致各高校存在数据的异构性、数据不一致等问题,使得各高校之间一直不能进行实时数据共享。在跨校使用数据时,需要依靠手工进行整理校对,费时耗力。 本项目研究开发的温医大数据治理平台系统(WMU-UDGP)V1.0,集平台管理、数据交换、数据管理、数据服务、数据监控、运行展示和前置程序7大功能于一体,共10万多行代码。该系统是基于《高校公共基础信息标准》构建的大数据治理平台,将满足温州医科大学校本部以及温州地区跨校信息系统建设的需要,加强信息化统一的建设,建立信息化标准的管理体系,保证信息在采集、处理、交换、传输的过程中有统一的规范,最大限度地实现温州医科大学校内以及温州地区各高校之间信息资源共享,使各个信息系统得到协同发展,为推动温州高校信息资源的优化配置以及教育信息化产业的发展与进步作出应有的贡献。 此外,随着数据治理平台的搭建完成,将进一步加速温州地区高校大数据的形成,通过区域性的高校大数据的大样本采集、抽取、对比、碰撞,可以跨越传统高等教育的精确逻辑推理过程而直接分析全样本学习者特征,对促进教育管理科学化变革、促进教学模式改革、促进个性化教育变革、促进教育评价体系改革、促进科学研究变革等提供数据决策支撑。