近日,希嘉“数据治理”成果展示厅,资深数据专家栾华英以《基于数据模型的部门服务路径探索》为主题报告,详细剖析了当前高校部门数据服务现状和存在的问题,深入解析了希嘉针对部门服务建设的新思路及价值体现。下面请紧跟小嘉的步伐,一窥究竟吧~
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部门数据服务4大现状
我国高校数字化转型经历了多年发展,从以信息基础设施投入为主的校园网建设,到以业务系统为核心的数字校园建设,再到如今进入以创新驱动和深度融合为特征的智慧校园建设阶段。如何充分加速数据与高校的融合发展与协同利用,进一步发挥数据价值,为高校各部门提供切实有效的数据服务,已成为当前推进高校数字化工作的核心问题之一。希嘉深耕数字化领域多年,深入业务一线,从众多案例中总结出当前高校部门数据服务存在的4大现状:
01整合成本高
各大高校的数字化工作正在如火如荼的开展,但是面对需要和数据做深度融合及处理的部门数据服务工作,仍然存在分析目标数据完善性欠缺、来源数据标准不一致的问题,导致业务系统缺乏清晰的框架,数据处理成本变高。
02确定目标难
高校部门数据服务的探索与实践还处于初级发展阶段,数据部门与业务部门因业务理解及业务逻辑不同,造成巨大的理解困难和沟通障碍。同时,因为分析目标的不聚焦、核心指标积累的缺乏,导致项目缺少系统性、长期性目标。
03响应周期长
以传统数据建设方式,结合模块需求的数据开发往往导致模型组织混乱,相同指标的多处计算也在无形增加开发和维护工作量,导致响应周期拉长。
04应用形式单一
数据分析已成为决策制定和问题解决的核心,数据分析的质量和方法对于得出准确的结论至关重要。当前高校数据分析往往只有看板展示而没有结论,分析成果不能以恰当的形式进行应用,使其难以应用于实际决策。
针对高校部门数据服务面临上述的四大现状,希嘉抛弃以往“重数据收集和储存,轻深度分析和应用”的单一式建设模式,创新性使用“强化数据驱动,分层构建模型”的复合式建设模式,有效推动部门数据服务,实现精确化管理。
希嘉以“概念性决策+模型决策”的建设思路,通过模型标准、模型构建、模型灌溉、模型调整、模型决策完成专业的模型分层,闭环业务指标口径,不断调整和优化业务策略,最终提高高校决策质量,降低高校运营成本,实现业务及数据的双重价值。
提供个性化服务:通过数据分析,高校部门数据服务可以深入了解高校师生的需求和行为,从而提供更加个性化的服务。
支持决策智能化:通过对大量数据的分析和挖掘,为高校决策层提供智能化的决策支持;通过数据模型和预测算法,预测高校未来的发展趋势和挑战,帮助高校领导制定更加科学和有效的决策。
促进教学与科研创新:通过对教学和科研数据的分析,发现教学和科研中的问题和机会,并提供相应的解决方案。
推动高校与产业合作:通过对校内外数据的整合和分析,为高校与产业界的合作提供支持;通过挖掘校内资源和行业需求的匹配度,促进高校与企业之间的合作与创新,推动科技成果转化和产业升级。
在教育信息化3.0背景下,数据化、信息化、智能化的教育管理逐渐成为新时期教育管理的常态。希嘉作为专业的数据管理基础设施及服务供应商,未来也将凭借自主创新的前沿技术与高效卓越的产品,为客户提供一站式数据解决方案及服务,推进数字中国高质量发展。