尤慧1 徐卿2
1.江苏省信息中心 南京 210013 2.南京邮电大学 南京 210023
随着互联网、物联网、云计算等信息理论和技术的迅速发展，人、机、物三元世界的高度融合引发了数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度复杂化，世界进入了网络化的大数据时代。“大数据”时代的步伐悄然而至，高校也身在其中。大数据时代的到来，不仅改变着高校师生的生活与思维方式，也给高校学生管理工作带来了巨大的影响。在这时代背景下，应该如何发掘大数据理论在高校学生管理工作中的重要价值，如何应对大数据时代对高校学生管理工作创新提出的挑战，并提出相应对策，成为我们需要深入思考和充分实践的重要课题。
一、大数据理论的内涵
（一）大数据的定义
大数据的概念近两年被热炒，但是对大数据的定义始终没有形成统一的意见。维基百科对大数据（Big data）的定义是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。麦肯锡全球研究院将大数据定义为“无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合”。加特纳(Gartner)于2012年修改了对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理。”1因此我们可以认为，大数据是一种海量的形式多样的非结构化数据。
（二）大数据的特征
一般来说，业界普遍认为大数据具有4个显著的特征，也就是通常所说的4v特征：第一，高容量（Volume），从TB级别跃升到PB乃至EB级别，数据总量不断增长；第二，多样性(Variety)，相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求；第三，速度(Velocity)，大数据要求更快地满足实时性需求，这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征；第四，价值 (Value)，通过对海量数据进行分析、处理和集成，找出原本看来毫无关系的那些数据的关联性，把似乎没有用的数据变成有用的信息，最终形成大数据的价值——获得洞察力和价值。
（三）大数据的价值
海量数据正在成为一种资源、一种生产要素，渗透至各个领域，而拥有大数据能力，即善于聚合信息并有效利用数据，将会带来层出不穷的创新，从某种意义上说它代表着一种生产力。2003年，埃齐奥尼根据大量的飞行记录创建了机票价格预测系统（Forecast），帮助人们节省了大量资金；2009年，谷歌（Google）基于搜索数据和历史信息，成功预测甲型H1N1流感爆发，都是大数据成功应用的典型范例。全球著名的咨询公司麦肯锡研究报告指出，大数据是创新、竞争和生产力的下一个前沿领域，将在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域得到广泛应用，并产生巨大的社会价值和产业空间，预测到2020年，大数据应用市场规模将达到近2600亿美元。在高校学生数据分析中，2013年非常著名的是，通过对最近几年清华和北大本科生的所属地域对比分析发现，来自农村的学生所占比例相比10年前大大落后。这些数据从一定层面上反映出深刻的社会问题，值得全民关注。
二、大数据时代对高校学生工作管理创新提出全新挑战
清华大学信息化技术中心袁芳指出，高校也正面临着大数据所带来的挑战与机遇：“随着互联网应用的丰富，每个学生和老师每天都在生产着各种各样的数据，当数据量达到一定级别后，就可以进行很有意义的分析挖掘工作。”
（一）大数据对高校学生工作管理创新理念形成极大冲击
大数据带来的最直观变化，就是高校学生工作管理创新理念的转变，高校学生管理正从人工的定性、单项管理逐渐向着信息化的定量、综合、科学管理转变。信息技术管理专家、《大数据》一书作者涂子沛认为，随着信息存贮量的增多，人类在实践中逐渐认识到，通过数据的开放、整合和分析，能发现新的知识、创造新的价值。2在国外高校管理中，大数据已成为提升高校管理质量与水平的一种有力工具。如美国学校能够以85%的精确度去预测学生的升学率，从而把注意力集中在辍学风险比较大的学生身上。而在国内高校管理中的应用则有待于人们去深入地研究。大数据带来的不仅是技术变革，更是一场管理变革。很大程度上，大数据就是高校管理现代化的一条技术路径，具有催生管理革命的效果，也必将给高校学生工作管理创新理念带来新气象。
（二）大数据对高校学生工作管理创新模式构成巨大挑战
随着大数据时代的到来，以电子商务、即时通讯和搜索引擎为主要内容的互联网无时无刻不在产生大量的数据，各个高校不再是校内外数据的唯一生产者和拥有者。各个高校数据的分散化，为高校数据资源的整合和学生工作管理创新提出了更高的要求。同时，各个高校对本校数据资源的分割和垄断，制约了高校之间的协同管理水平、服务效率和应急响应能力。而在大数据浪潮下，许多高校开始建立了各式各样的数据中心，标准不一、重复建设，势必造成资源浪费，同时也为下一步整合带来了新的难题。
（三）大数据对高校学生工作管理创新手段提出更高要求
以各个高校的学生信息统计为例，工作环节一般包括：报表设计——报表布置——报表受理——数据采集——数据加工——录入汇总——信息审核（复核）——信息上报——信息公布。而高校内学生信息数据产生速度快、更新时间短、体量容积大，对数据发布的时效性、数据发布的形式、数据发布的内容提出了更高的要求。如何将这些学生基本信息数据进行结构化处理，以更好、更快、更新的方式展现在高校的教学、行政部门以及学生面前，是摆在各个高校大数据建设面前的另一重大课题。
（四）大数据对高校学生工作管理创新人才需求日益凸显
高校进行大数据建设需要专门的数据分析方法、使用体系和高端专业人才，要求他们不仅精通技术，也要熟悉校园网业务。目前各个高校对大数据环境下的理论研究、使用标准等都存在空缺，大数据应用的核心环节——数据处理与价值挖掘，尚停留在学术研究层面。高校内鲜有带有行政管理职能的院校研究机构成立，其功能定位、研究范畴和研究方法与国外院校的研究相比，尚有较大差距。更重要的是，缺少专业的计算机、统计、管理等方面的技术人才和管理人才，也使得高校学生管理工作面对大数据的挑战难以做出迅速的反映与决断。
三、大数据在高校学生工作管理创新应用中面临诸多问题
（一）学生数据采集问题
大数据使学生数据来源呈现多元化、多层化和非结构化的特点。首先，在高校学生信息采集的广度和深度上，数据量将激增，采集包括学生的个人基本数据、家庭数据、成绩数据、实践能力数据等，全面地覆盖与学生在校期间相关的各项数据，是一项浩大的工程。其次，由于缺乏统一的数据标准规范，致使一些需要共享的学生信息资源因格式、标准不一致，不同的学生信息管理系统需要采集不同的信息，造成多次、重复采集学生信息，加大了高校大数据采集的工作量。最后在数据共享、采集的协调工作当中，学生利益和高校各部门利益的冲突、信息共享与信息安全的考量，数据责任与管理维护的问题，往往成为高校大数据应用的阻碍。
（二）学生数据融合问题
缺乏数据交换标准，信息共享难度大。目前，各高校的学生信息应用系统都是依据各自的具体业务按照各自的标准建设实施和管理的，系统大都互相独立，软件系统和数据库各不相同，其应用范围仅在各高校少数应用部门内部或特定区域。这些独立的、异构的、封闭的系统彼此之间难以实现互联互通。同时，这些学生数据库由于更新时效或维护管理存在差异性，从而产生学生数据重叠、矛盾等现象。
缺少学生信息资源共享平台，学生信息共享方式自动化、实时化程度低。不同的应用系统之间普遍缺乏标准化的数据接口定义，不同的应用系统之间成为彼此隔离的信息孤岛，学生信息资源纵强横弱、条块分割，如大部分高校学生处使用奥蓝学生管理系统，教务处使用正方学生管理系统，分布在不同系统内的学生信息不能直接互联交换。系统查询效率很低。从而导致即使是本校教师也需要同时打开或登录多个学生数据系统才能查看相关的学生信息或处理相关事宜。
（三）学生数据质量问题
高等教育大众化带来的高校急速扩招，致使国内很多高校辅导员配比一般都无法达到教育部的规定和要求。大学生的招生管理、学籍管理、宿舍管理、党团活动管理、后勤医疗管理、社会实践管理、奖贷勤补管理、就业管理等众多管理活动，经常处于“人少活多”的尴尬境地，过程中会伴随产生大量非结构化数据。目前很多高校仍采用文件夹存放数据的普通管理方式，结果造成文件夹数量众多，存放路径杂乱无序，逻辑性缺乏，学生信息数据质量水平不高。比如，同一高校不同部门针对同一项目给出的学生数据不一致。事实上，学生数据质量不单是高校处理学生数据的技术问题，更是高校内部的管理问题。高校内部的业务部门需要利用学生数据来处理业务工作，意味着要为学生数据完整性、完备性、准确性给出定义和语义层次上的解释。
（四）学生数据安全问题
随着校园大数据的进一步集中和数据量的急剧增长，对海量数据进行安全防护变得更加困难，学生数据的分布式处理也加大了学生数据泄露的风险，核心通信设备国外技术垄断和国际厂商的市场垄断的格局也存在一定隐患，隐私保护和数据安全成为制约校园大数据发展的瓶颈。大数据时代下的高校学生管理工作同时具备学生信息公开和保密的双重特性，对学生隐私保护和学生数据安全的要求更高。因此，必须高度认识校园大数据可能带来的信息风险，避免认知风险、学生数据质量风险和学生数据安全风险。
三、以大数据理论推动高校学生工作管理创新的对策建议
各高校应当立足实际着眼长远，转观念、转思路，谋划布局“校园大数据战略”，充分利用大数据时代的信息优势，主动将大数据应用于高校学生管理工作中，尽力创造良好的校园大数据生态环境。
（一）高校学生管理工作中融入大数据理念
大数据时代要求高校在提供学生工作管理服务时转变传统理念，将大数据思维融入到实际工作中。第一，“用数据说话”，要重视学生数据的搜集和积累。具体工作过程中，重视学生数据的采集与挖掘，及时跟踪数据变化，分析数据变化背后的深层次原因，为学生工作管理决策做好数据支撑。第二，“用数据决策”，把大数据价值观融入学生工作管理理念，从依靠个人经验转向覆盖更广泛、涉及更多人的大数据分析，用更全面的学生数据分析辅助管理决策，提升学生管理工作决策的科学性和有效性。第三，“用数据团结”，转变高校传统学生工作管理模式中不同部门之间的“小团体”意识，打破原有的高校内部数据信息割裂状态，增强学生数据共享与融合。
（二）创造良好的校园大数据生态环境
1、注重顶层设计，打破条块分割
首先加强顶层设计。由于高校信息化工作涉及面广， 对各高校人力、物力、财力的投入要求高，为了避免重复建设以及无效投入，并进一步提升投入产出比，高校学生工作管理信息化应遵循顶层设计原则，兼顾整合性、系统性、综合性因素，对总体规划、投入、建设和管理实施统一标准，以学生综合管理系统为设计重点，推进主要学生事务流程信息化，全面考虑学生需求特点，系统性地开发学生工作管理信息化系统，避免重复建设和资源浪费。其次，打破数据条块分割状态，消除“信息孤岛”。建设校园大数据系统的目的之一就是信息共享，这是改变现阶段高校管理工作中“信息孤岛”现状的有效手段之一，也是贯穿高校学生工作管理信息化重构过程的重要原则。学生信息共享的最终目的是为了满足学生成长成才、全面发展的客观需要。在进行高校学生工作管理信息化重构时，应建立一个综合性学生数据服务中心，方便学生分享使用，有利于高校相关部门对接学生管理工作，不断提升高校学生管理服务的质量和效益。
2、统一数据标准，促进共享融合
各高校需要建立统一的数据平台，和统一的元数据标准体系，制定数据标准体系，便于数据的无缝隙统筹整合。一方面，一是要推动高校部门之间信息的交换和共享。在促进大学生心理健康，助力学生多元化评价，关怀大学生生活以及指导大学生个性化就业方面发挥重要作用，从而提高高校学生管理工作水平。二是构建以云计算为基础的学生信息共享平台，为各高校提供高效的服务器资源、海量的存储空间、高速的网络带宽和安全的网络环境，支撑各高校的应用发展，创造一个信息共享、资源共用、运维共管的新局面。另一方面，促进高校、互联网、物联网三元空间信息资源的有效融合和利用。建立高校学生数据中心，负责高校学生信息资源的管理和综合利用，加强与互联网信息的收集与利用，通过数据挖掘、数据分析等技术加强对校园大数据的组织、分析，充分发挥学生数据的价值。在学生的学习成长过程中，将会积累大量的结构性、非结构性数据，例如每次考试的成绩、学习的速度、在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，成长轨迹非常清晰，高校招生只需要看这些过程化的数据，选择适合自己学校的学生。
3、搭建支持平台，引进专业人才
应加强各高校的引导作用，为校园大数据技术研发和应用搭建平台。一是要在高校设立校园大数据发展的专项资金，重点支持大数据研发与应用项目，建立起校园大数据中心，制定校园大数据应用规则，明确校园大数据采集和使用所涉及的包括数据隐私、准确性、可获取性、归档和保存等问题在内的应用规则，厘定学生信息使用权限和职责，确保学生数据依照规则规范使用。二是建立政府投入为引导，企业投资为主体的校园大数据投融资体系，鼓励国内外大数据知名企业、科研机构参与校园大数据信息感知、传输、安全技术研发与应用，政府发挥财政支持作用，同时建立起考核评估机制。三是制定校园大数据人才引进和培养计划，培养和引进一批促进校园大数据发展的专业人才，既可以维护校园大数据中心平台的运转，同时也有助于促进校园大数据产业发展，营造起有利于校园大数据人才成长和发展的良好环境。
注释
1Big data in little NewZealand[EB/OL].(2012-09-06).
http：//www.techday.co.nz/itbrief/news/big-data-in-little-new-zealand/24518/.
2涂子沛.大数据［M］.桂林：广西师范大学出版社，2013.
