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另眼看高校大数据分析:巧妇难为无米之炊?

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日期: 2016-12-12
浏览: 90


    另眼看高校大数据分析:巧妇难为无米之炊?

 

“大数据”无疑是今年IT界的年度热词。据统计,2016年上半年,大数据产业融资事件达到24起,有18家创业公司获得上千万融资。而早在去年,大数据产业市场规模已达102亿元。教育信息化业内关注的几个大会如乌镇世界互联网大会、智慧校园三峡论坛、高教学会教育信息化分会年会等,也屡屡可见大数据相关主题。


然而,热闹的背后却是高校信息化部门屡推不动的尴尬:很少有高校的大数据建设工作开展顺利,很多基于数据挖掘的分析结果也问者寥寥,更别提辅助决策了。“校领导不关心”“业务部门不配合”让高校的数据分析成为了信息化一块硬骨头。


有个比喻很形象的说明了当前的困境:某酒店来了个客人,却不知道想吃什么,让厨师自己看着做。而厨师发现食材的库存已经出了问题,有些坏了,有些量不够,有些品类缺货。为了生意,厨师似乎只能硬着头皮把所有可用的材料都用上,酸甜苦辣咸各种味道各做一道菜,以此来试探客人喜好。


信息化部门就相当于这个厨师,业务部门和校领导是客人,库存的食材就是学校的数据基础。提到“数据分析”,大部分人都会痛苦的“嗷”一声:我们校内的数据质量太差了,要么不准确、要么不完整,巧妇也难为无米之炊啊。诚然,这也是很多专家和同行一直在谈论的“数据治理”问题。但却也非完全无招可使:可以尝试两条腿走路,一边进行数据治理,提升数据质量,一边像案例中的厨师一样,在现有的食材中挖掘出可用的。



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客人要吃什么?

     



案例中的厨师要想能成功挖掘可用食材,首先要解决的问题是:知道客人要吃什么?


另眼看高校大数据分析:巧妇难为无米之炊?


上图是业内曾经很热衷的“校长驾驶舱”,其背后蕴藏的“丰满的理想”是让校领导能随时随地了解学校发展的各方面情况,运筹帷幄。而“骨感的现实”是没听说成功上线的案例。其中一层原因是这里面的数据量太大了,对学校数据治理的要求较高,没有数据基础做支撑的就只是做了空壳子,连展示价值都无法提供。


另一层原因更值得我们思考:校长关注的是人才培养和学校发展,为什么要让他像个股票操作员一样盯着这些图表?即便雷达图、环形图、饼图、柱状图等各种表达全用上,酷炫的图表仍然掩盖不了问题的存在:这些分析结论对学校的管理和教科研工作的优化究竟带来哪些帮助?又如何推动这些优化落地实现?毕竟,IT只是工具,数据使用者的思想才是推手。



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一卡通数据分析的探索

     



  • 暖心饭卡

今年3月,媒体曾广为宣传南京理工大学暖心饭卡:学校对所有在校本科生的饭卡刷卡记录进行了数据分析,根据每个月在食堂刷卡吃饭次数和消费金额,找到受资助对象。并跟各学院辅导员核实,最终确定需要帮助的学生名单,而后这些学生饭卡里就会收到“饭卡补助”。整个过程无须学生申请,学校在保护学生隐私的情况下给予了实际帮助。


试想,如果学校只做前半部分工作,即通过一卡通在食堂消费的次数和金额,找到受助对象。再用酷炫的图表展现出这些学生困难的程度、区域分布、年级分布、男女分布等,还会有人关注吗?


  • 恋爱状态和孤独状态

据悉,有高校根据学生相邻一分钟刷校园卡进入图书馆的数据,找到群体中的“恋人”和“孤独者”。尤其是孤独者,分析人员认为这部分学生可能会更容易产生心理疾病,因而更需要受到关注。


这是个很有意思的结论。但仅到这一步,很可能学生处或辅导员会因为不知道如何进行对症下药的关注而导致半途而废。如果能把这些数据和学生的家庭情况、兴趣爱好、心理测评结果等数据进行对接,并为辅导员提供一个统一的个人资料查询入口,让他们更全面的掌握学生信息,就很容易帮助他们找到那个切入点,这样数据分析结论就被日常管理工作消化了。


“尼古拉斯·吃瓜群众:数据分析≠酷炫的图表展示。数据分析需要深入业务场景,与学校的教学、科研、管理等业务横纵联合,帮助优化学科建设、人才培养和运营管理工作。这个过程,信息化部门和各业务部门缺一不可,需要两者强强联合,从全局视角制定合适的分析模型。”


再回来看那个厨师,他可以采取什么措施来改变这种窘境呢?一定是转变思维,由“闷头就做“改为跟客人聊聊天,帮助客人理清思路,引导客人说出自己真正想吃什么。比如先送上一盆瓜子,关心下客人的情况,告诉他酒店最近有适合他的优惠活动等等,沟通到位自然就能获得信息了。



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厨师的遗憾

     




经过一番努力效果总算还不赖,客人表示下次还来。但厨师却只给自己打了80分,他感到很遗憾,如果厨房有更多优质的食材可以使用,他一定可以做的更好。他接下来要做的就是,马上开始采购,为客人下一次光临做好准备。


如同上面的两个案例,如果学校能获取更多的用户行为数据,比如学生的学习行为、学习轨迹、社交行为、生活行为等,分析家庭经济条件和整体社交状态对于学生学习成长的影响。并对这部分数据实时监测,出现异常即主动推送手机消息给辅导员,提示他们采取心理辅导等干预措施。这样来实现数据应用的完整闭环,也能提升数据价值的感知性。


实际上,这些记录用户行为的过程数据也被业内定义为“100美金数据”,其相较于简单的信息数据或结果数据(也称“10美金数据”)更有使用价值,也更能服务于高校“提升人才培养质量”的目标。目前,这类数据普遍存在较大缺口,迫切需要高校投入人力、物力、财力进行治理。


当前高校中有哪些高校已经在数据分析的路上先行?又有哪些值得借鉴的推进模式和经验?敬请期待下期,小编继续与你聊数据~




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