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2016 - 01 - 14
昨晚,“南京理工大学30项人事服务上线”一文犹如“冬天里的一把火”,以燎原之势暖遍高校IT人朋友圈。“高冷人事管理”究竟如何秒变“暖心教职工服务”?不少老师们已迫不及待在后台留言:能8能给个登录账号体验下啊?于是乎,高校信息化业内的打探小能手小智再现在江湖!通过各种软磨硬泡、威逼利诱等无节操手段,小智抢先登录体验了一把惊艳IT江湖的南理工综合人事服务。话不多说,本期小智马上为大家揭秘:暖心人事服务 VOL.1新进教职工注册报到 上线前 · Before话说此服务上线前,很多高校新进教职工报到流程是这样的:你是新来报到的吧?给一张“报道单”转单签章老师们自己招呼自己啊每个高校都有的报到单But在很多学校结局却常常是酱紫滴:↓↓↓然而“新进报到”这件小事人事处、组织部、房管科...就轻松了吗...了吗?上线后 · After导引式办理,大幅降低沟通成本新进教师可以直接在学校网站注册,并选择自己就职的岗位。KEY 1系统将会根据不同岗位类别适配出相应的报到流程,并自动弹出“导引式提示框”,用遮罩式设计,确保老师视觉上能一眼看到填报说明。▼上图为真实效果 毫无PS改动KEY 2教职工阅毕收起后,系统随即展开详细的报到注册流程,具体包括“基础信息审核、校内业务办理、报到与起薪”三个部分。每个部分都清晰呈现具体的办理项目和当前的办理状态(办...
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2016 - 01 - 14
你以为这是某国外社交网站的的界面吗?错!它是南京理工大学为教师提供的人事服务应用!南京理工大学人事30余项服务应用历经4个多月的建设,于2016年元旦正式上线,开启猴年新气象!迎接各位教职工、校领导的再也不是冷冰冰、丑兮兮的界面,而是采用国际前沿的Material Design设计风格。而不为人知的是,除却超群的气质,这些服务应用更让老师们的工作效率提高至少10倍!据悉,本次上线共计30余项服务,跨部门整合了人事处、组织部、离退休处等部门的各项人事管理相关业务,服务共惠及校内50个相关部门。其中,“新进教职工注册报到”为新进教职工提供16项服务,“我的人事信息、我的信息变更”为学校近3000名教职工提供服务;“教职工信息管理、组织部管理、离退休处管理”主要面向职能部门进行信息管理与流程审核;“在职教职工查询与统计、各类人员查询”主要为各院系领导及校领导提供服务。30余项服务应用的建设重点整合了人事处、组织部、离退休处的工作流程,完成业务的全面梳理,是一次“跨部门业务流程整合”的优秀实践。与此同时,其核心创新点在于实现了“管理与服务的分离”、“流程与界面的分离”——此次所有服务应用的设计前期,已对服务对象进行了细分,并根据不同对象的差异化需求进行重新设计。这与传统管理系统建设中“将教职工、业务管理人员、校领导的需求用一套系统满足”的模式有本质差异。因此不论界面或交互、流程或功能都为用...
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2016 - 12 - 22
信息技术的发展带动了社会的变革,复杂的大数据处理基本都交给了云计算处理和完成。云时代下,建设智慧校园,高校学生工作应该做出怎样的创新?近日,长安大学学工部部长张骞文独家分享了《云计算时代高校智慧学生工作创新与思考》的演讲,以下节选自现场实录。高校如何做好智慧化的学生管理工作?分以下两个方面来探讨:(一)高校学生工作的大数据需求分析(二)学生工作的数据驱动 01    高校学生工作的大数据需求分析学生基础信息准确查询    当前高校学生工作现实情况下,我们对大数据首要需求是要有一个完整的、核心的基础数据库。基本信息的准确查询是反映一个学生系统水平的重要指标。理想情况是将招生系统数据、教务系统、建档立卡数据、卡务中心数据、学院数据、考勤数据、宿舍进出数据等作为数据采集中间件,当需要对某个学生进行信息查询时,只需要输入姓名或学号,就能第一时间获取其所需个人信息、考试成绩、考勤情况、综合测评、经济状况、重点关注事件等。学生档案管理的数据追踪体系    档案的管理,我认为应保证学生入校开始,到离校,包括离校以后,他的档案状态都可查询。这应该是为学生提供的一个最基本的信息服务。档案要建立采集追踪机制,档案袋上设计可追踪的二维码,另外要有可查询的接口。现实中确实会有招生办转存学院、学院寄送用人单位、单位退档学工部等各种情况,学...
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数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)

来自: 小智
日期: 2016-07-21
浏览: 75

大家好,我是李齐光,在金智教育负责数据应用产品。谈到做了10多年的数据质量工作,首先我想提出的观点是:数据质量水平取决于整体信息化管理水平,同时也反映了整体信息化水平。数据质量的好坏不仅是一个技术问题。因此,我把分享的内容分成上下两篇:上篇主要分析问题,并提出数据治理的组织架构与7步法;下篇讨论如何协同校内各部门和校外厂商资源共同提高数据质量。




有句话叫“三分技术、七分管理、十二分的数据”,也有人说,信息化建设要从“应用驱动“、“业务驱动”改成“数据驱动”。的确,学校业务千变万化,数据却相对稳定,国家在十三五规划中也将“大数据”提升到国家创新战略高度,数据的重要性自然不言而喻。





Part 1

数据未来:憧憬




我们不妨先放眼未来,共同憧憬一下数据的未来:良好的数据将如何服务于师生用户与校领导?





数据查询,分秒搞定




场景1:学校资产有多少,在哪里?学生宿舍有多少,剩多少?
目前学校宿舍的剩余数量是真是假?是不是有些房间实际上是空的,但因为我们的行政或其他人员不愿意报出来,导致这块数据不够准确?


场景2:师生数量是多少?师生数量在每个学院是否均衡?
很多学校觉得得到师生数量是件容易的事,但往往因为统计口径不一样,一直得不到真实的结果。许多学校通过Excel表格方式来采集盘点数据,学院上报,业务部门汇总。这种人工手段,一是效率低,二是造成很多数据的质量不够精准。

如果数据质量佳、数据储备充足,只需1分钟,即可替代1周的盘点工作量。





申请填报,轻松几步




场景3:年度考核、专技申报、导师遴选等
学校每年都有这么一个周期,填的内容也非常多。许多老师要提前半年准备素材,最后一个月在纸上填,很厚的一沓,差不多有20来张纸,填的效率非常低。

如果数据质量佳、数据储备充足,教师只要5分钟,填写系统中缺失的数据即可,原有的数据无需再填。





数据分析,招招见血




奖学金、助学金到底该给哪些学生?

基础设施投入不菲,到底利用率怎样,该买还是该建?

部分专业就业率普遍太低,到底是教学结构不合理,还是专业方向该调整?

如果数据质量佳、数据储备充足,系统可快速生成各类图形表格,领导决策将不再依赖主观判断,而是让数据成为公正的“裁判”!





Part 2

数据现状?堪忧!




10年建设,真正可用的数据微乎其微


不知道各位老师是否清楚,学校公共数据库里到底有多少数据,又有多少真实的、准确的数据。我曾调研过许多高校,自我感觉数据情况不错,但又难以用量化的数据来精确表达。信息化的核心的职能是为学校沉淀有价值的数据,咱们一定要用“数字来说话”,要精准!


理想很美好,现实很骨感


造成可用数据不多的原因是什么呢,我这里总结了一下三方面:



数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)



(1)人员意识不到位

在信息化建设的推进过程中,还有许多学校领导的支持仍旧停留在口头上,还没有真正的付诸在行动上!比如说:在资金、人员的支持上不够;主要业务部门的一把手的工作没做到位;校领导每年、每月参加的信息工作会议次数不够;在一些重大问题协调时力度不够?


其次,业务部门说配合,很多时候却是应付型的。比如说,信息化工作推进往往是办公室主任来配合工作,但办公室主任的工作很忙,对业务对技术也不太了解,配合的力度有限;还怕得罪人,推进的时候前怕狼、后怕虎。各部门还有些封闭的思想,总认为数据是自己的不是学校的,不愿意开放出来。


信息部门自身执行也不一定到位,比如说对厂商的控制、对计划的掌控、对标准的推进,也总是往背后躲。


厂商配合上也有问题,有些厂商不太愿配合做数据清洗,要很高的价格且只做一些简单的集成,额外部分不愿意放出来。


(2)学校体制不灵活

大部分学校的业务系统建设都是按照项目化的方式运作,“交钥匙”的项目化运作更注重建设的过程,不关注后期服务。然而,数据和系统建设不同,数据建设属于内容建设,不可能一步到位;它如同我们建设一个网站,网站的内容是要靠学校自己不停的充实的。


经费的使用上也存在限制:要不一年来一千万,必须当年花掉,也有可能好几年没钱;经费还只能往外花,不能往内花,没办法激发学校内部人员的积极性,内部高水平人才很难参与到我们整个信息化过程中来。


(3)系统使用不充分

学校的大多业务系统建的多、用的少;功能多,但真正用起来的却少,积累的数据也有限。虽然有部分功能用起来了,但标准没统一,达不到要求也接不进来。





Part 3

数据治理,势在必行!




从解决方案上来说,我们还是离不开“人员、工具、机制”。事情必须人来做,好的工具可以事半功倍,但有了机制可以让人更规范、更有激情的去工作。所以下面我们要围绕这几点来展开:





1、构建合理的组织



数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)



上图的结构是我们综合多所高校的实际情况所提炼出的最为精简的人员配置。它跟学校信息化的组织结构是匹配的,不需要另外构建一套班子。


领导挂帅,强势部门协调


考虑到数据的重要性,依然需要校长亲自挂帅。但校领导不可能每件事情都亲力亲为,具体工作还得信息化部门来落地,但考虑每个学校信息化部门地位偏低,最好有校办这样强势的部门或校长秘书来协调。


许多信息标准在各个部门之间并没有实现统一。信息中心往往协调多次未果,而校长秘书出面协调,常常一次会议上就拍板了,这个效率是远远高于信息中心的沟通效率。


配置标准管理员和数据信息管理员


数据质量的提升并不是一次简单的协调就完事了,而是业务和技术的长期磨合工作。信息中心需要配备一个了解业务的“标准管理员”,当信息标准出现不一致的时候,由他跟业务部门去讨论制定标准;另外,还需配备一名懂技术的“数据信息管理员”,他需要掌握数据库、数据集成等技术,负责接口优化,质量规则等工作,支持数据的持续优化迭代。


业务部门要配置专职信息管理员


数据的最终落地责任在业务部门。业务部门要配备一个相对固定或专职的信息管理员。在初期系统上线时,他负责部门信息的采集,也可以通找具体人员采集数据;系统运行过程中,他需要发现数据质量问题,并要及时推动问题的解决。


国内对外经济贸易大学、常熟理工大学等都在按照这种组织架构进行推进,并取得了一定的成效。





2、建立全面的数据治理框架  




每个学校信息化初期都会建设信息标准,但普遍执行不力,也缺乏监管手段。下图是我们综合百余家院校的经验所提出的数据治理框架,以供学校参考,它囊括了整个高校数据治理的目标制定、执行落地,及运营过程中的持续优化等全面工作。


数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)


在具体治理过程中,需尤其注重代码标准的落地。只有代码标准落地了,数据质量才有保障。解决了代码标准落地,再解决数据的采集与共享;在采集过程中,注意数据的存储,并确保把数据的各种痕迹留存下来。在此过程中,学校需要配套的工具进行实时监测,发现运行的结果与制定的目标两者之间的偏差,然后在持续进行优化迭代。


当然,数据的治理不可能一步到位,而是一个持续的过程。在这里面我们引入PDCA管理的方法论,持续螺旋式上升





规划数据,顶层设计  

有哪些数据?数据合理的流向是什么?




信息标准规划


信息标准规划一定有一个顶层的设计规范,需要对学校的每个业务体系分析,看看能产生什么样的数据。针对这些分析,我们一定会形成最终的落地,具体到每个字段、表的模式,在表的模式上一定会去对某些字段进行约束,字段必须用哪些值。也就是咱们的代码表。


这些工作如果全部从零开始,工作量太大,一般在建设初期选择一个相对成熟的标准。


信息标准的建设是一个长期过程,不可能一步到位。在初期建设的时候,我们一般将有限的精力集中聚焦在核心的校标,比如学生/教职工编号、组织机构、 组织机构、专业等等。影响全局的标准先制定,其他标准在业务系统需求设计时在一一制定。如果要求过高,一开始建设就贪多求全,反而难以落地。


数据流向标准






调研的两大误区——全面调研或不调研

对整个数据流向的调研也存在同样的问题。很多学校动不动要求全面调研,然而,全面调研在目前高校圈子里面有几家能做?业务部门有几家能配合好?实践证明,全面调研往往是很难走通的。


我以前在有个学校做过全面调研,当时把所有代码表、字段都发给业务部门,让他们去勾选哪些是他产生的,哪些是其他业务部门产生,他只是用的。结果出现了两个非常极端的结果:全勾了和全不勾。


为什么会有这种情况?很多的业务部门做这个工作的都是办公室主任,他们对表、字段不了解,很难落地,换位思考下,这么琐粹复杂的工作,我们信息中心都可能落不了地,不要说业务部门了。


当然也有不做调研的,我建议调研还是要做的,调研可以让我们更好的宣传数据标准化的理念,也是信息化部门和业务部门相互熟悉与交流的的一个机会。


降低难度,仅调研外部数据关系

所以我的建议是:只有降低部门的难度,这个事情才能尽快落地,每个业务部门只需要梳理外部数据的关系,理清本部门工作的开展有哪些部门给了我数据。这个数据并不需要太具体,只要大概的内容,如曾经给过其他部门或找其他部门要过什么Excel表格,文件名是什么。 





加强应用设计,源头控制  

业务系统如何规范?




数据的产生源自业务系统,只有作为源头的业务系统规范了,数据质量高了,数据中心的数据才能丰富起来。数据质量的提升归根到底还是要加强应用设计,规范业务系统的建设,从源头上进行控制。


源头标准化,从设计抓起,在各个环节落实


到了集成阶段,大家会发现有一些系统中的数据因为标准不统一,最后无法接进来。而实质上,标准化要从系统的设计抓起;数据质量是设计出来的,不是集成出来的源头标准化可以减少学校的后期集成成本。具体可以在招投标、合同签订、业务需求、技术需求上,现场实施、试运行、验收的各个环节中,有意识的去管控。


数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)


化零为整,小应用大生态


我认为:应用只有用起来,才会持续产生有价值的数据。只有被流程实时牵引的数据,才是高质量的数据。最近以复旦大学、同济大学、南京理工大学、南京农业大学为代表的众多院校开始倡导“小应用+大生态”的建设模式,将管理与服务相分离,并上线了一批碎片化的应用服务。


在这些应用的建设过程中,直接和负责该项业务的老师去交流需求,人员聚焦,减少干扰;同时,在短时间内学校只聚焦在一件事情上,信息中心和IT公司配合更容易,精力更集中。小应用更容易取得成效,更容易用起来。 


应用驱动,注重用户体验


目前,除了学校一些强制要求使用的应用,还得关注用户体验,站在教职工、学生角度,尽可能从方便、好用、美观、实用等角度设计,确保那些不强制的应用,师生愿意用,想用,数据能沉淀下来。


采用新技术,高质量采集数据


从学校数据质量来看,重视度比较高的主要是财务数据和学生成绩数据,这两块的数据质量不错。我们也可以借助一些新技术采集高质量数据,例如一卡通、手机二维码等等方式实现迎新、离校环节自动办理;以扫描枪、手机二维码的方式实现资产盘点,这些方式都有利于数据质量的提升。


数据消费,倒逼数据质量提升


通过为师生用户和管理者提供数据服务,才能验证数据的准确性。基于服务过程中的效率和质量,最终又能反向推动流程的优化。


数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)


第一阶段,数据查询盘点,面向师生个人构造部分数据展现应用。应用要开放,数据问题暴露了,业务部门有压力了,倒逼业务部门提升数据质量。


第二个阶段,找到学校必须要用的应用服务,如年度考核、专题申报、财务报销。这些应用服务大量利用系统应用产生的数据,倒逼源头应用沉淀高质量数据。


第三个阶段,构建面向校领导和部门负责人的数据分析应用。通过数据展现,把缺失的数据直接暴露给校领导和部门部门负责人看,对具体责任人形成压力,倒逼数据质量提升。





规范集成过程,不衰减  

数据怎么采集与共享?





数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)



源头一旦产生了好的数据,在整个传递过程中,要确保不能丢失数据。加强集成过程规范性,要确保切实严格做到:集成需求提出、集成方案编制、代码标准比对、集成方案评审、标准迭代、集成实施、运行优化等步骤,环环相扣。





保留数据变化痕迹,积累大数据  

数据怎么存储以保留痕迹?




业务系统设计时,往往忽略过程数据的保留。这部分数据对我们进行数据跟踪与分析非常有用,但业务系统改造难度较大,所以我们在数据集成过程中需要保留数据的各种操作痕迹,为数据分析挖掘积累大数据。


数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)





数据质量监控,及时暴露    

数据质量怎么样?




大家都越来越重视数据质量,很多的学校都感觉我的数据质量不错,但却无法实现量化 。数据量越来越多,靠人工的手段很难暴露数据质量的问题,可以通过工具来完成。如下图:




数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)





全方位监控,运行晴雨表  

治理过程健康吗?目标都实现了吗?




需要全方位了解全校数据运转的情况,包括标准建设情况、业务系统集成情况、数据中心数据情况 。比如业务系统有多少个上行的接口、数据中心有多少下行接口,这些能直接反映数据从哪来、去哪了。另外,需要精准了解学校有哪些数据、具体有多少,这便于推动我们数据利用、分析等工作。


数据治理框架与7步法 | 我拿什么拯救你,数据质量?(上)




如何选择一个好产品?  

(1)不能让用户从零开始,一定要有相对成熟的标准或接口。

(2)能让用户自己扩展数据模式,代码标准可动态管理、跟踪。因为标准是动态变化的,学校可以自己进行管理,不是每件事都要厂商来完成。

(3)能让用户自己零代码进行数据交换接口开发,支持分布式、异构数据ETL集成或Web Service接口调用。

(4)能让用户有途径补充数据中心的数据。所有的数据虽然都在源头产生,但我们信息化建设不可能一步到位,总有些系统是先建设,有些是后建设。但我们数据的集成和利用不能晚一天,我可以让数据先进来。

(5)能让用户监督代码标准执行情况。标准不能只管建,不管用。对用的过程中出现的问题要去治理,有病得治。

(6)能让用户了解业务系统集成现状,包括:接口数、运行情况;

(7)能让用户了解数据现状,包括数据量、数据质量 、数据来龙去脉;

(8)能让用户跟踪数据变化痕迹,也能还原数据历史画面;

(9)能让用户可以方便的查询和导出数据。

结束语:数据质量提升是个长期、逐步的过程,不可能一步到位,一口吃不成胖子。数据治理常态化才是数据质量真正的保障!



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