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数字化转型背景下高校空间数据资产管理(下)

2023-09-05 14:12:51

三、高校空间数据资产管理的实践路径

 

(一)需求和目标

 

高校空间资源普遍存在管理不足的问题。随着学校的快速发展,对空间资源的需求量也明显增加,教学空间、科研实验空间和学生宿舍等供需矛盾尤为突出。在空间资源约束的情况下,学校也存在公共资源使用绩效意识薄弱、重复建设和重复投入、校区间资源配置不平衡等问题。与此同时,经过多年的数字化校园建设,大部分高校已经基本完成数字校园基础设施建设(如物联网、传感器、网络等设备),积累了大量的空间数据。数据涉及的专业多、类型复杂,对这些数据进行分析和应用,可以挖掘其内外价值。这就迫切需要建立精细化的数据管理机制,以便充分挖掘这些数据的价值。

 

因此,新形势下,高等学校空间管理要站在物理空间和数字空间融合、优化空间资源分配、提高空间资源使用效益、服务师生、保障教学科研的高度,从全局出发,以空间数据资产为抓手,从五个方面统筹做好空间数据管理,实现数据资产价值驱动。

 

一是按照国家和地方标准制定校内的空间数据标准。按照统一标准对数据进行采集、汇聚、传送、存储、使用和销毁的全生命周期管理,确保数据的准确性和权威性;防止数据出现多源多口径,保证一数一源一表,保障数据交换、流转、共享。

 

二是创建高校空间基础数据库。基础数据库包含校内空间的基本信息,比如土地信息、房屋信息、房间信息等,明确空间基础数据库的内容、权威数据源、更新频率、流程和机制,确保基础数据的有效性、权威性、完整性和持续性。

 

三是建立空间数据资产管理平台,并与高校统一的公共数据平台打通,通过分布式应用和集中式数据中心相结合的方式对学校不同业务部门的数据进行汇总,对不同的数据动态需求及时响应并加以解决。

 

四是完善空间数据资产的全生命周期管理功能。建立规范的数据质量管理制度,解决数据缺失、重复、不规范、不一致、不准确、更新不及时等问题。建立完善的数据安全管理机制,进行必要的安全等保测评,确保数据的访问和使用能够得到有效控制。建立数据价值评估机制,以便及时发现数据的资产价值等。

 

五是加强空间数据资产场景应用创新。场景是指在特定的空间和时间内发生的活动,一般具有高频次、痛点性等特点。场景应用更贴近业务,可以和空间数据资产无缝对接,通过“数据+算法”的方式驱动数字化转型。

 

(二)空间数据资产管理内容

 

参照国内外数据资产管理框架,将空间数据资产管理内容分为多个模块。

 

1.空间主数据管理

 

空间主数据是高校地理位置的基础数据,是高校空间附属设施设备的基座,具有质量高、覆盖全、变化较慢、权威性强等特点。空间主数据是高校空间管理和服务的主体,是高校教育主数据的一部分,能够被各业务部门、业务系统共享和使用。因此,高校需要按照重要程度、价值高低对空间数据进行分析处理,将其中的核心数据纳入主数据加以管理并进行控制。主数据管理主要是管理主数据的应用及其规则,以使全校使用一致的空间基础数据,为各部门各系统的空间数据融合提供权威数据源。

 

2.空间数据标准管理

 

数据标准管理是指制定与实施数据标准的一系列活动。高校应参考国家和地区标准,建立统一的内部空间位置数据标准,并按照闭环管控流程,对各业务系统中的空间数据进行梳理,统一数据的定义、编码、命名,使数据更加清晰,防止数据口径混乱。统一的标准管理还便于校级职能部门和二级院系及时全面地掌握自身空间数据资产的总体状况,构建统一的空间数据资产地图,从而为空间数据管理提供更多的数据支撑,为实现空间数据共享共用和优化配置创造条件。

 

3.空间数据模型和元数据管理

 

空间数据模型具有抽象的物理空间数据特征,用来描述数据的概念和定义。数据模型管理主要表达高校内部业务主体之间数据的相关性,以便业务部门、应用人员和数据管理人员审阅空间数据的关系。元数据用来描述数据的具体信息。元数据管理则用来分析数据的流向、维护关键数据、管理数据的变更信息、确认上下游数据信息、评估数据的影响等。数据模型和元数据是数据资产的目录、说明书和使用日志,对于数据资产管理发展具有重要的驱动作用。

 

4.空间数据质量管理

 

数据质量是数据价值发挥作用的关键要素。由于传输信号不稳定、物体在空间数据上重叠等问题,空间数据质量普遍不高。数据质量管理是通过相关技术来评估、提升和保障数据质量的规划、实施与控制等活动。空间数据质量管理具有一定的复杂性。首先,需要一支业务与技术相结合的团队来开展数据资产化过程中的数据质量管控工作。其次,要运用展示、监控、报警等一系列技术手段,对数据质量进行监督并及时修复。最后,数据质量管理需要多元参与,通过管理和服务手段使空间数据资产流动起来,让师生自己找问题、监督数据,从而实现对空间数据质量的管控。

 

5.数据安全管理

 

数据安全管理是指建立完善的安全策略控制体系对数据进行安全控制,确保数据使用中各环节的安全,保证数据可管、可控、可查。高校数据资产数量庞大,数据访问缺乏监控,授权管理粒度过粗,黑客攻击猖獗;另外,越来越多的高校正在探索使用“公有云”“教育云”服务,更增加了数据资产的风险与不可控性。因此,高校要加强与安全相关的组织与制度建设,加强安全技术和人员力量,通过数据分层分级开展数据安全管理,化被动处理为主动应对。

 

6.数据价值评估

 

我国于2020年1月1日起实施的《电子商务数据资产评价指标体系》(GB/T37550—2019,以下简称“资产评价指标体系”)提出了多级指标的评估体系方法,但是该指标体系运用在高校环境下尚存在一些问题。首先,高校数据资产处于市场经济部分失效的领域,而且有严格的数据安全监管措施,因此不存在活跃的交易市场,资产评估中常用的市场法等价值分析法并不适用。其次,按照不对称、不充分的假设,每个高校的实际业务有较大差异,过于依赖同行专家评估并不适合高校的实际情况。最后,高校数据资产的价值评估最主要的是实现价值回归,满足业务和需求驱动的诉求,因此应充分考虑需求和业务导向。

 

鉴于此,本文按照资产评价指标体系并结合高校的实际情况,提出一套基于评价的分层分级价值评估框架,在没有活跃交易市场的情况下,根据数据的发展过程,从成本以及对学校影响力的角度分析高校空间数据资产价值。基于评价的分层分级价值评估框架主要考虑四个影响因素,即成本价值M、数据分层分级值S、数据质量Q和用户评价E,结合模糊因素评价法形成最终的估值公式。

 

成本价值是指数据资产所需花费的成本,主要包括建设成本、运维成本和管理成本,合计用M表示。

 

数据分层值按照从小到大的顺序逐级汇聚,第一层为1,最高层为6。数据分级值主要参照数据价值、对学校的重要程度、数据安全指数等因素定义其资产价值,最低级为1,最高级为5。将数据分层值和数据分级值相乘以后除以100,形成数据分层分级值S,该数值代表了数据资产平台评估的汇总工作量和重要性。

 

数据质量Q是根据数据质量管理功能中数据是否完整、准确、规范、唯一、一致等属性进行的打分,每一项权重为a,评价打分值为b,最后将所得分数进行加权平均,得到加权评价分数。该数值代表了数据资产平台评估的数据质量的优劣。Q=Σni=1aibiai是第i个评价项目所占的权重,bi代表数据分级系数。

 

用户评价E由数据资产使用率和满意率组成,E=(近一年数据使用率/总使用量)*(用户评价加权平均打分/100)。

 

最终评估公式为V=M*S*Q*E。

 

基于评价的分层分级价值评估框架综合考虑成本因素、数据质量因素、工作量和用户满意度,较为全面地反映了一定成本约束条件下数据质量、工作量和满意度的综合比较结果,适合基于业务的高校空间数据资产管理工作。

 

7.数据服务管理

 

数据服务管理是指开展数据共享和交换、实现数据内外部价值的一系列活动,主要包括数据开放、数据归集、数据共享和数据交易等。但实际上在高校数据资产管理中,除了一部分科研数据资产等可以计价和交易以外,大部分数据因关系国家安全、国民经济命脉、重要民生保障、重大公共利益等而受到《中华人民共和国数据安全法》的有关限制,不适合进行交易,因此现阶段主要涉及数据开发、归集和无偿共享。

 

数据资产的流通打通内外部之间的数据共享瓶颈,建立统一规范的数据标准和数据共享制度,有利于提升教育管理和教育教学水平,提升监督和服务质量,但同时也要考虑安全和隐私因素,做好数据分层分级工作,合规合法,保证数据发布的完备性、准确性、唯一性、可持续性和安全性。

 

(三)数据资产管理的措施保障

 

1.制度保障

 

数字化转型工作下的空间数据资产管理工作,需要加强顶层设计,明确发展蓝图,制定全面的制度规划,可能涉及的制度主要包括“房屋及构筑物资产管理办法”“房屋资产数据标准”“数据资产管理办法”等。

 

2.组织保障

 

空间数据既涉及技术部门,也涉及决策部门和业务部门,典型的组织架构主要包括决策层、管理层和使用层。决策层主要负责决定重大工作的内容和方向。管理层主要负责牵头制定与空间数据相关的政策、标准、规则、流程、协调机制,监督各项工作的落实情况,负责制定工作流程、支撑系统实施和平台的日常管理等。使用层参照执行相关数据标准、数据制度和规则,遵守和执行数字化转型相关的流程,及时更新和维护相关信息,并根据实际情况进行自主管理。

 

3.技术保障

 

人工智能、物联网、新一代移动通信、智能制造、空天一体化网络、量子计算、机器学习、深度学习、图像处理、自然语言处理、4k高清、知识图谱、类脑计算、区块链、虚拟现实、增强现实等前沿技术正在蓬勃发展。空间数据资产兼顾物理和虚拟空间,需要根据自身的实际情况合理引进创新技术,以提高数据的准确性,更方便地提供各类服务,节省人力成本。

 

(四)高校数据资产管理的框架落地

 

高校空间数据资产管理要将框架落地,从无到有建立起高校空间数据资产管理体系。

 

1.建立相关制度和组织架构

 

明确数据资产管理目标,制定数据资产管理总体规划和各项管理办法、工作流程,明确各部门的责任和义务等。然后按照战略、管理、实施三个层面的数据资产管理架构组合业务和技术团队,并明确各级人员的角色和职责,确定相关业务和技术人员,推进工作的实施。

 

2.梳理业务流程

 

需要分析学校的内外部现状,按照业务流程中的输入或输出环节盘点内外部空间数据的现状,做到数据项“一数一源”。需要梳理空间主数据,以明确学校核心业务实体的数据、数据的来源单位和个人、数据质量的负责单位。

 

3.制定数据资产标准规范

 

对校内信息化水平和数据资产进行盘点,以此为基础并结合各项标准等,围绕数据资产全生命管理周期制定相关的数据规范体系和标准。

 

4.搭建数据集成管理技术平台和工具

 

根据学校实际情况和需要建立大数据平台、数据交换平台和数据资产管理平台等载体,构建学校数据资产管理体系。值得注意的是,技术是为资产管理服务的,在技术平台落地时要做好充分的调研工作,比如数据中台是一种架构设计,它既可以作为数据治理的工具,也可以作为数据资产管理的工具。

 

5.建立安全和质量保障体系

 

要建立安全管理体系,执行数据安全管理职能,梳理数据质量检测规则,监测数据标准实施情况,保证数据标准规范,定期做好常态化数据标准执行情况检查、数据质量检查、数据安全检查等工作。

 

6.按照数据资产全生命周期做好管理工作

 

数据资产管理流程包括配置计划、取得和验收、计价和入账、使用、处置等,要按照业务流程的具体要求做好数据资产的日常管理工作,形成完整的数据资产台账。同时要定期监控数据资产的使用状态,定期执行数据资产价值的评估工作,将其作为动态调整数据存储策略的依据,比如对于折旧的数据可以降低存储的安全级别,对于增值的数据可以提高存储的安全级别。

 

7.建立空间数据的场景应用

 

学校可以通过建设空间数据资产场景应用,降低数据的使用难度,扩大数据的应用范围,提高数据的服务能力。比如,可以通过一站式服务平台建立跨部门的数据资产共享;可以运用BI可视化分析技术,让业务人员自行搭建分析模型;还可以通过数据和算法仓库简化业务人员的开发流程,实现低代码编程等。

 

8.提高数据资产共享服务和开放能力

 

空间数据资产共享和开放需要加强管理运营,提升内外价值。数据资产内部共享主要是消除学校内数据孤岛障碍,通过相关管理制度和标准体系的建设与完善,构建数据共享平台,打通各部门、各系统的数据共享通道,使更多的数据可以应用于数据分析,全面促进数据资产价值的释放。数据资产开放主要是实现数据资产价值的社会化,实现与外部系统的对接,比如按照国家标准提交归集空间数据等。

 

四、结论和展望

 

高校空间数据资产是助力高校数字化转型发展的利器。通过数据资产管理工作可以提高高校的空间数据资产意识,在空间数据库的基础上按照统一的数据标准开展空间数据的治理工作。高质量、权威性的空间数据可以支撑跨部门、跨系统数据分析挖掘与融合应用,充分发挥空间数据的价值,实现物理空间与数字空间的融合,更好地盘活存量资源、用好增量资源、规划未来资源,持续获取校内校外更多的空间资源支持,为学校的整体发展服务。


(本文来源:《秘书》杂志2022年第4期

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