数据治理:高等教育提供者的必然现状和未来

2019-03-13 09:01 洞知力咨询

数据是教育机构的重要资产之一。坐在一堆学生数据上,机构中的每个人都已经意识到这一事实。然而,大多数利益相关者不知道的是如何利用手头的信息,在组织,运营和学生层面实现多样化的目标。例如,正确使用数据有助于提高学生的保留率,并维持或获得大学的全球排名。此外,随着学生需要定制的体验,不断变化的资助框架需要新的要求,人们越来越需要精确,可靠的数据,提供有关入学率,保留率和毕业率的见解。

因此,机构正在努力利用现有数据来提高时间效率,人才和基础设施等资源,同时衡量学术课程和学生服务的成功。但大多数高等教育机构的现实情况是,虽然存在大量数据,但它是不明确的,分散的和未充分利用的。解决这些挑战的解决方案在于制定适当的数据治理模型。

数据治理势在必行

强大的数据治理框架包括促进透明度和无缝访问精确,可信和一致数据的策略,系统和实践。可靠,集中的数据促进了共同的愿景,能够在机构的各个层面推动知情决策。借助良好的治理,组织可以利用高质量的数据来实现民主化,并加快成果,例如增加年度学生入学率。但是什么使数据治理成为当务之急?

首先,每个机构的未来都取决于它。通过对准确数据应用分析,高等教育提供者现在可以获得有关学生的各种见解,例如识别可能失败或退出课程的人。这些见解可以为大学和学校提供及时解决问题的机会。此外,机构可以通过提供有关提高毕业率的循证报告和预测分析报告来寻求资金,以估计未来的结果。

但是,很多聚合数据没有明确定义。例如,“学生”一词可以指多个数据点,如全日制学生,毕业生,毕业生或继续教育。结构良好的数据治理计划将使教育提供者能够定义他们的数据,并消除含糊不清的术语。此外,在许多机构中,系统和过程不能一致地起作用,从而导致不均匀的数据分布。例如,一个系统可以捕获出勤率和学生表现,而另一个未连接的系统将具有人口统计信息。随后,利益相关者只能访问部分信息,无法在任何级别做出明智的决策。由于数据治理不仅仅是IT部门的责任,

精心设计的数据治理框架的三个关键要素:

  • 数据治理委员会 - 通常,该团队由来自不同部门的高级员工组成,他们可以监督整个机构的战略和运营。该委员会旨在定义,审查和验证业务规则,数据定义,数据质量和数据安全性。他们还批准数据可用性和数据一致性。
  • 数据管理委员会 - 该团队的简介是确保遵守数据治理委员会制定的业务规则。他们验证规则是否适用于数据,并授权发布适合利益相关者消费的数据。
  • 数据自动化委员会 - 该团队负有两大责任。第一个要求委员会启用,自动化和批准数据治理委员会应用于流程和数据的业务规则。其次,他们还负责确保收集元数据并将其保存在元数据存储工具中。

结论

虽然大多数组织的数据治理可能不存在或欠发达,但建立明确的框架对于确保高等教育提供者的可持续未来至关重要。建立这种治理模式所涉及的许多复杂性可以通过技术来解决。无论机构采用哪种方法,良好的数据治理都将带来良好的制度治理。通过清楚地了解数据所有权,可访问性,质量和安全性,利益相关者可以对数据的准确性充满信心,并确保未来受到创新和明智决策的启发。

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