近日，希嘉“數(shù)據(jù)治理”成果展示廳，資深數(shù)據(jù)專家欒華英以《基于數(shù)據(jù)模型的部門服務(wù)路徑探索》為主題報(bào)告，詳細(xì)剖析了當(dāng)前高校部門數(shù)據(jù)服務(wù)現(xiàn)狀和存在的問題，深入解析了希嘉針對(duì)部門服務(wù)建設(shè)的新思路及價(jià)值體現(xiàn)。下面請(qǐng)緊跟小嘉的步伐，一窺究竟吧~

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部門數(shù)據(jù)服務(wù)4大現(xiàn)狀

我國(guó)高校數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)歷了多年發(fā)展，從以信息基礎(chǔ)設(shè)施投入為主的校園網(wǎng)建設(shè)，到以業(yè)務(wù)系統(tǒng)為核心的數(shù)字校園建設(shè)，再到如今進(jìn)入以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和深度融合為特征的智慧校園建設(shè)階段。如何充分加速數(shù)據(jù)與高校的融合發(fā)展與協(xié)同利用，進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，為高校各部門提供切實(shí)有效的數(shù)據(jù)服務(wù)，已成為當(dāng)前推進(jìn)高校數(shù)字化工作的核心問題之一。希嘉深耕數(shù)字化領(lǐng)域多年，深入業(yè)務(wù)一線，從眾多案例中總結(jié)出當(dāng)前高校部門數(shù)據(jù)服務(wù)存在的4大現(xiàn)狀：

01整合成本高

各大高校的數(shù)字化工作正在如火如荼的開展，但是面對(duì)需要和數(shù)據(jù)做深度融合及處理的部門數(shù)據(jù)服務(wù)工作，仍然存在分析目標(biāo)數(shù)據(jù)完善性欠缺、來源數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致的問題，導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)缺乏清晰的框架，數(shù)據(jù)處理成本變高。

02確定目標(biāo)難

高校部門數(shù)據(jù)服務(wù)的探索與實(shí)踐還處于初級(jí)發(fā)展階段，數(shù)據(jù)部門與業(yè)務(wù)部門因業(yè)務(wù)理解及業(yè)務(wù)邏輯不同，造成巨大的理解困難和溝通障礙。同時(shí)，因?yàn)榉治瞿繕?biāo)的不聚焦、核心指標(biāo)積累的缺乏，導(dǎo)致項(xiàng)目缺少系統(tǒng)性、長(zhǎng)期性目標(biāo)。

03響應(yīng)周期長(zhǎng)

以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)建設(shè)方式，結(jié)合模塊需求的數(shù)據(jù)開發(fā)往往導(dǎo)致模型組織混亂，相同指標(biāo)的多處計(jì)算也在無形增加開發(fā)和維護(hù)工作量，導(dǎo)致響應(yīng)周期拉長(zhǎng)。

04應(yīng)用形式單一

數(shù)據(jù)分析已成為決策制定和問題解決的核心，數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量和方法對(duì)于得出準(zhǔn)確的結(jié)論至關(guān)重要。當(dāng)前高校數(shù)據(jù)分析往往只有看板展示而沒有結(jié)論，分析成果不能以恰當(dāng)?shù)男问竭M(jìn)行應(yīng)用，使其難以應(yīng)用于實(shí)際決策。

針對(duì)高校部門數(shù)據(jù)服務(wù)面臨上述的四大現(xiàn)狀，希嘉拋棄以往“重?cái)?shù)據(jù)收集和儲(chǔ)存，輕深度分析和應(yīng)用”的單一式建設(shè)模式，創(chuàng)新性使用“強(qiáng)化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，分層構(gòu)建模型”的復(fù)合式建設(shè)模式，有效推動(dòng)部門數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)精確化管理。

希嘉以“概念性決策+模型決策”的建設(shè)思路，通過模型標(biāo)準(zhǔn)、模型構(gòu)建、模型灌溉、模型調(diào)整、模型決策完成專業(yè)的模型分層，閉環(huán)業(yè)務(wù)指標(biāo)口徑，不斷調(diào)整和優(yōu)化業(yè)務(wù)策略，最終提高高校決策質(zhì)量，降低高校運(yùn)營(yíng)成本，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)的雙重價(jià)值。

提供個(gè)性化服務(wù)：通過數(shù)據(jù)分析，高校部門數(shù)據(jù)服務(wù)可以深入了解高校師生的需求和行為，從而提供更加個(gè)性化的服務(wù)。

支持決策智能化：通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和挖掘，為高校決策層提供智能化的決策支持；通過數(shù)據(jù)模型和預(yù)測(cè)算法，預(yù)測(cè)高校未來的發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn)，幫助高校領(lǐng)導(dǎo)制定更加科學(xué)和有效的決策。

促進(jìn)教學(xué)與科研創(chuàng)新：通過對(duì)教學(xué)和科研數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)教學(xué)和科研中的問題和機(jī)會(huì)，并提供相應(yīng)的解決方案。

推動(dòng)高校與產(chǎn)業(yè)合作：通過對(duì)校內(nèi)外數(shù)據(jù)的整合和分析，為高校與產(chǎn)業(yè)界的合作提供支持；通過挖掘校內(nèi)資源和行業(yè)需求的匹配度，促進(jìn)高校與企業(yè)之間的合作與創(chuàng)新，推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。