摘要：在大数据背景下，“数据即资产”的观点已经达成了广泛的社会共识，谁先重视数据资产，并对数据进行价挖掘，谁就掌握了未来发展的主动权。随着高校信息化建设的飞速发展，数字校园和智慧校园体系的不断延伸，校园中产生越来越多的数据并且呈几何级地增加。文章结合高校校园信息化建设的背景，对高校数据资产管理现状进行研究，并提出建议，为完善高校数据资产管理体系献计献策。
关键词：数据资产；数据资产管理；高校信息化
数据资产（DataAsset）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源。随着大数据时代数据交换共享和数据应用技术的不断发展，数据量呈现爆炸式的增长方式，但并不是所有的数据资源都是数据资产，只有对数据资源进行有效的管理，充分挖掘数据资源潜在的价值，数据才能称之为数据资产。数据资产管理（DAM,DataAssetManagement）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。对于高校来说，信息化建设通过各种数字平台的应用和采集已经发展到一定程度，校园中每时每刻都在不断产生大量的数据和信息资源，学生的学籍信息、各科成绩、借书还书、饮食消费、就业统计等，各学科教学计划、试卷库、教材、慕课平台等，老师科研成果、教学评测、出入考勤、职称待遇等，学校设备资产、财务报表、社会评价、社会服务等，经过长时间的积累，已经形成一个很大的信息化环境下的数据原生池。如何管理利用这些数据资源，最大限度地发挥其潜在的作用，体现数据资产价值，从教育大数据角度来说，是必然的发展方向，具有重要的实际意义。
1高校信息化建设背景
我国的教育信息化建设已经持续了20多年的时间，在高校智慧校园建设过程中，随着各业务领域数字转型的不断完善，出现了一个共同的新问题，就是由于时间、基础条件和业务需求的不同，各部门各自为政，独自构建各种系统平台，大部分校园已经形成了财务管理、资产管理、学生管理、教务管理、科研管理等各自独立的业务管理系统平台，由于各平台开发环境不同、运营厂商不同、系统间技术断层等问题，造成了各平台之间不能集成，数据库不能共享，存在数据壁垒等结果。信息化建设缺乏顶层设计，没有形成统一的建设标准，没有规范的处理流程，信息化深度不足，不能与目前的科研、教学、管理等进一步需求相匹配，给后续的数据资产管理带来很多困扰。2018年6月，国家市场监督管理总局和国家标准化管理委员会了《智慧校园总体框架》作为国家标准，用来指导高校智慧校园建设工作，其中非常明确的提出了“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”作为高校信息化建设的深层次目标。
2高校数据资产管理现状
从目前高校的实际情况来看，高校数据池处于刚起步状态。数据来源众多且比较分散，“数据孤岛”现象比较严重，平台之间不能互通，数据无法共享，缺乏有效整合；数据全周期处理流程不标准、不清晰，数据质量不高；大量数据沉积在各类系统平台中，没有充分发挥数据资产价值，缺乏有效的技术应用分析等问题，具体来说有以下几点。
2.1数据资产界定。数据作为一种资产，目前还没有一个标准的、统一的理论概念。最早对大数据展开研究的数据之父舍恩伯格提出“数据资产被列入资产负债表不是可以不可以的问题，而是早晚的问题”，刘玉（2014）提出来一个数据资产的概念，她认为数据资产是可以被数据化的，并且能通过数据处理技术给企业带来经济利益的数据的集合，包括有数字、文字、图像、方位等甚至是沟通的信息等，总之是一切可“量化”、可数据化的信息资源都有可能成为企业的数据资产。对于高校来说，数据资源是高校信息化进行到一定程度后的产物，是学校在进行教育教学、科研、管理等积累下来能被学校控制利用的一种数据信息，具有很高的研究价值，通过对数据资源的整合处理，结合相关大数据分析技术，能给学校的教学、管理、建设发展甚至整个教育领域带来不可估量的创新理念和社会价值。综合相关研究文献，认为高校数据资产可以这样描述：高校数据资产是学校在教育教学管理活动中形成的、可控制其产生及应用的全周期的、可量化的、预期能给学校带来收益、价值、甚至产生教育管理变革的数据资源。
2.2数据资产确权。《光明日报》曾发表文章《数据确权是大数据应用的核心》，文章中指出“数据确权是大数据应用和数据产业发展必须解决的核心问题之一，它针对不同来源的数据，以法律形式明确其产权归属，推动数据整合，加速数据共享和流通，降低交易成本，从而激活庞大的数据资产价值和创新应用，使数据产业得以迅速发展”。确定对数据资产的控制权和所有权的权利人，就是数据资产的确权问题。根据数据的不同来源，有学者将其分为三类，一类是数据化的档案；二类是来自多种网络平台；三类是信息化系统的数据。对于高校来说，数据来源基本属于第一类和第三类，所以确权相对比较明晰，不存在争议，即高校对数据资产拥有控制权和所有权，是完全权利人。
2.3探索数据资产价值。在当前大数据的背景下，数据资产价值分析和交易是研究热点。如何对数据资产进行量化，确定其价值，就是数据资产的价值评估问题，而高校数据资产基本上不存在数据资产交易的现象，现有的对高校的数据资产价值分析的研究也只停留在高校科研数据模型的构建上，对于整体的高校数据资产价值的分析建模还处于探索阶段。
2.4缺少数据质量标准。由于高校信息系统平台不统一，数据来源不同，没有统一的数据标准，没有规范的数据处理流程。其中还有很多非结构化的数据信息，数据有缺失或者失真情况，质量不高，信息关联度低，数据共享度低。比如很多跨部门跨平台信息需求操作都是靠Excel或者邮件进行流转，不仅耗时耗力，还增加了数据风险。尽管目前已经将各部门协同类作为高校信息化建设的重点，但是对于这类协同服务，需要各部门系统平台的数据支撑，而各职能部门的界限又导致了数据的无序增长，无形当中增加了数据资源的获取难度，提高了数据维护成本。
2.5数据安全性有待提高。关于高校学生数据信息泄露的报道时有耳闻，部分高校对于在特困生补助、奖助学金评定等过程中出现身份证号、银行卡号泄露等问题，教育部也多次下发通知，及时进行排查清理涉及学生个人隐私等信息的工作。如果这些敏感信息被不法分子利用，可能就使学生暴露在电信诈骗的风险中，高校所掌握的学生信息、数据，已经成为高校的核心资产，这些问题进一步说明，高校数据安全性极其重要，数据安全是高校数据资产管理体系中重要的一环。
2.6数据资产价值有待挖掘。重管理，轻数据，缺乏有效的数据利用分析。高校信息化建设使用的各类系统应用主要服务于各独立部门内部管理，忽略了数据为领导决策分析服务的功能定位，更缺乏整体的协同服务的交流沟通，数据资产没有充分发挥其价值，缺乏对数据资产价值的充分挖掘。
3高校数据资产管理对策研究
（1）树立“数据即资产”的理念，做好顶层设计，完善组织结构，统一标准，规范流程，完善数据资产管理体系。对学校各部门系统平台全面摸底，统一调研识别，找出各业务流和数据流的对应关系，构建业务现状和未来发展的需求模型。（2）构建学校的全局数据中心，建立全域化的数据标准，逐步梳理学校各业务系统的数据资源，通过结构映射技术等对全局数据资源进行管理，实现不同业务系统间的数据集成与共享。（3）设计标准数据接口，为数据各种输入输出提供便利，为数据进一步移植利用提供可能。（4）建立基于全局数据库的数据监测分析平台，对数据质量指标、数据流程标准进行监控分析，甚至可自动生成数据质量等各种分析报告。
4结语
事实上，目前很多高校都在数据资产管理上做了很多工作，也产生了一些价值收益，例如对教学数据进行分析，将教学质量与评价数据结合一起建立教学质量监测系统；对学生行为分析，利用学生日常消费行为规律，为学生提供精准服务和个性化引导；对科研成果分析，评测教师科研水平，量化管理等方面，为学校的各项管理工作提供了很多决策支持。尽管如此，高校数据资产价值并没有得到充分的利用，目前所产生的效果十分有限，尤其是在教育教学改革方面的成效不太明显，期望随着高校数据资产管理体系的不断建立和完善，以数据驱动的管理模式不断创新，切实提高数据资产价值，为组织决策提供服务，为教育变革带来质的飞跃。
参考文献：
[1]CCSATC601大数据技术标准推进委员会.数据资产管理实践白皮书(V4.0）[R].北京:中国信通院研究院云计算与大数据研究所,2019.
[2]GB/T36342-2018,智慧校园总体框架[S].
[3]李志刚,朱志军.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].杭州:浙江人民出版社,2013.
[4]刘玉.浅论大数据资产的确认与计量[J].商业会计,2014(18):3-4.
作者:邹蕾 单位:郑州财经学院
