高校信息化的发展与展望高校信息化的发展与展望－－综合数据分析的探索－－综合数据分析的探索

复旦大学信息办 宓 詠2009年5月8日

信息化建设应用现状

数据分析与挖掘技术

分析和挖掘应用实践

高校信息化展望思考

高校信息化进展－发展迅速、效果明显，机制完善、观念更新

高校信息化进展－发展迅速、效果明显，机制完善、观念更新

网络等基础设施的规模和水平不断提高

信息化校园建设逐步深入和应用不断推广

高校、及主管部门日益关注和重视，信息化体系初现规模

信息化建设的投入（人、财、物等方面）不断加大

信息化中长期规划基本制定、逐步完善

内容建设不断充实、逐渐丰富

高校信息化需可持续发展

高校需要根据自身发展、构建和完善信息化校园，提高教学质量、支

持科研教研、促进管理效率、提升服务水平

继续保持信息化校园建设和应用的活力与可持续性

重视内涵建设、助力提高学校的核心竞争力

UIP (University Information Portal)--单接触点、高度集成、提供个性化服务的校园信息门户

URP (University Resource Planning) --强调管理流程集成和数据信息实时性的校园资源规划

复旦大学信息化建设架构以信息化应用为建设目标

以信息化服务为建设过程

复旦大学信息化建设架构以信息化应用为建设目标

以信息化服务为建设过程

主页

电子邮件

网络机房

在线杀毒

Windows Update

邮件网关网络性能监控

BBS

个人主页

个人FTP

网络电台

NAM

VPN

IDC机房

漏洞扫描

UPS机房

无线网络

NTPWeb

FTPDNS

多媒体点播

BBS

网络版杀毒软件

单机版杀毒软件

IPv6

计费系统

Proxy

信息过滤

视频会议

规范布线

网络安全

学习简历

家庭情况

转校、转专业

注册缴费

学生基本信息

资助

学生干部

住宿

毕业信息

食堂

图书馆附加信息

姓名

民族

籍贯

政治面貌

院系

专业

身份证号

一卡通

选课成绩

学籍信息

奖惩

论文著作

活动

财务

医疗保健

学生档案

档案转递

学生荣誉称号

奖学金

成绩

选课

退学

休学、复学

档案接受

住宿安排

住宿操行评定

退舍/调舍

贫困生信息

勤工助学

贷款

减免学杂费

团、学生会干部

社团、园区干部

院系干部

已修学分

优秀毕业生

毕业办理

毕业证书

协议书及去向

学位证书

行政区划

思想教育

能力培养

文体娱

征兵

联系方式

社团活动

学生会活动

形势教育

党团校

军训

集体活动

社会实践

科创

课外培训

助学金

勤工助学干部

学生处分

业务党校

学生

Portal

校园电子政务 档案管理

一卡通

教工数字档案教工数字档案

学生数字档案学生数字档案学习简历

家庭情况

转校、转专业

注册缴费

学生基本信息

资助

学生干部

住宿

毕业信息

食堂

图书馆附加信息

姓名

民族

籍贯

政治面貌

院系

专业

身份证号

一卡通

选课成绩

学籍信息

奖惩

论文著作

活动

财务

医疗保健

学生档案

档案转递

学生荣誉称号

奖学金

成绩

选课

退学

休学、复学

档案接受

住宿安排

住宿操行评定

退舍/调舍

贫困生信息

勤工助学

贷款

减免学杂费

团、学生会干部

社团、园区干部

院系干部

已修学分

优秀毕业生

毕业办理

毕业证书

协议书及去向

学位证书

行政区划

思想教育

能力培养

文体娱

征兵

联系方式

社团活动

学生会活动

形势教育

党团校

军训

集体活动

社会实践

科创

课外培训

助学金

勤工助学干部

学生处分

业务党校

学生

数据量统计数据量统计

行政办

模块 主管部门 数据量

学生选课 注册考务中心 每学期约产生10万条数据

权限管理 注册考务中心 约1万条数据，并与用户数有一定关系

参数管理 注册考务中心 100条左右

专业建设 教学管理办 300条左右

课程教材建设 教研办 15000条信息

教学培养计划（本科） 教研办 15000条信息

教学培养计划（二专二学位） 教研办 1500条信息

教学任务管理（排课） 注册考务中心 每学期约产生10万条记录

学籍管理 教学管理办 每学期约产生1万条数据

教室管理 注册考务中心 每学期大约生成150万条数据

学生成绩管理 注册考务中心 每学期大约生成15万条数据

在校学生注册 注册考务中心 每学期大约生成3万条数据

教学评估管理 教研办 每个周期产生100万条记录

数据量统计数据量统计

行政办模块 主管部门 数据量

校外考试 注册考务中心 每学期产生大于1万条记录

二专二学位管理 教学管理办 每学期大约生成5000条数据

毕业审核（二专二学位） 教学管理办 每学期约1万条记录，并与毕业人数有关

毕业审核（本科） 教学管理办 每学年约10万条记录，并与毕业人数有关

历史积累数据从97年第二学期至06年第一学期，共有190万余条选课记录

从1988年至06年累计共有学生成绩记录193万多条

数据量统计数据量统计一卡通基本数据

用户数/日均消费笔数 10万个/10万笔

帐户人均沉淀资金/年消费金额 40元/5000万元

各种终端设备数 1700多

一卡通数据 数据量(八个月时间跨度)

餐饮消费记录 近700万

超市消费记录 近70万

学生浴室 61万多

校医院记录 6万多

网络服务器部分基本数据

Syslog数据/每天数据增量 1000万条(3个月)/10万条(天*25个点)

实地址监控/每天数据增量 220个/5.5G

监控服务器数量/服务数量/每天日志增量 74台/401个/42M

SNMP交换机端口 165个

记录MAC地址/总信息点数 4万/近8万

信息化建设实施目的信息化建设实施目的信息化校园的实施可为学校实现“高水平研究型

大学”的战略目标提供技术支持和服务保障。信息

化校园的实施过程同时也是学校的管理变革过程。

大学战略与信息化战略

高校信息化的目标高校信息化的目标促进教学把信息技术作为提高教学质量的重要手段

改革教学模式、手段与方法，丰富教学资源，提高学习效率与质量

促进科研促进知识的产生、传播与管理，支持学术创新

促进管理通过畅通学校的信息流，实现各部门工作的协同提高效率

提供科学全面的数据资源与决策依据，提升决策水平与能力

信息化关注点3I：Information(信息)、Interface(界面)、Interaction(交互)3e：electronic(电子)、 effective(有效)、 efficient(高效)

信息化不仅仅是简单提供上网条件和建网站/系统信息化成功不能光靠宣传、更要关注师生的实际体验

信息化应促进服务的延伸和提高信息化应促进服务的延伸和提高

高等学校管理和信息化建设高等学校管理和信息化建设高等学校管理的最终目的

提升学校核心竞争能力，提高教育质量，在激烈的教学、科研竞争中立于不败之地，更进一步超越竞争对手

信息化建设能提升核心竞争能力的相关方面流程优化、效率提高、成本降低、工作方式转变均可提升竞争力；通过信息系统的实施，这些方面都能得到一次质的飞跃

但在信息系统实施后，这些方面可再提升的空间往往变得很有限

那么，巨额的信息化投入还能发掘出更多、更新的价值吗？答案：“一定可以”

许多学校管理者或许还未意识到：信息系统中最有价值、最有待发掘的宝藏是积累的数据。从沉淀的数据中可以发现有价值的信息，这才是信息系统真正价值的体现，而这方面可拓展的空间几乎是不可限量的。从管理的角度来看，如何充分利用信息系统中的数据，是系统实施之后最重要的工作，也是长期的工作。

建设方式的转变建设方式的转变2000年之前

学校投入主干/核心建设、院系投入接入设备

应用软件系统极少－－接入层质量差

2000－2006年学校全面投入（新校区）、保障质量信息化系统建设和应用推广

－－负担重，突发事件多

2007年－学校投入骨干、接入列入基建（旧楼的改造）深化应用、服务于师生

－－降低矛盾和复杂化（机房、人员）

未来Security？ BPR/BPI？Data Mining？？？？

信息化建设应用现状

数据分析与挖掘技术

分析和挖掘应用实践

高校信息化展望思考

高校信息化数据利用现状高校信息化数据利用现状近年来，随着高校信息化大量投入，建立了必要的基础设施和应用系统，积累了海量数据；但实际上能够进一步开展数据分析和数据挖掘工作的高校还非常有限。主要原因有：

部分高校的领导对信息系统的价值认识不够，没有意识到能通过数据分析和挖掘发现大量有价值的信息

很多数据分析和挖掘工作是要跨领域的，要组织不同领域的管理人员，整合分布式应用系统构建上层的综合应用，其协调成本和管理难度往往很高，导致工作难以进一步开展

即使能比较好地解决前两个问题，但由于高校很多业务复杂、不通用，缺乏可直接套用的分析模型，又没有足够的研究支持，导致目前很多数据分析和挖掘均是零星尝试，没能形成大规模应用

数据分析和挖掘过程中，往往会发现集成的数据中有大量的问题，数据质量不高导致很多数据分析和挖掘得不出有用信息，从而大大削弱了数据利用的价值

目前很多数据分析和挖掘都是在信息系统付诸使用一段时间后再进行二次开发，数据利用与前期信息系统整体规划、设计和开发脱节，数据分析人员不是原来的系统设计、开发人员，也没有足够的沟通和协作，导致在分析过程中发现的系统设计、数据质量等问题无法得到满意解决，也没有形成有效的反馈机制

数据分析数据分析在MIS或IT领域，人们一提到数据分析，马上就会想到“数据挖掘”数据挖掘也称为数据库中的知识发现，是指从数据库的数据中抽取隐含的、未知的和潜在有用的信息（如知识规则、约束和规律等）的非平凡的过程

如果我们把数据分析狭义地理解为数据挖掘、而忽略其它数据分析和利用的形式，这是远远不够的

其实，早在计算机出现以前，统计学已经发展了几百年，数理统计学科发展了一整套数据分析的方法；那时候，人们提到数据分析，往往指的是数据统计

现在，我们要从更广泛的角度来思考数据分析，特别是在信息系统领域，扩大数据分析的外延，利用所有有用的数据分析方法真正去发掘学校或组织的信息系统中隐藏的金矿

数据分析数据分析

数据分析包括了数据综合查询、数据展现、数据统计和数据挖掘等各种数据利用的方式

数据综合查询：通过数据集成等方式，综合查询存在于不同信息系统或不同数据库中的某一相关主题的数据。数据综合查询的目的是为了方便地获取分散的、但相关的数据

数据展现：采用用户认可的形式，用图、表等方式把数据库里的数据通过用户可见、可理解的形式展现出来。数据不能总是沉睡在数据库中，要对数据做进一步的分析和利用，就必须要看到数据的全貌。数据展现也不是简单的数据罗列，好的数据展现方式其实是和其它数据分析方式结合在一起的

数据统计：用统计学的方法，计算大批量数据的分布以及相关统计指标，并通过图、表等方式把统计结果展现出来供用户使用

数据挖掘

数据挖掘数据挖掘

数据挖掘：从大量数据中自动抽取有趣知识的过程有趣： 包括不平凡的、隐性的、以前不知道的、潜在有用的等等

知识：包括模式、关联、变化、异常和有意义的结构等等

是对数据的深层次的分析

数据挖掘的任务分类（Classification）聚类（Clustering）关联规则发现（Association Rule Discovery）连续模式发现（Sequential Pattern Discovery）例外检测（Deviation Detection）

数据挖掘技术数据挖掘技术分类应用

直销目标: 只给可能购买商品的用户发送商品列表

欺诈预测目标：预测信用卡交易中可能是欺诈的行为

客户流失目标：预测可能流失投奔竞争对手的客户

天体测量目标：预测天文望远镜照片上黯淡的点是否是天体

聚类应用市场细分

将超市的客户划分成互不相交的客户群，不同的客户群推荐不同的目标商品。

中国移动的客户细分根据ARPU（Average Revenue Per User）值进行客户细分的方法：ARPU值相似的客户需求特点却差别很大

基于数据挖掘技术的以需求为基准的细分：组内行为特点相似组间行为差异较大的客户分组

数据挖掘技术数据挖掘技术关联规则发现

超市货架管理目标：寻找那些商品捆绑销售能够有足够多的受众

欺诈预测目标：预测信用卡交易中可能是欺诈的行为

连续模式发现问题描述：给定一组对象，每个对象伴随一组时间事件，寻找能够预测连续模式的规则

寻找的规则：如果客户购买了电视，几天后他又买了摄像机，那么他在一个月内购买录像机的概率为50%

例外检测（Deviation/Anomaly Detection）问题描述：从正常行为中发现例外

例外检测应用信用卡欺诈检测

炒楼

开发商异常

数据挖掘实施的主要工作数据挖掘实施的主要工作

数据的抽取与集成

数据的质量保证

多层次的数据组织

数据挖掘算法

决策支持应用

数据质量数据质量

数据质量（Data Quality）是一个信息系统表达

的数据视图与客观世界同一数据的距离

（the measure of the agreement between the data views presented by an information system and that same data in the real world）

数据质量的判断依赖于使用数据的个体，不同环

境下不同人员对相同数据“使用的适合性”会不同，

因此数据质量是相对的，不能独立于使用数据的消

费者来评价数据质量

数据质量的目标模型数据质量的目标模型

信息化建设应用现状

数据分析与挖掘技术

分析和挖掘应用实践

高校信息化展望思考

数据分析与挖掘的应用实践数据分析与挖掘的应用实践

一、复旦大学数据挖掘设想

二、制定信息交换集成规范

三、共享数据库平台

四、数据清理（数据质量保证）

五、数据集成

六、综合数据应用

七、实践体会

一、复旦大学数据挖掘设想一、复旦大学数据挖掘设想

动因

综合利用学校各类资源，实现学校精细化管理，落实科学发展观

帮助学校各部门的精准服务，提高师生满意度

通过多年来的信息化建设，学校积累了大量数据，具有数据挖掘的可能性

数据挖掘应用的三个层次信息化部门的IT运维和服务

学校各业务部门的管理决策

全校的综合数据挖掘与分析

复旦大学数据挖掘设想—层次一复旦大学数据挖掘设想—层次一

信息化部门的IT运维和服务

基于网络安全数据的网络攻击模式与安全检测

基于系统日志的系统故障分析

综合全生命周期的软件可信保障研究

基于故障概率、成本、绩效的IT服务配置优化

模型

……

复旦大学数据挖掘设想—层次二复旦大学数据挖掘设想—层次二学校各业务部门的管理决策

人事

人员流动、人才引进、工资待遇

学工

毕业去向分析、学生活动

财务

异常使用、效益分析

科研

学术成果评价

教务教学质量、学籍异动

……

复旦大学数据挖掘设想—层次三复旦大学数据挖掘设想—层次三全校的综合数据挖掘与分析

学生学生就业

可能的影响因素：成绩、专业、学生社团、社会活动、BBS活跃度、

学校支持项目、性格等

学生成绩

可能的影响因素：入学成绩、专业、选课情况、BBS、学生社团、

社会活动等

不能毕业的学生

可能的影响因素：入学成绩、专业、家庭情况、选课情况、BBS、网络、游戏等

师资教师教学、科研绩效分析

可能的影响因素：职称、专业、进校时间、上课类型、科研项目情况、科研经费、实验室条件、论文发表、所带研究生/博士生情况等

……

二、制定信息交换集成规范二、制定信息交换集成规范统一信息的编码标准规范说明书

根据国家和教育部标准，结合复旦本身实际情况，征求各部门意见，逐步制定了信息编码规范

编码维护界面编码维护界面

三、共享数据库平台三、共享数据库平台2003年9月启动，是信息化

校园建设各应用系统之间实现数据共享的基础平台，为整个学校的信息查询和决策分析提供全面的数据

构建了全校各业务系统引用

数据的标准规范以及单位组织结构等数据的校级标准

通过从各个MIS系统抽取数据、与各个MIS系统数据动态

同步更新，达到全校数据的一致性、完整性、准确性

包含全校数字档案，主要包括：教职工/学生数字档案、科研成果、获奖、资产设备、实验室、经费等多个信息集

共享数据平台共享数据平台共享数据库平台是信息化校园建设的基础工程之一，是为实现各

业务系统间信息共享和信息交换、保证各系统所使用数据统一性和一致性，并提供全校各类信息查询和决策分析功能而建的数据基础平台

平台正式上线运行以来，采用星型分布模式的设计架构，各业务系统

只通过统一的数据交换平台与共享数据库进行数据交换，实现平台数据与各业务系统数据之间的动态和同步更新各业务系统间则相对独立，松散耦合，适应高校信息化阶段性建设特

点，便于业务系统维护和升级，也保障了单业务系统面临运行资源压力时不会影响其它系统的正常运行数据建设中遵循“谁产生、谁维护”的原则，所有的数据均只有唯一维

护者，从而保证了全校数据的一致性、完整性和准确性“公共标准维护”模块提供信息编码规范的维护功能，能方便快速地展

示和管理学校已有和现正实际执行的各项标准综合数据查询和OLAP联机分析为学校管理者以及校院系级用户提供

灵活、个性化的自定义查询、统计分析和决策支持功能截至目前，该平台在与人事、学工、教务、科研、研究生、

研工、资产、一卡通等管理应用系统的数据交换过程中，已积累了数十万条人员、教学、资产等方面信息，很大程度上消除了“信息孤岛”现象，并成为全校最全面、最权威的数据平台

共享数据的设计和实现共享数据的设计和实现

主题数据分析层

共享数据层

数据展现

ROLAP

●●●

共享数据库

人事数据库

人事系统

学工数据库

学工系统

教务数据库

教务系统

科研数据库

科研系统

主题数据层

●●●

业务数据层

主题数据库

共享数据库与MIS系统共享数据库与MIS系统

学生数据库

学工系统

资助管理

毕业管理

物业管理

社团管理

学生形势任务教育

业余党校

思想研究管理

军训管理

辅导员考评

院系负责人考核

共享数据库

科研数据库

人事数据库

教务数据库

教务系统

人事系统

科研系统

共享数据库平台的结构设计共享数据库平台的结构设计

兼职

教职工

临时工

成教生

培训学生

本科生

网教生

研究生

设备、仪器

教材、图书

后勤管理

员工

财务

设备

人事

学工

教学

科研 人事档案管理

学生档案

办公信息

人

财务信息

工资福利

科研经费

活动经费

资产运营

学、杂费

财

学校房产设施

学生

事物 文

共享数据信息集

对全校的信息按照人、财、物、资金、工作及活动进行数据集的分析设计

学生基本信息流程总图学生基本信息流程总图

四、数据清理四、数据清理

数据清理-----确定学生基本信息的权威数据源

数据清理----------确定学生基本信息的权威数据源确定学生基本信息的权威数据源

学生基本信息变更流程图学生基本信息变更流程图

学生基本信息学生基本信息

学生基本信息维护申请学生基本信息维护申请

学生基本信息维护院系审批学生基本信息维护院系审批

学生基本信息维护学校审批学生基本信息维护学校审批

学生基本信息维护审批情况学生基本信息维护审批情况

五、数据集成五、数据集成

根据国家和教育部标准，结合实际情况，制定学校统一信

息编码规范，并确定了各类数据的权威数据源和跨部门数据

维护的流程，方便全校的数据共享和统计分析、保证各部门

业务系统的数据一致性、提高数据的有用性和利用率

基于统一编码和数据清理后的信息资源，结合各业务部门

的管理要求，构建了教职工和学生的数据分析模型，并提供

友好的数据展现工具和联机分析处理（OLAP）。随着数据

内容的不断丰富，数据质量的不断提高，分析工具的不断完

善，必将能更加有效地支持学校的全面信息服务和各种管理

决策

数据集成数据集成

数据同步和校验数据同步和校验

六、综合数据应用六、综合数据应用信息化校园建设的最终目标之一就是实现校内信息方便快

捷的交换、共享和利用。随着信息化校园建设的不断深入，基于共享数据库平台、校园一卡通等建设成果，正逐步推进学校教学、科研、管理和生活等各方面信息的综合数据应用

综合学工、人事、教务、虚拟校园等应用系统的数据信息，正在为全

校人员建立数字档案，既为相关业务部门提供了较为全面的信息，也为

师生员工提供了个性化的信息服务

综合数据查询工具则基于共享数据库平台和各应用系统中的数据，为

校级、行政部门和院系用户提供自定义查询和统计功能，用户可通过浏

览器进行查询条件和输出方式的设置，实现灵活、个性化的统计查询，

并通过Excel表格自定义导出数据查询结果

利用OLAP提供的强大查询、统计和分析功能，为学校管理决策者提

供决策支持，实现教职工、研究生、本科生联机分析处理功能，如：本

科生OLAP分析包括了本科生基本信息数据分析、毕业数据分析、学生

干部数据分析、协议书问卷调查分析以及奖、助、减、贷金数据分析等

学生各方面数据分析

综合信息查询综合信息查询

教职工数字档案主界面

随着各业务部门的数据逐步进入共享数据库系统，可以查询内容不断增多

多样方式展现查询结果多样方式展现查询结果

用户控制查询结果用户控制查询结果

共享数据库权限管理共享数据库权限管理

OLAP分析OLAP分析

针对人事处的教职工OLAP分析基本信息 人员流动工资待遇 人才引进因公出国 培养分析

针对学工部门的学生OLAP分析基本信息 问卷调查学籍异动 学生活动

毕业生分析 其它

OLAP分析应用OLAP分析应用具有各种职称的教职工在

不同年份的流失情况，从图中可以分析出：中级职称的教职工的人员流

动性比较大2003年的教职工人员流失情

况好于前几年

OLAP分析应用OLAP分析应用

数据挖掘利用数据挖掘利用

数据挖掘利用数据挖掘利用经济困难学生消费金额与总体分布比对（男、中餐）

2 3 9 15 33 3068

124175

228

302

377410 421 435

404 396

335290 273

206 198163 146

119 111 95138

75 64 7933 20 11 4

5 511 9

2835

50

80

102 107 102 100

85

69 65

52

34 35

21 2514 10 9 13

5 93 3 4 1 1 1 1-50

50

150

250

350

450

2 3

3.4

3.8

4.2

4.6

4.8 5

5.2

5.4

5.6

5.8 6

6.2

6.4

6.6

6.8 7

7.2

7.4

7.6

7.8 8

8.2

8.4

8.6

8.8 9

9.4

9.8

10.2

11

12

13

15

20

金额

人数

0

20

40

60

80

100

120

总体男生

困难男生

经济困难学生消费金额与总体分布比对（男、晚餐）

1 3 3 4 7 26 25 4575

123134

207265

298338356358 345355332

258266290

210 222165147129

193166104 114

6833 33 10 22 1 2 2 9 8

20 24

45 5162

80 8796

86 8476 72

55

30 36 3725 19 18 16 9 13 12 11 5 4 3 3 20

90

180

270

360

1 2 3

3.4

3.8

4.2

4.6

4.8 5

5.2

5.4

5.6

5.8 6

6.2

6.4

6.6

6.8 7

7.2

7.4

7.6

7.8 8

8.2

8.4

8.6

8.8 9

9.4

9.8

10.2 11 12 13 15 20

金额

人数

0

20

40

60

80

100

总体男生

困难男生

数据挖掘利用数据挖掘利用普通本科生绩点分布图

0

200

400

600

800

1000

0 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9

绩点

人数

0

500

1000

1500

2000

男生 女生

总体

普通本科生男女绩点分布对比图

3 18 2726 51

72 95117 187

260 346238 313 290 396 431

465 603 486 606 434 468 355 210 12439

7

1 3 311 13

31 3797 134

128 167199 335 320

483 673 622 818 745 706 606 340 19441

4

0%

25%

50%

75%

100%

0 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9

绩点

百分比

女

男

数据挖掘利用数据挖掘利用

数据挖掘利用数据挖掘利用

七、实践体会七、实践体会1. 共享数据库与核心业务系统

复旦大学选择部分核心的业务系统和共享数据库并行实施，以后还不断地修正和完善共享数据库

2. 信息编码信息编码一定要成为全校的规范，编码含义也要公开编码有层次、有含义，需要协调需各部门分级维护，但维护质量参差不齐，需要控制

历史编码问题：历史和现行的对应，编码历史演进，历史编码、名称的整理学校变化太快，编码修改时间点难确定

3. 数据共享

部门的数据共享意识

要求严格的权限管理

万事开头难，以应用促共享，实现良性循环

实践体会实践体会

4. 数据质量清理数据源，明确相关部门职责

数据源有问题，数据不准

数据核对，比如GB2312带来的繁体汉字、生僻字、姓

名论文等使用的拉丁文、日文、韩文、德文情况，核对

工作量大 =〉UTF-8编码

5. 共享数据库工具与共享数据库项目实施项目实施工作量大：共享数据库的调研、设计、实现、数据清理是一个长期项目，需要持续修改、完善

＝=〉 需要引进更好的工具

（IBM DB2 WareHouse/麒麟远创BusinessWare/Oracle）

信息化建设应用现状

数据分析与挖掘技术

分析和挖掘应用实践

高校信息化展望思考

思考思考应用越来越复杂，业务越来越繁复；业务部门和IT部门都逐

渐陷入事务堆中，整天疲于应付；尽管大家都想精简工作，

却又往往无从入手

部门间协同已不再是简单的技术实现问题，而是盘根错节的

管理问题；职能部门之间条块分割严重，工作人员墨守成

规，无法突破目前的组织架构和管理职责划分

学校和院系两级管理脱节，校级层面的工作往往忽视院系层

面的个性化要求，院系的想法和建议则无法得到及时有效反

馈；院系的部分业务工作得不到校级部门重视时，往往又各

自为政单干，造成新的、更多的信息孤岛

随着IT技术在高校的广泛应用，IT应该不再是IT部门内部的

事情，学校发展和运作的许多方面都受到信息化系统的制约

和影响，领导层必须面对大学整体发展战略与信息化战略间

的对应问题

当前高校信息化建设关注点当前高校信息化建设关注点CRM－－Customer Relationship Management（关系管理）

CEM－－Customer Experience Management（体验管理）

CSM－－Customer Satisfaction Management（满意管理）

学校 CIO/信息办/网络信息中心－－从甲方变为乙方？

CEM、CSM 取代 CRM？

Web/DB 安全审计

顶层设计、全局业务

业务流程重组（改善）/BPR（BPI）数据分析利用和决策支持

业务流程/组织变革业务流程/组织变革目前我国高校信息化的设计开发大多还是以学校现有的行政

管理架构为依据

从效果上看是一种以功能为导向的高校管理信息化建设模式，IT的潜

能仍未完全发挥

信息技术的利用与组织流程变革被结合到了一起，真正提升大学管理信息化水平的途径也正在于将BPR –(Business Process Reengineer) 思想引入

大学信息化规划、设计和开发中

BPI – (Business Process Improvement)融入了业务流程优化或改善的思想，

强调渐进改良，在理解现有流程的

基础上消除存在的瓶颈，优化、理顺

关系，并建立新业务流程 组织变革四个层次：自动化、BPI、BPR和管理模式彻底转移

筹划下一轮信息化规划筹划下一轮信息化规划规划出发点

以“服务”为重点

主要针对全校学生、教师的信息化需求

重视内涵建设、强调IT资源的深化利用

思路

打破职能部门界限，面向职能领域和服务群体重新

规划、建设应用系统

注重面向师生和院系的服务，形成“师生－院系－

学校”三者有机互动、融合的应用服务

面向师生的校级窗口服务部门，在条件成熟以后集

中到统一的服务中心提供全校“一站式”服务

复旦大学信息化规划思路复旦大学信息化规划思路主体规划内容

IT基础服务网络、邮件、各种软件、网络空间、主页、病毒防范等

师生数据的全面管理与服务学生、教师所有数据集中管理和利用，避免重复维护

面向师生的跨部门服务流程支持系统迎新、离校、审批、报销等

教学科研资源的共享利用教学、科研资源的建设模式、共享机制和利用方式

数据综合分析与决策支持数据分析模型、分析系统、权限分配等

学校IT服务要求与规范IT服务的职责范围、质量要求和基本规范

体现体现

提供可定制的个性化服务

师生希望从庞杂的海量信息中得到感兴趣的有用信息

师生希望根据自身情况得到个性化的而不是千篇一律服务

实现公开、公平的服务

通过信息化手段促进校务公开，服务水平改善，杜绝原先手工操作带来的负面影响，实现更加公开、公平的服务

实现高效的服务

利用信息技术在处理能力上的优势，提升管理和服务效率

所有信息化应用都能提升效率，关键在于能否延伸到服务的方方面面

体现体现

实现整合的服务

早期缺乏统一规划，造成信息孤岛、数据多部门维护等问题，数据不一致影响了服务质量和效果

迫切需要整合分散的应用和数据，才能提供更好的服务

打破原先孤立系统间的壁垒，实现跨部门的流程整合

支持决策分析的服务

应用系统中积累了大量的有效数据，这些数据只有进行深入的分析、挖掘，才能体现更高的价值

管理部门对数据分析、利用的要求和期望也越来越高

从单一业务的数据分析到综合的数据分析

结束语结束语

技术部门需帮助最终用户思考如何深化和拓展服务

更好地启发用户对服务的需求，突出用户的主观感受

让信息化真正成为一个全员参与的过程

改变多头管理、重复管理疲于奔命－－一门式服务－－一站式服务