2020年9月20日，由清华大学大数据研究中心主办的“第二届数字中国建设峰会”在北京国家会议中心举行。 本届数字中国建设峰会以“数数讲清，数治天下”为主题。 在开幕式上，清华大学大数据研究中心主任李伯虎教授表示：未来社会，数据将成为社会运行的核心资源。 从全球范围来看，高校是最大的数据源头之一，世界上绝大多数高校都拥有庞大的用户数据。 作为全球高等教育和科研机构的“硅谷”，美国有超过200所高校拥有5亿个人数据集。

一、高校数据治理面临的问题

首先，高校数据资源存在权属不清、部门分割、数据孤岛、开放共享难等问题。 其次，高校数据平台体系不健全，数据标准和规范缺失。 再次，高校数据治理能力不足，缺乏统一管理机制和标准规范，相关部门对高校信息系统运维缺乏有效监督。 最后，由于信息系统多以单点登录为主，用户数据分散在不同业务系统中，导致用户体验差，影响了用户的满意度。 面对这些问题该如何解决？ 我们有如下解决方案：

二、高校用户数据概况

截至2019年12月31日，我国共有高校1562所。 [5]全球高校中，拥有5亿用户数据集的有20所（包括5个国家），包括美国、加拿大和澳大利亚；我国共有15所高校拥有5亿个人数据集。

三、数据治理模式

数据治理模式是指对高校数据进行收集、加工、存储及其管理的方式和方法。 根据高校数据的不同特性，高校数据治理模式可以分为：标准化治理模式、业务化治理模式和多元化治理模式。 标准化治理是指对高校数据进行统一管理，规范数据标准及格式，包括基础管理平台建设以及标准信息服务平台建设； 业务化治理是指将高校内部的业务系统进行打通，实现信息互联互通，提高管理效率；

四、大数据应用场景分析

数据治理可以从数据采集、数据共享与服务等多个方面入手，帮助高校建立一套完整的数据管理体系，在此基础上再应用于大数据的挖掘分析以及应用场景的挖掘等，从而提高高校管理效率。 高校用户群体的信息特征往往是多样化、多维度、多元化，因此不同类型的用户对信息要求各不相同，如科研人员、学生和教职工等。 大数据在这些用户群体中的应用场景主要有：用户行为分析、校园安全管理、学科分类研究和人才招聘等。 从数据治理的角度来看，高校数据治理包括两个方面：一是高校内部业务需求的梳理和优化；二是基于业务场景所需要解决的问题。

五、结语：高校数据治理实践案例

目前，很多高校已经建设了自己的数据平台，以实现对校园生活中各类数据的收集、处理和应用。 目前在大学内，数据采集工作已经有了较为成熟的流程和方法。 从外部市场环境来看，高校数据已经成为新一轮数字化浪潮中竞争热点之一。 国内企业通过对高校用户数据的收集与分析，构建了一套完整的高校用户画像体系及应用场景，并逐步推进高校用户画像产品在科研、教学、管理等方面的落地应用，实现对高校用户的全面分析与精准画像。

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