【域外动态】密歇根大学如何建立高效数据治理体系

随着国内高校“双一流”建设的快速推进，如何整合各业务部门的数据、实现数据的有效管理并对管理决策提供有效支撑，日益成为学校发展过程中需要面对的问题。密歇根大学由校领导层面发起建立数据治理（Data Governance）体系并着手建设数据仓库（Data Warehouse），现已取得成效并逐渐被全球其他若干知名高校所效仿。

密歇根大学于2012年发起数据治理体系建设，并推出密歇根大学信息技术计划，以紧密联结教学、研究、知识和病人护理等核心任务为战略愿景和工作重心，高度整合信息技术服务，以及时适应和满足不断发展的校园需求，并且通过创新使用信息技术进一步推进校务工作。

计划推行初期，团队采纳来自信息技术社团的380多条建议形成了一份规划报告，并以此为蓝本实施了一系列具体计划，包括：强化校园领导力提升计划，全校范围的年度信息技术专题研讨会，以及黑客竞赛（Hacks With Friends）等。该计划在很大程度上提升了全校师生的信息技术水平和相关从业人员业务能力。

密歇根大学的数据治理体系由密歇根大学信息技术副校长兼首席信息官（VPIT-CIO）和医学首席信息官（Michigan Medicine CIO）办公室统筹协调，校信息技术指导委员会（Michigan IT Steering Committee）带领信息技术社团（IT Community） 共同组建团体。其中，涉及数据管理和分类的有九大职能机构，分别是：学术事务、校友/捐赠者、商业金融、校园安全保卫、员工与学生、信息技术、法律事务、医疗事务、研究资助项目和学生生活等。

数据治理体系的战略布局旨在能够：更好地将信息技术战略规划与校园战略规划相结合；为整个校园提供信息技术服务，资源和设施的优先级；为单位层面的类似决定提供指导和支持；使用仍在开发中的校园范围的资助模式做出决策，这种模式可以奖励成本效益并阻止非战略性信息技术支出。

在信息技术副校长兼首席信息官（VPIT-CIO）的领导下，密歇根大学信息技术服务部为其学术和研究提供技术和通信服务，并且负责管理行政计算系统，为安娜堡主校区和弗林特、迪尔伯恩两个分校区执行信息技术安全战略。

密歇根大学信息技术服务部数据中心集中存放研究、教学、临床和行政数据。具体包括3个分中心：

1.密歇根大学学术计算中心（Michigan Academic Computing Center，MACC）：为学校各直属单位和附属机构提供数据托管服务，同时为机组服务器和设备提供备用安全可靠的位置；

2.模块化数据中心（Modular Data Center ，MDC）：为从事高级研究计算工作的单位和个人提供专业数据支持；

3.行政服务大楼数据中心（Administrative Services Building Data Center）：为密歇根大学信息技术服务部托管大学管理系统数据。

负责数据管理的各机构中，岗位设置为：数据管理负责人（Data Steward）、数据专管员（Delegated Data Steward）、数据管理员（Data Manager）、数据管理整合协调员（Data Management Integration Coordinator）和数据用户（Data User）等，分别承担数据的管理、获取和问责。具体工作中，数据管理负责人指派数据专管员负责数据管理，包括审核数据敏感度和重要性分类、日常管理和操作规范、访问权限获取等有关标准的制定和执行。岗位体系总框架如下图：

数据治理是一组实践和流程，有助于确保组织内数据资产的正式管理。密歇根大学将其“有效的数据治理”的目标设定为：

• 确保建立、维护和交付安全、保密、合乎道德、值得信赖、稳定、可靠和可访问的机构数据集合，以供大学社区共享访问；

• 通过增加对数据的理解和使用，最大化从数据资产收到的价值；

• 提供大学功能的综合视图；

• 根据机构政策、道德和隐私规范以及州和联邦隐私和安全法律法规，改善最终用户对数据的直接访问；

• 支持大学的战略，将信息技术作为决策、竞争定位和服务提供的一个组成部分；

• 建立有关确保问责制的大学数据的决策权。

数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合，是对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。随后，数据仓库开始在高校起步并逐渐推广。密歇根大学的数据仓库建设依托操作程序Business- Objects进行数据集成、查询和分析、报表显示，数据管理者和用户可自行创建报表或者修改已有表单内容。全部数据最终显示在名为“Universes”的界面上，供生成特定报表。

根据具体的校务工作需求，密歇根大学将其数据仓库划分为11个主题域（data areas）：高校资源分析系统（CRAS）、学校发展、科研、财务、人力资源、薪酬、基础设施、学生、学生生活、教与学、时间与劳动等。每个主题域包含若干数据集（data sets），学校管理人员可选择调用工作内容相关的数据集信息进行运算分析，用于生成特定分析报告供高层决策参考。

例如，在“学校发展”主题域下，与其紧密相关的数据集主要包括：发展和校友联络工具（Development & Alumni Relationship Tool，DART）、捐赠拓展/校友发展（Legacy Development /Alumni Constituent，）。其中，DART数据集包含的DART01_Create功能模块以EIS和FlexQuery为工具帮助使用者在预设的表单和对话框中录入信息，Dart02_Create功能模块用于提取DAC数据集的信息辅助报告撰写，DAC数据集包含了校友发展部门统计的校友和捐赠者的学位信息、群体数量、捐赠承诺和前景跟踪数据等。从事学校发展和校友筹款方面的工作人员可以根据其工作需要获取数据访问权限进行相关分析。

在我国高校尤其大规模高校中，同样需要建立具备信息搜集整理和简单分析功能的集成性数据信息系统，以支撑院校管理决策。我们建议参考密歇根大学的成功经验，对数据管理进行整体规划、统一标准，进而有效整合各业务部门系统内的数据，建立建设数据仓库。