时间:2024-06-19
韦莉莉
(广东机电职业技术学院 马克思主义学院, 广东 广州 510515)
大数据时代的到来使得高校的管理决策出现了一定的变革,大数据在高校管理中具有转变高校管理工作理念、提高高校管理工作效率和实现高校管理工作变革的重要意义,但现阶段大数据协同机制下高校管理质量提升还存在一定的问题。因此,寻找大数据背景下高校管理质量提升的切实可行的优化路径就显得至关重要。
大数据协同机制下的高校管理工作有助于转变高校管理工作理念,大数据时代的来临也给高校的管理工作带来了新的机遇和挑战。大数据技术给予了高校更多服务学生的途径和手段,为高校学生管理提供了更加便捷的途径和科学的方法。因此,学校在管理工作过程当中,可以借助大数据技术提供的数据分析和数据分享功能,更加准确地了解学生的切实需求,在学校的管理和决策过程当中作出更加有利于服务学生的工作决策。对于高校来说,这十分有利于树立以服务学生为本的管理理念。
大数据协同机制下的高校管理,还能够有效提升高校管理工作的效率。大数据技术为高校提供了更加完备的服务载体,学校相关管理部门可以加强对学生管理内容的数据化处理,通过大数据分析技术,及时发现高校管理工作当中面临的问题和学生的实际需求。并且学校可以根据在日常管理过程当中所获得的相关管理数据,及时并针对性地解决高校管理过程当中所遇到的问题,提高高校管理工作的效率。与此同时,大数据协同机制下的高校管理,可以加强高校各部门之间的配合和协同,通过数据分享和数据共享的方式提升沟通效率,最终提升高校管理工作的基本效率。
大数据协同机制下的高校管理工作,还能够实现高校管理工作的变革。在新的技术支持下,高校管理过程当中可以利用大数据技术所带来的便利,对传统高校管理过程当中所涉及的部分工作内容和工作形式进行变革。高校可以通过对大数据的有效利用,提升学校对于教学质量的把控程度,利用数据信息的共享便利性,提升高校教学活动的协调程度,促进高校教学质量的提升与变革。高校可以通过对学生日常活动数据信息的收集和分析,实现更加深层次的学生服务,促进学生服务工作的变革。充分利用大数据技术,可以优化学生学籍管理及日常教学活动管理,促进高校管理工作的有效变革。
高校数据中心系统重复建设且无关联是现阶段大数据协同机制下高校管理质量提升面临的重要阻碍之一。现阶段的高校管理当中,基本所有高校都拥有自身所专属的门户网站。并且为了方便管理,高校一般都建立了独立的教务管理系统、学生管理系统等一系列信息系统。但是,现阶段高校不同系统和门户网站之间存在一定的信息重叠,各网站的功能之间存在一定的交叉,造成了资源浪费。各系统和门户网站之间存在信息无法共享的问题,这就在一定程度上降低了高校大数据管理的有效性和准确性,不利于管理效率的提升。
高校信息化建设与数据管理人才匮乏,也是影响现阶段大数据协同机制下高校管理工作质量提升的主要因素。由于高校信息化建设和数据管理处于初步发展阶段,还没有形成完整的人才培养机制,也没有丰富的管理技术经验供借鉴,人才培养机制不完善。与此同时,大数据市场的人才竞争比较激烈,高校信息化管理的建设在人才市场当中不具有竞争力,无法吸引到大数据管理的高素质技术人才。并且,高校信息化建设过程当中面临一定的专业人才结构问题。由于信息化建设过程当中缺乏对人才梯队的合理规划,导致大多数高校信息化建设团队管理人员多于专业技术人员,整体人才结构不合理。
大数据协同机制下高校管理还面临数据平台建设缺乏充足的经费投入的问题。虽然现阶段我国高校建设的经费投入不断增加,但是高校管理过程当中,对于数据平台建设的经费投入还存在明显不足的情况。一方面,部分高校还没有认识到数据平台建设的实际意义,不重视数据平台建设的经费投入,导致高校数据平台的构建无法获得相应的资金保障。另一方面,数据平台构建过程当中,信息化程度越高的院校往往维护和运行成本也就越高,该部分的支出往往会超出学校的最初预算,也就导致学校在管理决策过程当中不愿继续加大资金投入。
高校数据质量及数据利用效率也亟待提高。大数据背景下的高校管理,必须要利用高校在日常管理过程当中搜集到的相关数据,为其日后的管理决策提供必要依据。因此,数据的质量和数据的利用效率直接影响到高校管理决策的质量。现阶段高校数据管理过程当中虽然积累了一定的基础数据,也建立了相应的数据管理和数据分析机制,但是却无法保障数据的真实性和完整性,并且对于数据统计的指标定义也不够规范,导致高校数据质量整体不高,数据实际利用效率较低。
要想促进大数据协同机制下高校管理质量提升,就必须要强化大数据高校管理的顶层设计。在实际的数据管理构建过程当中,高校应该构建关于数据管理的明确的发展构架,制定科学合理的大数据战略体系,为大数据背景下高校数据管理提供切实的方向指导,让高校大数据管理的推进符合大数据管理的实际需要。与此同时,高校管理顶层设计构建过程当中还应该结合国情,制定出适合国内需求的高校大数据管理机制,避免脱离高校管理的社会背景。要促进管理战略由上而下地深入高校管理体制,从而促进高校大数据管理体系发挥其对提升管理质量的作用。
促进大数据协同机制下高校管理质量的提升,还应该加强大数据人才建设工作。大数据管理属于专业化程度较高的技术型工作,但由于现阶段高校管理的大数据化还处于起步阶段,相关的人才培养机制还不完善,因此人才建设问题已经成为影响大数据高校管理建设的重点问题。一方面,高校需要建立起专业化的人才培养体系,增加大数据管理人才培养的师资力量和资金投入,加强对大数据管理人才的培养力度。另一方面,还应该优化大数据高校管理人才培养理念,在提升大数据管理人才理论知识素养和实际技术素养的同时,还应该加强对该部分人才教学水平的培养,做好为大数据教育管理提供师资力量的建设工作。
促进大数据协同机制下高校管理质量的提升,还应该完善大数据高校管理的制度。高校在进行大数据教育管理的过程当中,应该建立起相关的管理办法,对高校的大数据管理行为作出严格的约束和限定,保障大数据管理制度符合高校管理理念。与此同时,高校应该建立起包含数据收集制度、数据储存制度、数据分析制度、数据共享制度及数据安全制度在内的一系列数据管理制度。通过建立以上一系列的管理制度,使高校在大数据管理过程当中不仅能够保证数据的实用性和有效性,还能够保证数据的安全性,以增强大数据管理在高校管理质量提升当中的实际作用。
提高大数据高校管理的数据利用效率,对于提升大数据协同机制下高校管理质量同样至关重要。一方面,要想保证数据的有效利用,就必须保证数据的完整性和有效性。因此,学校在进行数据收集的过程当中,务必保证数据的完整性和真实性,严禁出现数据缺失和数据作假的不利情况。另一方面,要想提升数据的利用效率,还应该加强学校各部门之间的数据共享。要通过学校信息系统的优化加强各部门系统之间的有效关联,让学校数据管理部门可以通过门户网站访问各学院和各部门的管理数据,加强对学校综合管理数据的全面分析,以此提升数据的利用效率。
大数据协同机制下高校管理是一项系统化的工程,需要多方积极参与,进行无缝对接的合作共享。推进高校大数据协同管理会遇到诸如资金、技术、人才及体制机制方面的问题,其中体制机制是关键因素,要将利益共享作为各方密切合作的动力。要根据不同利益主体的多元诉求,探讨大数据融合与共享战略支撑,统筹高校管理内部数据和互联网舆情数据,做到“多流汇聚”,打破部门之间的数据壁垒,实现彼此之间横向和纵向的资源共享,满足差异化、层次化需求,推动高校管理决策从“业务传统经验”向“数据集成驱动”转变,将管理模式从被动式的末端治理变成基于大数据分析的预期管理。
学校在大数据协同管理机制建设过程当中,应该组建相应的高校管理委员会,通过由学校相关领导牵头、职能部门人员参与、学科领域专家主导的方式,构建大数据高校管理委员会,通过组建管理委员会的方式加强对大数据管理工作的统筹和协调。与此同时,确定大数据高校管理委员会相应的职责范围。通过发挥高校管理委员会的管理功能,加强对大数据管理工作的指导和监督。利用高校管理委员会的专业性,形成有利于高校大数据协同管理机制建设的有效办法和管理规范,制作大数据管理机制操作指导手册,明确大数据协同机制下高校各部门的职责分工。
要想切实保障大数据协同机制下高校管理质量的提升,就必须要提供大数据高校管理的全员培训。大数据技术对于高校管理质量的提升作用显而易见,但在实际操作过程当中,由于大数据技术的专业性强,学校的部分管理人员对于该项技术的认知还不全面、专业水平比较低。因此,学校必须加强管理人员的培训工作,提升学校管理人员的大数据管理业务素养,避免因个人操作不当导致数据质量问题,影响学校的管理决策。要提高管理人员的业务水平,有效提升大数据技术在高校管理质量提升中的切实作用。
高校还可以通过构建大数据高校管理信息平台的方式,提升大数据协同机制下高校管理质量。只有加强学校管理者对学校各项教学质量和运行状态数据的全面把控,才能够提升大数据在高校管理质量提升中的实际作用。因此,学校可以通过构建高校管理信息平台的方式,搭建起全面化的信息集成系统,使得高校管理人员可以在该系统中较为全面直观地了解学校运行状况,为学校管理决策提供有效依据,提升高校管理质量。
建立高校大数据协同管理各个环节的评价体系,做到“规划、评价和反馈”一体化,坚持管理效果评价与实施过程评价相结合。进行阶段性和总结性评价,并将量化评测结果作为相关人员奖惩的依据,以有效提升大数据协同机制下高校管理的效益。在评价机制中,既要关注基于大数据的供应链管理全过程,又要重视数据协同利用的效率,通过对高校管理数据采集、样本质量、治理能力、协同程度、全流程管理功效等方面的具体评估,形成高校管理各环节长期持续优化和迭代改进的局面。
通过深入分析,我们发现大数据协同机制下高校管理质量提升还面临着数据系统建设不完善、人才匮乏、经费投入不充足及数据质量堪忧等问题,综合分析后本文认为可以通过加强高校管理顶层设计、加强人才建设、提升大数据制度管理、优化大数据利用效率等方式,促进大数据协同机制下高校管理质量的提升。
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