4万余名师生数据怎么整？实地探访新加坡国立大学！

原标题：4万余名师生数据怎么整？实地探访新加坡国立大学！

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智慧校园，更需要“智慧”治理！

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近年来，随着智慧校园建设的推进，如何管理庞大、复杂的数据资产逐渐成为高校信息化部门需要解决的重要问题之一。而主数据系统作为一种先进的数据治理架构，或将成为高校数据基础设施建设的理想选择。

新加坡国立大学（NUS）作为亚洲首屈一指的世界级顶尖大学，其智慧校园建设尤其是在数据治理方面所取得的成果，就非常值得其它高校借鉴学习。

2019年年底，我们有幸对NUS的IT团队进行了实地访问，向他们请教了该校在数据治理过程中的各方面情况。本文将为大家介绍这次访问中所了解到的重点内容。

接下来，就让我们一起走进NUS，看看NUS的IT部门如何利用主数据系统完成数据治理。

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为何高校需要数据治理？

在解释什么是主数据系统之前，我们先来谈谈为什么高校需要进行数据治理。

其实，绝大多数高校，尤其是历史悠久、学生规模庞大、建设水平较高的院校，都会或多或少面临以下两个技术和数据方面的问题：

系统多、数据多

随着信息化和数据化技术的不断革新，各大高校的业务系统都经历了从无到有、从简单到复杂的变化过程。这些业务系统大多是以服务业务部门为中心，自下而上搭建起来的，缺乏自上而下的统一规划，长此以往，学校内部就累积起数量众多、关系复杂的系统群。

而一些需要在各个业务中分享使用的数据（主数据) ，则会被分散至各个业务系统进行分别管理，各系统之间的数据不互通，标准也不统一，不仅造成大量数据冗余，还严重增加了相关部门在使用数据时的工作量和工作负担。

在NUS整个智慧校园系统的550余个业务系统中，就日常流转着涉及4万余名师生员工的、容量超过2PB（超过2,097,152GB）的庞大业务数据。可想而知，如果没有一个有效的数据治理方法，治理这些系统和数据将是一个多么可怕的工作量。

系统集成复杂

在高校中，各个业务系统并非单独运转，往往由多个业务部门共同管理、使用，例如学籍信息可能是由学校招生部门负责提供，教学教务部门负责维护，最后还需要被就业部门查看。

于是，各个系统在建立之初就会根据当时的业务逻辑进行系统集成，久而久之，随着业务系统的增加，一个复杂的网状数据系统结构就逐渐形成了，成为摆在高校IT部门面前的一个令人头疼、但又需要处理的问题。

加州大学伯克利分校在数据治理前的“网状集成”

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什么是主数据系统

主数据系统就是为了解决以上“两多一复杂”的问题而出现的一种数据架构方式。

它既像一个共享的数据仓库，将各个业务系统中的数据统一起来进行管理，以便数据在各个业务系统之间顺利流转，也像“梳线器”一样，统一管理各个系统集成的接口，避免出现“网状集成”。

NUS目前就选择使用主数据系统来治理学校的数据，但懂行的朋友们可能知道，主数据系统也并非一个新概念，存在不同模式。NUS又选择哪种模式呢？

总体而言，目前常见的主数据系统模式可分成“消息同步型主数据系统”（OLTP）和“数据分析型主数据系统”（OLAP）。

其中，前者在生产制造业的ERP系统中已得到广泛应用，其原理是，首先将各个业务系统的数据进行标准化，然后统一存储在主数据系统中，当某个应用系统对数据进行修改时，就会直接“同步”修改主数据系统中的数据，然后再由主数据系统将修改结果实时同步给其他业务系统，从而实现数据的统一和同步。

这种模式虽然可以克服系统集成比较复杂的弊端，有利于提高系统的可拓展性，但如果应用在高教领域，势必会带来一些问题：

一方面，由于高校内部业务部门之间的职责交叉复杂，不同部门对数据的管理和理解方式各有不同，一旦将数据录入、修改权力分散下去，如无法有效统一大家录入、修改的标准，将很可能导致数据错误和系统故障频发，再加上实时同步型系统数据修改之后又难以恢复，便容易带来比较严重的数据污染。

另一方面，这种模式需要较高的管理成本和维护成本，且随着系统数量及业务逻辑的增加，复杂度也是非线性激增，不适于在高校推行。

消息同步型主数据系统

而“数据分析型主数据机制”不仅是一种主数据模式，还是一种数据治理的机制。

在此模式下，各个业务系统分别管理各自“分管”的权威数据，例如学籍管理系统拥有学籍信息的管理权限，而财务系统只有学籍信息的查看权限，而不能修改，再由数据仓库统一将各个系统数据整合，提供给其他系统调用查看。

通过这种数据治理机制，各个分管部门就实现了对业务系统中相应权威数据的管理，有利于确保数据的统一性和权威性。各个分管部门也能既快速解读响应政策变化，又能将权威的数据准确无误地分享给使用部门。

NUS的IT部门就采取了这种主数据系统。得益于这种数据机制，该校也能在不断发展壮大的同时，快速响应业务变化。

数据分析型主数据系统

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新加坡国立大学如何应对

主数据系统建设过程中遇到的挑战

选择适用于高校使用的主数据系统，并非意味着万事大吉。在建设主数据系统的过程中，NUS的IT团队同样也遭遇了不小挑战。

在访问过程中，他们同我们分享了其中两大主要挑战。

来自业务系统厂商的挑战

如同大多数高校一样，NUS在信息化建设过程中，也采购了由许多不同厂商所提供的业务系统。由于不同厂商的业务标准和数据标准并不统一，他们向NUS提供的业务系统在与主数据系统进行集成对接时，就产生了很多的不一致问题。

不过，NUS的IT部门并不认为这是一个系统建设问题，他们将其视为数据治理问题，认为只要采用科学合理的数据治理，问题就会迎刃而解。为此，他们出台统一的数据管理政策（NUSDMP），给各个厂商提供统一的数据治理解决方案，并要求厂商严格执行，从而解决了各业务系统数据标准不一致的问题。

另一方面，为了将一些建设时间较早、如今已无厂商维护的系统，以及学校学生搭建的系统，集成到主数据系统上，NUS组建了超过百人规模的IT部门，一方面用于联合厂商进行系统集成，另一方面则从事数据基础设施的基本维护，开发数据管道，整合研究人员收集数据等工作，并为在校师生提供日常技术支持。

法律法规方面的问题

在访谈中，NUS的IT团队还专门提到，鉴于欧盟出台的《一般数据保护条例》（GDPR）已正式生效，他们在处理来自欧洲留学生的数据时，就遇到不小麻烦。

随着其他国家和地区对国民用户数据安全重视程度的不断提升，我们相信，类似欧盟GDPR的法律法规还会出台，这需要引起每一个招收培养国际留学生高校的重视。

04

结语

从国际范围来看，NUS无论是在主数据系统建设还是在数据治理政策上，都走在前列，其中一些理念和思路具有借鉴学习价值：

• 自上而下的整体建设方案。 只有顶层规划，统一标准，让所有业务有一个统一的“大脑”（主数据系统），才能真正实现“数据多跑路，师生少跑腿”，实现让信息化系统高效为学校服务的业务目标 。

• 选择主数据系统建设方案时，要充分考虑高教领域业务复杂、变动频繁的特点 。

• 信息化建设固然重要，但强有力的数据治理才是“核心”，只有重视治理，才能避免出现“建而不用”“不如不建”等问题 。

本期作者

方略研究院北京研究分站 陈可佳 谭彦卿

一读EDU编辑部

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