今天我们来看看，高校数据治理及数据分析的应用可以体现在哪些方面呢？
1.服务学校发展规划
通过数据治理，对学校以往的发展进行评价，例如，利 用官方网站公布的数据及校务管理数据共享服务平台，对以 往的发展进行分析。同时也可对现阶段的发展规划进行监测， 对规划指标数据进行统计，与规划值作对比分析，展示学校 整体工作进度。
2.服务学校双一流建设决策
通过数据治理，对学校发展数据、学科发展数据进行监 测，对学科主题数据（包括教室、学生、科研主题）进行分 析，模拟学科归队，模拟资源配置，为学校的双一流建设决 策提供数据支撑。
3.校情展示
选取人才培养、科学研究、队伍建设等常用数据指标项， 实时对数据进行统计和展示，将学校事业发展数据形成统计 图表进行在线展示等。
4.服务综合改革
学校各类业务系统积累的数据，经数据治理及数据分析， 可为服务工作的综合改革提供依据和支撑。例如，人事系统结合数据中心对各院系的综合指标进行分析，对业绩奖励进 行测算与分配。
5.决策支持数据分析
数据中心的数据可从人力资源、承建学科、人才培养、 科学研究等方面形成分析汇总表，对各单位进行综合分析， 形成院系或学科建设报表，进而为上层决策提供数据支撑。
6.教师个人数据分析
高校教师在学校的个人数据来源于学校的多个业务系 统，例如人事系统、科研系统、医疗系统、财务系统等，因 此可从职业发展、科研成果、消费健康、教学绩效及能力评 估等多个方面形成教师个人数据分析，进而为教师的个人发 展及综合分析提供数据支撑。
7.学生精细化管理和服务
学工系统、教务系统、一卡通系统等数据可形成学生的 数据画像，对学生群体进行聚类分析，从而促进对学生的精 细化管理和服务。
8.服务学生学业指引
利用学生的上网数据、一卡通数据等，可分析学生课余 时间在教学区停留的次数、食堂各参就餐比例及使用各类上 网终端的比例等，结合学生的学习成绩，可以引导学生养成 良好的作息习惯及上网习惯等，为学生的学业发展提供更加 精准的指导。
9.学生安全管理服务
利用学生的考勤数据及一卡通数据等，形成学生行为异 常预警，例如异常离校、行为异常及健康预警等，针对失联 学生或重点关注学生可实现时空行为信息查询，也可实现群 体性行为的查询和分析。
10.服务“平安校园”
基于学生个人的行为轨迹，结合标签，可查询各时间点 各类人员的分布情况，为大型活动的开展和资源配置决策提 供支撑。
11.智慧校园服务
智慧校园主要就是通过各种智能终端、可感知设备、信 息系统收集大量的活动过程与状态数据，针对所收集的数据 信息进行分析，进一步掌握事物的发展规律，实现智慧应用。 例如利用教室座位资源情况，结合学生个人日程安排及喜好， 提供智慧化、个性化的自习室座位推荐。
高校信息化面临信息系统和信息资源整合的需求，实质 上是一场数据的整合和数据的革命。信息化的深入发展让高 校拥有更多的数据，这些数据也让高校信息化有更大的可能。 数据治理提高了数据的质量及其应用价值，为高校形成科学 决策提供重要支撑。同时，数据治理可以弥补高校信息化建 设中的不足，为师生提供更加优质的个性化服务，为管理者提供更加精准的业务支持，提高管理效率和决策水平，推动智慧校园的发展。
数据治理是一项长期的复杂 工程，需要高校结合自身的发展现状和实际需求逐步推进。 以数据驱动智慧服务是高校的发展趋势，高校需建立数据全 面采集、有效掌控和充分应用的数据治理体系，创新基于大 数据和物联网的智慧校园服务，基本形成学校管理与决策的 数据支撑环境，构建统一开放的数据共享与应用生态。
