人才培养工作状态数据决策分析系统

背景与现状

      来自政府、企业,运营,供应链,市场营销各方的数据呈现爆发式增长,各个行业开始言必称大数据。同时越来越多的学校也已经开始意识到利用数据资产的重要性,强调运用数据进行科学化运营,传统的粗放式数据管理已经成为过去式。然而想要实现利用大数据分析来驱动业务增长的理想蓝图,却面临众多挑战。

需求分析

学校业务发展的瓶颈
      学校业务部门对数据分析具有极大的需求,但苦于没有数据以及工具的有效支持,依赖于IT的报表制作,报表需求得不到及时响应。固定报表缺乏灵活性,这就会导致业务部门缺乏对业务现状的精确把握,对业务背后逻辑的洞察,以及对业务未来的可见与预测。这样决策还将流于拍脑袋。
学校信息中心的瓶颈
      IT集权下的疲于应对,学校信息中心对学校数据进行高度集中的管控,来自学校各职能部门的数据处理以及报表就会全部由IT人员来输出,一旦业务部门需求集中扎堆,就会造成响应不足,业务部门怨声载道。信息中心自身成员熬夜加班多,却成就感低。放权下的学校数据管理混乱:有的学校信息中心为释放压力,放权给业务部门使用数据,一旦口子打开,数据缺口就会像洪水一样泛滥,就又会走向另外一个极端,导致放权下的数据管理混乱,数据口径不统一,部门之间的数据壁垒等等问题就会出现。
大数据应用的瓶颈
       对于学校大数据的应用,大部分学校普遍存在这样的心态:不利用时觉得心慌,现在大数据如火如荼,感觉落后一步就要跌入深渊。想要上马利用时却又觉得迷茫:如何真正从学校数据治理的全局出发,基于学校需求,整体架构以及应用角色和场景,让数据发挥出最大价值?现实的情况是大数据倒逼各个学校不断地去升级硬件,扩展底层架构,但存储的数据越来越多,如何真正让数据发挥价值,很多学校都倒在大数据应用的最后一公里。也就是说让数据能够结合学校运营的核心指标,以可视化的方式展现出来。通过响应型分析——诊断型分析——战略型分析——预测型分析,让大数据真正对学校的运营决策起到辅助和参考的作用。这就要考虑数据应用和展现层,怎么借助有效工具让数据发挥作用,指引业务。走好这学校大数据应用的最后一公里。
       同时,近年来,教育部下发了若干教学诊断与改进的文件,组建了教学诊断与改进专家委员会。就教育部的文件而言,包括:教育部关于印发《中等职业学校设置标准》的通知(教职成[2010]12号),教育部关于深化职业教育教学改革全面提高人才培养质量的若干意见(教职成[2015]6号),教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知(教职成厅[2015]2号),教育部关于开展中等职业教育质量年度报告工作的通知(教职成厅函[2016]2号),教育部关于做好中等职业学校教学诊断与改进工作的通知(教职成司函[2016]37号),关于中等职业学校人才培养工作状态数据采集试行工作的通知(教职成司函[2016]139)。搭建中等职业学校人才培养工作状态数据管理系统。建设学校、地(市)、省(自治区、直辖市)、国家四级架构的中等职业学校人才培养工作状态数据管理系统(简称数据系统),为学校教学工作自主诊改提供数据服务,为利益相关方参与诊改提供数据参考,为教育行政部门抽样复核与科学决策提供数据支持,为中等职业教育人才培养工作质量报告提供数据基础,这是做好中等职业学校教学诊断与改进工作的行动指南。
       综上所述,学校迫切需要一个面向学校各类IT资源的集中的大数据系统,这个系统能够收集来自学校IT资源中各种设备和应用的数据,并进行存储、质量诊断分析、报警和报告。
       北京荟诚科技有限公司借助在人工智能和大数据领域的长期经验积累,结合学校人才培养工作状态数据决策的特殊性,自主研制面向学校的人才培养工作状态数据决策分析系统,真正满足了学校教学诊断与改进工作的需求,帮助学校落实教学诊断与改进工作的主体责任、促进学校办学方向正确、办学条件达标、教学管理规范、实现学校自我规划、自我约束、自我评价、自我改进、自我发展,推动学校人才培养质量持续提升。
       人才培养工作状态数据决策分析系统作为一款大数据分析决策系统,能够不间断的将学校《人才培养工作状态数据平台》的数据同步到本系统上来,实现对《人才培养工作状态数据平台》数据的大数据分析,并将大数据分析结果可视化展示在系统平台上。大数据分析覆盖了教育部要求的所有诊断点,并可以对诊断点设置告警阈值,将诊断结果以报告的形式提供给用户。
       人才培养工作状态数据决策分析系统作为一款大数据分析决策系统,支持定制接入其他业务的数据,支持为定制接入的业务系统定制诊断点的大数据分析报表,同样也可以为这些定制的诊断点设置告警阈值,并将诊断结果以报告的形式提供给用户。

建设目标

依靠信息化平台,通过数据应用,挖掘分析,为决策提供依据,最终用信息化辅助职业院校人才培养质量体系的搭建。
任务管理
任务层层分解,帮助学校基于现有条件整理数据,准备资料,完成基本的数据梳理和积累。
数据管理
建立统一的校级数据中心,廓清源头,实时关注数据质量,进行自我诊断,初步搭建起学校人才培养质量体系。
质量管理
通过挖掘分析、数据应用、决策支持,建立教育质量评价管理机制,真正搭建人才培养质量保障体系,并走进“DT”时代。

技术框架

      依靠信息化平台,通过数据应用,挖掘分析,为决策提供依据,最终用信息化辅助职业院校人才培养质量体系的搭建。

数据分析

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