如何获得各部门系统的数据?

发布时间:2020.10.31来源:知乎浏览量:38次标签:数据治理

不少学校在开展数据治理的时候,会遇到部门数据共享的问题。一方面,一些部门不愿意分享所管理的数据,比如,认为拥有某些数据是特权,或担心数据安全; 另一方面,即使部门愿意共享数据,信息系统之间数据互通也会有技术障碍,比如,学校的信息系统有些是采购或定制的,供应商往往不太愿意做数据开放或数据导出接口,即使学校愿意在这方面做追加投资,也需要逐个系统去谈。有些系统有数据导出功能,可以定期导入到数据分析工具中,只是这些数据在利用时很难做到及时更新。数据需要在整个机构内共享-- 分析不应该以竖井的形式进行,也不应该被视为机构内部门的独有特权。

范德比尔特大学 (Vanderbilt University) 建立了“自动数据质量流程”,其信息系统能够识别数据输入错误, 所有数据问题最终都由学校数据治理团队 (institutional data governance team) 解决。根据大学的说法,该团队的任务是“建立数据治理政策、程序、标准和指南”,以最大化学校数据的价值。

范德比尔特大学 (Vanderbilt University) 建立了“自动数据质量流程”,其信息系统能够识别数据输入错误, 所有数据问题最终都由学校数据治理团队 (institutional data governance team) 解决。根据大学的说法,该团队的任务是“建立数据治理政策、程序、标准和指南”,以最大化学校数据的价值。

数据使用边界与伦理
使用学生数据进行学习分析会在多大程度上引发有关学生数据隐私的问题?高校如何使用和共享这些数据 ? 如何审查依据数据的行动是否有伦理风险?当机器学习算法出错,无意中引导学生走向错误的方向时,会发生什么情况?

目前有很多数据分析项目是基于历史数据而做预测分析,但所有预测模型都受人类判断的影响,数十年来对隐性偏见的研究表明,潜在的认知偏见和系统性种族偏见,既影响数据模型的设计,也影响对

研究结果的解释。比如,预测模型如果过度依赖关键的学生人口数据,如财务状况、家庭经济状况、种族、性别或文化背景, 很容易使教育机会存在的历史性结构不平等永久化。预测分析模型另一个潜在偏见是“确认偏见”,当设计预测模型的人倾向于寻找并使用信息来支持他们自己已有的想法或信念时,就会发生这种情况。在这些情况下,不能支持他们思想的信息将被忽略或丢弃,“确认偏见”既会影响选择(或未选择)的数据类型,也会影响对那些数据相关的解释。因此,“深入理解分析方法背后的假设”至关重要。

消除预测模型中偏见的一个方法就是承认它。要认识到数据的选择、模型的定义、对发现的解释,以及基于这些模型采取的行动不可避免地受到“隐性偏见”的影响。在数据上贴上预测分析标签并不能确保判断错误不会发生,也不能减轻这样一个事实,即这些偏见在多样性背景下是极其成问题的。因此,我们必须不断挑战数据的来源、假设、数据收集方法、数据的解释和使用,特别是当数据涉及代表性不足群体或少数民族群体方面时。在高等教育中,我们不仅要注重模拟结果的轨迹, 还要注重改变或破坏现有状态结果的创新方法。在继续推进数据驱动决策和预测模型分析的同时,必须牢记数据是可能有偏见的。

数据治理项目成功关键
已经有一些数据分析项目获得成功的高校总结出以下成功经验:

1.管理层支持:学校管理层是真正希望获取数据,并努力尽可能多地使用这些数据。为此,要专门成立数据治理管理机构,组织人力花时间有效地挖掘数据。

普度大学(Purdue University)的“院校研究、评估和有效性办公室”(Office of Institutional Research, Assessment and Effectiveness) 设立了几个委员会,专门负责高校数据治理政策和标准研究,甚至还设立了一个数据质量小组(data quality subcommittee),专注于寻找数据质量问题的解决方案。

2.有强大的、标准化的基础设施:数据分析需要更强大的技术架构和熟练的专业人员。

3.直观的用户界面和报告:研究用户友好的数据分析产品,使更广泛的校园工作人员参与设计和展示数据分析成为可能。当目标明确、可衡量的结果有针对性时,分析效果最佳。

4.供应商透明度:为了确保模型和算法是健全的、透明的、没有偏见的,必须密切参与或了解预测模型和算法是如何构建的。

5.持续培训:持续介绍有什么数据分析系统可用,如何使用,持续培训会提高使用数据做决策的能力。

除了确保这些因素到位之外,重要的是确保教师、员工和学生具有数据读写技能,能有效地解析数据,从而在所有领域实现性能改进。
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 2018年十大科技趋势与其对IT和执行的影响

    2018年十大科技趋势与其对IT和执行的影响

    消失中的企业数据中心(DisappearingEnterpriseDataCenters)目前在中国,大型企业自建并管理数据中心仍是主流……查看详情

    发布时间:2019.01.03来源:Gartner浏览量:20次

  • 数据治理、数据管理、数据管控

    数据治理、数据管理、数据管控

    数据治理、数据管理、数据管控这三个名词在一定程度上的确是有所重叠的,容易混为一谈,所以就造成了在实际使用中,经常将这三个词语“混着用”、……查看详情

    发布时间:2021.03.06来源:知乎浏览量:45次

  • 数据质量问题分析

    数据质量问题分析

    数据质量问题主要包含四个问题域:技术问题、信息问题、流程问题、管理问题。1、技术问题由于具体数据处理的各技术环节异常所造成的数据质量问题……查看详情

    发布时间:2019.01.07来源:亿信华辰浏览量:30次

  • 做数据的守护者亿信华辰推新一代数据治理解决方案

    做数据的守护者亿信华辰推新一代数据治理解决方案

    为帮助银行业客户满足监管合规的要求,亿信华辰在2018年推出了最新版的数据治理解决方案,其中包含数据治理组织架构的建设、数据管理专项工作……查看详情

    发布时间:2019.10.24来源:知乎浏览量:12次

  • 读懂工业大数据 这篇文章不得不看

    读懂工业大数据 这篇文章不得不看

    工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物,是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。……查看详情

    发布时间:2019.03.27来源:亿信华辰浏览量:35次

  • 国内数据治理有何新动向?

    国内数据治理有何新动向?

    大数据时代,大数据技术在飞速的发展,逐渐的,大数据融入了各行各业,并且深受各大企业的喜欢,为了让各个企业的数据资产得到充分的利用,数据治……查看详情

    发布时间:2019.09.23来源:知乎浏览量:38次

  • 什么是主数据?

    什么是主数据?

    企业主数据(Master Data)是用来描述企业核心业务实体的数据,比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单、账户等;它是具有高业务价值……查看详情

    发布时间:2020.04.29来源:知乎浏览量:26次

  • 客户数据中台CDP是什么?真的能构建用户全景画像,消除数据孤岛吗?

    客户数据中台CDP是什么?真的能构建用户全景画像,消除数据孤岛吗?

    现代营销依赖于数据。所有人都想从最基本的开始做起,了解客户是谁。这似乎很简单,但客户与业务互动渠道的激增,使这个简单的目标变得极其复杂。……查看详情

    发布时间:2021.07.16来源:亿信数据治理知识库浏览量:141次

  • 数据治理系列5:浅谈数据质量管理

    数据治理系列5:浅谈数据质量管理

    数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一……查看详情

    发布时间:2019.12.06来源:CSDN浏览量:48次

  • 为什么数据成为新的生产要素,怎么理解

    为什么数据成为新的生产要素,怎么理解

    在经济学中,生产要素又称为生产输入,是人们用来生产商品和劳务所必备的基本资源,主要包括土地、劳动、资本、企业家才能和数据。生产要素促进生……查看详情

    发布时间:2020.11.25来源:知乎浏览量:103次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议