发表在2021/03/08

以数据为中心的设计改进你的机构

不了解或不了解数据可能会对机构的发展产生影响——花点时间用以数据为中心的设计来处理基础设施。

世界上的每一所大学都想知道以下问题的答案:

今年秋天会有多少学生入学?在两、三、四年内,我们需要多少教员来教授不同的学科?我们需要多少空间和什么资源来教授这些课程?我们如何准确地规划现在和未来几年的预算?我们如何判断我们的教学是否有效?我们怎样才能尽早帮助有困难的学生?我们能为第一代学生提供什么资源,让他们有最大的成功机会?我们如何将我们的招生工作定位于最有可能在该机构注册的潜在学生?我们怎样才能有针对性地进行招生工作,以产生一个多样化的学生群体?是否有可能不仅针对最有可能入学的学生,而且也针对最有可能成功并在整个四年里都留在美国的学生? And on and on…

这些问题可能看起来很简单,但是正确的答案可能是一项艰巨而复杂的任务。一个肮脏的小秘密是,如今许多大学根本不知道这些问题的答案。许多人勉强接受部分答案,或者他们只是猜测答案可能是什么。然而,这可能是非常危险的,会对预算或机构目标产生意想不到的后果。就像那些统计科学的人会告诉你的,没有所有的数据,使用错误的数据或仅仅编造数据往往会导致错误的结论。对许多机构来说,这可能导致可怕的决定,进而对组织的健康产生深远的影响,特别是在今天。

使用以数据为中心的设计部署管理系统可以为我们提供做出良好决策所需的信息。以数据为中心的设计背后的理念是获取尽可能多的机构事务数据随着其他相关信息(课外成绩单、录取材料、学习管理系统(LMS)统计等)变成一个可用的,规范化的数据仓库越好。要使数据仓库成功,数据必须有一个公共的语法和语义基础。换句话说,仓库中的数据必须以这样一种方式进行链接,即数据点具有相同的含义,并且数据的派生结果是标准化的。

如果这听起来像是一项艰巨的任务,它确实可以。然而,有一些策略、技术和技术可以帮助机构赋予他们权力数据.供应商提供了更好的工具,我们这些受过高等教育的人也从这些项目失败中学到了很多东西。建立一个功能性的数据仓库虽然仍然是一项复杂的工作,但现在是可行的,即使是在最小的机构。

那么,你从哪里开始呢?第一步是查看事务系统本身。机构可以采取一些步骤,以便更容易地实现以数据为中心的设计。简单性和通用性是容易实现的关键。虽然在“最好的品种“环境(一个企业资源规划(ERP)系统由来自不同供应商的许多不同组件连接在一起,或者通过实时的数据事务,如在web服务,或通过时间延迟批处理),这比在一个集成的、单一供应商提供的ERP上构建数据仓库要复杂得多。

这样做的原因有两个:首先,在最好的繁殖环境中,让不同的系统“同意”一个共同的语法和语义核心是比较困难的。这是因为各种解决方案通常具有完全不同的数据结构,为了使数据仓库正确工作,这些数据结构必须在某个点上进行协调。在集成的ERP中,这个问题在很大程度上消失了,因为各支柱之间的数据结构已经是相同的。其次,在最佳的环境中,各种系统组件之间的事务通常以汇总数据的形式完成。换句话说,只有数据在系统之间进行交换使它们能够工作。结果是,大量的丰富(细节)的数据丢失,因为它通过一个最好的品种的环境。另一方面,如果数据仓库拥有完整的数据细节,它将更加丰富和有用。集成的ERP解决方案可以更容易地将这些细节获取到数据仓库中,因为只有一个系统要处理,而该系统中的所有数据自然都很丰富,因为当信息通过各种集成移动时,它们没有被简化为汇总数据。最后,只有一个系统,投资在提取、转换、加载(ETL)工具(实际上从事务系统获取数据并将其放入数据仓库的工具)将远没有那么简单,因为对它的需求将更少。在最佳的环境中,可能必须将多个系统单独链接到数据仓库中,这大大增加了启动的复杂性和时间。

然而,一个简单的事实是,许多机构已经拥有了多年来构建的最佳品种环境,由于成本、努力和复杂性,不太可能很快转向单一供应商的ERP解决方案。他们能做什么?好消息是,供应商已经取得了进展,特别是集成工具,可以简化流程并启用丰富的数据共享。这些工具称为集成平台即服务(iPaaS),可以使系统集成更加高效。这些iPaaS解决方案通常附带预构建的集成,这些集成可以适当地修改,或者甚至具有健壮的用户组,在这些用户组中,在平台社区中共享集成是很常见的。更重要的是,它们提供了标准化集成过程的公共编码环境,从而帮助IT团队更有效地连接系统。在这种情况下甚至可以重用代码来构建更丰富的集成,这意味着数据不必被遗忘。

然而,即使一个机构有一个统一的ERP或者投资了iPaaS工具,要想成功,一个机构必须从战略上而不是从交易的角度来看待它的数据。这意味着在机构设置的每个集成中都要从架构上查看数据。在购买新系统时,IT部门应该进行结构化分析,以理解解决方案的意图、它将需要或创建的数据,以及这些数据对于更大的分析目的可能是重要的。然后,当集成实际到位时,这些需求应该从一开始就包含在设计中。

此外,与学校的机构研究部门的良好协调,以及数据标准委员会的成立,将极大地推动事情的发展。该组可以提供资源,以确保数据仓库报告是准确的,并与机构定义匹配。更重要的是,他们可以解决不同数据点的含义的分歧。例如,学生中谁是大一、大二、大三或大四?信不信由你,这不是一个容易回答的问题,在这些问题上达成共识是重要的。

一旦公共事务数据在数据仓库中,就可以添加其他数据源。许多机构增加了关于课外活动、实习、志愿者机会的信息,以及通过招生、调查、LMS、就业等收集的信息。一些机构甚至把LinkedIn等网站上的公开信息也包括在内。数据越丰富越好。

为什么这一切如此重要?因为以数据为中心的解决方案的强大功能之一是能够寻找意外的数据相关性,并提出“如果”的问题。例如,一所大学可能相信一边上学一边工作损害了学生的成功潜力。正确配置后,数据仓库将显示这是否真的是真的。更重要的是,学校也能从统计数据上看出校外工作对学生的伤害。是在20小时后发生的吗?它是30吗?等等。

当然,隐私应该是一个主要问题。许多数据仓库是用去除了识别信息的数据.在这样的系统中,虽然可以深入到特定的学生、教师或工作人员,但系统的配置是不可能准确地说出特定用户是谁的。最后,也是最重要的,所有管理交易性ERP系统的法律,特别是那些在家庭教育权利和隐私权法案(FERPA)或根据《金融服务现代化法案》法案(GLBA),仍然对数据仓库有效。

尽管如此,轻视隐私问题是一个严重的错误。确保这些问题得到解决的最好方法是透明地呈现问题,获得社区反馈,并从一开始就在系统中建立政策和技术保护。如果人们明白这个体系的目的是帮助每个人更成功,他们就会支持,尤其是如果他们也知道有什么保护措施的话。毕竟,用这种方式收集数据听起来很可怕。建立信任可能需要时间。然而,考虑到潜在的回报,这是值得花的时间。

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