EDUCAUSE2017年度十大IT议题之三：数据启发的决策
编者按：
十大议题 ③
数据启发的决策
确保业务智能（business intellegence）、报表和分析能贴近管理人员、教师和学生，给他们便利，被他们采用。
Kirk Kelly, Patricia Patria, and David Starrett
“
“如果你能取得数据并创造效率、最佳实践和流程来加强教室和学习环境，那么你就的确提高了院校的效率和效能，以及学生的产出。”
——David Starrett，哥伦比亚学院（Columbia College）教育长兼负责学术事务副校长
通过帮助更多学生更迅速、更经济地取得更多学分，学院和大学都在努力奋斗来提升自身的价值。通过为高校跟踪各个目标的表现提供信息，数据能够助力于高校的努力。
进行数据启发的决策是高校所面临的最重要和最困难的议题之一。
高等教育信息系统每天都在产生海量的数据（包括教室/学习管理系统在内）。这个潜力巨大而丰富的信息源还远未得到利用。即使大多数学校都建立了报告、仪表盘，以及其他一些数据精选产物，但是在为诸如学生成就或院校效率等战略目标提供信息方面，这仍然不够有用，也不算是对数据的充分利用。
如今的主要挑战包括，在全校范围内持续不断的决策中集成数据；无论何时何地，让需要数据的人很容易获得数据；以及超越基础报表阶段，进入到预测性和情境化分析的阶段。
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谁应当是在IT部门之外最关心这个议题的？
院校领导者，要推动良好、及时信息的形成，以有助于更有效地配置稀缺资源
学术领导者和学生发展领导者，要面向学生成就确保优质的信息和分析方法
院校研究者，要为数据的编译、分析和使用贡献院校研究方面的专业能力
误解
数据采集就是终点。（采集数据是流程的第一步，流程中还要确保数据完整，以及实现正确的数据分析，例如采用预测产出的正确模型等。）
要有“大数据”才能有进展。（利用手头数据做出更好决策，是学校进行变革的可行和切实的途径。）
现有的事务数据可以用来为决策提供信息支持。（尽管使用手头的数据是一个好的开始，然而数据往往需要转换格式甚至是重新设计，来确保它们能在不同时期保持一致，并且反映了所需事物。）
简单的问题都容易回答。（有时候看起来简单的问题需要花很长时间才能找到答案。）
风险
放着数据无所事事，等于是在浪费资产。
不能确保数据的质量和完整性。学校要了解数据是怎样形成的，才能了解它能怎样（或不能怎样）加以利用。
不能确保数据安全。这对于可识别个人身份的信息则尤为严重。
项目推进不顺利，或者不符合学校的需求。良好的、完整的规划可以降低失败的风险。
未能持续评估数据和分析模型的有用性和精确度。分析和报告工具要掌握在正确的人手里（例如，辅导员和咨询师）来做正确的决定。
机遇
在业务智能、报表和分析上表现优秀的高校可以把数据利用起来。数据可以为资源分配提供信息以降低或控制成本并提升院校价值，也可以加强教室和学习环境以提升学生产出，还能帮助学生认识到如何更高效地取得学位，从而节省他们的费用。
建议
起步：
确保具备有效领导和资源。
确定主要的目标。哪些决策领域是最重点的？学生成就？院校效率？资源配置？
争取到全部各方相关者的参与。让他们对数据分析项目的目标、数据收集的方式和数据的用途都感到放心。
迈出第一步。优化数据启发的决策要耗费多年时间。从小目标开始，确保你能立刻对某些问题给出答案。
发动在分析方面的努力。建立一支灵活的团队，为领导层关心的分析事项快速开发一个概念验证。
推进：
稳固基础。确保各种术语都使用了共同定义；建立和遵守了数据私密和安全标准，特别是对于可识别个人身份的信息。
确保数据、报表和分析能让需要的人接触到，易于理解和操作，实际用于决策的信息支持，并确实实现了启发决策的作用。这要求持续扩展的推广、互动，以及对现有报表和分析的改进。这是一个过程，而不是一个项目。
优化：
引入交互形式的数据访问，使每个人都能深入数据去寻求具体情境中问题的答案。
持续扩大数据可以解答的问题范围，以及能够利用数据解答问题的人的范围。尽可能地实现直观的、无中间环节的数据访问。
使数据能解答更深入的问题。将数据用于预测性的目的（为将来之事做出启示），以及用于对服务和产出的优化（确定可以出现的最好结果）。
按照高等教育最擅长的方式行事：与他人共享知识和经验。
EDUCAUSE2017年度十大IT议题
本文译自EDUCAUSE
翻译：陈强 清华大学信息化工作办公室