AI+教育管理(4)|AI伴侣——数据生产要素的价值释放与治理

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作者：微信文章
第三部分：AI伴侣——数据生产要素的价值释放与治理

经历多年发展，高校中的大数据主要还是集中在数据预填和数据大屏展示，那在AI来了后，高校数据治理应该怎么做？本篇尝试对此问题作一解答。
数据是AI引擎的伴侣？新石油？

大家普遍认为数据是AI引擎的石油。我认为数据是AI的伴侣。

数据已被正式定义为继土地、劳动、资本、技术之后的第五大生产要素。我看过很多专家文章，都说高校大数据。我对此持保留态度。数据分结构化数据、非结构化数据。结构化数据价值密度最高。那高校中的数据会是大数据吗？

传统上，高校的数据仅仅是业务信息的电子记录，分散在各个业务系统中，其价值除了业务信息的电子化外，并没有引起重视。这也与当下集体决策的治理模式相关。

然而，在AI赋能管理中，AI要取代一部分人的脑力，它需要直接存取数据，因此，数据的作用就凸显了。它们不再是业务信息的静态记录，而是能够产生洞察、驱动决策、创造价值的高校数字资产。
AI+数据的价值

我们先来详细描述一下数据的价值。

现状如何——描述性价值： 这是数据最基础的价值，即记录了学校“发生了什么”。通过数据大屏，管理者可以直观、实时地了解学校的运行状态，如在校生人数、预算执行进度、图书馆人流量、课程数量、四六级通过率等等。这为精细化管理提供了数据基础。

为什么——诊断性价值： AI能够访问数据，分析“为什么会这样”。例如，通过关联分析学生的平时练习成绩和出勤率，AI可以分析出挂科学生为什么会未通过课程考试。但是，在高校领域，这一部分价值并不高，因为原因一般显而易见。

后续会怎样——预测性价值： 这是大数据的核心价值，有了AI加持后，可以多维度预测“将会发生什么”。譬如可以预测未来的招生数量、预算执行情况等。

接下来怎么办——指令性价值： 这是AI+数据的核心价值，它需要依据目标，基于预测结果，合理推荐最优可行的行动方案。例如，AI系统根据就业数据和大环境数据，预测到某专业未来几年就业困难后，可以建议学校逐步缩减该专业招生规模，并推荐几个具有增长潜力的新兴交叉学科方向。这才是AI+数据的高端应用。

当AI和数据能够在这四个层次上共同发挥作用是，它就可以作为核心引擎，真正驱动高校管理模式变革、有效完成学校人才培养根本任务。
数据治理：AI成功应用的基石

四个层次的价值体现，离不开高质量的数据。高校数据治理已经十年了，数据质量的确取得了很大的进步，但是仍有较大进步空间。
认知统一

实际上这是业务和数据的矛盾，是管理和技术的矛盾。尽管我们说这两者并不是对立的，但是业务人员和技术人员对数据的认知不同、素养不同、工作内容不同，决定了数据治理的过程路漫漫其修远兮。

人是数据治理的根本。所以，我一直鼓励技术人员去了解业务。
先治理业务

我依然坚持十年前就提出的——数据治理，先治理业务，数据无感采集。

因为，如果数据需要业务人员手工修正，那么业务人员除了需要办理业务还需要再手动梳理数据。这无疑增加了业务人员的负担，也容易让数据再引入手工错误。

所以，一定要把业务梳理清楚，然后让数据从业务中无感沉淀。

这才能保障数据质量高。
遵循基本框架

一个有效的数据治理框架，包含数据质量与整合、数据安全与隐私、数据权责与问责、数据标准与互操作性。

在我的实践中，数据质量最大的问题是重名导致身份无法确认、文本不规范如两字姓名中有无空格、手工录入错误。

数据安全与隐私，这个需要相关老师素养跟的上，否则还是邮件发送全部学生名单。

数据权责需要业务系统保障。

数据标准，我们都知道需要按照国标、行标、校标的优先顺序确认。难的是有些术语没有标准，而且这些术语的不同定义来自于上级，还不是学校。

所以，我们只能说，质量相对高就可以了。不一定完全追求100%的高质量。
数据中台还是数据湖

这是两种策略的选择，没有哪个最好，选择适合学校的就可以。

我可以给出一个大概判断顺序：师生规模低于4万的，完全可以就用一个数据库。

如果业务系统数据库多种多样，我建议还是逐渐统一。譬如SQL类数据库，postgresql、mysql、oracle、sql server，高校用的都是共性的特性而已，选哪个不会有太大差异，还是看最依赖数据的最核心的系统用哪个数据库就用那个，其他系统都用这个数据库。从而减少无谓的ETL。

如果有存量系统，无可避免时才需要ETL系统。

实际上，随着智能体的发展，我认为有些数据无法集成，也没关系。只要各个系统的数据质量高，那通过智能体也可以集成数据，能够发挥数据的四个层面的价值。



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