黨的十九屆四中全會提出要“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”。2020年3月，中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中指出“著力加快培育數據要素市場，全面提升數據要素價值”。一流大學必須有一流治理能力，一流治理能力必須要有一流決策支持能力，一流決策支持能力必須充分發揮信息化的支撐引領作用，發揮數據要素價值，進一步推進高校治理體系和治理能力現代化。

西北工業大學堅持貫徹落實習近平總書記關于網絡強國的戰略思想，以立德樹人為根本，以學科建設為牽引，在信息化建設規劃和實施過程中，堅持發揮數據要素價值，持續致力于數據治理實踐的探索，有力促進提升了“雙一流”的建設水平。

一、明確數據治理目標，構建數據建設框架體系

明確數據治理目標。以實現校情數據全生命周期管理為目標，構建符合學校實際的數據資源目錄，厘清數據資產，實現數據確權，確立“一數一源”，推動數據匯集，實現人員和資產等重要基礎數據在相同統計口徑下的一致性，通過一系列數據應用促進數據質量的提升，讓數據治理的成效和口碑成為推動數據治理工作的強大動力。

確立數據治理框架。在多年的數據治理實踐中，學校認為國標《信息技術服務治理第5部分：數據治理規范》（GB／T34960.5—2018）的數據治理框架十分符合工作現實，具有較強的指導意義，具體內容包括（見右圖）：

1.頂層設計包含數據相關的戰略規劃、組織構建和架構設計。首先學校確立了智慧校園建設的總體規劃，明確信息化戰略目標、建設任務，統一全校思路；其次建立了組織架構體系，明確建設主體及任務分工，將責任落實到具體部門；最后是做好架構設計，要做到技術可行、可控。

2.數據治理環境包含內外部環境及促成因素，是數據治理實施的保障。內外環境決定了數據治理是否能順利開展。只有內外均有強大動力的情況下，數據應用的需求十分迫切，實施相應的數據治理才能阻力最小，最容易達到成效。如解決反復填表問題，只有這個需求變得十分迫切的時候，各部門才能形成合力去解決。

3.數據治理域包含數據管理體系和數據價值體系，是數據治理實施的對象。數據的管理體系可以分為數據管理職責劃分和數據治理技術管理兩個方面，《西北工業大學數據資源管理辦法》明確了各方面的管理職責，《西北工業大學數據接口開發規范及實施方案》等技術規范確定了數據治理技術管理要求。

4.數據治理過程包含統籌和規劃、構建和運行、監控和評價以及改進和優化，是數據治理實施的方法。學校采用PDCA循環管理每一個數據治理小循環，從而促進全校數據大循環的質量，提高治理效率。

建設數據資產管理平臺。自主研發適合高校的數據資產管理平臺，已管理有價值的共享數據1.5億多條，已實現對信息標準、元數據、主數據、數據目錄、數據質量、數據安全和API服務七個維度的全覆蓋。支持數據匯集的標準數據多達500個業務數據表，通過企業總線服務（ESB）向教學等50多個管理應用系統提供實時數據接口300多個，實時運行數據總量超過7000萬條，日均調用次數超過7萬次，實現了大規模數據的共享與互聯互通。

二、明確數據責任主體，制定高校數據資源目錄

參考教育部制定的《高等學校信息標準（2017）》，仔細研究分析學校在人才培養、科學研究、國際交流合作等履行職能過程中應具備的數據要素，按照生產單位、應用場景、數據屬性初步分類編目，通過分解生產責任初步明確生產單位。據此，組織實施數據確權，在協商共治的過程中達成共識，明確了數據生產的責任主體，確定了“一數一源”和數據優先級，通過校園信息化建設領導小組研究審定，從2020年開始正式發布《西北工業大學數據資源目錄》并逐年更新。最新發布的《西北工業大學數據資源目錄（2021）》涵蓋了18個數據子集、115個數據類、384個數據子類、6425個數據項（核心和重要數據項4875個，一般數據項1550個）。《目錄》將學校數據資源按照統一的標準規范進行編制，分別以數據域、數據生產單位為維度進行劃分，分別適用于不同的使用需求。

三、融合應用示范引領，持續提升數據要素價值

學校以融合應用為牽引，有計劃地分主題、分應用來啟動一個領域的數據治理，逐步優化部分數據，使得數據質量逐步完善和提升，讓某個領域的應用起到示范引領的作用，讓數據治理的成效成為推動持續數據治理的內在動力。以“領導駕駛艙”的建設和應用為例。

“領導駕駛艙”采取“分階段、分部門、分重點”的策略進行建設，2016年年底一期立項至今，該系統建設已歷經6年幾十個版本的迭代，形成290多個分析主題，323個分析項，可量化指標數900余項。該系統在以下方面發揮了重要作用：一是輔助決策支撐。系統以管理決策為核心，綜合考慮了管理者的決策環境、學校管理綜合指標的定義以及信息的表述等多種因素，為管理層提供“一站式”決策支持。二是風險預警。利用學校的各類基礎平臺對數據進行挖掘分析，通過詳盡的指標體系，實時反映學校的運行狀態，對異常的關鍵指標及業務運行狀態及時預警。三是數據與應用治理。通過駕駛艙的分析將推送的數據質量問題展現給領導，使業務部門重視決策分析點的梳理、數據建設與質量問題，同時，因為數據的問題，迫使部門重視業務系統質量提升，促進了部門信息化工作的良性循環。

學校在2021年發布了《西北工業大學“十四五”信息化建設專項規劃》《西北工業大學關于依托信息化解決反復填表問題的工作方案（2021-2023年）》，提出到2023年實現：數據資源目錄數據項達到10000個，核心數據覆蓋率達到80%，核心數據標準化率達到80%，核心數據共享利用率達到100%，支持半個月內完成一張新表建設，持續發揮數據要素價值，依托信息化持續解決反復填表問題，“減證明、減時間”，讓廣大師生有更多的時間投入到學習、工作中，助力提升“雙一流”建設水平。

作者單位：西北工業大學