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摘要：大數據技術是目前信息技術領域研究的熱點內容，本文重點對大數據的定義、特性進行了分析，同時結合實際工作，對教學科研管理工作中存在的不足進行了總結，探討了高等院校在教學科研管理工作中運用大數據技術的優勢，最后，對大數據技術在教學科研管理工作中的應用給出了建議。
關鍵詞：大數據；教學科研管理；資源配置；數據管理
一引言
當前隨著信息技術的快速發展，大數據作為信息系統的基礎和支撐，越來越受到更多的關注和重視，大數據對社會各個領域的深刻影響日益顯現，包括社會經濟發展中展現出來的預測能力，對于經濟發展宏觀指導和決策支持能力等[1]。目前,關于大數據的研究工作是在信息技術領域的一個研究熱點,我國相關研究的大量數據還處于起步階段，但其價值已經在很多領域體現出來。本文重點對大數據相關定義、大數據特性以及大數據在教學科研管理中的應用進行了研究。
二大數據定義及其特性分析
（一）大數據定義
目前，業界對大數據的定義還沒有統一的標準，一些比較有名的研究機構，對大數據所下的定義如下。美國國家標準和技術研究院也對大數據做出了定義[1]：“大數據是指其數據量、采集速度，或數據表示限制了使用傳統關系型方法進行有效分析的能力，或需要使用重要的縮放技術來實現高效處理的數據”，這是從學術角度對大數據的定義。維基百科對大數據的定義[2]：“大數據是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合”。簡單來說,大數據是“海量數據+復雜類型”的大數據類型,包括交互式數據和交易數據,對所有數據來說，規?；驈碗s程度已經超出了使用傳統技術,根據合理的成本和時限捕捉管理和處理這些數據集的能力。從大數據的應用考慮,大數據指的是一種能力,收集并分析大量的信息,而這些信息關系到人類生活的方方面面，其目的在于從復雜的數據中挖掘出尚未發現規律的原因。因此，大數據的核心能力是發現事物的規律和知識，從而更好地預測未來。
（二）大數據特性分析
通過對相關文獻的研究，發現大數據主要有以下幾個方面的特性[2]。（1）數據量大。大數據中存儲的數據量巨大，一般都能達到PB級別（1PB=1024TB，1TB=1024GB），因而對大數據分析的計算量也大[2]。（2）多樣性。大數據中數據的格式和來源多種多樣。除了傳統的結構化數據，數據格式還包括半結構化或非結構化數據。（3）快速性。數據的快速增長要求數據的處理速度也要迅速，以便及時從數據中提取知識，發現價值。（4）價值密度低。在大數據中需要對大量的數據進行分析和處理，從而挖掘其潛在的價值。（5）復雜度大。在大數據中，對數據的處理和分析難度較大。
三傳統教學科研管理中的問題分析
筆者長期從事高校教學科研管理工作，在這方面積累了不少的經驗，結合個人的日常工作，下面對傳統教學科研管理工作中存在的問題進行分析。（1）傳統的教學科研管理工作多停留在對教學科研數據信息收集階段。隨著高校信息化建設的發展，各類信息管理系統被應用在高校的各項工作當中，尤其在教學科研管理工作中信息管理系統更是被廣泛應用。這些信息管理系統大都有一個特點，即只注重信息的收集匯總，不注重對信息的分析挖掘。例如：在高校教學科研管理信息系統中，其主要功能包含教學計劃的錄入、課表的錄入與查詢、考試成績的錄入與查詢、科研項目和科研經費的錄入與查詢、科研成果的錄入與查詢等。經過長期的、不斷的錄入與積累，在教學科研信息方面累積了大量的數據，由于這些數據沒有進行深層次挖掘，因此，蘊含在其中的有價值的知識并沒有被發現和利用[3]。（2）傳統的教學科研管理信息系統存在數據重復采集問題。由于高校信息化建設的發展經歷了很長的時期，在不同的時期開發了不同的信息管理系統，各類信息管理系統的關聯度不高。這些不同的信息管理系統由不同的管理部門使用，各個部門只關心自己部門需要采集的數據，因此，會導致有些數據被重復采集，數據的共享使用程度不高，很多從事教學科研工作的老師經常填報一些重復的表格，導致老師們怨聲很大。（3）傳統的教學科研管理信息系統為高校管理部門提供的輔助決策功能有限。由于隱藏在高校教學科研數據背后的知識沒有被挖掘出來，因此，高校相關教學科研管理部門在做決策時大都還停留在依靠以前工作經驗進行決策的階段，這顯然與時代的發展脫節，長此以往會嚴重制約高校的發展。通過對大數據的特性以及傳統的教學科研管理系統中存在的弊端進行分析，發現將大數據技術應用于教學科研管理工作中，通過對管理平臺中的大量數據信息進行分析和挖掘，發現教學科研大數據背后的知識，從而為教學科研管理部門和教學科研管理工作人員做出決策提供有利的支撐，是一個具有實際應用價值的問題，具有非常重要的研究意義[4]。
四大數據技術在教學科研管理中的應用
（一）大數據在教學科研規劃方面的應用
教學科研工作是一個院校學科建設的重要承載，一個科學合理的教學科研規劃對院校的發展具有深遠的影響。如何制定出一個科學合理并且符合本校特色的教學科研規劃是擺在高校決策者面前的一個難題，僅僅依靠以往的工作經驗是遠遠不夠的。如果能夠將大數據技術應用到高校教學科研規劃制定中，必將為教學科研規劃的制定起到顯著的作用。
（二）大數據在教學科研資源配置方面的應用
很多高校存在教學科研資源配置不均衡問題，有的院系教學科研資源沒有被很好地利用，有的院系教學科研資源匱乏，嚴重制約其發展。如何使得教學科研資源在不同的院系和學科之間合理分配成為高校決策者的另一個難題。大數據技術的發展和運用為高校教學科研資源配置提供了一個有效手段，將大數據技術應用于教學科研資源配置，通過建立高校的人員數據庫、教學數據庫、成果數據庫、經費數據庫、實驗室數據庫以及教學科研資料數據庫等，制定各類資源優化配置的評判模型，以定量化績效考核為基礎形成資源配置的決策支持管理平臺，可以為教學科研資源的合理配置提供科學有效的管理手段。
（三）大數據在教學科研質量控制與全過程監管中的應用
以往在高校教學科研工作中很難做到全過程監管，在以往的質量管理中，往往都是通過文檔檢查和聽取報告進行控制，這樣很難做到客觀公正，同時也不能夠及時發現項目進行過程中存在的問題。因此，這種質量管理方式亟待改觀。大數據技術為教學科研質量控制與全過程監管提供了有力抓手[5]，教學科研活動中的各類過程信息會隨著業務的開展不斷被采集到相關信息系統中，這些信息涵蓋了教學計劃和項目計劃的執行、各類教學和科研經費的使用、各類教學人員和科研人員的業績和工作量、各種實驗儀器和設備的使用情況、各種文獻的瀏覽下載使用情況、各類人員發表的論文和公開出版的教材情況、學員參加各類競賽的獲獎情況等等。這些信息都是客觀真實的，往往教學科研的質量的好壞可以通過數據得到有效體現，通過教學科研數據的分析與挖掘可以有效對教學科研質量進行有效管控。
五大數據在教學科研項目管理中應用的建議
（一）成立專門機構、加強數據管理
在大數據技術的應用過程中，高校應該成立專門機構，機構成員由所有數據應用和管理的職能部門及學科領域的數據管理人員組成。該機構負責制定教學科研數據質量管理規范，這些規范具體包括數據質量方面的標準、數據管理的流程、數據的監測體系、數據質量評估優化的方案，同時建立可操作的數據質量責任管理制度、為數據質量提供最好的實踐度量和方法。同時，該工作小組成員還需從各自的業務需求出發，承擔相應的數據管理責任，相互協同工作、建立完善的數據協調機制共同提升和維護數據質量[6]。
（二）建立完善的數據管理培訓與激勵機制
為確保數據質量，提升數據工作人員素質，高校相應部門需定期舉辦有關信息系統使用、數據質量管理規范等方面的培訓，建立健全教學科研大數據管理工作獎懲與激勵制度，從而減少人為因素導致的數據質量問題。
六結束語
本文主要分析了大數據的定義以及大數據的特性，針對目前教學科研管理工作中存在的不足，本文提出了將大數據技術應用于高校教學科研管理的全過程的思想，并給出了具體應用的思路。
參考文獻
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[2]覃雄派,杜小勇,王珊.大數據分析——RDBMS與MapReduce的競爭與共生[J].軟件學報.2016(01):29-33.
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[4]張延松,焦敏,王珊,等.海量數據分析的One-size-fits-allOLAP技術[J].計算機學報.2017(10):35-36.
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[6]魯小慧.信息化教育背景下高等教育教學效率提升的策略探究[J].教育現代化,2017,4(15):81-85.
作者:白洋 單位:空軍工程大學
