傅 川，陳 云

(上海財(cái)經(jīng)大學(xué)，上海 200433)

一、引言

判斷一所大學(xué)的辦學(xué)水平和競(jìng)爭(zhēng)能力，需要用一系列客觀的指標(biāo)和數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)明。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和決策支持系統(tǒng)可以在評(píng)價(jià)大學(xué)水平和促進(jìn)大學(xué)發(fā)展方面發(fā)揮重要作用。2000年以來(lái)，經(jīng)過(guò)持續(xù)的建設(shè)，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)已經(jīng)完成了教學(xué)、學(xué)生、資產(chǎn)、財(cái)務(wù)、人事、科研、招生等信息系統(tǒng)的建設(shè)。在系統(tǒng)使用過(guò)程中產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為建設(shè)校務(wù)決策支持系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二、決策支持系統(tǒng)

決策支持系統(tǒng)并非新概念，與之相似兩個(gè)術(shù)語(yǔ)分別是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商務(wù)智能。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最早由IBM的William H.Inmon在十九世紀(jì)七十年代中期提出，主要是指從業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)清洗后裝載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具為業(yè)務(wù)績(jī)效評(píng)估和預(yù)測(cè)提供支持。雖然信息技術(shù)的發(fā)展日新月異，而決策支持系統(tǒng)依然保持了強(qiáng)大的適應(yīng)性和生命力。根據(jù)Gartner 2011年的報(bào)告，“商務(wù)智能”居然超過(guò)了“云計(jì)算”、“移動(dòng)計(jì)算”，位列最受CIO關(guān)注的熱門(mén)IT詞匯之首，足以說(shuō)明決策支持系統(tǒng)對(duì)于組織的重要程度和價(jià)值。

決策支持系統(tǒng)的體系架構(gòu)主要由數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)三個(gè)主要部分構(gòu)成，如圖1所示。以上海財(cái)經(jīng)大學(xué)校務(wù)決策支持系統(tǒng)為例，數(shù)據(jù)獲取層通過(guò)ETL工具從教學(xué)、科研、人事、財(cái)務(wù)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)，進(jìn)行加工和清洗，并裝載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。數(shù)據(jù)抽取的頻率、規(guī)則根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的類型和數(shù)據(jù)分析需求確定；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層是決策支持系統(tǒng)的核心，其中數(shù)據(jù)的組織和存儲(chǔ)方式與操作型數(shù)據(jù)庫(kù)有較大差別。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，數(shù)據(jù)通過(guò)面向分析主題的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，業(yè)務(wù)對(duì)象從上到下逐漸展開(kāi)。上海財(cái)經(jīng)大學(xué)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，處于頂層的數(shù)據(jù)實(shí)體是學(xué)生、教師、學(xué)科、課程、科研項(xiàng)目等；數(shù)據(jù)訪問(wèn)層主要為終端用戶提供數(shù)據(jù)查詢和分析功能。數(shù)據(jù)訪問(wèn)的方式隨著信息技術(shù)的發(fā)展而不斷變化，主要的發(fā)展趨勢(shì)是越來(lái)越強(qiáng)調(diào)操作過(guò)程簡(jiǎn)單化、分析結(jié)果可視化和豐富的交互功能。

圖1 校務(wù)決策支持系統(tǒng)體系架構(gòu)

三、校務(wù)決策支持系統(tǒng)實(shí)踐

2008年，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)開(kāi)始啟動(dòng)校務(wù)決策支持系統(tǒng)建設(shè)。當(dāng)時(shí)正值金融危機(jī)爆發(fā)初期，大量企業(yè)裁員和減招，全社會(huì)和學(xué)校都非常擔(dān)心大學(xué)生的就業(yè)問(wèn)題。因此，項(xiàng)目組決定以畢業(yè)生就業(yè)狀態(tài)數(shù)據(jù)作為分析的試點(diǎn)。由于數(shù)據(jù)范圍可控和數(shù)據(jù)處理工作量較小，主要通過(guò)Oracle PL/SQL和視圖完成ETL功能，采用了開(kāi)源數(shù)據(jù)分析工具Pentaho實(shí)現(xiàn)前端展示功能。該分析主題中構(gòu)建了包含畢業(yè)年度、學(xué)院、專業(yè)、就業(yè)行業(yè)、就業(yè)地區(qū)等多個(gè)維度的模型，可同時(shí)實(shí)現(xiàn)畢業(yè)生狀態(tài)數(shù)據(jù)的多維分析和鉆取。同期，財(cái)務(wù)處利用Oracle Discovery的技術(shù)框架，對(duì)學(xué)校財(cái)務(wù)預(yù)算和執(zhí)行情況進(jìn)行分析，有效支持了校院兩級(jí)的財(cái)務(wù)管理模式。

2009年，校務(wù)決策支持系統(tǒng)的分析主題開(kāi)始全面展開(kāi)。學(xué)校提出了要從本科生教學(xué)質(zhì)量、學(xué)科發(fā)展?fàn)顟B(tài)等方面進(jìn)行全面分析。為了提高系統(tǒng)效率和可維護(hù)性，項(xiàng)目組對(duì)市場(chǎng)上的主流數(shù)據(jù)分析工具和ETL工具進(jìn)行了測(cè)試比較。測(cè)試的軟件包括：IBM Datastage、SAP DataIntegration、Oracle DataIntegrator、Informatica、Kettle、BusinessObjec、MicroStrategy等。最終選擇了采用Kettle作為ETL工具，采用MicroStrategy進(jìn)行數(shù)據(jù)前端展示。

2010年，項(xiàng)目組采用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)多維建模技術(shù)，設(shè)計(jì)了基于總線結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，保證了學(xué)校各類分析維度的一致性問(wèn)題。同時(shí)，利用緩慢變化維度的方法處理學(xué)生學(xué)位、教師職稱等屬性隨時(shí)間變化的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)可追溯性和數(shù)據(jù)同比、環(huán)比等功能需求。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用星形模型結(jié)構(gòu)，保證了分析模型的可理解、易維護(hù)和擴(kuò)展性。目前，校務(wù)決策支持系統(tǒng)已構(gòu)建了各類業(yè)務(wù)建模型50余個(gè),覆蓋的范圍包括：招生、就業(yè)、人事、財(cái)務(wù)、教學(xué)、科研、學(xué)科建設(shè)等領(lǐng)域。

2011年，學(xué)校購(gòu)買了Tableau的服務(wù)器版本。隨著Tableau的投入使用，校務(wù)決策支持系統(tǒng)將進(jìn)一步向可視化、交互性和支持移動(dòng)終端訪問(wèn)的方向發(fā)展。

四、討論

目前，在高校環(huán)境下建設(shè)決策支持系統(tǒng)，仍然面臨著觀念、資金、技術(shù)、人員等方面的困難和挑戰(zhàn)。上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)過(guò)多年的項(xiàng)目實(shí)踐，對(duì)系統(tǒng)建設(shè)有些粗淺的認(rèn)識(shí)和體會(huì)，希望與同行分享和交流。我們認(rèn)為要正確認(rèn)識(shí)校務(wù)決策支持系統(tǒng)，需要避免以下常見(jiàn)的誤區(qū)：

1.誤區(qū)一：校務(wù)決策支持系統(tǒng)是校領(lǐng)導(dǎo)使用的系統(tǒng)

校務(wù)決策支持系統(tǒng)很容易被理解成為學(xué)校決策層,如：校長(zhǎng)、院長(zhǎng)使用的系統(tǒng)，把校長(zhǎng)、院長(zhǎng)定位成系統(tǒng)的主要用戶。這個(gè)想法看上去很好。然而，指望校長(zhǎng)、院長(zhǎng)經(jīng)常訪問(wèn)決策支持系統(tǒng)，并從中獲益，可能就不太現(xiàn)實(shí)了。那么，誰(shuí)才是校務(wù)決策支持系統(tǒng)的真正用戶？我們的答案是：學(xué)校戰(zhàn)略研究和發(fā)展規(guī)劃部門(mén)，即：研究室和發(fā)展規(guī)劃處。作為學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)的智囊和顧問(wèn)，研究室和規(guī)劃處是學(xué)校決策層的報(bào)告和材料的主要撰寫(xiě)者，校務(wù)決策支持系統(tǒng)的作用在于提高了他們獲取數(shù)據(jù)的能力和開(kāi)展分析的效率。此外，研究室和發(fā)展規(guī)劃處的深度參與，也可以有效地彌補(bǔ)信息技術(shù)人員業(yè)務(wù)知識(shí)不足的缺陷。

2.誤區(qū)二：校務(wù)決策支持系統(tǒng)是個(gè)階段性的項(xiàng)目

項(xiàng)目具有階段性、一次性的特征。但是，一旦開(kāi)始校務(wù)決策支持系統(tǒng)的建設(shè)，就要做好長(zhǎng)期、持續(xù)建設(shè)的準(zhǔn)備。目前，常見(jiàn)的信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)方式有瀑布型開(kāi)發(fā)、迭代型開(kāi)發(fā)、敏捷開(kāi)發(fā)等。根據(jù)TDWI組織2011年的調(diào)研結(jié)果，有55%的決策支持系統(tǒng)項(xiàng)目采用了敏捷開(kāi)發(fā)和瀑布型開(kāi)發(fā)相結(jié)合的混合開(kāi)發(fā)模式，即：每個(gè)敏捷開(kāi)發(fā)的小循環(huán)中遵循瀑布開(kāi)發(fā)的思路。因?yàn)?，校?wù)決策支持項(xiàng)目所涉及技術(shù)環(huán)節(jié)多、業(yè)務(wù)范圍廣，如果計(jì)劃任務(wù)劃分不夠明確和具體，項(xiàng)目組成員長(zhǎng)時(shí)間看不到建設(shè)成果，不利于項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)氣勢(shì)和項(xiàng)目的順利進(jìn)行。

此外，一旦用戶體驗(yàn)了數(shù)據(jù)獲取和分析的好處，自然會(huì)提出越來(lái)越多、越來(lái)越具體的數(shù)據(jù)需求。項(xiàng)目組需要能夠快速響應(yīng)，否則將前功盡棄。另一方面，用戶可能對(duì)系統(tǒng)的某些功能不太感興趣，長(zhǎng)時(shí)間無(wú)人訪問(wèn)。因此，需要建設(shè)能夠反映儀表盤(pán)使用情況的儀表盤(pán)，用于監(jiān)控系統(tǒng)的使用情況。

3.誤區(qū)三：實(shí)施校務(wù)決策支持系統(tǒng)的成本高昂

在銀行、證券、電信、零售等行業(yè)，由于數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性能要求高、業(yè)務(wù)復(fù)雜等原因，實(shí)施決策支持系統(tǒng)確實(shí)代價(jià)昂貴。但是在高校中建設(shè)校務(wù)決策支持項(xiàng)目，也許并不需要很高的代價(jià)。

校務(wù)決策支持系統(tǒng)的成本主要由三個(gè)方面構(gòu)成，硬件設(shè)施、軟件許可權(quán)和人力資源。首先，因?yàn)橄到y(tǒng)用戶不多，并發(fā)量小，對(duì)服務(wù)器性能不太高，目前市場(chǎng)上主流刀片服務(wù)器完全能夠勝任；其次，應(yīng)用軟件的選擇存在商用軟件、開(kāi)源軟件、或者混合使用的方案。根據(jù)我們的實(shí)踐和第三方機(jī)構(gòu)的評(píng)估，使用開(kāi)源軟件也能達(dá)到不錯(cuò)的效果。再次，項(xiàng)目人員的投入。實(shí)施顧問(wèn)價(jià)格不菲，因此，建議項(xiàng)目組成員構(gòu)成多元化，實(shí)施顧問(wèn)負(fù)責(zé)制訂系統(tǒng)規(guī)范和架構(gòu)設(shè)計(jì)，學(xué)校IT人員負(fù)責(zé)梳理數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，學(xué)校IT人員和學(xué)生一起參與報(bào)表和儀表盤(pán)開(kāi)發(fā)。這樣的安排，既可以有效降低項(xiàng)目開(kāi)支，又有利于知識(shí)轉(zhuǎn)移和后期的持續(xù)維護(hù)，一舉兩得。

4.誤區(qū)四：校務(wù)決策支持系統(tǒng)是報(bào)表系統(tǒng)的集合

由于校務(wù)決策支持系統(tǒng)具有報(bào)表查詢功能，因此很容易被人理解成集中了各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的綜合報(bào)表查詢系統(tǒng)。美國(guó)教育學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)EDUCAUSE的調(diào)查表明，有近50%大學(xué)的決策支持系統(tǒng)主要用于歷史數(shù)據(jù)的查詢和展示，而非進(jìn)行業(yè)務(wù)分析和預(yù)測(cè)。Gartner在定義商務(wù)智能時(shí)，特別提出商務(wù)智能是通過(guò)對(duì)某一特定領(lǐng)域的信息進(jìn)行交互式探察和分析，發(fā)現(xiàn)其中趨勢(shì)和模式，輔助決策的過(guò)程。由于數(shù)據(jù)分析需求的不確定性，為系統(tǒng)用戶提供數(shù)據(jù)分析和交互的功能更加重要，否則，系統(tǒng)的使用價(jià)值將大打折扣。

五、總結(jié)

經(jīng)過(guò)4年多的努力，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)的校務(wù)決策支持系統(tǒng)從無(wú)到有，建設(shè)目標(biāo)和方向逐漸清晰。通過(guò)系統(tǒng)建設(shè)，將分散于各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，用于校務(wù)決策分析，有助于提高學(xué)?？茖W(xué)決策的水平。隨著系統(tǒng)使用不斷推進(jìn)，學(xué)校層面越來(lái)越意識(shí)到數(shù)據(jù)規(guī)范和數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要，形成了倒逼機(jī)制，將促進(jìn)管理信息系統(tǒng)的深化應(yīng)用。

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