大数据驱动管理方法论¶

• 目录
• 大数据驱动管理方法论
• 教育大数据驱动管理方法论
• 一、如何分析
• 二、资源/实体-数据类别-价值模型
  • • 数据分类关键区分维度
• 三、数据融合与维度建模
• 数据仓库架构(内含PPT)
• 四、生产运营
• 五、专业能力
• 六、人才培养
• 八、决策
• 参考

教育大数据驱动管理方法论¶

教育数字化转型就是运用人工智能方法实现找数、融数、用数的智慧化过程，驱动教育教学的变革。

一、如何分析¶

1. 分析路径是什么？

2. 分析方法有哪些？

    大型管理模型：价值链分析-RCV模型（以学生为中心的管理模型）人才培养，科学研究，服务社会。教学评估和教学基本状态表本身就是大型管理模型，缺陷在于未按价值链条形成整体视图。因此，我们可以把教学评估和教学基本状态表转化为RCV模型，把各种指标按人才培养过程的价值链串联起来进行分析，形成整体分析视图。从评估指标和教学基本状态表中分别找出R-C-V三类指标。

    钻取：按组织树钻取，按学生类别钻取，按专业、学科钻取

    常规比较分析：时间趋势，构成分析，同类比较分析，多指标分析，相关性分析，多组分析，象限分析

    专题大数据分析：领导决策、协同育人、教师发展、学科发展、教学发展等5大发展主题

    分解主题

    财务和因子分析：杜邦分析法，EVA分析，财务指标，财务比率，流量公式，坪效公式

    高校管理与决策分析方法

3. 数据目录编制

数据资源---类似于设备、刀具

数据资源目录

由企业管理基础代码（通用的代码+企业专有代码）生成标准，再由标准生成目录

标准+组织+责任人+类别等生成目录。

标准目录的数据项由国家标准类别+学校自定义类别属性构成。

目录具有的属性：类别、组织、责任人

二、资源/实体-数据类别-价值模型¶

企业数据应用分级分类

第一层级：企业状态分析与应用：人人是数据分析师

第二层级：报表和评估刚性需求：报表类和评估类

第三层级：办理效能提升需求：一件事和办理效能

第四层级：高质量发展决策需求：解决依赖单业务系统不能解决的难题

基于“数据应用场景的价值高度、复杂度和面向的用户层次”进行重构：

1. 第一层级：运营状态感知与基础服务 (Operational Visibility & Basic Service)

• 核心价值： 满足对基础校务运行状态的实时或准实时了解，支持日常操作和标准化信息输出。

• 主要用户： 一线工作人员、基层管理者。

• 典型应用：

• 状态监控仪表盘： 关键指标实时展示（如教室使用率、网络流量、一卡通消费）。

• 标准化报表自动化： 固定格式的统计报表（如学生人数统计、经费执行报表）。

• 基础查询服务： 面向师生员工的公开信息查询（如成绩、课表、空教室）。

• 关键特征： 描述性为主，关注“是什么”，单点/单系统数据为主，需求明确、标准化。

• 核心价值： 利用数据评估绩效、诊断问题、优化流程，提升管理效率和服务质量。

• 主要用户： 中层管理者（院系、职能部门负责人）、流程负责人。

• 典型应用：

• 绩效评估分析： 部门/业务评估、人员绩效考核、部门KPI达成分析。

• 业务流程分析与优化： “一件事”流程效能分析（如线上申请审批时长、流程瓶颈）、服务窗口效率分析。

• 专题性诊断报告： 针对特定管理问题（如员工流失原因、设备利用率低）的深入分析。

• 关键特征： 诊断性为主，关注“为什么”和“怎么样”，跨部门/跨流程数据整合，需求聚焦于效率、质量、成本。

• 核心价值： 为学校重大战略方向选择、资源配置、风险评估、长远规划提供基于数据的洞察和预测，解决复杂、综合性、前瞻性问题。

• 主要用户： 领导、战略规划部门、委员会。

• 典型应用：

• 发展规划模拟与推演： 工艺改善建设影响评估、产品布局优化模拟、设备规模与资源匹配模型。

• 资源优化配置模型： 大型设备共享平台效益最大化、研究经费投入产出分析、人力资源结构优化。

• 前瞻性趋势预测与风险评估： 客户需求趋势预测、产品竞争力分析、潜在风险预警（如财务、声誉）。

• 跨领域复杂问题研究： 业务与建设项目的协同效应分析、国际化战略成效的多维度评估。

• 关键特征： 预测性、规范性为主，关注“可能会怎样”和“应该怎么做”，深度融合多源异构数据（内部+外部），需求高度复杂、非结构化、面向未来。

数据维度建模与价值之间有没有关系？有什么关系？

维度建模在数据仓库中具有重要的意义，它能够帮助企业更好地理解和利用数据，提高决策效率和数据分析质量。

首先，维度建模可以提高企业的数据分析能力。通过将数据按照主题、区域、时间等维度进行划分，可以更加全面和准确地了解数据的结构和关系，从而更加深入地挖掘数据的价值。

其次，维度建模可以提高企业的决策效率。通过对不同维度的数据进行分析和比较，可以快速地发现问题和机会，从而制定更加明智的决策。

最后，维度建模可以提高企业的数据分析质量。通过准确的维度划分和数据分析，可以更加准确地了解市场和客户需求，从而提高产品的质量和服务的满意度。

数据实体与价值之间桥梁是什么？数据实体建模如何体现数据价值

数据分类关键区分维度¶

泛成果类数据分析（科研、教学、实验设备、出国留学、社会服务）

具有人或组织的社会归属特性、能反映相对水平和评价的数据都可以称为泛成果类数据，

定义：
直接反映企业核心目标达成效果的数据，衡量最终成果是否符合预期。
特点：

结果导向，量化且可对比（如比率、数值）。

关注“我们做得怎么样？”

管理类数据分析方法

以业务过程为基础、反映业务领域实体对象及其变化的数据，称为管理类和状态类数据。

定义：
用于支撑日常管理和决策过程的数据，关注流程有效性与组织效能。
特点：

• 过程导向，侧重内部运营效率。

• 回答“我们如何管理资源和流程？”
  例子：

• 流程效率：订单处理周期（平均 3天）、会议效率（议题解决率 90%）。

• 决策数据：项目进度（完成度 85%）、预算使用率（78%）。

• 组织健康度：部门协作满意度（4.2/5 分）、员工敬业度（82%）。

行为类数据

    组织之间或者组织与系统进行交互而产生的事件数据，称为行为数据。如填报、办理、消费、申请、审核、浏览、查阅、下载、签到等。这类数据刻画管理者、员工、物料的行为范式和行为特征，用于发现行为模式、群体分类、行为预测等，为精准服务和个性化工作提供决策支持。

定义：
记录个体或群体行动轨迹的数据，反映具体操作或互动模式。
特点：

• 细颗粒度，强调“谁做了什么”。

• 回答“人们是如何行动的？”
  例子：

• 用户行为：网站点击热力图、 APP 日活用户（DAU 50 万）。

• 员工行为：工时记录（每人每周 45 小时）、设备操作错误次数（月均 12 次）。

• 客户行为：购买频次（月均 2次）、售后服务响应时间（平均 2小时）。

资源类数据</strong>

      能为组织提供某种能力或服务的实体对象，称为资源类数据。如办公室、设备、刀具、载具、软件、企业、专业。这类数据可以刻画企业基本能力和潜在价值，为评估和分析提供支撑。同时，通过推荐算法可以精准分析和分配资源，最大发挥资源的价值。

定义：
描述企业拥有或使用的资产、能力及消耗的数据，衡量资源状态与分配。
特点：

• 资产/能力导向，关注“我们有什么？”

• 回答“资源是否被有效利用？”
  例子：

• 物质资源：库存金额（¥500 万）、设备使用年限（平均 5年）。

• 人力资源：员工总数（1200 人）、技能矩阵（AI 工程师占比 15%）。

• 财务资源：现金流余额（¥800 万）、应收账款周转天数（45 天）。

共享交换类数据

      这类数据通过部门之间的数据共享，业务办理“减材料、减跑动、减填报、减环节、减时限”，以提升管理效能、提升内外部满意度。