很显然，大学教师和行政管理人员需要直接访问大数据来提高可衡量的结果。
潮流式的变革正在横扫各大高等教育机构；更快更智能的工具正在取代陈旧而缓慢的商业智能模型，提升各校园部门的业绩管理。
但即使是在使用新数据技术的情况下，各所大学有时候还是会在数据战略方面出现不足。 新的方式需要新的方法论。 最重要的是，大学需要 IT 领导团队来帮助构建可信安全的数据基础设施。
阅读此白皮书，了解这种能够让贵机构快速适应诸多的多变技术要求，建立以数据驱动的协作文化，且历经验证的灵活开发和部署方法。
在此白皮书中，您将了解到通过以下方式实现大数据洞察见解的新方法：
- 为行政管理人员和教师提供自助仪表板
- 加速分析实施和部署
- 建立灵活安全的配置
- 利用数据可视化实现可执行的洞察见解
我们还节选出本白皮书的前几页供您试阅。 下载右侧的 PDF 即可阅读全文。
变化从未到来。 它一直就在这里。
当大数据成为校园的重要元素之时，在高等教育机构中，所有人员都知道行政管理需求和业务系统同步转变的速度有多么快。 大学领导人员和教师在竭力提高毕业率、促进研究、吸引捐赠并培养透明度更高的财务责任的同时，IT 管理者持续应对着他们无法解决的需求问题，而这全都发生在一个越来越复杂的技术环境中。
此外，全球高等教育的录取率有所增加。 根据联合国教科文组织 (UNESCO) 的数据，2000 年以来的全球高等教育年增长率达到了 3%。 2012 年开始，每三个成年人中就有一个人毕业于高等教育机构。 简单来说，技术和学生数量的增长带来了一个紧迫的问题，也就是促进组织发展并提高世界各地大学的学术成果。
为了抓住任何真正的发展机遇，教师和行政管理人员需要直接访问数据洞察见解，才能促进可衡量的绩效成果。 更加重要的是，大学需要 IT 领导团队来帮助构建可信安全的数据基础设施。
学生档案、宿舍调查、预算分配甚至是利润空间的数据中都有着未开发的必要信息，其中大部分信息只是被动地等待被发现。
老方式在过去，教育机构人员通过静态报表访问数据洞察见解。这些报表来自于企业应用程序和商业智能工具，而 IT 部门是所有这些应用程序和工具的唯一管理者和使用者。 这种旧方式主要是在上世纪九十年代设计并形成的，而且通常很复杂、死板而费时。
面对不断增加的数据量、离散的数据源和匮乏的资源，人们认为在用户级别将可付诸行动的见解制作成报表绝非易事，甚至毫无可能。 数据的数量和多样性使得一站式数据仓库的概念变得陈腐过时，而此时，很多机构仍在苦苦构建他们的第一个数据仓库。 这些状况会让人感到具有威胁，甚至无法控制。 但其实未必需要如此。
多年来，各规模的大学依赖有限的 IT 部门来提供数据问题的答案，结果形成了漫长的等待时间与刻板僵化结果的死循环。 IT 一直面临着本末倒置的难题。 他们花费几十小时的时间大量生成报表并响应请求，但这些报表粗制滥造，而这些请求的请求者往往连需要知道什么都不知道。
与此同时，由于大多数教授和行政人员没有时间也缺乏技能来查看和理解数据，所以他们干脆不使用组织提供的分析系统。 因此，很多目前的知识工作者依赖电子表格作为其主要的自助分析工具，而电子表格可能速度慢、易出错而且无法治理和扩展。
新方式新一代的技术人员希望通过让个人能够探索数据，摆脱现状。 这不仅会产生更快更深刻的决策，还可让 IT 主管将精力重新放在维护数据基础设施安全及可靠的核心任务上。
很多校园已开始采用自助模型，借助这种模型，团队不再需要响应请求，而是让用户自行探索数据。 这些 IT 团队可在全面考虑安全要求的情况下实现数据访问，无需生成报告。 但即使是在使用新数据技术的情况下，各所大学有时候还是会在数据战略方面出现不足。 新的方式需要新的方法论。
经过验证的灵活开发和部署方式可快速适应多变的要求。 它让 IT 人员和所有部门的大学员工能够成为合作伙伴。 我们寻求更轻量的过程，让人们发挥其天生的好奇心。
实现高等教育分析的新方式有四个特点：
- 实现自主
- 加速每个阶段
- 灵活安全的配置
- 可视化理解
