随着组织意识到他们可以从大量数据中提取多少价值来改善运营和客户体验，数据和数据分析正在改变各个行业的业务。通过分析他们收集的有关客户、运营、市场趋势、竞争对手等的数据，组织可以采取措施确定他们在哪里亏损、产品如何出现故障、哪些运营导致停机等等。这些知识为公司领导者提供了洞察力，帮助他们解决这些问题并在日益波动的市场中保持偿付能力。
大数据和数据分析真正发挥作用的一个行业是教育，尤其是高等教育机构。高校之间的竞争比以往任何时候都更加激烈，该行业面临着严峻的挑战，这些挑战正威胁到一些校园的持续生存。
严峻的挑战使高校难以竞争
许多高等教育机构面临的一个挑战是入学人数下降。疫情隔离和社区关闭措施严重影响了高校的入学率和出勤率，目前入学人数才刚刚恢复到疫情前的水平。
另一个挑战是学生的留校率和毕业率。 2023 年研究 发现“在大多数高等教育机构中，大约三分之一的一年级学生最终选择转学。” 另一份报告 发现，在 2021 年秋季开始上大学的学生中，略多于三分之二的人在第二年回来。当学生在获得学位之前转学或完全退学时，学院和大学就会失去这些学生本应提供的学费，而预算减少可能意味着服务减少。
与此同时，人们决定不上大学或上一两年就辍学，高等教育成本也在上升。高校必须用更少的资源做更多的事情，这反过来又很难吸引和留住学生。
除了这些严峻的挑战之外，高等教育机构成功的其他障碍还包括行政预算削减；传统教育的替代方案增多，如学徒制和职业学校；与越来越多的在线教育资源的竞争；对研究的支持减少；设施和设备老化、过时等等。
数据和分析可以改变高等教育的游戏规则
虽然没有任何灵丹妙药可以帮助世界各地的高校立即解决严峻挑战，但数据分析可以成为重振竞争力和增加成功潜力的重要一步。
数据分析可以告知机构领导层系统在哪些地方出现了问题——哪些流程和操作不达标、哪些学生服务没有达到应有的效率、哪些学生出现了疏漏并遇到了麻烦、部门支出如何影响学生的成绩、学生把时间花在了什么地方、为什么研究人员没有获得研究所需的资助等等。
借助合适的数据分析平台，机构可以改善和增强学生、教授、支持人员、管理人员甚至学生家长的体验。教育领域的大数据可以帮助大学和学院转变其商业模式、学生的学业成果和教授的效率。此外，从大数据中获得的见解可以帮助教育机构改进其技术系统。
以下是通过数据分析实现这一目标的十种方法：
1）增加入学人数和/或做出更准确的入学预测
数据分析可帮助机构了解其营销和招聘策略的效果。例如，学院和大学可以跟踪潜在学生在点击机构网站时的行为，并了解学生在网站上花费更多时间的地方、他们在网站上做什么以及他们在哪里离开网站。这些见解可以帮助机构使其网站更具吸引力，并提供吸引潜在学生的信息和功能。
有了正确的数据，学校还可以更好地预测未来的入学人数。管理人员可以查看人口统计数据、学生兴趣、潜在学生访问信息，甚至有关高中生及其偏好的数据。预测分析可以帮助学校更好地了解近期将有多少学生入学，这有助于管理人员制定预算并更有效地分配资源。
2）提高学生的保留率和完成率
高校也在使用预测分析来了解辍学率、学生辍学的原因、他们要去哪里以及什么可以帮助他们决定留下来。有了这些丰富的知识，管理人员可以制定计划并启动计划，以帮助留住学生并帮助他们实现学位目标。
数据分析还可以向学校展示哪些学生有辍学风险以及原因，从而使学校能够采取先发制人的措施并制定外联策略来帮助那些在学业、社交、心理或其他方面可能遇到困难的学生。这些策略可以包括辅导、咨询或学术建议。
3）提高学生和教职员工的流程和运营效率
高等教育机构有许多繁琐的程序，对学生和教职员工来说，这些程序可能既耗时又复杂。例如，录取过程可能需要几个月的时间，而且需要大量的文书工作。申请和领取经济援助也是一个繁琐的过程。对于新生来说，注册课程可能非常困难。
通过数据分析，机构可以了解这些流程和其他流程中哪些环节存在瓶颈。他们可以看到学生或教职员工在哪些环节犯错最多，或者哪些环节完全失败。有了这些信息，管理人员可以考虑如何简化流程，提高效率，并帮助学生和教职员工轻松完成他们需要做的事情。
4）更好地评估学业成绩
管理员和教授可以查看学生行为和学业成绩的数据，以了解学生在哪些方面以及哪些方面表现不佳，或者难以达到学业要求。这不仅使教职员工能够干预有风险的学生，帮助他们度过整个学期，而且还能告知学校哪些课程和科目给学生带来最多的问题，哪些教授的教学效率较低以及原因，以及各种其他见解，这些见解可以帮助学校通过提供新服务或改革无效的课程来改善学生的成绩。
5）帮助教师提高效率
有关教授教学效率的数据对机构也很有价值。这些信息使管理人员能够根据需要修改课程设置或聘请新员工，以满足学生的偏好和需求。通过数据分析，机构可以了解教师的测试难易程度，或某些课程对学生的效果如何。如果学生的学习方式不符合教授的期望，教师本身可以利用数据主动对课程进行必要的更改。
数据分析的见解可以帮助高校为学生创造学习选择，例如在线课程、电子书和其他可以帮助教授并改善结果的软件应用程序。这些见解还可以让管理人员了解教职员工是否可以从进一步发展或培训中受益。
6）加强安保，提高校园安全
校园的物理安全是大多数学院和大学的首要任务。数据分析可以成为帮助机构识别潜在安全风险和漏洞的重要工具。
摄像机等设备会收集大量数据，而分析可以解析这些数据并洞察各种安全因素，从如何改善穿过校园的街道的交通安全到在荒凉或偏远地区安装安全照明和即时通讯设备。借助实时数据分析，可以更快地报告安全事件，校园安全响应可以更有效、更高效。
数据分析还可以告知校园警察在人群密集的地方可能发生事故，例如足球比赛。管理员可以了解安全风险的可能性，并利用这些见解来改变宿舍政策，例如在特定时间和地点增加安保人员，或修改某些建筑物或活动的营业时间。
7）提高技术效率
随着高等教育机构利用技术来改善运营、提升学生体验并保持员工工作效率，数据分析还可以帮助管理员确保这些技术解决方案正常运行。例如，数据分析可以让 IT 人员了解哪些应用程序使用最多、哪些程序存在故障、哪些软件对学生或员工来说过于复杂或令人沮丧，以及哪些设备经常出现故障。分析可以识别网络上的潜在安全风险、提醒 IT 系统中的可疑行为、通知管理员攻击或数据泄露，并查明 IT 基础设施中的错误。
8）个性化学习，适应多样化的教育需求
通过分析学生的表现和学业进步，学校可以了解哪些学生可能需要新的学习选择。无论是让助教陪同学生上课做笔记，还是在实验室提供个性化辅导，适应学生不同的学习需求不仅可以帮助学校留住现有学生，还可以帮助他们毕业。这也可以成为吸引新生的卖点。
个性化学习的一部分还包括通过历史数据或对前几学期学生表现的洞察来识别不同需求的趋势。一些机构利用这些数据让学生能够创建适合他们独特学习风格和需求的学习轨迹。
9）改善财务管理和支出
当高校面临预算削减和成本上升的压力时，它们可以利用数据分析来了解哪些地方在亏钱，哪些地方可以提高支出或资源利用效率。例如，数据分析可以提供有关机构如何管理（或不管理）能源成本的详细信息，从而使管理人员能够做出改变以提高能源效率。有了更好的洞察力，管理人员可以对能源成本、建筑维护、体育项目、课外活动、校内住房、教职员工工资等预算项目做出更明智的决策。
10）更好地管理资源
机构制定预算来确定如何花钱，但他们还需要确定如何分配非货币资源，例如学生活动或俱乐部的教员、新课程时间表中的空间或建筑物和其他会议区域的物理空间。数据分析可以告知机构哪些项目最成功，哪些课程受欢迎，哪些俱乐部或课程正在使用主要建筑空间和资源。如果没有这些信息，管理人员就不知道他们是否尽可能高效和有效地利用了机构的资源。有了正确的信息，机构可以最大限度地利用资源，从填满宿舍到容量，再到为特别受欢迎的课外活动购买额外的设备或装备。
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