当今社会，数据无处不在，它覆盖了我们的衣食住行、吃喝玩乐的方方面面。一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。大数据时代表现出更多、更杂和更好的特征，样本和总体的扩增，结构化和非结构化数据呈现出精确性、完整性和混杂性特征，关注数据之间的因果-相关关系，让数据自己“发声”，提供新的视角。大样本研究、实时监测和连续监测也能够更好地开展。

在大数据时代，我们应该转换思维方式，用数据说话，让数据“说话”。首先，应该形成用数据“说话”的理性决策思维。美国的院校管理历经精英决策模式—群众创新模式—数字证据阶段模式充分地体现了理性决策文化在美国院校管理中的作用，而中国正是由于缺乏相应的“数目字管理”中国的院校管理无法完全挣脱经验管理的模式，真正进入科学管理。其次，学会利用和分析多种类型数据，形成对事物整体性、全貌性的认识。一些不可计量的东西比如对大学生的评价，都可以被数据化，成为非结构化的数据，以便更精确地认识事物整体。最后，由执着探求因果关系转而关注事物的相关关系。数据之间的相关关系在应用于大学管理时可以提供新的视角，让管理者们不用去探明背后存在各种可能的因果关系就可以做出有效的决策。

大数据时代，数据非常之多而且具有战略重要性，但是真正缺少的是从数据中提取价值的能力，因此，院校研究如何利用数据为大学管理决策服务。从数据金字塔模型“数据—信息—知识—智慧”可以看出，只有具备从数据中提取有价值信息的能力，才能将这种信息转化成知识和智慧。因此，首先要整合业务运行数据库，建立统一的数据仓库。将业务需求变成数据需求，在全面而系统的数据基础上分析问题。管理人员不仅要收集现在的数据，还要追溯历史的数据，在全面而系统的数据基础上分析问题，才能获得数据提供的有效决策支持，做出正确决策。第二，学会将“不可测量”之物分解为可量化之物。阿斯汀提出了一种对学生学习效果测评的新路径：输入—环境—输出。这一模型是将学习效果量化的最好例证。同时，加州伯克利分校本科生校园氛围趋势测量的研究得出，数据化不仅能将态度和情绪转变为一种可分析的形式，也可能转化为行动和策略。第三，善于从数据中发现问题。复旦大学、华东师范大学、清华大学等高等院校的例子表明数据可以让研究者发现一些没有关注或者未知的东西，为院校管理开辟新视角。第四，根据问题找数据。第五，注意数据的重组与扩展。当我们将多个数据集的综合重组在一起时，重组总和本身的价值也就比单个总和更大。类似于清华大学China-NSSE专题调查数据库的数据共享联盟也是顺应大数据时代的产物。

大数据时代虽然给我们提供了丰富的数据资源，但数实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而绝大部分则隐藏在表面之下，因此，在院校研究中使用新方法和新技术来分析数据，方能窥探数据的全貌。第一，使用多层次、多角度的数据报表以及在线分析处理，实时监控，主动干预。第二个新技术就是仪表盘技术。仪表盘技术是对数据进行重组之后将重要信息呈现出来的技术，可以让决策者一目了然地了解运行基本状态，得到决策者所需的重要信息和关键信息。第三个就是数据挖掘。这种新技术可以帮助大学管理者从杂乱无章的数据中找到未知的新关系，发现新模式，寻求未来发展之道。

院校研究在大数据时代的问题与方向。虽然大数据时代为社会发展提供了许多便利，但是这种数据在管理中的应用目前只在政府等小范围进行，不同层面、不同类型院校研究数据库的建设、公开与共享进展缓慢。同时，我国院校研究的规模、方法，特别是技术工具的利用等方面明显滞后，甚至在院校智能体系的构建和应用上落后于国内其他行业。那么我们应该朝着哪些方面努力呢？首先营造数据文化，提高数据意识和数据质量。其次，加快数据系统的建设、公开与共享。再次，提升对数据的挖掘分析和应用能力，这些能力包括技术与分析智能、问题智能和情境性智能。只要朝着这几个方向努力，那么大数据时代下的院校研究将会从数据应用初期阶段逐步过渡到成熟阶段，为管理者制定大学战略计划提供决策依据。（刘蓓 尹婷婷 ）