从高等教育领域来看，大数据在教学、科研和管理方面引发的创新与变革日益显现。然而作为医学、法律、机械、商业等各个领域最先进的思想和研究的发源地，国内的高等院校在数据方面却并没有那么智能化。
机构审定办公室需要根据现有学生人数追踪发展趋势，并评估未来的入学申请者。机构研究和管理人员仰赖于及时的数据针对学校的各项职能作出决策和规划，而参与大型研究资助计划的教职员面临一系列全新的数据要求。数据的种类就像今天的学生可以修读的课程一样五花八门，而学生人数的激增和全球竞争等外界因素则令数据过于繁杂的问题进一步加剧。 为数据加速
自助分析的核心在于加快利用数据得出结论的速度：让数据专家只需最低程度的培训或IT知识便可快速使用他们的数据。
自助分析的另一方面是显著缩短准备的时间。这让培训和采用只需数小时就能完成，而不必再花费几个月。上海财大的数据工程师高亮在使用Tableau软件时表示Tableau极其易用，即使对那些没有多少分析知识的人，使用起来也没有多少障碍。即使不是数据科学家，也能充分利用各种功能。
实现更大灵活性和安全性
自助分析技术能够被快速采用的部分原因是因为它会增强而非替代现有的数据生态系统，可以处理所有已经存在的数据。
尽管自助分析看似没有任何限制，但数据安全却比以往更为重要。强大的IT方案应满足三个要求：即信息的准确性、可利用性和经检验性。
通过数据可视化方便交流
就像教授经常使用视觉教具帮助学生掌握难以理解的概念一样，自助分析软件通过创建可视化程序让数据易于理解。这种可视化程序基于人类视觉处理系统相关研究成果，并结合考虑了人类天生的优势和不足。
根本目的为了促进教育
高等院校经常因为在其教育科研工作中抱有商业目的而受到抨击，但自助分析却是私营部门向教育机构传授有用技能的一个很好的例证。原本设计用于提升客户满意度和最大化促进企业发展的工具正在为高等教育机构发挥同样的作用，同时还在服务于更为崇高的目标，即提高毕业率和最终提高整个社会的受教育程度。
如何使高等教育跟上大数据时代的发展迫在眉睫。目前，一些学术机构开始率先尝试通过自助分析学习新的数据处理技巧，使高等教育机构提高其数据处理的智能化程度。
|
