How the English Office for Students leverages Databricks to enhance higher education standards and drive better student outcomes

英国学生办公室如何利用 Databricks 提升高等教育标准并改善学生成果 | Databricks 博客

跳至主要内容

解决方案

2026 年 6 月 26 日

英国学生办公室如何利用 Databricks 提升高等教育标准并改善学生成果

利用更智能的数据加强高等教育管理

作者：Kacey Hertan

摘要

• 学生办公室在 Databricks 上现代化其分析环境，以管理数百万学生记录，并支持基于数据的高等教育监管。

• 通过在由 Unity Catalog 和 AI 能力支持的受控平台上统一结构化、定性以及接近实时的数据，团队加速了分析并改善了协作。

• 该组织显著减少了处理时间，简化了复杂的监管工作流程，并实现了更快、更值得信赖的决策支持，从而改善了英格兰各地的学生成果。

8小时 → 分钟 | 在迁移到 Databricks 后，处理 3 亿条记录数据作业的时间

1/2 天 | 完成一项学生细分分析，之前需要两名分析师花费两周时间

学生办公室监管英格兰各地超过 400 家高等教育提供者，并管理着跨越数十年的数百万学生记录数据。随着分析规模和复杂性的增长，旧系统已无法跟上。通过迁移到 Databricks，该组织改变了其团队访问、分析和利用数据的方式，显著加快了洞察生成速度，同时为基于人工智能的决策支持创建了一个更加灵活的基础。

当工具无法跟上工作需求时

学生办公室致力于通过基于数据的监管，确保英格兰所有学生享有高质量的高等教育，以支持高等教育体系的质量、公平性和问责性。该团队检查学生和提供者的数据，包括学生成果、提供者报告、入学模式、学生继续学习数据以及可能表明高等教育提供者中教育质量或学生体验风险的指标。

然而，旧分析平台的局限性已变得难以克服。其数据团队管理着所有曾在英格兰接受过高等教育的学生数据，每年多达 300 万条记录，这些数据来自 JISC、教育部、大学和学院招生服务（UCAS）、学生贷款公司以及其他跨越 15 到 20 年的数据源。该系统最初是为定量数据分析而设计的，但组织的需求已远远超出旧平台能够高效支持的范围。

一个最明显的例子是用于创建监控学生成果基础设施的数据整理过程。该工作流程处理约 3 亿条记录，并在旧系统中需要 8 小时才能完成。除了性能限制之外，整合非结构化和定性数据需要手动处理，这减缓了分析并限制了组织与新兴数据源进行合作的能力。

老旧的平台还给团队自身带来了运营挑战。专业技能越来越难以招聘，使得扩展分析能力和现代化工作流程变得更加困难。分析师花费了不成比例的时间来处理工具限制，而不是生成洞察。

“我们已经到达了一个临界点，平台已经无法满足我们所需的分析工作需求，”学生办公室分析创新主管 Mark Gittoes 表示，“我们需要一个能够支持数据规模和决策速度的环境。”

一个平台，一个数据来源

学生办公室迁移到 Databricks，将数据、分析和 AI 工作流程整合到一个受控平台中。将结构化数据集、定性信息和接近实时的数据整合到一个环境中，从根本上改变了分析方式，从而能够更有效地评估风险、理解提供者的表现，并在大规模影响学生结果的决策中提供支持。

团队不再需要通过断开连接的系统依次工作，而是在统一的架构中同时分析多个数据源，从而更快、更一致地发现可操作的见解。

Databricks 帮助我们将复杂的高等教育数据转化为更快、更可信的见解，从而支持英格兰地区学生和提供者做出更好的决策。——学生办公室分析创新主管 Mark Gittoes

该平台还改善了团队之间的治理和协作。Unity Catalog 提供了数据血缘关系、一致的访问控制和安全模式，这些是受监管环境所必需的，同时让分析师在处理涉及数百个提供者的高风险教育数据时，更有信心确保适当的安全措施到位。这为实验和 AI 的采用建立了一个更可扩展的基础，同时确保用于监管决策的见解可以被追踪、验证和信任。

由于所有数据都已集中，分析师可以更快地进行迭代，并专注于更高价值的工作，而不是维护碎片化的数据管道或手动整合来自多个系统的输出，从而将精力从数据准备转移到解读数据所揭示的高等教育质量和风险信息。现代化工作还通过将工具与更广泛采用的现代数据技能对齐，扩大了组织的招聘灵活性。

“将所有内容放在一个地方，改变了从问题到有意义分析的速度，”Gittoes 表示，“这使我们能够花更少的时间准备数据，而更多的时间去理解数据所揭示的高等教育提供者在风险、趋势和结果方面的信息。”

从更快的分析到更明智的决策

对于学生办公室而言，AI 的价值并不在于取代人类判断。它在于减少减缓分析的摩擦，并帮助团队更快地发现相关信息，从而更好地理解英格兰地区高等教育质量和学生体验的风险。“作为监管机构，人类始终在这个过程中发挥作用，”Gittoes 表示，“这始终是决策支持，而不是决策本身。”

在学生办公室（Office for Students），Genie Code 减少了复杂分析任务的时间和成本。原本需要两名分析师至少两周时间完成的学生细分分析，现在仅用半天就完成了。此前，提供者注册分诊的可行性验证需要两名至三名同事手动阅读文件一个月，而现在可以在全面评估开始前标记出缺失的提交内容，帮助团队在监管流程早期识别出提供者合规性方面的潜在问题，从而减少评估机构准备情况时的延误。

这种影响不仅体现在效率的提升上。更快地获取可信信息使学生办公室能够更早地发现问题，更好地理解高等教育提供者之间的趋势，这些趋势可能预示着学生结果或机构表现方面的新兴风险，并做出更明智的监管决策，从而保护学生结果并加强整个领域的问责制。随着现代数据和人工智能基础的建立，该组织继续缩短从提出问题到得出自信答案之间的距离，同时确保在每项决策中，人类监督和问责制仍然是核心，以支持英国高等教育的更高标准。

通过关注 Databricks 公共部门 LinkedIn 页面，了解 Databricks 如何帮助公共部门组织统一数据、治理人工智能并在全球范围内将知识转化为行动，获取最新动态。

订阅以获取最新文章

订阅我们的博客，将最新文章发送到您的邮箱。

注册

查看所有博客

slice-start id="_gatsby-scripts-1"

slice-end id="_gatsby-scripts-1"