高等教育可持续性BI框架

高等教育中用于可持续性信息管理的商业智能框架

布伦达·肖尔茨，安德烈·卡利茨 和罗斯·豪普特

计算科学系，纳尔逊·曼德拉大学，伊丽莎白港，南非

摘要

– 高等教育机构（HEIs）在有效管理和报告可持续性信息方面面临诸多挑战，例如数据孤岛和信息分发有限。商业智能（BI）可帮助组织应对这些挑战。本研究的目的是提出一个可用于高等教育机构的战略可持续性信息管理的BI框架（即可持续商业智能框架）。

设计/方法/途径

– 本研究应用了设计科学研究方法，并以南非的一所高等教育机构（HEI）作为案例研究。研究识别了可持续性信息管理中的问题，并提出了一个理论框架。此外，开发了一款实用BI软件工具作为概念验证，以解决这些问题，并协助高等教育机构对战略可持续性信息进行管理。

研究结果

– 通过对高级管理层进行启发式和可用性评估，对所提出的可持续性商业智能工具进行了评估。结果表明，该商业智能工具的可用性获得了正面评分，并且该框架有助于帮助高等教育机构克服在有效管理可持续性信息方面面临的制约因素。

研究局限性/影响

– 本研究局限于单一案例。然而，该理论框架源于并扩展了现有的利益相关者理论、可持续性报告理论以及关于BI仪表板开发的文献。该框架已在案例研究中的可持续商业智能工具原型中成功实施，结果揭示了高等教育中可持续性报告信息管理的深入信息。

实践意义

– 可持续商业智能工具是一种整合来自多个可持续性领域的数据，并为利益相关者提供统一集成信息视图的解决方案。这些信息通过绩效仪表板提供，具备预测能力，使管理层能够进行可持续性报告，并判断机构是否正在实现其战略目标。所获得的经验也可帮助其他考虑实施商业智能用于可持续性报告的高等教育机构。

社会意义

– 由BI框架为高等教育机构提供的改进后的可持续性报告可提升教育界的环境和社会影响。

原创性/价值

– 本研究提供了最全面的框架，用以指导在高等教育机构中有效管理可持续性信息的商业智能工具的设计。

关键词 商业智能, 高等教育, 可持续性报告, 仪表板, BI框架, 战略可持续性信息
论文类型 案例研究

引言

高等教育领域的竞争日益激烈，导致各机构各级别都需要更快且更完善的决策能力（斯托克，2010）。全球的高等教育机构（HEIs）已经认识到，对可持续性信息的有效分析可以改进可持续性管理，并可作为衡量可持续性努力以及管理长期风险和机遇的工具（波斯纳和斯图尔特，2013）。改进后的可持续性管理包括可持续性报告的过程。随着越来越多的可持续性报告框架被实施，人们对可持续性的关注日益增强（董事学会，2009；皮纳，2011）。这些框架为机构提供了关于如何进行可持续性报告的指导，例如全球报告倡议组织（GRI）、ISO 14000 系列、三重底线以及可持续发展跟踪、评估与评级系统（STARS）。STARS 是专门为北美洲的高等教育机构设计的报告框架[高等教育可持续性进步协会（AASHE），2011]，尽管GRI报告框架最初是为企业设计的，但它已针对高等教育机构进行了调整，并增设了教育类别的相关内容。

在管理可持续性方面，机构面临的最大挑战之一是可持续性信息的收集、集成和报告（Frost等，2012）。与公司相比，高等教育机构在可持续性报告方面仍处于初级阶段，无论是在进行报告的高等教育机构数量上，还是在报告水平上（Alonso-Almeida等。，2014；Lozano and Huisingh, 2011）。高等教育机构中大多数可持续性报告工作仅限于发达国家的机构，而发展中国家的机构则落后。造成这种情况的两个可能原因是缺乏获取数据和准确信息的途径（Haupt等.，2015； Pina, 2011； Velazquez等.，2005）。尽管已有多个可持续性报告框架可供使用，但在为发展中国家的高等教育机构确定适当的方法以支持其可持续性报告工作方面，进展有限。南非高等教育与培训部近期对南非高等教育机构实施强制性可持续性报告的规定，可能有助于提高该国未来可持续性数据和信息的质量[（高等教育与培训部（DHET, 2014）]）。博西雷（2014）验证了治理实践是有效可持续性管理（包括报告）的关键因素，这些内容在《金III号报告》中有详细说明，该报告被视为南非治理实践的基础（董事学会，2009）。南非许多高等教育机构已意识到STARS报告框架的好处（皮纳，2011）。

为了使高等教育机构的管理层能够有效管理和报告可持续性信息，需要一种能够有效分析数据并为管理层提供决策所需信息的工具（Goni等，2013）。信息与通信技术（ICT）的进步改善了管理层编制报告和进行决策的方式。这些信息与通信技术可以并且已经被用于支持可持续性报告过程。互联网就是一种被用于基于互联网的可持续性报告的技术，并已融入大量企业的日常运营中（伊森曼，2004；伊森曼等，2007）。所生成的在线文档可被提取，或通过电子邮件或其他推送技术自动分发。互联网及其他信息与通信技术的应用促进了可持续性报告领域的三项发展：（1）一个综合报告系统，不仅包括环境问题，还包括社会和财务（艾哈迈德和桑达拉姆，2012；伊森曼，2004）；（2）支持在报告中包含不同的媒体和呈现方式（伊森曼，2004）；以及（3）报告定制，使其符合各个组织的特定需求（伊森曼，2004；伊森曼 等，2011）。

综合企业报告的趋势日益增长，南非在这方面一直是最具创新性的国家之一（科德韦尔和乔苏布，2015）。对报告灵活性和定制化的需求催生了利益相关者报告，也称为利益相关者对话（本格特松和厄格费尔克，2011；伊森曼等，2011）。利益相关者对话方法为关键利益相关者提供了输入意见的机制，并可根据个人偏好微调报告。在可持续性管理软件套件和工具的发展趋势方面，市场上现有产品的覆盖范围和深度各不相同（明盖和斯托克斯，2011）。其中一些是新兴供应商，一些是利基参与者（例如专注于数据聚合和报告的绿石），而其他公司（如微软和甲骨文）则在其企业资源规划（ERP）套件中增加可持续性管理和报告工具。然而，ERP软件的提供方式较为低调，仅提供可持续性管理的核心需求。

可持续性战略管理不仅需要一个报告工具。商业智能（BI）是一种现成的工具，能够轻松实现信息的收集、存储和处理。皮纳（2011） 和博西雷（2014） 强调了商业智能工具在高等教育机构中有效管理可持续性信息方面所发挥的关键作用。成功实施商业智能工具可确保管理层在需要时能够更便捷地获取准确且最新的信息。这些工具可以为战略管理层及其他利益相关者提供组织的完整视图，从而带来诸多益处，例如能够实现更快、更准确和更可靠的决策（Adelman 等，2005）。然而，传统商业智能工具无法满足可持续性战略管理的需求，因为这些工具的主要重点是历史报告和ad hoc查询，这属于描述性分析的范畴。描述性分析是一种回顾性分析，用于揭示当前正在发生的情况以及已经发生的事件（坎多甘，2012），因此不适合应用于以长期战略和决策为重点的战略层面，在该层面需要更具预测性的方法（Hacklin and Wallnöfer，2012）。

博西雷（2014）认为基础设施是可持续性管理的关键因素，并指出商业智能属于这一类别的重要组成部分，因为它能够提供实时可持续性信息、改进的可持续性报告和战略规划等益处。商业智能有助于改进数据管理，并为管理层提供持续不断的实时信息流（萨伯沃尔和贝塞拉‐费尔南德斯，2011）。一个正确实施的BI解决方案所带来的益处包括集成且改进的信息、为数据提供者和用户节省时间、更多更好的信息、改进的决策能力以及业务流程、对组织战略性和战术性目标的更好支持，以及提升的组织绩效（’沃森，2009；Ho cevar 和 Jakli c，2010；Holsapple 等，2014）。

BI面临的若干常见挑战包括数据质量（Ranjan, 2008；Otto和Reichert, 2010）、复杂性（萨伯沃尔和贝塞拉‐费尔南德斯，2011；Chen等，2012）、成本（萨伯沃尔和贝塞拉‐费尔南德斯，2011）、信息技术（IT）支持（Lin等，2009）以及组织协调（ Vural, 2006；Lin等，2009）。与BI相关的另一项挑战是系统实施和使用的复杂性（萨伯沃尔和贝塞拉‐费尔南德斯，2011）。在南非等发展中国家，BI实施的成熟度较低（博西雷，2014）。BI的有限使用可归因于多个因素，其中包括数据不足，导致信息质量差。这些国家高等教育机构中的数据通常不可用且不完整（博西雷，2014），同时数据集成能力也有限（Guster和Brown, 2012）。

本文的目的是报告一项研究，该研究提出了一种可由高等教育机构（HEIs）采用的商业智能（BI）框架，用于可持续性信息管理。该框架已在一所南非的高等教育机构中实施，并开发了一款商业智能软件工具作为概念验证。本研究结合了设计科学研究（DSR）方法论与一个南非的案例研究。本文属于一项更大型研究的一部分，在该研究中，BI框架和工具均得到了评估。然而，本文仅报告了作为概念验证的软件工具的可用性评估结果。评估采用了Jooste等人（2014）提出的五项标准。研究结果表明，该工具在所有五项标准中的可用性均获得了正面评分，并且所提出的框架能够成功用于设计适用于高等教育中可持续性信息管理的商业智能工具。

本文的结构如下：下一节讨论所采用的研究方法。接着回顾了文献，这些文献为所提出框架和工具架构的设计奠定了基础。然后，论文展示了评估结果，并以一些讨论、建议和结论作为结尾。

研究方法与案例研究

DSR方法论（赫夫纳，2007）是本项更大规模研究中所遵循的基础研究方法。在本研究中，应用了DSR的三个研究循环——相关性循环、设计循环和严谨性循环，以开发两个人工制品。第一个产出的人工制品是用于高等教育中战略可持续性信息管理的BI框架（简称可持续BI框架），这是一个支持高等教育机构中战略可持续性信息管理的理论框架。为构建该理论框架，开展了广泛的文献研究。同时结合DSR方法，采用了一个案例研究。该案例研究选取的是南非一所已将可持续性置于战略管理优先位置的成熟高等教育机构（纳尔逊·曼德拉都会大学，2008）。该机构生成并记录了大量与可持续性相关的数据，然而这些数据在战略层面的可持续性管理中的应用却十分有限。第二个产出的人工制品是一个实用的商业智能软件工具“可持续BI”，旨在解决战略可持续性信息管理方面存在的问题。

在DSR的问题调查活动阶段，研究人员对相关 knowledgeable 管理层（利益相关者）进行了半结构化访谈。这些访谈和二手数据源被用来佐证文献综述的fi结果，并已在先前的一篇论文中报告（Haupt et al., 2015）。访谈结果证实了文献中的观点，即高等教育机构中商业智能的制约因素源于数据孤岛和信息共享与沟通不畅。主要挑战被fi确定为：在实施商业智能工具时，能否按需向管理层提供IT支持，以及所实施的商业智能工具能否与机构的组织目标保持一致。通过对现有文献的分析以及访谈反馈，明确了可持续商业智能（软件工具）和可持续商业智能框架这两个人工制品的目标和需求，并予以确认。根据fiJooste et al.（2014）在商业智能可用性领域的前期研究，确定了五项用于评估该工具的fi标准。这些标准被应用于实际人工制品“可持续商业智能”的可用性评估中。共有12名参与者参与了案例研究中的可持续性信息管理，他们也是本次可用性评估的参与者。

一些作者（Gray等，1995， 哈恩和屈内，2013）通过利益相关者理论解释了发布可持续性报告的必要性。利益相关者理论用于识别利益相关者管理与实现传统组织目标或目标（如盈利能力）之间的联系（或缺乏联系）（唐纳德森和普雷斯顿，1995）。在这种观点下，组织的成功与各类利益相关者在组织中的参与密切相关。因此，本研究采用了该理论来理解可持续性报告，并按照Freeman,等（2004）的建议指导研究过程。

可持续发展的高等教育机构的商业智能框架

Muntean等 (2013)提出了一种专为高等教育机构设计的商业智能架构框架，该框架包含六个组件层，即：(1) 提取、转换和加载（ETL）过程层；(2) 数据层； (3) 报告层；(4) 分析层；(5) 监控层；以及 (6) 展示层。

然而，该框架并不全面，未考虑数据来源及其类别。因此，本研究将该框架扩展为一个BI框架，以支持高等教育机构中的战略可持续性信息管理（即可持续商业智能框架），并根据利益相关者理论的建议，增加了两个额外的层次以及所有利益相关者。主要利益相关者包括用户、管理层和信息技术团队。可持续商业智能框架还纳入了仪表板开发的六个步骤（图1）。这两个额外的层次是： （1）用户；以及（2）可持续发展数据格局（可持续发展组件和数据源）。

所提出的可持续发展数据格局包括基于STARS、高等教育机构的GRI框架以及高等教育机构普遍推荐的可持续发展实践的可持续发展组件（赛义德和阿斯穆斯， 2013）。GRI和STARS框架均有四个相似但名称略有不同的组件：环境（GRI）/ 运营（STARS）；经济（GRI）/规划与管理（STARS）；社会（GRI）/参与（ STARS）；以及教育（GRI）/学术（STARS）。

数据层由机构’的数据仓库组成，用于存储所有可持续性数据，并已通过来自数据源的ETL过程（Muntean等，2013）。数据仓库还将包含独立的数据集市，使数据仓库的查询和分析流程更加高效。数据层的潜在好处包括提升数据质量和一致性，以及实现成本节约，因为数据集市可以被整合。报告层包含即席查询和报告功能，这些都是传统商业智能工具的一部分（Muntean等，2013）。即席查询功能允许用户查询数据库以筛选和选择所需数据（Ong等，2011）。可以创建查询来查找信息以回答特定问题。还可以生成报告来共享已发现的信息，从而能够获取更多更好的信息，并最终改善运营绩效。

在分析层中，商业分析组件扩展了传统的商业智能组件，并体现了分析和监控能力（Muntean等，2013）。分析层提供诸如在线分析处理（OLAP）、数据挖掘、预测和预测建模等分析工具，以发现数据中的模式和趋势。这些能力可帮助机构提升决策质量。OLAP 通过从数据仓库构建数据立方体来减少查询时间。这些立方体使用户能够轻松执行四种基本的 OLAP 操作，即上卷或上钻、下钻、切片和切块以及旋转。数据挖掘用于发现大规模数据集中的模式。

在分析层中，商业分析组件扩展了传统的商业智能组件，并体现了分析和监控能力（Muntean等，2013）。分析层提供诸如在线分析处理（OLAP）、数据挖掘、预测和预测建模等分析工具，以发现数据中的模式和趋势。这些能力可帮助机构提升决策质量。OLAP 通过从数据仓库构建数据立方体来减少查询时间。这些立方体使用户能够轻松执行四种基本的 OLAP 操作，即上卷或上钻、下钻、切片和切块以及旋转。数据挖掘用于发现大规模数据集中的模式。

分析层生成的信息通常在监控层呈现给管理层（Kourentzes等，2014）。监控层由绩效仪表板和记分卡组成，通过向管理层提供实时战略信息，使机构能够更好地管理和监控其可持续性关键绩效指标（KPIs）（Ong等，2011）。仪表板和记分卡是该框架中分析与监控层的关键组成部分，应用于向管理层展示信息，以反映 KPI的状态，并便于识别趋势、模式和异常情况（伊吉特巴肖卢和韦尔库，2012）。

展示层提供了平台，使所有用户可通过移动、桌面或Web应用程序访问其他层提供的信息。利用这些信息，机构可以持续决策，判断自身是否正朝着机构战略中确定的长期目标迈进并识别Muntean等，2013）。

该框架还纳入了卡拉安和杜米特拉纳（2005）提出的仪表板设计与开发的六步流程，如下所示：
(1) 设定目标。
(2) 定义任务、能力和责任清单。
(3) 设定指标。
(4) 根据确定的指标收集信息。
(5) 开发仪表板。
(6) 评估仪表板。

当前高等教育机构使用的商业智能工具不支持预测或预测能力，且 mostly 为历史性的（博西雷，2014；Haupt等，2015）。此外，这些工具未整合多种可持续性方面，通常完全集中在教育数据上。用于高等教育机构的商业智能工具的主要目标是向相关利益相关者提供及时且准确的战略可持续性信息，从而使其能够更好地监控和管理可持续性工作。本研究中所提出工具的需求源自文献综述，并通过与相关利益相关者进行访谈加以验证（莱文达尔，2015；范·勒夫，2015），具体涵盖以下领域：
- 绩效仪表板：信息应通过动态且交互式的仪表板进行可视化展示。
- OLAP功能：信息应根据关键绩效指标（KPI）进行汇总，同时支持下钻功能以实现根本原因分析，并支持上钻。
- 过滤：在不同层级的汇总中进行过滤。
- 预测：信息应支持用于预测建模的预测功能。
- 报告：旨在支持可持续性信息多个方面的共享与集成，以避免信息孤岛效应。

在设计仪表板时，应考虑仪表板设计的指导原则，并避免一些常见陷阱。对文献的分析确定了仪表板设计指导原则的三个类别：
- 交互、媒体、可视化和反馈；
- 美学；
- 信息细节、相关性和目的。

交互、媒体、可视化和反馈

仪表板可以通过多种交互和可视化技术吸引用户，从而提高易用性（Bremser 和 Wagner, 2013）。这些技术可包括直观的图表、表盘、滑块、计量器以及提供信息视觉提示的“交通灯”（“traffic lights” （Few 和 Edge, 2007）。可视化应尽可能减少向用户传递信息所需的努力，应保持连贯，并允许用户指定他们希望查看的细节层次（Janes等, 2013）。可视化还应最小化理解所传达内容所需的时间。设计者不应让用户必须通过交互才能理解数据（Janes等, 2013）。交互应为可选操作，仅在用户产生注意力并希望进一步探究时才被触发。

在设计仪表板时，应使用适当的媒体（图表类型）来显示信息（弗ew，2006）。选择不合适的媒体是仪表板设计中最常见的错误之一。如果媒体无法在不阅读相关数字的情况下以有意义的方式被解读，则该媒体对用户毫无用处；例如，当数据表效果更好时却使用图表，或为数据及其传达的信息选择了错误的图表类型。

美学

在仪表板设计中，仪表板的美学至关重要，应以视觉上吸引人的方式呈现仪表板元素，从而提高用户查看仪表板的兴趣（’Janes 等，2013）。颜色是美学的一个重要方面，应有效使用颜色来突出数据的不同部分（弗ew，2006；伊吉特巴肖卢和韦尔库，2012）。一个常见问题是使用了过多的颜色，尤其是亮色。由于仪表板通常信息密集，视觉内容应尽可能简洁。过多的颜色可能造成视觉冲击。颜色的过度使用可能导致无法突出最重要的内容。对于非常明亮的颜色或用于视觉效果（如三维效果）的颜色，应谨慎考虑，因为它们可能会分散用户注意力或导致阅读困难（弗 ew，2006）。

信息细节、相关性和目的

仪表板中的信息应结构良好，并帮助用户立即识别出需要关注的指标（Few 和 Edge，2007）。仪表板应仅显示与用户’任务、数据问题和目标相关的数据，避免显示过多细节。换句话说，必须选择正确的数据（Janes等，2013）。数据的适当性可通过明确我们想要研究的目标及其原因，以及相关性或重点来确定。该目标取决于仪表板是战略性的、战术性的还是操作性的（Eckerson，2011）。在操作型仪表板中，细节层次通常更具体，例如，用于确定某项操作是否已降至可接受阈值以下（Eckerson，2011；Few，2006）。访问信息的具体细节至关重要，且需具备适当的交互功能，以便从高层级统计深入到更细粒度的信息。这些交互也可通过使用下钻或悬停功能来实现，以按需提供更深层次的细节（阿卜杜勒法塔赫， 2013；Few，2006）。

用于高等教育机构的商业智能仪表板工具架构

可持续商业智能工具的架构包含了框架的所有组成部分，即操作数据源、ETL过程、数据层、报告、分析与监控层以及展示层（图2）。涵盖了多个可持续性类别的数据。在展示、报告、分析与监控层中使用了Tableau，因为它是商业智能软件领域的领导者（Gartner，2014）。使用Tableau创建仪表板以可视化信息，这些仪表板可通过Tableau Online（Tableau的在线云平台）的展示层进行访问。然而，商业智能本身不提供数据平台，因此采用微软SQL Server作为数据平台。在报告、分析与监控层中使用了多种工具。可持续商业智能工具支持生成CSV报告（通常在微软Excel中查看）和PDF报告（通常通过PDF阅读器如Adobe Acrobat Reader查看）。尽管Tableau支持创建预测模型，但其预测能力有限，因此使用统计程序R来构建预测模型。

操作数据源代表架构的底层。使用SQL Server集成服务对数据源进行了ETL过程，然后将数据加载到数据仓库中的三个数据立方体：综合高等教育软件（ITS）学生数据立方体、高等教育管理信息系统（HEMIS）学生数据立方体和环境数据立方体。这些数据立方体是在SQL Server分析服务中创建的。选择这些数据立方体是因为它们封装了高等教育机构可持续发展的多个方面。综合高等教育软件（ITS）学生数据立方体包含有关学生及其活动的数据。高等教育管理信息系统（HEMIS）学生数据立方体存储有关学生及其活动的历史数据。环境数据立方体包含有关电力和水使用情况的数据。

可持续商业智能的能力

该工具“可持续商业智能”被开发为一种桌面解决方案，旨在支持商业智能解决方案所需的所有功能：绩效仪表板；OLAP功能；预测能力；报告和过滤功能。

可持续商业智能工具提供绩效仪表板，使用户能够整合多个可持续性方面，并监控关键指标和KPI。每个主题领域提供单一视图，例如用水情况（图3）。

OLAP功能可根据聚合级别实现数据的不同视图。高层级汇总视图可帮助管理层判断运营中是否存在需要处理的问题。低层级聚合则可帮助管理层识别问题的根本原因。通过建立信息层次结构，可以实现下钻。例如，在教育可持续类别中，学院、部门和资格等级是学生注册的重要维度。如果某个学院的申请数量较多，管理层可以下钻到该学院，查看其申请情况以及相关部门和资格等级。

可持续商业智能工具利用R软件工具，基于历史信息提供预测和预测能力。这些预测能力，例如对大学电力使用和注册人数的预测，可帮助战略管理层确定其是否正朝着实现战略可持续性目标的方向前进。注册人数预测模型的概述列出了所采用的措施以及时间。

可在可持续商业智能工具中创建CSV和PDF格式的报告，并与其他用户共享以进行可持续性报告。过滤功能为用户提供细化查看信息并删除无关信息的能力。可持续商业智能工具通过工具栏提供过滤功能，工具栏包含用户可选择所需信息的单选按钮和复选框。过滤功能使用交互式协调仪表板组件，其中一个组件上的选择会过滤仪表板的所有其他组件（图4）。

可持续商业智能工具评估

本文报告了对可持续商业智能工具进行的两次独立评估。首先进行了启发式评估（HE），这是一种非正式的可用性评估，根据若干启发式规则从用户处收集关于特定系统的反馈（fiNielsen和Molich，1990）。通过启发式评估，可在可用性评估之前初步了解可持续商业智能工具存在的可用性问题并加以解决。在启发式评估中发现的问题被识别后，已进行相应修改。随后，开展了完整的可用性评估。所有评估均在台式个人计算机上进行，因为该工具是为此平台设计的。

可持续商业智能工具的启发式评估

程序和参与者。 尼尔森和兰德auer (1993)和尼尔森 (1992)认为，启发式评估应由至少三位专家执行。因此，可持续商业智能工具的启发式评估邀请了五位专家参与者，以确保能够发现大多数启发式问题。这些参与者均具有超过五年从事商业智能工作的经验，其中两人是商业智能研究人员。因此，所有参与者均被视为中级或高级BI用户。他们还拥有超过三年的用户界面设计专业经验。每位参与者都获得了一份任务列表，列出了需要完成的任务，涵盖了前一节所述的可持续商业智能的广泛功能。

福塞尔和约翰逊 (2010) 确定的十条启发式规则已提供给福塞尔和约翰逊 (2010)参与者，并附有每条规则的说明（表I）。选择这些启发式规则是因为它们适用于评估信息可视化工具，例如绩效仪表板。对于识别出的每个问题，要求参与者记录相关的启发式规则，并给出0到4的严重程度评级（0=完全不同意这是一个可用性问题；1=仅是外观问题：除非项目中有额外时间，否则无需修复； 2=轻微可用性问题：修复此问题应被赋予较低优先级； 3=重大可用性问题：必须高度重视，应给予高优先级修复； 4=可用性灾难：在产品发布前必须修复此问题）。

启发式评估结果。 启发式评估识别出了可持续商业智能存在的21个问题（表二），所有问题均已处理并进行了相应修改。信息编码（H1）启发式规则的问题数量最多（f = 8），其中三个问题评分为4。这些问题涉及部分图表缺乏计量单位和数据标注，以及图表坐标轴缩放存在问题。已通过对y轴进行调整以使用户能更清楚地识别波动和趋势，并在图表轴上添加计量单位，从而对工具进行了修改以解决与H1相关的问题。

发现的问题中，第二高频率（f= 4）出现在一致性启发式规则（H6）方面；然而，一致性的严重程度评级普遍较低。一致性方面的问题包括“通过率”和“成功率”术语使用的不一致，以及标签不一致。数据集缩减（H10）启发式规则位列第三，问题数量（f= 3），所有问题均为高严重性（3 或 4），且均与缺乏专用过滤器有关，这要求用户在提供的图表中选择特定字段。启发式评估的参与者更倾向于为种族、性别和国籍等字段设置专用过滤器，因此这些专用过滤器已被整合到所有其他字段中。

在根据启发式评估（HE）的建议对软件进行改进后，对可持续商业智能工具进行了可用性评估。

可用性评估方法、目标样本和任务列表。

先前的研究表明，fi在可用性评估中，五名参与者足以确定任何主要问题，并判断系统是否可用（ficient to determine any majorissues and to determine whether the system wasusable(Nielsen and Landauer, 1993; Lewis,1995）。然而，最近的文献表明，5名参与者是不够的，并且10‐12名参与者更为理想（林德高德和查特拉提查特，2007; 萨利斯和阿尔伯特， 2013）。因此，邀请了12名参与者参加可持续商业智能的可用性评估，他们代表了该系统预期的真实用户。所邀请的12名参与者是根据其工作fi职责进行筛选的，其职位必须与可持续性信息管理相关，所有12人均接受了邀请。其中一些参与者直接负责战略层面的可持续性管理，而另一些则在管理信息系统部门担任高级管理职位。通过这种方式，选出了具备适当能力水平的参与者。

12名参与者需要使用该工具执行若干任务，并回答与每个任务相关的问题。可用性评估的目标是识别所有可能的可用性问题。所执行的任务涵盖了可持续商业智能工具的主要功能。过滤功能使参与者能够根据特定标准选择信息。向下钻取和向上钻取功能使参与者能够从不同的细节层次查看信息。预测功能使参与者能够基于历史数据预测未来结果，而创建报告功能则使参与者能够与他人共享信息。

研究工具、标准和程序。 所有参与者均需同意参加可用性评估，并完成一份个人背景问卷。通过书面信息表和任务列表向参与者提供说明。

乔斯特等人（2014）确定了五个适用于评估商业智能解决方案的评估标准，即可见性、灵活性、易学性、可操作性和误差控制与帮助。可见性衡量系统在任何时候提供清晰且结构良好的信息、说明、导航选项和系统状态的能力。灵活性标准评估用户在多大程度上能够掌控并根据个人或协作使用需求自定义应用程序。易学性是指软件使用户学习该应用程序的程度。可操作性指软件产品易于操作和控制的程度。误差控制与帮助标准衡量系统防止和从错误中恢复以及在需要时向用户提供帮助的能力。此外，还增加了有效性和效率这两个标准，因为它们对任何信息技术应用都具有相关性（国际标准化组织，2008；塔利斯和阿尔伯特，2013）。有效性被定义为软件允许用户准确完成特定任务的程度（普里斯等人，2011）。效率被描述为产品按预期执行的程度，从而帮助用户成功完成任务（鲁宾和奇斯内尔，2008；塔利斯和阿尔伯特，2013）。效率可以通过用户完成特定任务所需的努力量来量化。

在完成可用性评估中提供的任务列表后，参与者需要填写一份测试后问卷。问卷的定量部分包含多个陈述，参与者需根据五点李克特量表对每个陈述表示同意程度，其中1为强烈不同意，5为强烈同意。在分析得分时应用了以下统计范围：负面（m < 2.6）；中性（2.6 ≥m # 3.4）和正面（m > 3.4）。每个陈述均与七项可用性标准之一相关。测试后问卷还包括一个开放式问题部分，用户可在此提供关于该工具优缺点的定性反馈。

可用性评估的结果。

参与者的年龄范围各不相同，其中17%的参与者年龄在18至30岁之间，42%的参与者年龄在31至40岁之间，42%的参与者年龄为40岁以上。大多数（77%）参与者符合可用性评估的资格。总体而言，54%的参与者具有五年以上使用商业智能工具的经验，8%的参与者具有四到五年经验使用BI工具，15%的参与者使用商业智能工具有1到2年的经验。其余参与者使用商业智能工具的经验不足一年。参与者使用商业智能工具的频率差异较大，其中38%的参与者每天使用商业智能工具，8%的参与者每周使用商业智能工具，23%的参与者每月使用商业智能工具，15%的参与者每年使用商业智能工具，其余参与者从未使用过商业智能工具。

可见性部分包含四个独立的陈述，所有陈述均获得正面评分（图5）。其中评分最高的陈述是“信息以清晰且结构良好的方式显示” （平均分= 4.62），其次是“应用程序始终传达系统状态”（平均分= 4.54）以及“说明清晰可见且易于理解”（平均分= 4.54）。这四个陈述的整体平均分为正面（平均分= 4.52），表明参与者认为所提供的信息具有高度可见性。灵活性部分包含两个陈述，两者均获得正面评分（flexibility section consisted of two statements, with bothreceiving positive ratings(m= 4.5)，表明参与者对工具的灵活性方面感到满意（图6）。

易学性包含三个陈述，所有陈述均获得正面评分（图7），表明参与者认为该工具易于学习。整体易学性平均分也为正面（m= 4.38），表明该原型易于学习使用。误差控制与帮助包含两个陈述，两者均获得正面评分（图8）。误差控制与帮助的整体平均分也为正面（m= 4.04），尽管它在七个标准中平均分最低。与可操作性相关的全部八个陈述均获得正面评分，整体平均分也为正面（图9）。得分最高的陈述包括：“我可以选择在应用程序中保存数据视图”（m= 4.92）和“该应用程序支持知识共享和导出数据”（m= 4.92）。接下来是“应用程序行为是一致的”（ m= 4.85）以及“具备可视化功能”（m= 4.85）。评分最低的陈述虽然仍为正面评价，但相对较低，即“系统显示分层地图以确定数据粒度级别”（m= 4.54）。这些结果表明，参与者对可持续商业智能工具的可操作性非常满意。参与者需要根据可持续商业智能工具提供的结果，针对任务列表中的每项任务回答问题。有效性通过参与者提供的正确答案数量以及测试后问卷中的有效性部分进行衡量。有效性部分的两个陈述均获得了正面的平均评分（m= 4.69），分别为“我可以有效地使用系统完成任务和场景”以及“我可以成功地使用系统完成所有任务”（图10）。

参与者’与任务相关的回答揭示了任务是否成功完成。三项任务的成功率为 100%，另外三项任务的成功率为92%，其中一项任务的成功率为85%。任务的高成功率，加上问卷中有效性部分的结果，表明该工具是有效的。有效性包括三个陈述，均获得了正面评分（图11）。评分最高的陈述是“应用程序提供了快速响应率”（ m= 4.77）。结果表明，参与者对工具在完成所需任务时的效率感到满意。

可用性评估结果的讨论。

参与者还进行了评分，以表示他们认为该工具在多大程度上能够帮助实现文献中 identified 的 BI 好处fits（fied by literature（图12）。参与者对原型在所有方面的评分均为正面，五个好处包括：集成信息、提升的组织绩效、改进的战略目标管理支持、改进的决策能力和更多更好的信息。这一发现因此支持了这些先前的研究。几位参与者表示他们将来会使用可持续商业智能原型。因此，结果证实可持续商业智能原型可以帮助管理层实现潜在的好处。

测试后问卷中识别出的正面方面和负面方面fied（见表III和表IV）通过主题分析以及布劳恩和克拉克（2006年）提出的方法被归类为相关主题。Braun and Clarke(2006)。参与者指出，该工具是直观且易于使用（f = 3）。参与者喜欢该工具的预测和下钻功能（f = 2），并认为该工具可改进决策能力（f = 2），能够将原始数据转化为有用信息（f = 2），且仪表板提供了良好的数据可视化和识别趋势的方式（f = 2）。这些方面均直接符合高等教育中支持战略可持续性信息的商业智能工具的要求。负面方面包括可持续商业智能工具（f= 3）响应时间较慢，这可能归因于南非网络连接的不稳定性以及该工具是基于云的。另一方面，连接问题可能并不十分严重，因为从任务成功率指标来看，参与者能够高效地完成任务。ficiently。其他负面方面涉及由于仪表板宽度导致信息无法完全显示在单个屏幕空间内（f = 2），以及筛选器应位于仪表板顶部（f= 2）（表IV）。

总体结果讨论

该研究通过文献（博西雷，2014）以及在更大范围研究中进行的访谈（霍普特等， 2015）证实，南非高等教育机构中的商业智能实施成熟度较低。本文所报告的文献综述识别出乔斯特 等 (2014)提出的用于评估商业智能解决方案的五个标准，并增加了有效性和效率两个额外标准。可持续商业智能框架（图1）被用于开发可持续商业智能工具，作为该框架的概念验证。评估过程中使用了不同的利益相关者作为参与者。可用性评估结果证实，本研究中使用的七个标准可用于评估可持续性报告所需的商业智能工具。启发式评估揭示了该工具中存在的关键可用性问题，从而促使对软件进行了修改以提升其可用性。信息编码的可用性问题频率最高，这支持了福塞尔和约翰逊 (2010)的研究，他们建议将其作为评估商业智能工具的启发式规则。可持续商业智能工具根据启发式评估结果进行了改进。

共有12名参与者参与了改进后工具的可用性评估，并对所有七个标准（可见性、flexibility, 易学性, 误差控制与帮助, 可操作性, 有效性及ficiency）给出了正面评分，表明总体而言，他们对工具的可用性感到满意。评估结果还显示，该工具能够基于管理层确定的战略关键绩效指标提供和共享最新的集成战略可持续性信息。通过使用交互式动态仪表板呈现实时信息。可持续商业智能工具可提供历史信息和预测能力以生成预测结果。可持续商业智能工具所提供的信息通过整合数据源涵盖了可持续性的所有组成部分，并可用于创建符合法规要求的可持续性报告。可视化信息被汇总为高粒度级别，但fining 功能使用户能够查看更细粒度的信息，以识别特定问题的原因。参与者还确认，该工具能够满足以往文献中所报告的商业智能（ Holsapple et al., 2014; Ho cevar andJakli c, 2010;萨伯沃尔和贝塞拉‐费尔南德斯， 2011;沃森，2009）的益处，特别是针对高等教育机构（博西雷，2014;皮纳， 2011）的益处。

定量结果得到了参与者定性、开放式评论的证实。然而，尽管总体结果呈正面，但在实施过程中仍遇到了若干制约因素。其中一个问题与较差的互联网接入有关，这影响了响应时间，并且在获取高质量数据和信息与通信技术支持方面存在困难，正如先前文献所报告的（Otto和Reichert，2010；Lin等 （2009）；Ranjan,2008）。这一发现对于发展中国家尤为重要，在这些国家，基础设施薄弱，如低带宽和互联网接入差，可能会限制使用商业智能工具进行可持续性报告的潜在益处。

局限性和影响

现有的可持续性报告框架为组织提供了关于如何进行可持续性报告的指导，但并未提供用于生成综合可持续性报告的软件或商业智能工具，这些报告需考虑所有利益相关者，并支持战略预测分析。以往针对高等教育机构专门设计的商业智能框架的研究（博西雷，2014；蒙特安 等，2013）较为有限，未涵盖高等教育机构可持续性四个组成部分中仪表板开发所需的步骤以及数据源的具体细节，也未提供可持续性仪表板设计的指导。在此，描述与高等教育机构中基于信息与通信技术的可持续性报告相关的概念方法和信息与通信技术工具（包括已有的原型）可能是有益的。

本研究的一个局限性是该框架仅在一所高等教育机构中实施。然而，所提出的框架可被所有高等教育机构用于指导商业智能系统的设计，以支持战略性的可持续性管理，因为它是一个通用框架，整合了多种与可持续性相关的数据源。该框架并不局限于某一特定的高等教育机构，也不局限于某一国家或发展中国家，尽管该工具目前仅在南非的一所高等教育机构中得以实施。

所采用的设计科学研究方法为高等教育机构的战略可持续性信息管理与报告提供了两种人工制品。其中理论人工制品是可持续商业智能框架（图1），它是对现有理论的扩展，也是本研究的重要贡献。该框架为支持有效的战略可持续性信息管理的商业智能工具的设计与实施提供了理论基础。该框架强调了此类商业智能工具所需的各种关键组成部分以及开发仪表板所需的步骤。此外，该框架还为商业智能工具中集成可持续性仪表板的设计提供了指导。

总体而言，这些发现具有实际意义，因为可持续商业智能框架可被信息与通信技术（ICT）人员用于规划在高等教育机构中实施商业智能工具。商业智能工具的设计人员可以使用所提出的设计指南来设计高可用性的仪表板。研究结果还表明，具有高可用性的商业智能工具能够实现预期效益。可持续商业智能工具是商业智能框架的一个实现，是一种可帮助高等教育机构管理层更好地完成可持续性工作的工具。该工具封装了来自多个可持续性类别的数据，并提供了这些信息的集成视图。可用性评估结果显示，可持续商业智能工具在协助案例研究中的战略管理层管理战略可持续性信息方面非常成功。该工具提供的仪表板涵盖了教育和可持续性的环境方面。这些信息通过具有预测能力的绩效仪表板提供，使管理层能够预测机构是否能如期实现其长期目标。通过这种方式，高等教育机构可以减少对当地社区环境的影响，并确保机构未来的可持续性。研究结果深入且有价值地揭示了在高等教育机构中设计和实施商业智能工具时可能遇到的问题。这些问题涉及技术、可用性和管理问题。其中一些问题与基础设施（例如互联网速度）有关，这在发达国家可能并不相关。然而，其他一些问题，如与仪表板设计和过滤相关的问题，可能适用于其他国家。需要进一步研究以调查是否存在任何国家特定的潜在问题。例如，文化可能会影响颜色选择和导航问题。

未来研究可以探讨该框架在其他高等教育机构案例中的采用情况，或可用性评级对商业智能感知收益的影响。不同高等教育机构之间的比较在发展中国家和发达国家应进行研究。高等教育可持续性国际期刊的主要挑战之一是将数据质量、集成以及对此的管理支持优先纳入其战略。