在當前的數字化轉型浪潮下，“基礎設施、配套設備、應用探索”的數字校園1.0階段即將步入尾聲、亦或已經完結，不同地區和類型的高校通過各類信息化系統和基礎設施已經初步實現了業務數字化，整個數字校園的信息基礎設施底座已有一定基礎、信息時代教育治理新模式正在逐步呈現、信息技術支持科研創新初見成效。

接下來，數字校園2.0階段需要通過數據價值挖掘實現數據業務化，實現數字技術應用於教學，到技術與教育教學深度融合的跨越，形成新的數字時代的教育體系。

《中國教育現代化2035》提出：建設智慧校園，統籌建設一體化、智能化教學、管理與服務平臺，要堅持在數字化背景沐浴下的教育行業，不僅僅是簡單的高校數據匯聚分析，更多是一種教學觀念和辦學行為的變革，帶來的是教育教學蝶變、治理方式蝶變，要把推進數字化技術和學校教育教學的深度融合，實現學校理念創新、方法和模式的全方位創新作為思路。

一、高校數字化轉型痛點

高校數字化轉型是一個長期的、漸進螺旋式迭代發展的過程，分為數字化轉換、數字化升級、數字化轉型三個階段，但由於一些不同的發展策略和步伐，在數字化建設過程中仍然會遇到一些相通的痛點問題，面臨的主要挑戰如下：

1、信息化基礎建設參差不齊

一方面不同類型高校的信息化程度參差不齊，另一方面發達地區和一般地區信息化程度也參差不齊，這些“碎片化”的基礎設施都導致全維度數據的“缺斤少兩”，導致數字化轉型難以做到全流程的數據匯聚、融合分析，發揮數據價值。

2、缺少應用創新的場景

高校的數字化應用建設往往找不到抓手，不知道面向誰建、建設了給誰用、面向的用戶群體是誰，往往為了建而建，導致應用場景成了“花架子”，僅僅停留在看的層面，不能帶來實際數據業務化的具象場景。

3、數字化技術帶來的數據鴻溝

如何做到冰冷的的數字技術和學生在數字空間中的理性精神、同理心、創造力的平衡？數字化校園建設會觸及到學生隱私、人權問題，在建設過程中如何既保證最大程度利用數據優勢挖掘數據價值，又要把握好數據價值的邊界，就像“戴著腳鐐在跳舞”，這是需要思考的問題。

4、組織壁壘問題

傳統的組織局限性，阻礙著數字化轉型的本質變化。現有的組織結構難以支撐專業化的數字化能力隊伍的搭建，體系慣性制約難以深入，再加上傳統業務系統相互獨立，數據無法互通互聯，導致跨業務跨部門跨區域工作協同困難。尤其在“一數一源一標準”層面，出現數據質量、標準不一致等問題時，無法做到源頭責任部門解決質量問題。

5、頂層規劃不完善，缺乏整體數字化規劃

在建設初期為了建設而建設走一步看一步，沒有整體的頂層架構規劃，往往是一期做了簡單的數據匯聚治理後，無法利用數據治理價值承接上層應用，既對底層數據價值體感不強，又無法提升場景化具象價值。

6、缺乏系統的大數據治理能力

在歷史信息化過程中上了一些不同功能的數據組件，缺少統一的數據平臺能力，導致學校缺乏數據標準、數據資產、數據共用和數據分析的系統化能力，無法系統化解決數據治理問題。

7、人才問題

數字化轉型是一個體系化工程，不僅僅要求信息化中心具備數字化專業能力，也需要各業務部門人員能夠通過數字化思維去思考解決問題，而不是基於直觀經驗。否則無法做到將“數據”融入到教學過程中，去動態調整和監控，形成一個良性閉環的教學管理體系。

高校數字化轉型方向

1、建設“應用為王”為導向的應用場景

高校應用場景的建設要始終以“面向用戶、應用為王”建設為主，要能夠將上層應用系統實際用起來，不做只看不用的花架子，一方面圍繞不同對象、角色、部門，另一方面基於不同的層級“管理層、決策層、工作層、用戶層”去提供數據輔助分析服務，挖掘數據價值，優化院校服務效能，提供決策支持。

2、全鏈路體系化的“數據治理”平臺能力

數據治理平臺能力構建是整個數字化校園轉型的地基，通過數據治理平臺提供存儲計算、開發治理到分析應用的能力，實現數據集成、數據治理、分析應用、運維保障的體系化數據治理能力構建，為上層應用分析提供支撐保障。

3、頂層的數字化轉型規劃

在數字化轉型初期，既要從下向上建設，夯實數據底座支撐能力；又要從上向下規劃，搭建好頂層應用架構，不斷延續數字化建設進程。做好分期迭代規劃，做一期建設時就要考慮未來兩年的規劃，梳理好相應的標準體系、指標體系、制度體系等，這樣才能“雙向合壁”，最大化彰顯數字化轉型成效。

4、建立完善的、體系化的管理體系和工作機制

做數字化轉型不僅需要技術保障，更需要組織和制度保障，要從各部門抽調相關人員成立專門的工作小組，責任到人，牽頭推動整個數字化進程。並且完善相應的制度，保障項目的有序進行。尤其前期業務過程梳理、建立指標標準體系時，就要明確好相應的部門責任，讓業務部門融入應用，數據部門釐清職責。

5、強化數據建設與應用建設的深度融合

強化數據治理成效，要將數據流程和業務流程融合閉環，不單單將數據共用給各上層業務系統，做到數據共用融通，最重要做到高度的數智融合，讓“數據多跑路，辦事少跑路”，多個業務系統可以基於數據中台底座能力做到數據融通共用、閉環反饋、線上優化、動環監測的功能。

高教行業解決方案，助力構建數智校園

袋鼠雲至今已經服務過中山大學、浙江大學、四川大學、溫州大學等高校，結合對高教行業的探索理解以及實踐案例積累的經驗，沉澱和打磨出袋鼠雲高教行業解決方案。

袋鼠雲高教行業解決方案圍繞“學生、教師、院校”三體為依托，構建全鏈路數字校園解決方案，旨在建立統一標準體系，構建統一指標體系，創建統一共用標準，最終通過數據門戶、學生行為分析、院校運行分析等實現數字化驅動校園管理，讓數據驅動業務，帶動校園服務升級，提高整個服務效能，最終實現數據智治的最終目標，構建現代化的、有競爭力的數智校園。

1、構建“全、統、通”的高校數據標準體系

全，即全域數據，包括業務系統、線下文件、日誌、物聯數據等結構化、半結構化、非結構化數據。

統，即統一數據，構建統一數據標準、統一數據統計維度與口徑、統一管理規範、統一共用服務。

通，即數據打通，打通業務系統，做到數據聚合；打通管理流程，消除部門壁壘。

從而實現高校數據統一維度定義，消除數據壁壘，實現數據匯聚、關聯、聚合、加工。

2、基於DataOps的數據全生命周期質量監管

方案圍繞“聚、治、享、析”四大核心過程，打造數據治理體新範式，助推高校治理能力現代化。

聚，即批式、流式數據匯聚，結構化、半結構化、非結構化數據統一接入、存儲、計算。

治，即一站式數據開發治理，提供OneData、OneModel的數據治理體系。

享，即數據融合共用，提供OneService的共用服務，給上層BI可視化、數據門戶、業務系統共用賦能。

析，即提供指標、標簽的上層應用分析體系，挖掘數據價值，提供決策分析。

3、圍繞“人、事件、院校”，構建數字化校園新場景

方案落地綜合校情分析、學生視圖分析、教師視圖分析等應用場景，輔助校園管理決策分析。

綜合校情分析，即面向院校對象，提供相應的輿情、基本校情、學科狀態、校園管理、網路輿情、消費狀態、財務情況等視圖分析。

學生視圖分析，即提供學生畫像、行為分析、學生預測預警分析等視圖分析。

教師視圖分析，即提供教師畫像、科研分析、教學管理等行為視圖分析。

4、高度數智融合，實現預警智能分析

方案關聯多維融合數據，實現數智融合的智能預警分析。

學科學業預警，即基於學業過程數據，建立預警模型，做數據融合學業預警，並不斷優化預警結果。

貧困精準資助，即基於顯性貧困數據，並融合、挖掘校內消費的隱性數據，做到精準資助。

科研輔助分析，即科研為主線，經費為抓手，將科研、項目、經費數據融合，輔助科研決策

某雙一流高校數智校園建設案例

在數字化轉型浪潮下，某雙一流高校為應對快速變化的市場環境和國際競爭格局，需要優化人才培養方式、提高教學教育質量水平、強化校園治理水平。為此，袋鼠雲與該高校攜手建設“1+1+N”的數字化校園體系，即一數據平臺、一資產中心、N應用場景的數智校園。

1、構建標準化、一體化大數據平臺

袋鼠雲首先為學校搭建起標準化、一體化大數據平臺，匯聚聯通20多項數據源。基於大數據平臺的一站式數據計算開發能力，按照OneModel標准定義及分層建模，形成一套完整、規範、準確的數據體系，構建10+主題域數據，實現ODS—CDM—ADS的多級數倉分層體系。

2、建設高校數據資產中心

針對80+業務系統、1000+欄位、100w+條數據進行數據標準體系建設，實現數據元模型管理、數據質量處理，建立高校數據資產中心。此外，面向痛點需求變化，不斷優化數據許可權管理、敏感數據保護、日誌小文件處理、公共服務對接等方面，對數據資產進行持續更新、維護。

3、數據融合，深化應用服務化能力

在完善數據資產管理建設與稽查運營的基礎上，構建起校園數據共用門戶。此外，結合指標和標簽平臺，實現學生、教師、教學、科研、院校等對象數據價值挖掘。

◆校園綜合管理：業務數據互聯互通，形成不同業務域，搭建日誌分析、輿情分析等應用場景，監測院校運行、提升數據服務效果、管理效率。如輿情管理可有效監測學校校情、新聞稿件的傳播影響力，及時監測互聯網上可能發生的與學校有關的輿情事件，為輿情處理提供準確的數據分析和傳播分析，更好建立輿情搜集處理機制，掌握師生思想動態，做好輿論引導工作和思政教育工作。

◆學校發展規劃：以數字化思維方式對學校以往的信息化結果進行評價，通過教師人才結構、教學質量分析等對以往的業務發展進行分析，形成數據制度規劃，基於數據對教學、育人、院校發展提供科學指導。

◆學生管理：構建學生畫像，對學生在校期間的檔案信息進行多維分析，支撐教工育人平臺以及支撐校管部門進行學生精細化管理，提升教育資源共用的公平性，提升學生競爭力，科學培養新時代所需的人才。

◆教師服務：打通系統數據，為老師的職業發展、科研成果、教學績效等提供數據支撐，形成教學過程動態優化。

◆決策服務：數據可從“教、學、研、人、財、物”等方面形成分析表，對各個部門以及學科等進行綜合分析，為管理領導決策做數據支撐。例如，透明管理全校各學院百億經費，實現對錢、事、人進行統一管理。同時針對各個科研項目進行項目分析，國家級、省級、軍工等重點項目橫向與縱向數據分析，瞭解項目分佈與趨勢。

◆學校體系建設：對學科發展進行全面監測，對學科主題進行分析，為學科質量提升提供數據支撐，優化學科交叉融合建設，實現學科轉型升級，並且基於現有科研隊伍進行“兩院院士、長江學者、國家傑青”等人才畫像構建，推動人才與項目同步建設。
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