在当前的数字化转型浪潮下，“基础设施、配套设备、应用探索”的数字校园1.0阶段即将步入尾声、亦或已经完结，不同地区和类型的高校通过各类信息化系统和基础设施已经初步实现了业务数字化，整个数字校园的信息基础设施底座已有一定基础、信息时代教育治理新模式正在逐步呈现、信息技术支持科研创新初见成效。

接下来，数字校园2.0阶段需要通过数据价值挖掘实现数据业务化，实现数字技术应用于教学，到技术与教育教学深度融合的跨越，形成新的数字时代的教育体系。

《中国教育现代化2035》提出：建设智慧校园，统筹建设一体化、智能化教学、管理与服务平台，要坚持在数字化背景沐浴下的教育行业，不仅仅是简单的高校数据汇聚分析，更多是一种教学观念和办学行为的变革，带来的是教育教学蝶变、治理方式蝶变，要把推进数字化技术和学校教育教学的深度融合，实现学校理念创新、方法和模式的全方位创新作为思路。

一、高校数字化转型痛点

高校数字化转型是一个长期的、渐进螺旋式迭代发展的过程，分为数字化转换、数字化升级、数字化转型三个阶段，但由于一些不同的发展策略和步伐，在数字化建设过程中仍然会遇到一些相通的痛点问题，面临的主要挑战如下：

1、信息化基础建设参差不齐

一方面不同类型高校的信息化程度参差不齐，另一方面发达地区和一般地区信息化程度也参差不齐，这些“碎片化”的基础设施都导致全维度数据的“缺斤少两”，导致数字化转型难以做到全流程的数据汇聚、融合分析，发挥数据价值。

2、缺少应用创新的场景

高校的数字化应用建设往往找不到抓手，不知道面向谁建、建设了给谁用、面向的用户群体是谁，往往为了建而建，导致应用场景成了“花架子”，仅仅停留在看的层面，不能带来实际数据业务化的具象场景。

3、数字化技术带来的数据鸿沟

如何做到冰冷的的数字技术和学生在数字空间中的理性精神、同理心、创造力的平衡？数字化校园建设会触及到学生隐私、人权问题，在建设过程中如何既保证最大程度利用数据优势挖掘数据价值，又要把握好数据价值的边界，就像“戴着脚镣在跳舞”，这是需要思考的问题。

4、组织壁垒问题

传统的组织局限性，阻碍着数字化转型的本质变化。现有的组织结构难以支撑专业化的数字化能力队伍的搭建，体系惯性制约难以深入，再加上传统业务系统相互独立，数据无法互通互联，导致跨业务跨部门跨区域工作协同困难。尤其在“一数一源一标准”层面，出现数据质量、标准不一致等问题时，无法做到源头责任部门解决质量问题。

5、顶层规划不完善，缺乏整体数字化规划

在建设初期为了建设而建设走一步看一步，没有整体的顶层架构规划，往往是一期做了简单的数据汇聚治理后，无法利用数据治理价值承接上层应用，既对底层数据价值体感不强，又无法提升场景化具象价值。

6、缺乏系统的大数据治理能力

在历史信息化过程中上了一些不同功能的数据组件，缺少统一的数据平台能力，导致学校缺乏数据标准、数据资产、数据共享和数据分析的系统化能力，无法系统化解决数据治理问题。

7、人才问题

数字化转型是一个体系化工程，不仅仅要求信息化中心具备数字化专业能力，也需要各业务部门人员能够通过数字化思维去思考解决问题，而不是基于直观经验。否则无法做到将“数据”融入到教学过程中，去动态调整和监控，形成一个良性闭环的教学管理体系。

高校数字化转型方向

1、建设“应用为王”为导向的应用场景

高校应用场景的建设要始终以“面向用户、应用为王”建设为主，要能够将上层应用系统实际用起来，不做只看不用的花架子，一方面围绕不同对象、角色、部门，另一方面基于不同的层级“管理层、决策层、工作层、用户层”去提供数据辅助分析服务，挖掘数据价值，优化院校服务效能，提供决策支持。

2、全链路体系化的“数据治理”平台能力

数据治理平台能力构建是整个数字化校园转型的地基，通过数据治理平台提供存储计算、开发治理到分析应用的能力，实现数据集成、数据治理、分析应用、运维保障的体系化数据治理能力构建，为上层应用分析提供支撑保障。

3、顶层的数字化转型规划

在数字化转型初期，既要从下向上建设，夯实数据底座支撑能力；又要从上向下规划，搭建好顶层应用架构，不断延续数字化建设进程。做好分期迭代规划，做一期建设时就要考虑未来两年的规划，梳理好相应的标准体系、指标体系、制度体系等，这样才能“双向合壁”，最大化彰显数字化转型成效。

4、建立完善的、体系化的管理体系和工作机制

做数字化转型不仅需要技术保障，更需要组织和制度保障，要从各部门抽调相关人员成立专门的工作小组，责任到人，牵头推动整个数字化进程。并且完善相应的制度，保障项目的有序进行。尤其前期业务过程梳理、建立指标标准体系时，就要明确好相应的部门责任，让业务部门融入应用，数据部门厘清职责。

5、强化数据建设与应用建设的深度融合

强化数据治理成效，要将数据流程和业务流程融合闭环，不单单将数据共享给各上层业务系统，做到数据共享融通，最重要做到高度的数智融合，让“数据多跑路，办事少跑路”，多个业务系统可以基于数据中台底座能力做到数据融通共享、闭环反馈、在线优化、动环监测的功能。

高教行业解决方案，助力构建数智校园

袋鼠云至今已经服务过中山大学、浙江大学、四川大学、温州大学等高校，结合对高教行业的探索理解以及实践案例积累的经验，沉淀和打磨出袋鼠云高教行业解决方案。

袋鼠云高教行业解决方案围绕“学生、教师、院校”三体为依托，构建全链路数字校园解决方案，旨在建立统一标准体系，构建统一指标体系，创建统一共享标准，最终通过数据门户、学生行为分析、院校运行分析等实现数字化驱动校园管理，让数据驱动业务，带动校园服务升级，提高整个服务效能，最终实现数据智治的最终目标，构建现代化的、有竞争力的数智校园。

1、构建“全、统、通”的高校数据标准体系

全，即全域数据，包括业务系统、线下文件、日志、物联数据等结构化、半结构化、非结构化数据。

统，即统一数据，构建统一数据标准、统一数据统计维度与口径、统一管理规范、统一共享服务。

通，即数据打通，打通业务系统，做到数据聚合；打通管理流程，消除部门壁垒。

从而实现高校数据统一维度定义，消除数据壁垒，实现数据汇聚、关联、聚合、加工。

2、基于DataOps的数据全生命周期质量监管

方案围绕“聚、治、享、析”四大核心过程，打造数据治理体新范式，助推高校治理能力现代化。

聚，即批式、流式数据汇聚，结构化、半结构化、非结构化数据统一接入、存储、计算。

治，即一站式数据开发治理，提供OneData、OneModel的数据治理体系。

享，即数据融合共享，提供OneService的共享服务，给上层BI可视化、数据门户、业务系统共享赋能。

析，即提供指标、标签的上层应用分析体系，挖掘数据价值，提供决策分析。

3、围绕“人、事件、院校”，构建数字化校园新场景

方案落地综合校情分析、学生视图分析、教师视图分析等应用场景，辅助校园管理决策分析。

综合校情分析，即面向院校对象，提供相应的舆情、基本校情、学科状态、校园管理、网络舆情、消费状态、财务情况等视图分析。

学生视图分析，即提供学生画像、行为分析、学生预测预警分析等视图分析。

教师视图分析，即提供教师画像、科研分析、教学管理等行为视图分析。

4、高度数智融合，实现预警智能分析

方案关联多维融合数据，实现数智融合的智能预警分析。

学科学业预警，即基于学业过程数据，建立预警模型，做数据融合学业预警，并不断优化预警结果。

贫困精准资助，即基于显性贫困数据，并融合、挖掘校内消费的隐性数据，做到精准资助。

科研辅助分析，即科研为主线，经费为抓手，将科研、项目、经费数据融合，辅助科研决策

某双一流高校数智校园建设案例

在数字化转型浪潮下，某双一流高校为应对快速变化的市场环境和国际竞争格局，需要优化人才培养方式、提高教学教育质量水平、强化校园治理水平。为此，袋鼠云与该高校携手建设“1+1+N”的数字化校园体系，即一数据平台、一资产中心、N应用场景的数智校园。

1、构建标准化、一体化大数据平台

袋鼠云首先为学校搭建起标准化、一体化大数据平台，汇聚联通20多项数据源。基于大数据平台的一站式数据计算开发能力，按照OneModel标准定义及分层建模，形成一套完整、规范、准确的数据体系，构建10+主题域数据，实现ODS—CDM—ADS的多级数仓分层体系。

2、建设高校数据资产中心

针对80+业务系统、1000+字段、100w+条数据进行数据标准体系建设，实现数据元模型管理、数据质量处理，建立高校数据资产中心。此外，面向痛点需求变化，不断优化数据权限管理、敏感数据保护、日志小文件处理、公共服务对接等方面，对数据资产进行持续更新、维护。

3、数据融合，深化应用服务化能力

在完善数据资产管理建设与稽查运营的基础上，构建起校园数据共享门户。此外，结合指标和标签平台，实现学生、教师、教学、科研、院校等对象数据价值挖掘。

◆校园综合管理：业务数据互联互通，形成不同业务域，搭建日志分析、舆情分析等应用场景，监测院校运行、提升数据服务效果、管理效率。如舆情管理可有效监测学校校情、新闻稿件的传播影响力，及时监测互联网上可能发生的与学校有关的舆情事件，为舆情处理提供准确的数据分析和传播分析，更好建立舆情搜集处理机制，掌握师生思想动态，做好舆论引导工作和思政教育工作。

◆学校发展规划：以数字化思维方式对学校以往的信息化结果进行评价，通过教师人才结构、教学质量分析等对以往的业务发展进行分析，形成数据制度规划，基于数据对教学、育人、院校发展提供科学指导。

◆学生管理：构建学生画像，对学生在校期间的档案信息进行多维分析，支撑教工育人平台以及支撑校管部门进行学生精细化管理，提升教育资源共享的公平性，提升学生竞争力，科学培养新时代所需的人才。

◆教师服务：打通系统数据，为老师的职业发展、科研成果、教学绩效等提供数据支撑，形成教学过程动态优化。

◆决策服务：数据可从“教、学、研、人、财、物”等方面形成分析表，对各个部门以及学科等进行综合分析，为管理领导决策做数据支撑。例如，透明管理全校各学院百亿经费，实现对钱、事、人进行统一管理。同时针对各个科研项目进行项目分析，国家级、省级、军工等重点项目横向与纵向数据分析，了解项目分布与趋势。

◆学校体系建设：对学科发展进行全面监测，对学科主题进行分析，为学科质量提升提供数据支撑，优化学科交叉融合建设，实现学科转型升级，并且基于现有科研队伍进行“两院院士、长江学者、国家杰青”等人才画像构建，推动人才与项目同步建设。
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