溫州商學(xué)院案例

該數(shù)據(jù)要素案例由溫州商學(xué)院投遞并參與金猿組委會(huì)×數(shù)據(jù)猿×上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟共同推出的《2025中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)年度數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放案例》榜單/獎(jiǎng)項(xiàng)評(píng)選。

在教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置的國(guó)家戰(zhàn)略背景下，高校數(shù)據(jù)資源已從“管理附屬品”躍升為“核心生產(chǎn)要素”。然而，多數(shù)高校的數(shù)據(jù)應(yīng)用仍停留在“數(shù)據(jù)匯聚、靜態(tài)展示”層面，形成了“有數(shù)據(jù)、無流動(dòng)；有展示、無挖掘；有系統(tǒng)、無智能”的普遍困境，數(shù)據(jù)要素的真正價(jià)值未能釋放。

溫州商學(xué)院作為浙南閩北贛東地區(qū)唯一的商科類本科院校，早在數(shù)年前便建成“數(shù)據(jù)共享平臺(tái)”，依托共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了學(xué)生基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的歸集與查詢。但隨著育人精細(xì)化、管理科學(xué)化、服務(wù)個(gè)性化需求的爆發(fā)式增長(zhǎng)，原有系統(tǒng)已無法滿足數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的需求。學(xué)校數(shù)據(jù)孤島依舊存在，數(shù)據(jù)之間缺乏關(guān)聯(lián)分析與智能預(yù)警，數(shù)據(jù)服務(wù)未能形成閉環(huán)，更未能觸及數(shù)據(jù)要素“可流通、可挖掘、可賦能”的核心層次。

為此，我校于2025年啟動(dòng)“學(xué)生一張表”數(shù)據(jù)要素價(jià)值重塑項(xiàng)目。本項(xiàng)目并非簡(jiǎn)單匯聚更多維度的學(xué)生相關(guān)數(shù)據(jù)，而是以數(shù)據(jù)要素流動(dòng)與價(jià)值挖掘為核心，重構(gòu)數(shù)據(jù)架構(gòu)與服務(wù)模式。我們旨在打破傳統(tǒng)“一張表”的靜態(tài)展示邏輯，通過構(gòu)建“采集-治理-關(guān)聯(lián)-挖掘-預(yù)警-閉環(huán)”的全鏈路數(shù)據(jù)要素流通體系，讓數(shù)據(jù)在教師、輔導(dǎo)員、院領(lǐng)導(dǎo)、校領(lǐng)導(dǎo)與學(xué)生之間高效、安全、智能地流動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從“資源”向“資產(chǎn)”乃至“資本”的價(jià)值躍遷，為高校育人模式創(chuàng)新與治理體系現(xiàn)代化提供可復(fù)制的范式。

時(shí)間周期：

項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)間：2025年1月

中間重要時(shí)間節(jié)點(diǎn)：

核心數(shù)據(jù)中臺(tái)與智能模型構(gòu)建完成：2025年6月

平臺(tái)上線試運(yùn)行與首批場(chǎng)景落地：2025年9月

項(xiàng)目全面驗(yàn)收與價(jià)值評(píng)估完成：2025年12月

數(shù)據(jù)要素價(jià)值需求

針對(duì)“學(xué)生一張表”項(xiàng)目，信息服務(wù)中心通過前期深入調(diào)研和全面分析，認(rèn)為師生的需求已超越傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合與可視化，聚焦于數(shù)據(jù)要素的深度流動(dòng)與價(jià)值釋放，具體體現(xiàn)為三大核心訴求：

1.需求一：從“靜態(tài)呈現(xiàn)”到“動(dòng)態(tài)流動(dòng)”，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的按需賦能。

（1）師生痛點(diǎn)：數(shù)據(jù)沉睡在各系統(tǒng)，無法主動(dòng)、精準(zhǔn)流向需要的角色（教師、輔導(dǎo)員、管理者）。

（2）信息服務(wù)中心拆解與響應(yīng)：我們提出“場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)流通”理念。不再僅提供查詢?nèi)肟?，而是?gòu)建“數(shù)據(jù)觸發(fā)器”和“服務(wù)推送引擎”。例如，將學(xué)生簽到異常、成績(jī)波動(dòng)等數(shù)據(jù)要素，自動(dòng)轉(zhuǎn)化為預(yù)警消息，實(shí)時(shí)推送至輔導(dǎo)員和任課教師，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素向管理場(chǎng)景的主動(dòng)流動(dòng)。

2.需求二：從“單一查看”到“關(guān)聯(lián)挖掘”，釋放數(shù)據(jù)要素的耦合價(jià)值。

（1）輔導(dǎo)員和書記痛點(diǎn)：數(shù)據(jù)之間彼此孤立，無法通過關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、行為異常等深層問題。

（2）信息服務(wù)中心拆解與響應(yīng)：我們構(gòu)建“跨域數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”。打破簽到、學(xué)業(yè)、消費(fèi)、門禁、上網(wǎng)、圖書借閱、能耗等數(shù)據(jù)要素的壁壘，通過規(guī)則引擎與機(jī)器學(xué)習(xí)模型，挖掘其內(nèi)在聯(lián)系。如“低績(jī)點(diǎn)+夜間高頻上網(wǎng)+食堂消費(fèi)驟降”可關(guān)聯(lián)觸發(fā)“綜合學(xué)業(yè)生活關(guān)懷預(yù)警”，讓數(shù)據(jù)要素在碰撞中產(chǎn)生倍增價(jià)值。

3.需求三：從“工具應(yīng)用”到“閉環(huán)治理”，建立數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)的決策反饋機(jī)制。

（1）管理者痛點(diǎn)：數(shù)據(jù)使用停留在查看階段，未能形成“發(fā)現(xiàn)-決策-干預(yù)-反饋”的管理閉環(huán)。

（2）信息服務(wù)中心拆解與響應(yīng)：我們?cè)O(shè)計(jì)“角色聯(lián)動(dòng)數(shù)據(jù)閉環(huán)”。為教師、輔導(dǎo)員、院領(lǐng)導(dǎo)、校領(lǐng)導(dǎo)設(shè)計(jì)差異化數(shù)據(jù)視圖與聯(lián)動(dòng)任務(wù)。輔導(dǎo)員收到預(yù)警并干預(yù)后，干預(yù)結(jié)果作為新的數(shù)據(jù)要素反饋至系統(tǒng)，形成可評(píng)估的育人閉環(huán)，讓數(shù)據(jù)要素貫穿管理全過程。

我們認(rèn)為，高校數(shù)據(jù)要素的價(jià)值釋放，關(guān)鍵在于構(gòu)建一個(gè)“會(huì)思考、能流動(dòng)、可閉環(huán)”的智能數(shù)據(jù)服務(wù)體系。我們提供的不僅是技術(shù)平臺(tái)，更是一套以數(shù)據(jù)要素流通為核心的新型育人工作模式。

面臨挑戰(zhàn)

項(xiàng)目推進(jìn)過程中，在“數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放”層面，我們面臨了遠(yuǎn)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目更深刻的挑戰(zhàn)。

1.數(shù)據(jù)要素“流不動(dòng)”的機(jī)制之困。數(shù)據(jù)權(quán)責(zé)分散于各個(gè)部門，缺乏促使其跨部門流動(dòng)的激勵(lì)機(jī)制與合規(guī)路徑。如何在不逾越數(shù)據(jù)安全紅線的前提下，建立一套被各方認(rèn)可的數(shù)據(jù)要素內(nèi)部流通協(xié)議，是項(xiàng)目面臨的首要制度挑戰(zhàn)。

2.數(shù)據(jù)要素“挖不深”的技術(shù)之困。傳統(tǒng)“一張表”僅支持單點(diǎn)查詢，缺乏對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（如文本評(píng)教、消費(fèi)流水、網(wǎng)絡(luò)日志）進(jìn)行實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)與模式識(shí)別的能力。如何構(gòu)建輕量、高效、可解釋的關(guān)聯(lián)挖掘模型，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值從“表層”走向“深層”的技術(shù)瓶頸。

3.數(shù)據(jù)要素“用不閉環(huán)”的場(chǎng)景之困。即使提供了預(yù)警信息，如何確保輔導(dǎo)員、教師等角色能有效使用并反饋結(jié)果，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理閉環(huán)，而非停留在“信息過載”層面。這涉及到業(yè)務(wù)流程再造與用戶習(xí)慣變革，是價(jià)值釋放的“最后一公里”難題。

4.數(shù)據(jù)要素“管不安全”的風(fēng)險(xiǎn)之困。數(shù)據(jù)流動(dòng)與關(guān)聯(lián)挖掘必然伴隨更高的隱私泄露與濫用風(fēng)險(xiǎn)。如何在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化的同時(shí)，構(gòu)建貫穿全生命周期、貼合教育行業(yè)特性的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，是項(xiàng)目能否可持續(xù)發(fā)展的生命線。

這些挑戰(zhàn)共同指向一個(gè)核心命題——高校的數(shù)據(jù)要素化改革，是一場(chǎng)涉及技術(shù)、制度、流程、安全的綜合性戰(zhàn)役。本項(xiàng)目正是對(duì)這些挑戰(zhàn)的系統(tǒng)性回應(yīng)。

數(shù)據(jù)處理

本項(xiàng)目以“流動(dòng)產(chǎn)生價(jià)值，關(guān)聯(lián)激發(fā)智能”為數(shù)據(jù)處理核心理念，構(gòu)建了規(guī)模龐大、動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)、深度關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)要素處理體系。

數(shù)據(jù)體量：日均處理數(shù)據(jù)超600萬條，涵蓋全校20000余名師生活動(dòng)產(chǎn)生的全維度數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)類型與處理：核心結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（日增約100G）：學(xué)籍、成績(jī)、課表、簽到、門禁、消費(fèi)等，通過流批一體管道實(shí)時(shí)入湖，確保要素鮮活性。

半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：上網(wǎng)行為日志、圖書借閱摘要、學(xué)業(yè)預(yù)警記錄、日程軌跡數(shù)據(jù)等，通過NLP與文本挖掘技術(shù)進(jìn)行要素提取與標(biāo)簽化。

數(shù)據(jù)處理流程的四大升級(jí)：

1.從“批量ETL”到“實(shí)時(shí)流注入”：使用Apache Kafka+Flink架構(gòu)，將簽到、消費(fèi)等關(guān)鍵行為數(shù)據(jù)的延遲從“天級(jí)”降至“秒級(jí)”，保障流動(dòng)的時(shí)效性。

2.從“字段清洗”到“關(guān)系構(gòu)建”：在清洗的基礎(chǔ)上，通過圖計(jì)算技術(shù)構(gòu)建“學(xué)生-課程-行為”關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別潛在社群與異常鏈路。

3.從“分級(jí)存儲(chǔ)”到“智能分層”：根據(jù)數(shù)據(jù)熱度與關(guān)聯(lián)度，自動(dòng)將數(shù)據(jù)在Hot（實(shí)時(shí)緩存）、Warm（分析引擎）、Cold（對(duì)象存儲(chǔ)）三層間調(diào)度，優(yōu)化存儲(chǔ)與計(jì)算成本。

4.從“結(jié)果存儲(chǔ)”到“過程追溯”：所有數(shù)據(jù)要素的流動(dòng)、訪問、關(guān)聯(lián)計(jì)算過程均記錄存證，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素流轉(zhuǎn)的全程可審計(jì)、可追溯。

通過以上處理，我們將原本靜態(tài)、孤立的“數(shù)據(jù)資料”，轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)、互聯(lián)、可追溯的“數(shù)據(jù)要素流”，為上層智能應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)技術(shù)與實(shí)施過程

本項(xiàng)目標(biāo)志著高?！皩W(xué)生一張表”從數(shù)據(jù)歸集工具向數(shù)據(jù)要素運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的范式躍遷。我們的核心突破在于，不再滿足于數(shù)據(jù)的靜態(tài)陳列與被動(dòng)查詢，而是致力于構(gòu)建一個(gè)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、智能預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)、流程形成閉環(huán)”的智慧育人中樞。整個(gè)技術(shù)實(shí)施過程，本質(zhì)上是為數(shù)據(jù)賦予“生命力”的過程，通過體系化的框架設(shè)計(jì)、全流程的質(zhì)量與安全管控，以及場(chǎng)景化的價(jià)值應(yīng)用，確保數(shù)據(jù)要素能夠安全、高效、智能地流動(dòng)起來，最終轉(zhuǎn)化為可衡量的育人效能與管理提升。以下是基于“采集-治理-應(yīng)用”一體化架構(gòu)的詳細(xì)實(shí)施脈絡(luò)。

1.構(gòu)建分層協(xié)同、支撐數(shù)據(jù)全生命周期流動(dòng)的技術(shù)底座

為確保數(shù)據(jù)要素從源端到應(yīng)用端的順暢流動(dòng)與價(jià)值轉(zhuǎn)化，我們?cè)O(shè)計(jì)了層次分明、能力聚合的“數(shù)據(jù)采集層-存儲(chǔ)層-計(jì)算層-應(yīng)用層”四級(jí)架構(gòu)，并在數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)的全過程貫穿數(shù)據(jù)治理工作。核心技術(shù)棧覆蓋批流一體集成、分級(jí)存儲(chǔ)、智能計(jì)算、合規(guī)治理等能力，適配多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理與場(chǎng)景化應(yīng)用需求。

圖1：“學(xué)生一張表”數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放技術(shù)架構(gòu)

·數(shù)據(jù)采集層：作為數(shù)據(jù)流動(dòng)的起點(diǎn)，采用批流一體集成模式，從32個(gè)異構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)“汲取”數(shù)據(jù)。

·存儲(chǔ)層：根據(jù)數(shù)據(jù)熱度、類型與安全等級(jí)，采用分級(jí)存儲(chǔ)策略，為高效訪問與計(jì)算提供合適“倉(cāng)庫”。

·計(jì)算層：提供Spark批處理與Flink流處理雙引擎，是數(shù)據(jù)加工、關(guān)聯(lián)分析與實(shí)時(shí)計(jì)算的“心臟”。

·應(yīng)用層：價(jià)值實(shí)現(xiàn)的“觸點(diǎn)”，通過“學(xué)生一張表”統(tǒng)一門戶，向不同角色輸出場(chǎng)景化數(shù)據(jù)服務(wù)。

·數(shù)據(jù)治理：貫穿始終的“神經(jīng)系統(tǒng)”，實(shí)施數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量、安全、血緣的全方位管控，確保流動(dòng)合規(guī)、可信。

2.體系化構(gòu)建數(shù)據(jù)要素基礎(chǔ)框架——繪制“數(shù)據(jù)地圖”與“安全交規(guī)”

在數(shù)據(jù)開始流動(dòng)之前，必須先回答“有什么數(shù)據(jù)”以及“數(shù)據(jù)如何安全流動(dòng)”兩個(gè)元問題。我們通過系統(tǒng)性地梳理與定標(biāo)，為整個(gè)項(xiàng)目奠定可控、安全的基石。

·全量數(shù)據(jù)要素盤點(diǎn)——繪制精準(zhǔn)的“數(shù)據(jù)資源地圖”。

我們聯(lián)合教務(wù)、學(xué)工、后勤等11個(gè)部門，開展了為期兩個(gè)月的深度調(diào)研與盤點(diǎn)，最終形成了覆蓋學(xué)生全生命周期的《數(shù)據(jù)資產(chǎn)清單》。這份清單不是簡(jiǎn)單的目錄，而是包含以下關(guān)鍵維度的動(dòng)態(tài)“地圖”。

資源邊界。明確12大類、300余個(gè)數(shù)據(jù)字段，涵蓋從入學(xué)基本信息到離校狀態(tài)的完整閉環(huán)。

數(shù)據(jù)血緣。逐一標(biāo)注每個(gè)字段的來源系統(tǒng)、責(zé)任部門與更新頻率。例如，“課程簽到”來源于智慧課程平臺(tái)，由教務(wù)部門和信息服務(wù)中心共同維護(hù)，簽到開始后每五分鐘更新一次。

狀態(tài)標(biāo)識(shí)。區(qū)分靜態(tài)數(shù)據(jù)（如學(xué)籍）與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（如實(shí)時(shí)位置），為后續(xù)采取不同的采集與處理策略提供依據(jù)。

這份地圖讓原本隱形的數(shù)據(jù)資產(chǎn)變得可見、可管、可溯源，實(shí)現(xiàn)了“底數(shù)清、來源明”，從根本上解決了“數(shù)據(jù)孤島”的認(rèn)知問題，為后續(xù)的數(shù)據(jù)匯聚與關(guān)聯(lián)應(yīng)用提供了精準(zhǔn)的導(dǎo)航。

·數(shù)據(jù)分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)制定——確立不可逾越的“安全交規(guī)”。

數(shù)據(jù)流動(dòng)的前提是安全。我們依據(jù)《教育數(shù)據(jù)安全管理辦法》《溫州商學(xué)院數(shù)據(jù)安全管理辦法》和《溫州商學(xué)院個(gè)人信息保護(hù)管理辦法》，將全校數(shù)據(jù)要素劃分為L(zhǎng)1（公開）至L5（核心敏感）五級(jí)管控體系，并制定了對(duì)應(yīng)的“管控規(guī)則”。

表1：數(shù)據(jù)分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)與管控規(guī)則

我們?cè)陧?xiàng)目啟動(dòng)之初就植入安全基因，確保后續(xù)所有技術(shù)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)流動(dòng)都在合規(guī)的軌道上進(jìn)行，實(shí)現(xiàn)了“安全先行，流動(dòng)放心”。

3.全流程保障數(shù)據(jù)要素質(zhì)量與安全——打造高質(zhì)、可信的“數(shù)據(jù)流水線”

本階段目標(biāo)是將原始、粗糙的“數(shù)據(jù)礦石”，通過一條自動(dòng)化、智能化的“流水線”，冶煉成高質(zhì)量、可直接用于價(jià)值創(chuàng)造的“數(shù)據(jù)元件”。

·多模式數(shù)據(jù)采集：構(gòu)建“主動(dòng)脈”與“毛細(xì)血管”并行的輸送網(wǎng)絡(luò)。

我們采用“批量同步保完整，實(shí)時(shí)流處理保鮮活”的混合采集模式，確保數(shù)據(jù)及時(shí)、全面地匯聚。

低頻批量采集。針對(duì)學(xué)生基本信息、課表等變化緩慢的數(shù)據(jù)，每日凌晨通過ETL作業(yè)進(jìn)行同步，如同定時(shí)的“貨運(yùn)專列”，保障基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的完整性。

高頻實(shí)時(shí)流采集。針對(duì)一卡通消費(fèi)、課堂簽到、門禁通行等日均超500萬條的行為數(shù)據(jù)，部署Flink+Kafka實(shí)時(shí)處理框架。數(shù)據(jù)產(chǎn)生即被捕獲、傳輸和處理，延遲控制在秒級(jí)，如同校園的“數(shù)據(jù)血液循環(huán)系統(tǒng)”，為實(shí)時(shí)預(yù)警提供了可能。

此外，為應(yīng)對(duì)簽到高峰等脈沖壓力，我們?cè)贙afka中設(shè)置了緩沖隊(duì)列，確保了數(shù)據(jù)流水線的穩(wěn)定不堵塞。

·精細(xì)化數(shù)據(jù)清洗與治理——實(shí)施嚴(yán)格的“質(zhì)量質(zhì)檢”與“標(biāo)準(zhǔn)包裝”。

數(shù)據(jù)匯聚后，我們建立了“規(guī)則引擎為主，人工復(fù)核為輔”的質(zhì)量管控體系。

自動(dòng)化清洗。通過預(yù)先定義的8類、279條質(zhì)量規(guī)則，系統(tǒng)自動(dòng)完成去重（如重復(fù)簽到）、補(bǔ)全（如缺失的時(shí)間戳）、糾錯(cuò)（如消費(fèi)負(fù)值）。清洗準(zhǔn)確率高達(dá)99.8%，將數(shù)據(jù)合格率從不足70%提升至90.5%。

標(biāo)準(zhǔn)化處理。統(tǒng)一了所有核心字段的定義與格式。例如，將來自不同系統(tǒng)的“成績(jī)”統(tǒng)一為百分制，解決了跨系統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析的根本障礙。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是后續(xù)所有智能分析可信度的基石。通過自動(dòng)化治理，我們釋放了業(yè)務(wù)人員手工核對(duì)數(shù)據(jù)的負(fù)擔(dān)，讓他們能專注于數(shù)據(jù)價(jià)值的解讀與應(yīng)用。

·分級(jí)存儲(chǔ)與安全治理——實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期的“可管可控可追溯”。

我們根據(jù)數(shù)據(jù)特性和訪問需求，設(shè)計(jì)并落地了數(shù)據(jù)安全治理與防護(hù)體系。

圖2：數(shù)據(jù)安全治理與防護(hù)體系

智能分層存儲(chǔ)：（1）PostgreSQL。存儲(chǔ)學(xué)生、課程等關(guān)系型主數(shù)據(jù)，支撐高頻事務(wù)查詢；（2）ClickHouse。存儲(chǔ)并分析海量行為日志數(shù)據(jù)，滿足輔導(dǎo)員、管理者多維快速分析的需求；（3）MinIO對(duì)象存儲(chǔ)。安全存儲(chǔ)人臉圖片等非結(jié)構(gòu)化敏感數(shù)據(jù)。

立體安全防護(hù)：（1）細(xì)粒度權(quán)限管控。基于RBAC（基于角色的訪問控制）模型，實(shí)現(xiàn)了從系統(tǒng)、模塊到數(shù)據(jù)字段的層層精準(zhǔn)控制。權(quán)限與具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景綁定，并支持動(dòng)態(tài)生效與回收。例如，任課教師僅能查看本學(xué)期所授班級(jí)學(xué)生的成績(jī)，且該權(quán)限在課程結(jié)課后自動(dòng)收回；輔導(dǎo)員則可長(zhǎng)期查看所帶班級(jí)學(xué)生的全維度數(shù)據(jù)；（2）動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)脫敏。在細(xì)粒度權(quán)限的基礎(chǔ)上，對(duì)同一數(shù)據(jù)項(xiàng)針對(duì)不同角色實(shí)施差異化展示，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的隱私保護(hù)。例如，輔導(dǎo)員查看學(xué)生手機(jī)號(hào)為完整號(hào)碼，而院領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，系統(tǒng)則自動(dòng)展示為“138****5678”的脫敏格式。這確保了數(shù)據(jù)在必要流動(dòng)的同時(shí)，個(gè)人隱私信息得到最大程度地保護(hù)。

全流程審計(jì)追蹤：所有用戶對(duì)敏感數(shù)據(jù)的訪問、查詢、導(dǎo)出及修改操作均被完整記錄，形成不可篡改的審計(jì)日志。這不僅滿足了合規(guī)性要求，更能實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)流動(dòng)全程留痕、權(quán)限訪問異常可溯、安全事件責(zé)任可定”，為數(shù)據(jù)的安全可控流動(dòng)提供了堅(jiān)實(shí)的追溯與問責(zé)依據(jù)。

安全策略優(yōu)化：審計(jì)結(jié)果是安全策略迭代的核心依據(jù)：審計(jì)系統(tǒng)通過分析用戶操作日志、異常訪問記錄等數(shù)據(jù)，定位權(quán)限矩陣模糊等“策略缺陷”，及脫敏算法與需求不匹配等“執(zhí)行偏差”，安全管理團(tuán)隊(duì)據(jù)此細(xì)化RBAC權(quán)限、優(yōu)化脫敏規(guī)則等，避免策略僵化。

4.場(chǎng)景化落地?cái)?shù)據(jù)要素價(jià)值應(yīng)用——驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)向育人生產(chǎn)力的直接轉(zhuǎn)化

數(shù)據(jù)的終極價(jià)值在于應(yīng)用。我們以“學(xué)生一張表”平臺(tái)為載體，將處理好的數(shù)據(jù)要素，通過智能計(jì)算，精準(zhǔn)投送到具體的育人場(chǎng)景中，并形成管理閉環(huán)。

·智能計(jì)算賦能——讓數(shù)據(jù)從“被查看”轉(zhuǎn)向“會(huì)預(yù)警、能預(yù)測(cè)”。

實(shí)時(shí)規(guī)則引擎。我們將120余條育人管理經(jīng)驗(yàn)（如“夜不歸宿且近期曠課需關(guān)注”）轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)字化規(guī)則。當(dāng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流觸發(fā)規(guī)則時(shí)，系統(tǒng)在秒級(jí)內(nèi)自動(dòng)生成預(yù)警并推送，相當(dāng)于為每位輔導(dǎo)員配備了一位“24小時(shí)在崗的AI助手”。

輕量預(yù)測(cè)模型。采用LightGBM算法，構(gòu)建學(xué)業(yè)預(yù)警模型。該模型綜合成績(jī)趨勢(shì)、消費(fèi)變化、上網(wǎng)行為等20+特征，提前一學(xué)期預(yù)測(cè)學(xué)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)學(xué)生，準(zhǔn)確率超過85%，使管理工作從“事后補(bǔ)救”轉(zhuǎn)向“事前干預(yù)”。

關(guān)聯(lián)分析挖掘。通過批處理計(jì)算，發(fā)現(xiàn)“課堂前排就座率”“圖書館特定樓層停留時(shí)長(zhǎng)”與“期末成績(jī)排名”呈顯著正相關(guān)，為引導(dǎo)學(xué)生優(yōu)化學(xué)習(xí)空間與習(xí)慣提供了量化依據(jù)；識(shí)別出“特定網(wǎng)絡(luò)行為與學(xué)業(yè)下滑”之間存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)，為個(gè)性化教學(xué)與學(xué)風(fēng)建設(shè)提供了數(shù)據(jù)依據(jù)。

·平臺(tái)化服務(wù)輸出——打造“一人一表，千人千面”的統(tǒng)一門戶。

“學(xué)生一張表”平臺(tái)絕非信息的簡(jiǎn)單堆砌，而是面向不同角色的“數(shù)據(jù)工作臺(tái)”。

學(xué)生端：提供“學(xué)業(yè)健康診斷”“時(shí)間管理分析”，引導(dǎo)學(xué)生自我規(guī)劃。

教師端：核心是“先修課成績(jī)查詢”與“課堂實(shí)時(shí)到課率”，讓教師課前掌握學(xué)情，課中調(diào)整節(jié)奏，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)。

輔導(dǎo)員端：核心是“預(yù)警任務(wù)中心”。來自規(guī)則引擎和預(yù)測(cè)模型的所有預(yù)警在此匯聚，輔導(dǎo)員還可收到實(shí)施推送，詳細(xì)情況支持一鍵導(dǎo)出與家長(zhǎng)共享，形成家校協(xié)作完整工作閉環(huán)。

管理端：提供“學(xué)院數(shù)據(jù)駕駛艙”和“學(xué)校駕駛艙”，宏觀展示學(xué)風(fēng)態(tài)勢(shì)、教學(xué)態(tài)勢(shì)和學(xué)業(yè)預(yù)警等，支撐科學(xué)決策。

圖3：學(xué)生個(gè)人畫像

·閉環(huán)化運(yùn)營(yíng)保障——確保數(shù)據(jù)價(jià)值持續(xù)釋放。

持續(xù)迭代。項(xiàng)目上線后，我們建立了由技術(shù)和業(yè)務(wù)人員組成的聯(lián)合運(yùn)營(yíng)小組?；谑褂梅答?，在三個(gè)月內(nèi)完成了3輪迭代，新增了“我與學(xué)霸的距離”“日程軌跡”等5個(gè)場(chǎng)景，使平臺(tái)愈加強(qiáng)大。

效果量化。平臺(tái)訪問量是價(jià)值的直接體現(xiàn)。我們上線了平臺(tái)訪問量多維統(tǒng)計(jì)功能，精準(zhǔn)分析平臺(tái)訪問數(shù)據(jù)，聚焦薄弱環(huán)節(jié)，針對(duì)性提升平臺(tái)服務(wù)效能。上線不到三個(gè)月，“學(xué)生一張表”總訪問量突破50,000次，日均活躍用戶超500人，成為全校最受歡迎的數(shù)據(jù)服務(wù)類應(yīng)用，這直觀證明了數(shù)據(jù)要素的價(jià)值得到了我校師生的廣泛認(rèn)可。

5.總結(jié)——從技術(shù)集成到價(jià)值創(chuàng)造的系統(tǒng)性跨越

綜上所述，“學(xué)生一張表”項(xiàng)目的技術(shù)實(shí)施，是一次系統(tǒng)的、以價(jià)值釋放為目標(biāo)的工程實(shí)踐。我們不僅集成了批流一體、智能計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，更重要的是，我們通過“基礎(chǔ)框架治理化、處理流程安全化、應(yīng)用場(chǎng)景閉環(huán)化”的三重設(shè)計(jì)，構(gòu)建了一套讓數(shù)據(jù)要素持續(xù)流動(dòng)、持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值的良性循環(huán)機(jī)制。數(shù)據(jù)不再僅僅是存儲(chǔ)在服務(wù)器中的記錄，而是變成了活躍在校園每一個(gè)育人環(huán)節(jié)中的“智慧血液”，精準(zhǔn)滴灌教學(xué)、管理、服務(wù)的每個(gè)場(chǎng)景，最終為溫州商學(xué)院實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、精準(zhǔn)賦能”的現(xiàn)代化治理提供了堅(jiān)實(shí)核心支撐。

生態(tài)伙伴合作

本次合作攜手生態(tài)合作伙伴南京迪塔維數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司，依托其專業(yè)的數(shù)據(jù)匯聚、治理及應(yīng)用服務(wù)能力，高效處理學(xué)生全維度數(shù)據(jù)。

針對(duì)個(gè)人基本信息、課表等數(shù)據(jù)，以及一卡通消費(fèi)、課程簽到、學(xué)業(yè)信息等千萬級(jí)高頻行為數(shù)據(jù)，還有人臉、閘機(jī)、消費(fèi)、簽到、成績(jī)等敏感數(shù)據(jù)，迪塔維通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集方案，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)/批量接入與合規(guī)校驗(yàn)。在數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié)，其分級(jí)分類管控體系適配不同數(shù)據(jù)特性，結(jié)合脫敏、加密等技術(shù)保障隱私安全，同時(shí)完成臟數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化處理?；趨R聚治理后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，迪塔維進(jìn)一步提供學(xué)生群體畫像構(gòu)建、學(xué)業(yè)趨勢(shì)分析、軌跡監(jiān)控預(yù)警等應(yīng)用服務(wù)，支撐校園管理決策與個(gè)性化學(xué)生服務(wù)，全面釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，為智慧校園建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)支撐。

合作服務(wù)效果

本項(xiàng)目徹底改變了溫州商學(xué)院數(shù)據(jù)應(yīng)用的形態(tài)，實(shí)現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)展示系統(tǒng)”到“數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素運(yùn)營(yíng)平臺(tái)”的質(zhì)變，價(jià)值釋放效果顯著。

1.管理效能倍增。輔導(dǎo)員基于數(shù)據(jù)的主動(dòng)干預(yù)比例提升40%，學(xué)業(yè)預(yù)警的早期發(fā)現(xiàn)率提升60%，管理響應(yīng)時(shí)間從平均2天縮短至2小時(shí)。數(shù)據(jù)要素的流動(dòng)，讓育人工作從“被動(dòng)響應(yīng)”走向“主動(dòng)預(yù)防”。

2.教學(xué)決策科學(xué)化。超過70%的任課教師使用“先修課成績(jī)查詢”及“智能課堂數(shù)據(jù)分析”等功能調(diào)整教學(xué)重點(diǎn)，學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量明顯提升。數(shù)據(jù)要素成為精準(zhǔn)教學(xué)的“導(dǎo)航儀”。

3.服務(wù)閉環(huán)形成。系統(tǒng)內(nèi)85%的預(yù)警信息完成了從“推送-處理-反饋”的閉環(huán)，積累了寶貴的干預(yù)案例庫，為構(gòu)建基于數(shù)據(jù)的育人知識(shí)圖譜奠定了基礎(chǔ)。

4.師生獲得感與活躍度爆棚。平臺(tái)上線不到三個(gè)月，總訪問量突破5萬人次，日均活躍用戶超1000人，成為全校最受師生歡迎的應(yīng)用。這直觀證明了數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放得到了用戶的真認(rèn)可。

5.數(shù)據(jù)安全與流通平衡。通過項(xiàng)目建立的合規(guī)流通機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)安全事故“零發(fā)生”，同時(shí)數(shù)據(jù)跨部門申請(qǐng)使用周期從一周縮短至線上即時(shí)審批，在安全前提下極大釋放了數(shù)據(jù)活力。

關(guān)于企業(yè)

·溫州商學(xué)院

溫州商學(xué)院（Wenzhou Business College）是浙南閩北贛東唯一的商科類本科院校，位于浙江省溫州市。學(xué)?，F(xiàn)有在校生20000多人，教職工1200多人，其中，高級(jí)職稱教師450人，碩博士學(xué)位教師占比超過95%。學(xué)校高度重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型，將數(shù)據(jù)治理與智能應(yīng)用作為戰(zhàn)略發(fā)展方向，已建成覆蓋教學(xué)、管理、服務(wù)全域的智慧校園底座。本次“學(xué)生一張表”數(shù)據(jù)要素價(jià)值重塑項(xiàng)目，是學(xué)校以自身為試驗(yàn)田，探索高校數(shù)據(jù)要素化改革路徑的先鋒實(shí)踐，旨在形成可復(fù)制、可推廣的“溫商經(jīng)驗(yàn)”。

·迪塔維

南京迪塔維數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“迪塔維”）成立于2014年，深耕教育信息化行業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，總部位于中國(guó)南京軟件谷，并在全國(guó)多地設(shè)有分支機(jī)構(gòu)。迪塔維公司是行業(yè)內(nèi)廣受好評(píng)的專業(yè)數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案提供商，致力于建設(shè)高效、智能、規(guī)范、安全的數(shù)據(jù)服務(wù)體系和融合聯(lián)接、開放使能的數(shù)據(jù)治理生態(tài)，推動(dòng)高校數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

迪塔維作為國(guó)家級(jí)高新技術(shù)企業(yè)，匯聚了專業(yè)化的數(shù)據(jù)人才隊(duì)伍，并堅(jiān)持“客戶定義產(chǎn)品”的理念，立足用戶需求，服務(wù)打造品牌，做與用戶相互賦能、攜手共贏的數(shù)據(jù)服務(wù)提供者、數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)航者。團(tuán)隊(duì)專注于教育行業(yè)數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，技術(shù)服務(wù)人員占比80%以上，具備10年以上數(shù)據(jù)累積經(jīng)驗(yàn)人員30+，手握百余項(xiàng)數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)和多項(xiàng)數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)明專利及業(yè)內(nèi)權(quán)威認(rèn)證，堅(jiān)持自主研發(fā)，持續(xù)創(chuàng)新提供高校數(shù)據(jù)技術(shù)全棧產(chǎn)品，是高校數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)體系最早的建設(shè)者和實(shí)踐者。

★以上由溫州商學(xué)院投遞申報(bào)的數(shù)據(jù)要素案例，最終將會(huì)角逐由金猿組委會(huì)×數(shù)據(jù)猿×上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟聯(lián)合推出的《2025中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)年度數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放案例》榜單/獎(jiǎng)項(xiàng)。

該榜單最終將于1月上旬上海舉辦的“2025第八屆金猿大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇——暨AI Infra & Data Agent趨勢(shì)論壇”現(xiàn)場(chǎng)首次揭曉榜單，并舉行頒獎(jiǎng)儀式，歡迎報(bào)名蒞臨現(xiàn)場(chǎng)。