【金猿案例展】溫州商學院——學生一張表數據要素價值重塑實踐

溫州商學院案例

該數據要素案例由溫州商學院投遞并參與金猿組委會×數據猿×上海大數據聯盟共同推出的《2025中國大數據產業年度數據要素價值釋放案例》榜單/獎項評選。

在教育數字化轉型與數據要素市場化配置的國家戰略背景下，高校數據資源已從“管理附屬品”躍升為“核心生產要素”。然而，多數高校的數據應用仍停留在“數據匯聚、靜態展示”層面，形成了“有數據、無流動；有展示、無挖掘；有系統、無智能”的普遍困境，數據要素的真正價值未能釋放。

溫州商學院作為浙南閩北贛東地區唯一的商科類本科院校，早在數年前便建成“數據共享平臺”，依托共享平臺，實現了學生基礎數據的歸集與查詢。但隨著育人精細化、管理科學化、服務個性化需求的爆發式增長，原有系統已無法滿足數據驅動決策的需求。學校數據孤島依舊存在，數據之間缺乏關聯分析與智能預警，數據服務未能形成閉環，更未能觸及數據要素“可流通、可挖掘、可賦能”的核心層次。

為此，我校于2025年啟動“學生一張表”數據要素價值重塑項目。本項目并非簡單匯聚更多維度的學生相關數據，而是以數據要素流動與價值挖掘為核心，重構數據架構與服務模式。我們旨在打破傳統“一張表”的靜態展示邏輯，通過構建“采集-治理-關聯-挖掘-預警-閉環”的全鏈路數據要素流通體系，讓數據在教師、輔導員、院領導、校領導與學生之間高效、安全、智能地流動，最終實現數據從“資源”向“資產”乃至“資本”的價值躍遷，為高校育人模式創新與治理體系現代化提供可復制的范式。

時間周期：

項目啟動時間：2025年1月

中間重要時間節點：

核心數據中臺與智能模型構建完成：2025年6月

平臺上線試運行與首批場景落地：2025年9月

項目全面驗收與價值評估完成：2025年12月

數據要素價值需求

針對“學生一張表”項目，信息服務中心通過前期深入調研和全面分析，認為師生的需求已超越傳統的數據整合與可視化，聚焦于數據要素的深度流動與價值釋放，具體體現為三大核心訴求：

1.需求一：從“靜態呈現”到“動態流動”，實現數據要素的按需賦能。

（1）師生痛點：數據沉睡在各系統，無法主動、精準流向需要的角色（教師、輔導員、管理者）。

（2）信息服務中心拆解與響應：我們提出“場景驅動流通”理念。不再僅提供查詢入口，而是構建“數據觸發器”和“服務推送引擎”。例如，將學生簽到異常、成績波動等數據要素，自動轉化為預警消息，實時推送至輔導員和任課教師，實現數據要素向管理場景的主動流動。

2.需求二：從“單一查看”到“關聯挖掘”，釋放數據要素的耦合價值。

（1）輔導員和書記痛點：數據之間彼此孤立，無法通過關聯分析發現學業風險、行為異常等深層問題。

（2）信息服務中心拆解與響應：我們構建“跨域數據關聯網絡”。打破簽到、學業、消費、門禁、上網、圖書借閱、能耗等數據要素的壁壘，通過規則引擎與機器學習模型，挖掘其內在聯系。如“低績點+夜間高頻上網+食堂消費驟降”可關聯觸發“綜合學業生活關懷預警”，讓數據要素在碰撞中產生倍增價值。

3.需求三：從“工具應用”到“閉環治理”，建立數據要素驅動的決策反饋機制。

（1）管理者痛點：數據使用停留在查看階段，未能形成“發現-決策-干預-反饋”的管理閉環。

（2）信息服務中心拆解與響應：我們設計“角色聯動數據閉環”。為教師、輔導員、院領導、校領導設計差異化數據視圖與聯動任務。輔導員收到預警并干預后，干預結果作為新的數據要素反饋至系統，形成可評估的育人閉環，讓數據要素貫穿管理全過程。

我們認為，高校數據要素的價值釋放，關鍵在于構建一個“會思考、能流動、可閉環”的智能數據服務體系。我們提供的不僅是技術平臺，更是一套以數據要素流通為核心的新型育人工作模式。

面臨挑戰

項目推進過程中，在“數據要素價值釋放”層面，我們面臨了遠比傳統數據集成項目更深刻的挑戰。

1.數據要素“流不動”的機制之困。數據權責分散于各個部門，缺乏促使其跨部門流動的激勵機制與合規路徑。如何在不逾越數據安全紅線的前提下，建立一套被各方認可的數據要素內部流通協議，是項目面臨的首要制度挑戰。

2.數據要素“挖不深”的技術之困。傳統“一張表”僅支持單點查詢，缺乏對多源異構數據（如文本評教、消費流水、網絡日志）進行實時關聯與模式識別的能力。如何構建輕量、高效、可解釋的關聯挖掘模型，是實現數據價值從“表層”走向“深層”的技術瓶頸。

3.數據要素“用不閉環”的場景之困。即使提供了預警信息，如何確保輔導員、教師等角色能有效使用并反饋結果，形成數據驅動的管理閉環，而非停留在“信息過載”層面。這涉及到業務流程再造與用戶習慣變革，是價值釋放的“最后一公里”難題。

4.數據要素“管不安全”的風險之困。數據流動與關聯挖掘必然伴隨更高的隱私泄露與濫用風險。如何在實現數據價值最大化的同時，構建貫穿全生命周期、貼合教育行業特性的數據安全防護體系，是項目能否可持續發展的生命線。

這些挑戰共同指向一個核心命題——高校的數據要素化改革，是一場涉及技術、制度、流程、安全的綜合性戰役。本項目正是對這些挑戰的系統性回應。

數據處理

本項目以“流動產生價值，關聯激發智能”為數據處理核心理念，構建了規模龐大、動態實時、深度關聯的數據要素處理體系。

數據體量：日均處理數據超600萬條，涵蓋全校20000余名師生活動產生的全維度數據。

數據類型與處理：核心結構化數據（日增約100G）：學籍、成績、課表、簽到、門禁、消費等，通過流批一體管道實時入湖，確保要素鮮活性。

半結構化/非結構化數據：上網行為日志、圖書借閱摘要、學業預警記錄、日程軌跡數據等，通過NLP與文本挖掘技術進行要素提取與標簽化。

數據處理流程的四大升級：

1.從“批量ETL”到“實時流注入”：使用Apache Kafka+Flink架構，將簽到、消費等關鍵行為數據的延遲從“天級”降至“秒級”，保障流動的時效性。

2.從“字段清洗”到“關系構建”：在清洗的基礎上，通過圖計算技術構建“學生-課程-行為”關聯網絡，識別潛在社群與異常鏈路。

3.從“分級存儲”到“智能分層”：根據數據熱度與關聯度，自動將數據在Hot（實時緩存）、Warm（分析引擎）、Cold（對象存儲）三層間調度，優化存儲與計算成本。

4.從“結果存儲”到“過程追溯”：所有數據要素的流動、訪問、關聯計算過程均記錄存證，實現數據要素流轉的全程可審計、可追溯。

通過以上處理，我們將原本靜態、孤立的“數據資料”，轉化為動態、互聯、可追溯的“數據要素流”，為上層智能應用提供了堅實基礎。

數據技術與實施過程

本項目標志著高校“學生一張表”從數據歸集工具向數據要素運營平臺的范式躍遷。我們的核心突破在于，不再滿足于數據的靜態陳列與被動查詢，而是致力于構建一個“數據驅動決策、智能預警風險、流程形成閉環”的智慧育人中樞。整個技術實施過程，本質上是為數據賦予“生命力”的過程，通過體系化的框架設計、全流程的質量與安全管控，以及場景化的價值應用，確保數據要素能夠安全、高效、智能地流動起來，最終轉化為可衡量的育人效能與管理提升。以下是基于“采集-治理-應用”一體化架構的詳細實施脈絡。

1.構建分層協同、支撐數據全生命周期流動的技術底座

為確保數據要素從源端到應用端的順暢流動與價值轉化，我們設計了層次分明、能力聚合的“數據采集層-存儲層-計算層-應用層”四級架構，并在數據應用開發的全過程貫穿數據治理工作。核心技術棧覆蓋批流一體集成、分級存儲、智能計算、合規治理等能力，適配多源異構數據處理與場景化應用需求。

圖1：“學生一張表”數據要素價值釋放技術架構

·數據采集層：作為數據流動的起點，采用批流一體集成模式，從32個異構業務系統“汲取”數據。

·存儲層：根據數據熱度、類型與安全等級，采用分級存儲策略，為高效訪問與計算提供合適“倉庫”。

·計算層：提供Spark批處理與Flink流處理雙引擎，是數據加工、關聯分析與實時計算的“心臟”。

·應用層：價值實現的“觸點”，通過“學生一張表”統一門戶，向不同角色輸出場景化數據服務。

·數據治理：貫穿始終的“神經系統”，實施數據標準、質量、安全、血緣的全方位管控，確保流動合規、可信。

2.體系化構建數據要素基礎框架——繪制“數據地圖”與“安全交規”

在數據開始流動之前，必須先回答“有什么數據”以及“數據如何安全流動”兩個元問題。我們通過系統性地梳理與定標，為整個項目奠定可控、安全的基石。

·全量數據要素盤點——繪制精準的“數據資源地圖”。

我們聯合教務、學工、后勤等11個部門，開展了為期兩個月的深度調研與盤點，最終形成了覆蓋學生全生命周期的《數據資產清單》。這份清單不是簡單的目錄，而是包含以下關鍵維度的動態“地圖”。

資源邊界。明確12大類、300余個數據字段，涵蓋從入學基本信息到離校狀態的完整閉環。

數據血緣。逐一標注每個字段的來源系統、責任部門與更新頻率。例如，“課程簽到”來源于智慧課程平臺，由教務部門和信息服務中心共同維護，簽到開始后每五分鐘更新一次。

狀態標識。區分靜態數據（如學籍）與動態數據（如實時位置），為后續采取不同的采集與處理策略提供依據。

這份地圖讓原本隱形的數據資產變得可見、可管、可溯源，實現了“底數清、來源明”，從根本上解決了“數據孤島”的認知問題，為后續的數據匯聚與關聯應用提供了精準的導航。

·數據分級分類標準制定——確立不可逾越的“安全交規”。

數據流動的前提是安全。我們依據《教育數據安全管理辦法》《溫州商學院數據安全管理辦法》和《溫州商學院個人信息保護管理辦法》，將全校數據要素劃分為L1（公開）至L5（核心敏感）五級管控體系，并制定了對應的“管控規則”。

表1：數據分級分類標準與管控規則

我們在項目啟動之初就植入安全基因，確保后續所有技術設計和數據流動都在合規的軌道上進行，實現了“安全先行，流動放心”。

3.全流程保障數據要素質量與安全——打造高質、可信的“數據流水線”

本階段目標是將原始、粗糙的“數據礦石”，通過一條自動化、智能化的“流水線”，冶煉成高質量、可直接用于價值創造的“數據元件”。

·多模式數據采集：構建“主動脈”與“毛細血管”并行的輸送網絡。

我們采用“批量同步保完整，實時流處理保鮮活”的混合采集模式，確保數據及時、全面地匯聚。

低頻批量采集。針對學生基本信息、課表等變化緩慢的數據，每日凌晨通過ETL作業進行同步，如同定時的“貨運專列”，保障基礎數據的完整性。

高頻實時流采集。針對一卡通消費、課堂簽到、門禁通行等日均超500萬條的行為數據，部署Flink+Kafka實時處理框架。數據產生即被捕獲、傳輸和處理，延遲控制在秒級，如同校園的“數據血液循環系統”，為實時預警提供了可能。

此外，為應對簽到高峰等脈沖壓力，我們在Kafka中設置了緩沖隊列，確保了數據流水線的穩定不堵塞。

·精細化數據清洗與治理——實施嚴格的“質量質檢”與“標準包裝”。

數據匯聚后，我們建立了“規則引擎為主，人工復核為輔”的質量管控體系。

自動化清洗。通過預先定義的8類、279條質量規則，系統自動完成去重（如重復簽到）、補全（如缺失的時間戳）、糾錯（如消費負值）。清洗準確率高達99.8%，將數據合格率從不足70%提升至90.5%。

標準化處理。統一了所有核心字段的定義與格式。例如，將來自不同系統的“成績”統一為百分制，解決了跨系統關聯分析的根本障礙。

高質量的數據是后續所有智能分析可信度的基石。通過自動化治理，我們釋放了業務人員手工核對數據的負擔，讓他們能專注于數據價值的解讀與應用。

·分級存儲與安全治理——實現數據全生命周期的“可管可控可追溯”。

我們根據數據特性和訪問需求，設計并落地了數據安全治理與防護體系。

圖2：數據安全治理與防護體系

智能分層存儲：（1）PostgreSQL。存儲學生、課程等關系型主數據，支撐高頻事務查詢；（2）ClickHouse。存儲并分析海量行為日志數據，滿足輔導員、管理者多維快速分析的需求；（3）MinIO對象存儲。安全存儲人臉圖片等非結構化敏感數據。

立體安全防護：（1）細粒度權限管控。基于RBAC（基于角色的訪問控制）模型，實現了從系統、模塊到數據字段的層層精準控制。權限與具體業務場景綁定，并支持動態生效與回收。例如，任課教師僅能查看本學期所授班級學生的成績，且該權限在課程結課后自動收回；輔導員則可長期查看所帶班級學生的全維度數據；（2）動態數據脫敏。在細粒度權限的基礎上，對同一數據項針對不同角色實施差異化展示，實現“千人千面”的隱私保護。例如，輔導員查看學生手機號為完整號碼，而院領導進行統計分析時，系統則自動展示為“138****5678”的脫敏格式。這確保了數據在必要流動的同時，個人隱私信息得到最大程度地保護。

全流程審計追蹤：所有用戶對敏感數據的訪問、查詢、導出及修改操作均被完整記錄，形成不可篡改的審計日志。這不僅滿足了合規性要求，更能實現“數據流動全程留痕、權限訪問異常可溯、安全事件責任可定”，為數據的安全可控流動提供了堅實的追溯與問責依據。

安全策略優化：審計結果是安全策略迭代的核心依據：審計系統通過分析用戶操作日志、異常訪問記錄等數據，定位權限矩陣模糊等“策略缺陷”，及脫敏算法與需求不匹配等“執行偏差”，安全管理團隊據此細化RBAC權限、優化脫敏規則等，避免策略僵化。

4.場景化落地數據要素價值應用——驅動數據向育人生產力的直接轉化

數據的終極價值在于應用。我們以“學生一張表”平臺為載體，將處理好的數據要素，通過智能計算，精準投送到具體的育人場景中，并形成管理閉環。

·智能計算賦能——讓數據從“被查看”轉向“會預警、能預測”。

實時規則引擎。我們將120余條育人管理經驗（如“夜不歸宿且近期曠課需關注”）轉化為可執行的數字化規則。當實時數據流觸發規則時，系統在秒級內自動生成預警并推送，相當于為每位輔導員配備了一位“24小時在崗的AI助手”。

輕量預測模型。采用LightGBM算法，構建學業預警模型。該模型綜合成績趨勢、消費變化、上網行為等20+特征，提前一學期預測學業風險學生，準確率超過85%，使管理工作從“事后補救”轉向“事前干預”。

關聯分析挖掘。通過批處理計算，發現“課堂前排就座率”“圖書館特定樓層停留時長”與“期末成績排名”呈顯著正相關，為引導學生優化學習空間與習慣提供了量化依據；識別出“特定網絡行為與學業下滑”之間存在強關聯，為個性化教學與學風建設提供了數據依據。

·平臺化服務輸出——打造“一人一表，千人千面”的統一門戶。

“學生一張表”平臺絕非信息的簡單堆砌，而是面向不同角色的“數據工作臺”。

學生端：提供“學業健康診斷”“時間管理分析”，引導學生自我規劃。

教師端：核心是“先修課成績查詢”與“課堂實時到課率”，讓教師課前掌握學情，課中調整節奏，實現精準教學。

輔導員端：核心是“預警任務中心”。來自規則引擎和預測模型的所有預警在此匯聚，輔導員還可收到實施推送，詳細情況支持一鍵導出與家長共享，形成家校協作完整工作閉環。

管理端：提供“學院數據駕駛艙”和“學校駕駛艙”，宏觀展示學風態勢、教學態勢和學業預警等，支撐科學決策。

圖3：學生個人畫像

·閉環化運營保障——確保數據價值持續釋放。

持續迭代。項目上線后，我們建立了由技術和業務人員組成的聯合運營小組。基于使用反饋，在三個月內完成了3輪迭代，新增了“我與學霸的距離”“日程軌跡”等5個場景，使平臺愈加強大。

效果量化。平臺訪問量是價值的直接體現。我們上線了平臺訪問量多維統計功能，精準分析平臺訪問數據，聚焦薄弱環節，針對性提升平臺服務效能。上線不到三個月，“學生一張表”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據服務類應用，這直觀證明了數據要素的價值得到了我校師生的廣泛認可。

5.總結——從技術集成到價值創造的系統性跨越

綜上所述，“學生一張表”項目的技術實施，是一次系統的、以價值釋放為目標的工程實踐。我們不僅集成了批流一體、智能計算等先進技術，更重要的是，我們通過“基礎框架治理化、處理流程安全化、應用場景閉環化”的三重設計，構建了一套讓數據要素持續流動、持續創造價值的良性循環機制。數據不再僅僅是存儲在服務器中的記錄，而是變成了活躍在校園每一個育人環節中的“智慧血液”，精準滴灌教學、管理、服務的每個場景，最終為溫州商學院實現“數據驅動、精準賦能”的現代化治理提供了堅實核心支撐。

生態伙伴合作

本次合作攜手生態合作伙伴南京迪塔維數據技術有限公司，依托其專業的數據匯聚、治理及應用服務能力，高效處理學生全維度數據。

針對個人基本信息、課表等數據，以及一卡通消費、課程簽到、學業信息等千萬級高頻行為數據，還有人臉、閘機、消費、簽到、成績等敏感數據，迪塔維通過多源異構數據統一歸集方案，實現實時/批量接入與合規校驗。在數據治理環節，其分級分類管控體系適配不同數據特性，結合脫敏、加密等技術保障隱私安全，同時完成臟數據清洗與結構化處理。基于匯聚治理后的高質量數據，迪塔維進一步提供學生群體畫像構建、學業趨勢分析、軌跡監控預警等應用服務，支撐校園管理決策與個性化學生服務，全面釋放數據價值，為智慧校園建設提供堅實支撐。

合作服務效果

本項目徹底改變了溫州商學院數據應用的形態，實現了從“數據展示系統”到“數據生產要素運營平臺”的質變，價值釋放效果顯著。

1.管理效能倍增。輔導員基于數據的主動干預比例提升40%，學業預警的早期發現率提升60%，管理響應時間從平均2天縮短至2小時。數據要素的流動，讓育人工作從“被動響應”走向“主動預防”。

2.教學決策科學化。超過70%的任課教師使用“先修課成績查詢”及“智能課堂數據分析”等功能調整教學重點，學生學習質量明顯提升。數據要素成為精準教學的“導航儀”。

3.服務閉環形成。系統內85%的預警信息完成了從“推送-處理-反饋”的閉環，積累了寶貴的干預案例庫，為構建基于數據的育人知識圖譜奠定了基礎。

4.師生獲得感與活躍度爆棚。平臺上線不到三個月，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用。這直觀證明了數據要素價值釋放得到了用戶的真認可。

5.數據安全與流通平衡。通過項目建立的合規流通機制，實現了數據安全事故“零發生”，同時數據跨部門申請使用周期從一周縮短至線上即時審批，在安全前提下極大釋放了數據活力。

關于企業

·溫州商學院

溫州商學院（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。學校現有在校生20000多人，教職工1200多人，其中，高級職稱教師450人，碩博士學位教師占比超過95%。學校高度重視數字化轉型，將數據治理與智能應用作為戰略發展方向，已建成覆蓋教學、管理、服務全域的智慧校園底座。本次“學生一張表”數據要素價值重塑項目，是學校以自身為試驗田，探索高校數據要素化改革路徑的先鋒實踐，旨在形成可復制、可推廣的“溫商經驗”。

·迪塔維

南京迪塔維數據技術有限公司（以下簡稱“迪塔維”）成立于2014年，深耕教育信息化行業大數據領域，總部位于中國南京軟件谷，并在全國多地設有分支機構。迪塔維公司是行業內廣受好評的專業數據治理、數據應用解決方案提供商，致力于建設高效、智能、規范、安全的數據服務體系和融合聯接、開放使能的數據治理生態，推動高校數智化轉型。

迪塔維作為國家級高新技術企業，匯聚了專業化的數據人才隊伍，并堅持“客戶定義產品”的理念，立足用戶需求，服務打造品牌，做與用戶相互賦能、攜手共贏的數據服務提供者、數字化轉型領航者。團隊專注于教育行業數據治理及數據應用服務，技術服務人員占比80%以上，具備10年以上數據累積經驗人員30+，手握百余項數據技術相關知識產權和多項數據技術發明專利及業內權威認證，堅持自主研發，持續創新提供高校數據技術全棧產品，是高校數據中臺技術體系最早的建設者和實踐者。

★以上由溫州商學院投遞申報的數據要素案例，最終將會角逐由金猿組委會×數據猿×上海大數據聯盟聯合推出的《2025中國大數據產業年度數據要素價值釋放案例》榜單/獎項。

該榜單最終將于1月上旬上海舉辦的“2025第八屆金猿大數據產業發展論壇——暨AI Infra & Data Agent趨勢論壇”現場首次揭曉榜單，并舉行頒獎儀式，歡迎報名蒞臨現場。