高校數據治理樣板：如何從“數據孤島”邁向“數智決策”？

成都中醫藥大學基于Wyn構建四大智慧管理場景實踐

在數字化轉型浪潮下，高校管理正從“經驗驅動”向“數據驅動”跨越。成都中醫藥大學為破解數據分散、價值沉睡的管理痛點，啟動決策分析平臺建設，旨在通過集成化、智能化工具，讓數據成為學校科學管理的“智慧大腦”。葡萄城憑借成熟的數據可視化技術與深度服務能力，成為校方核心合作伙伴，共同打造了覆蓋校情監測、學院管理、師生畫像、智慧黨建四大場景的數字化決策體系，為高校精細化管理提供了可借鑒的實踐樣本。

破解高校管理痛點，錨定數據驅動目標

作為一所綜合性中醫藥高校，成都中醫藥大學的管理涉及人事、教學、科研、學生服務等多個維度，長期面臨“數據孤島”難題——各業務系統數據分散存儲，難以形成統一分析視角；傳統決策依賴經驗判斷，缺乏對數據價值的深度挖掘，無法及時響應管理需求變化。

為突破這一困境，學校明確決策分析平臺建設目標：打造集成智能、可視、可交互的平臺，實現“數據聚起來、沉睡數據活起來”，最終以數據驅動決策，提升學校管理的科學性與高效性。

從低代碼調研到產品選型，雙向認可促成合作

成都中醫藥大學與葡萄城的合作，始于一次低代碼平臺調研。2024年上半年，校方在調研低代碼技術時，與葡萄城團隊交流過程中，偶然提及“數據可視化呈現”的核心需求——彼時校方已意識到，僅靠低代碼搭建流程遠遠不夠，還需專業工具將分散數據轉化為直觀、可用的決策依據。 正是這一需求契合點，讓校方了解到葡萄城的數據可視化產品——Wyn商業智能軟件。項目正式啟動后，校方經過多輪產品對比與技術驗證，最終選定葡萄城作為合作伙伴。一方面，葡萄城產品的“高兼容性”可適配學校多系統數據接入需求，且支持多源數據接入與實時更新；另一方面，其“靈活定制能力”能滿足高校復雜的個性化分析場景，尤其是后續師生畫像、動態監測等功能的開發需求。

三大難題突破，團隊協作保障落地

在平臺建設的過程中，校方也面臨三大難題：

需求協同磨合難題：信息中心與業務部門對數據維度的理解存在差異，導致數據可視化分析需反復調整磨合，增加了項目推進的時間成本。

技術攻堅現實瓶頸：學校信息中心雖組建了決策平臺建設團隊，但在實施過程中仍面臨技術、算法等方面的專業難題，制約功能開發進度。

數據治理整合難點：存在數據不全的問題，部分數據需要在Wyn商業智能軟件中進行技術化處理，該過程需要耗費一定的時間，影響平臺的建設效率。

通過學校建設團隊的自主努力，以及葡萄城的技術支持，成果突破上述難點，最終在四大應用場景的建設中取得了階段性成果，實現了數據驅動管理的初步落地。

四大核心應用，讓數據真正“用起來”

在與葡萄城的技術協同下，決策分析平臺已實現四大核心應用場景，覆蓋學校管理關鍵環節，逐步釋放數據價值。

數字校情一張圖

數字校情一張圖通過整合人事、教學、科研等12個業務系統數據，實現全校關鍵指標的動態監控與可視化呈現。一方面，依托三維地圖，實現教學樓課表實時查詢，提升信息獲取效率；另一方面，構建了學校關鍵指標動態監測體系，為學校管理層制定政策、調配資源、優化管理等決策行為，提供精準、直觀的數據支撐。

學院管理可視化

學校聚焦二級學院的實際管理需求，在決策分析平臺的儀表板中，開發了涵蓋教學科研、學生管理等核心維度的指標模塊，為學院日常管理提供數據參考。為滿足二級學院考核工作需要，領導明確要求將各二級學院的目標任務考核完成度納入平臺呈現，實現對各學院目標任務進展的動態監測與實時評估。值得一提的是，該模塊還配備了特色功能，包含教師科研成果影響力矩陣分析、學生就業質量與課程設置關聯分析，以及源數據鉆取導出等，能夠進一步助力學院挖掘數據價值。

教師及學生畫像

傳統決策多依賴經驗判斷，在多元化管理背景下已難以應對復雜需求。為此，團隊基于學校數據資源，通過多維數據構建師生畫像，挖掘經驗決策觸及不到的深度信息：

學生畫像：對接教務、學工系統，歸集學業成績、社團活動、獎懲記錄等多源數據，構建基礎標簽體系（如學業預警、活動參與標簽）。同時拓展數據維度，結合上網行為、一卡通消費、門禁進出等信息，精準分析學生問題根源——例如通過“上課期間頻繁離校”的門禁數據，可輔助判斷其掛科的潛在原因，替代傳統“談話猜測”模式。

教師畫像：圍繞教學科研、能力提升、育人服務等模塊，整合多維度數據并提供對比結果，支持教師查看自身成長軌跡、優勢潛力及個人數字標簽。這些標簽由學校信息中心結合AI多輪對話設計，以表彰類為主（如基于門禁數據，將“早到崗”的教師標注為“辛勤耕耘者”，晚10點后離校的標注為“新業守護者”），并在特定時期推送給師生，因傳遞管理溫度而廣受好評。

智慧黨建決策平臺

在智慧黨建決策平臺建設方面，平臺整合黨員管理、組織生活、學習教育數據，開發黨員分析、組織建設、風險預警等5類儀表盤，完成8個模塊指標可視化（如黨員年齡結構、學習時長趨勢）；創新實現黨員政治日自動提醒、學習任務動態派發，試點階段黨員參與率較傳統模式提升25%，還構建了黨支部畫像、黨員畫像并集成AI對話模式；下一步，團隊將計劃深化數據模型應用，探索黨建工作成效與業務指標的關聯分析。

深化數據價值，邁向“智慧管理”新階段

基于當前的成果，學校將圍繞三項核心規劃推進平臺建設：

第一是深化拓展業務應用場景，一方面新增教學、科研、人事、目標考核等主題應用場景，另一方面持續深化已有維度的數據分析——不僅實現數據可視化，更要挖掘其深層價值，開展趨勢預警、預測研判。以教學板塊為例，將結合智能技術，通過分析教師的教學設計規范性、課堂實錄（音視頻數據）等教學過程數據，構建多維度的教學評價體系。

第二是強化AI預測能力，融合多元數據訓練模型，推動決策從“事后分析”轉向“事前預判”，實現風險預警、趨勢預測等功能升級。

第三是深化數據治理體系，推行標準化、智能化的數據治理模式，建立數據質量管控與人文干預機制——數據治理是數字化轉型的“生命線”，學校會在保障數據精度的同時，兼顧教育管理的溫度，為平臺持續運轉筑牢基礎。

數據不是冰冷數字，而是管理溫度的延伸。當技術遇見需求，當數據遇見場景，每個行業都能綻放智慧之光。 未來，成都中醫藥大學將繼續與葡萄城攜手，以決策分析平臺為支點，推動高校管理向“更智能、更精準、更有溫度”的方向邁進，為中醫藥人才培養與科研創新注入數字動能。