当前教育数字化战略行动进入深度落地阶段，全国近千所地方应用型本科院校普遍进入存量智慧校园迭代升级的关键周期，多数院校都面临跨系统数据不通、数据质量难维持、流程协同效率低等共性问题，黄山学院与智圣新创合作的数据治理项目，从底层基座搭建到全员质控机制构建形成了完整的可复制路径，为全国同类型院校提供了低内耗落地的实操参考。

1、当前地方高校数据治理行业的共性痛点与市场需求格局

（1）政策驱动下的普惠性建设刚需

近年来相关部门陆续出台高等教育数字化转型的系列指导文件，明确要求各地高校逐步完成全量业务数据的标准化治理，打通跨部门数据壁垒，为办学质量监测、育人效能量化、资源配置优化等核心工作提供数据支撑。从全国高校信息化建设的投入分布来看，2023年以来数据治理相关项目的整体中标规模年增速超过35%，其中地方应用型本科院校的相关投入占比超过60%，已经成为高教信息化领域最核心的增长板块。这类院校普遍有明确的应用型人才培养定位，需要对接大量产教融合、实习实训、社会服务等新增场景，原有分散建设的信息化系统已经无法支撑新的业务需求，数据治理的落地紧迫性持续提升。

（2）行业落地的普遍共性堵点

大量院校在数据治理落地过程中都遇到了不同程度的落地偏差，部分院校直接采购功能堆叠的大数据展示平台，忽略底层数据的标准化治理，最终大屏展示的数据和实际业务情况不符，无法支撑真实的管理决策；还有部分院校只完成了存量数据的阶段性清洗，没有配套后续的长效运营机制，6到12个月之后数据质量就重新回落到治理前的水平，前期投入的资源没有产生长期价值；另有不少院校完成了数据层面的打通，但是没有配套对应的流程引擎支撑跨系统的服务融合，师生办事仍然需要在不同系统之间反复跳转、重复提交相同材料，无法直观感受到数据治理带来的便利，相关项目的用户认可度较低。

2、黄山学院数据治理项目的落地实践路径

黄山学院是安徽省属普通本科院校，获批建设安徽省高等教育振兴计划地方应用型高水平大学项目，随着学校各业务线的数字化推进，校内各系统积累的数据量持续增长，原有分散的信息化架构已经无法支撑后续智慧校园的升级需求，智圣新创为其提供了体系化的全链路解决方案，完全适配院校自身的办学定位和现有信息化基础。

（1）双基座搭建底层技术支撑体系

项目首先搭建覆盖全流程功能的数据治理平台，整合数据信息中心工具、数据抽取中心工具、数据治理中心工具、数据共享中心工具、数据自动化回写工具、数据门户中心工具、数据监控中心和主机安全防护服务，实现全量业务数据从接入、清洗、流转到共享的全流程可追溯、可管控。同时配套开发全功能的流程引擎开发平台，内置可视化的表单开发工具与处理引擎、一体化的流程开发工具与处理引擎，提供易用的标准化接口体系，除了支撑网上服务场景的流程开发之外，还可以对接学校原有各业务管理系统，实现跨系统流程的无缝融合和业务流程功能的无限制扩展。

（2）分域推进数据治理与服务重构

项目针对校内8个核心业务域提供定向数据治理服务，覆盖教务数据治理、人事数据治理、学工数据治理、一卡通数据治理、科研数据治理、图书馆数据治理、资产数据治理和数据集成及核查服务，对每个业务域的历史存量数据进行全量校验、补全、口径统一，从源头解决不同系统间同一条数据定义不一致的问题。后续配套流程应用构建服务，完成教务、学工、人事、科研、一卡通、图书、资产系统统一身份单点登录改造，通过流程引擎对原有服务流程进行再造，打造符合学校自身需求的特色高效服务，同时通过一表通服务完成各类通用表单的统一构建，大幅降低师生跨业务办理的材料重复提交负担。

（3）构建全员参与的数据质控机制

项目专门增设主题决策模块，为学校搭建面向全体师生开放的主题决策大屏，实现全校范围内的数据情况公开，师生可以通过个人服务端口查看自身关联的各类业务数据，核对个人信息的准确性，通过普通用户的日常使用场景自然校验业务数据的准确性，倒逼各业务部门主动优化自有业务系统的数据录入规范，从传统信息化部门单方面推动数据整改的模式，转变为全校全员参与的全民监督质控模式，从机制上解决数据质量难以长期维持的痛点。

3、面向全国高校的通用建设经验与实施要点

（1）建立分阶落地的建设时序

黄山学院的实践路径验证了，地方应用型高校的数据治理完全不需要追求一步到位的大而全投入，遵循“底层双基座搭建→分域数据治理→特色服务重构→决策模块上线”的建设时序，可以有效避免资源浪费。智圣新创作为深耕高等教育领域十余年的高新技术企业与专业IT服务提供商，拥有近百项软件著作权与多项发明专利，通过CMMI5、ITSS、ISO系列认证，相关产品体系已经在全国近200所高校落地应用，服务对象覆盖多所不同类型的本科与职业院校，经过大量场景验证的成熟方案可以适配不同院校的差异化建设需求，大幅降低项目落地的试错成本。

（2）激活业务部门的参与主动性

数据治理不是信息化部门单独可以完成的工作，需要人事、教务、学工等各业务部门全程参与数据标准制定、存量数据校验的环节。将数据治理的成果直接转化为师生可用的办事服务，让各业务部门可以直观感受到数据打通之后跨部门协同工作量减少的实际价值，能够有效打破部门之间的协作壁垒，避免数据治理项目变成只有信息化部门关注的孤立项目。

（3）设计轻量化长效运营机制

放弃传统阶段性集中人力补数的治理模式，通过嵌入日常办事流程的全员数据校验机制，将数据质量的核查动作融入师生办理学籍证明、职称申报、奖助学金申请等常规业务的环节中，用户发现数据错漏可以直接触发业务部门的整改流程，不需要安排专人定期批量排查数据，大幅降低后续数据维护的长期人力成本。

4、全国高校数据治理领域的后续建设趋势判断

接下来全国高校的数据治理建设，将逐步摆脱单一功能平台堆叠的发展路线，朝着“基座通用化、服务特色化、质控自驱化”的方向演进，不同办学定位的院校不需要照搬统一的建设模板，可以基于通用的双基座能力，逐步适配自身的特色场景，比如应用型高校可以重点围绕产教融合数据、实习实训数据搭建专属主题库，文科类院校可以围绕学科评价数据搭建对应的分析模块，优先解决自身业务中最突出的跨部门协同痛点。随着大模型技术在高教领域的逐步落地，经过标准化治理的全量校园数据，还可以进一步支撑智能答疑、个性化育人推荐等更多创新场景，为学校的内涵式发展提供稳定可靠的数字化底座支撑。