高校智慧校園“兩中臺”建設架構研究

馬瑤　肖高瓊

摘要：為了構建完善的教育數據管理制度，建立數據標準體系，探索基于大數據的用戶行為分析，為廣大師生提供集個性化教育服務于一體的智慧校園服務體系新生態，文章通過分析高校數據管理應用能力不足、智慧校園建設需求，提出了基于數據中臺開展數據治理和服務中臺實現業務價值快速創新的方案。文章從基于數據中臺開展數據治理實現整合數據資產、有序推進校內數據資產梳理、服務中臺建設“標準統一、服務治理、智慧賦能”的開放式微服務生態等方面，探討了智慧校園生態服務體系的建設路徑。

關鍵詞：數據中臺；服務中臺；智慧校園；數據治理；體系架構

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）13-0095-02 開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

0 引言

智慧校園以學生、教師、管理人員的需求為根本出發點，以數據信息化發展和改善為核心驅動力，提供智慧學工、智慧教務、智慧辦公、智慧人事、智慧科研、智慧資產等多領域的校園應用，將信息技術和智能技術深度融入校園管理全過程。各業務部門對數據的需求從原來單純的業務管理轉向交互式探索、多維分析[1]，采用全量業務域數據倉庫和數據集市的數據管理，為高校提供管理、教學、科研等方面的數據智能應用服務，為校領導提供科學決策，為管理者提供業務運營管理監測，為師生提供精準化數據服務，重點做好大數據中心建設、數據充分賦能、數據互通，有效完善與教育強國建設相匹配的公共服務戰略性投入機制[2]，深化與提升為師生打造有用、可用、愛用的校內外智能融合的數字化生態環境[3]。

1 目前高校智慧校園現狀分析

目前高校數據管理應用能力不足，主要表現在以下幾點：

1） 數據支撐不夠，高校業務賦能的效果不足：多數高校基于基礎/公共數據庫開展了教學評價、學習評價、一站式服務類應用，基于數據的應用主要集中在教學和師生服務兩個方面，而其他場景和業務的應用較少，難以有效支撐師生個人填報、業務部門數據上報和學校決策分析應用。

2） 數據質量不高：業務系統建設重流程，輕數據，導致數據質量問題：數據項缺失、數據結構化不良、無效枚舉項、錯誤表達格式。

3） 數據管理不足：數據管理制度和規范缺乏，對數據管理重要性認識不足，沒有建立數據統一采集、存儲、共享的管理機制。

4） 數據資產不明：學校數據責任劃分不清楚，權威數據沒有明確，數據來源和分布不可知。

5） 數據共享不通：數據共享過程“黑盒”，數據共享方式單一，數據共享監控缺乏。雙一流高校對接數據交換和共享中心的信息系統數量激增，大幅超出高校通常的核心管理信息系統數量，數據交換和共享服務延伸至了非核心業務的信息系統，需要共享和開放一部分數據供內部或外部用戶使用，以支持教學、科研等工作。

6） 數據標準不一：共性業務服務建設標準不統一，各自為政，沒有遵循國標規范，模塊的服務能力參差不齊。

2 基于數據中臺開展數據治理

數據中臺技術是指建立一個統一的數據管理平臺，將不同業務部門和系統的數據整合到一個中心化的數據倉庫中，實現數據的標準化、一致性和可共享性，以提升業務運行效率、持續促進業務創新為目標的整體平臺[4]。數據中臺技術的目標是提高組織對數據的全面認知，實現數據驅動的決策和業務創新。數據中臺技術是實現數據資產價值化的工具、機制和方法論[5]，建立中臺主導，數據驅動運行保障機制，如圖1 所示。數據中臺按照統一標準對學校業務數據進行清洗、存儲，形成學校主數據，為數據的統一管理與使用提供支撐，從根本上消除“數據孤島”。通過數據中臺提供的工具、方法和運行機制，滿足不同用戶、角色的數據需求，為校園治理、公共管理、師生服務持續賦能。

數據治理與智慧校園生態的關聯：智慧校園建設內容覆蓋面廣泛，但都離不開最基礎的數據，數據存在于智慧校園建設的每一個角落；數據只有在使用過程中才會產生價值，也只有在使用過程中才能發現問題，從而提高數據質量，更好地滿足日常應用場景，形成工作閉環；智慧校園的建設需要進行數據治理，數據治理的成效同樣可以反哺學校智慧化進程。為奠定數據應用基礎，打造大數據綜合應用能力，提升大數據利用效率，打通數據整合通道，解決數據管理問題，切實提高數據資產管理應用能力，須構建全量數據體系與數據治理體系，設計數據處理存儲策略——基于數據中臺開展數據治理，如圖2所示。

1） 數據資產管理工程—數據全生命周期管理，數據可管、可溯源、可見、可共享。構建元數據中心，驅動數據資產生命周期。

2） 數據倉庫建設工程—三層體系、五庫一體，數據分層清晰，安全合規。

①數據湖層（數據入湖）：通過采集業務系統元數據，識別業務庫有效數據資源，分析出業務系統業務數據表，并對表中的字段進行識別，確定入湖對象，對業務系統數據進行采集、匯聚，僅做簡單整合，不做深度清洗加工。

②數據倉庫層（數據建倉）：定義統一標準規范，按業務模型設計數據分層，劃分主題數據模型，對數據湖的數據進行清洗治理，形成相對全量的數據倉庫。

③數據集市層（數據應用）：從統一數倉層抽取數據，面向特定業務組裝特定的數據，滿足業務及性能要求，如高基表專題庫、業績庫專題庫、駕駛艙指標庫、組織與人員專題庫、職稱評審專題庫。

3） 數據質量提優工程—多維數據質量監測體系、數據質量循環改進體系，數據質量周、月活動，如圖3 所示。

數據中臺技術與數據治理相輔相成，數據中臺技術提供了數據集成、清洗、存儲等基礎能力，為數據治理服務提供了數據基礎，而數據治理服務則提供了規范和管理數據的方法和手段，為數據中臺技術的應用提供了保障。通過數據中臺技術和數據治理服務的結合，推動學校管理水平和服務水平的提升，實現校內校際資源的共建共享，滿足高校師生對資源的需求。

3 服務中臺實現業務價值的快速創新

1） 服務治理—業務域數理分析。服務中臺基于職能域，梳理不同場景相關度高的應用，組成“服務域”。對業務域功能進行梳理、匯聚，整理出應用分類清單和按用戶角色業務對應的業務清單，幫助業務職能部門快速構建各類微服務應用場景，減少通用功能的重復建設，實現業務價值的快速創新。銜接“前臺”和“后臺”，強調通過推動構建更創新靈活的組織機制和業務機制，持續漸進地開展服務治理，重塑業務價值，如圖4所示。

2） 應用服務接入標準。建立接入流程規范，提煉統一待辦、資訊、消息、日程、服務卡片構建的對接要求、對接流程，能夠更高效、便捷地進行對接雙方的業務溝通，更好地擴展業務覆蓋面與服務領域；系統擴展與兼容性擴展，通過統一對接技術規范與數據格式規范，使各業務系統的數據能夠實現良好互通，能夠更高效、便捷地接入更多業務系統，保證平臺平穩高效地運行。

3） 服務中臺的方案優勢。統一標準，通過“技術開放性”降低整體建設成本；業務協同，增強前臺應用的一站式服務能力；場景串聯，為不同用戶提供一站式、一條龍的呈現服務空間。基于服務中臺實踐思路，橫向貫穿全域業務，縱向提升用戶體驗，打造面向管理、教學、科研的智慧校園服務生態。基于校園生態“場景-鏈路-服務-數據”產品要素，建立全能力一體化的中臺服務體系，如圖5所示。

4 結論

通過構建數據中臺和服務中臺，兩中臺模式有助于實現校園內數據的統一管理和資源共享，充分整合信息化資源，梳理指導智慧校園長久建設的統一標準，完善智慧校園服務體系新生態，進而推進智慧校園數據治理工程，提升用戶的服務體驗，調動數據、物聯、服務與“人”的關聯，賦能校園管理業務與決策場景。最后，擴寬智慧校園統籌領域，探索學校、行業、企業和社會協同參與、共建共享、開放合作的教育數字化資源建設新機制。

參考文獻：

[1] 呂忠亭，崔巍，劉洋，等. 高校數據中臺建設方案設計與分析[J]. 微型電腦應用，2022，38（2）：19-21.

[2] 邊達. 基于數據中臺的高校數據治理系統構建分析[J]. 信息技術時代，2023（13）：59-61.

[3] 徐望，董劍峰. 基于數據中臺和服務中臺的智慧校園框架設計與應用[J]. 中國教育信息化，2021（15）：76-78.

[4] 蘇萌，賈喜順，杜曉夢，等. 數據中臺技術相關進展及發展趨勢[J]. 數據與計算發展前沿，2019，1（5）：116-126.

[5] 李洋. 基于雙中臺技術的高校智慧校園構建[J]. 蘭州工業學院學報，2023，30（5）：99-102.

【通聯編輯：謝媛媛】