基于数据中台的高校校务数据治理体系构建与实践

摘要：在数字化转型背景下，高校对于数据的依赖程度不断提升，有效的数据治理对提升学校管理效率和服务质量至关重要。文章剖析了国内高校在数据治理实施过程中面临的痛点问题，以南京中医药大学正在建设的数据治理项目为例，探索学校数据治理实施思路，规划了一套基于数据中台的数据治理体系架构，并详细阐述了数据中台在治理体系中的实施要点。通过数据中台建设实现数据的统一汇聚、存储、管理、开发、开放和应用，为上层业务应用提供数据展示、数据分析、数据查询等服务，有助于充分激发校务数据价值，为高校基于数据中台的数据治理提供借鉴。

关键词：数据中台；高校校务数据；数据治理；治理体系；数字化转型；智慧校园

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）06-0073-06开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0 引言

随着新一轮科技革命的蓬勃发展，高校数据体量不断攀升，教育领域对数据的重视程度日益提高。近年来，国家层面相继出台了一系列关于数字化转型的政策，明确了推动教育数字化发展的战略部署，教育数字化进程加速[1-2]。2024年初，教育部全面启动教育数字化大数据中心建设，致力于通过数据治理平台促进教育资源的汇聚和共享[3]。在此背景下，国内高校将开展数据平台建设作为智慧校园建设的重要内容，借助信息化手段提升数据资源的共享共用能力，以实现数据价值最大化。基于此，南京中医药大学秉持“数据为本、平台为体、应用为王”的基本理念，积极探索智慧校园数据治理的新模式。学校以数据中台为抓手，整合校内现有系统及平台中的数据资源，推动数据的统筹治理和共建共享，以突破在智慧校园建设过程中数据“采集难、管理难、共享难”的困境，进一步激发系统数据应用潜能，从而加速推动校园数字化进程和学校教育事业发展。

1 高校校务数据治理的痛点问题

高等教育信息化建设正处于“数据为王”时代，从“基于内容”逐步转向“基于数据”。校务数据包括高校各业务部门在日常运营中产生的各类数字化信息[4]。尽管国内各高校沉淀了大量以“人财物，教科研”为核心的基础业务数据，并开展了广泛的数据治理实践，但海量校务数据往往未能发挥理想的作用。高校在数据治理中主要面临如下问题。

1.1 数据治理缺乏顶层设计

在校级层面，尚未建立统一的数据治理规范和治理体系架构，缺乏数据管理体系和技术体系等细节方面的指引，难以实现系统之间数据的流通，进而影响数据治理工作的高效运作。

1.2 数据标准不统一

高校早期的信息化业务系统由多家厂商承建，种类繁多且相互独立，各系统中数据的格式、存储方式和接口标准不统一，导致数据来源分散、难以融合，在实际业务中容易出现重复填写、多头填报等现象。

1.3 数据质量低

各系统围绕自身业务需求管理数据，致使相同字段在不同系统和流程中信息不一致，呈现出“一数多源”的现象。此外，由于业务系统中通常缺少数据的维度内容，仅包含主数据和结果性数据，使得数据质量问题难以被及时发现并解决。

1.4 数据共享不足

校务数据种类众多，数据接口复杂无序。部分业务部门建立了较为完整的数据库系统，但由于没有整体构建数据共享共用机制，系统间存有数据壁垒，出现一系列“信息孤岛”和“应用烟囱”现象。

1.5 数据安全风险高

高校数据共享和备份机制尚不健全，数据在静态存储和动态传输环节存在泄漏和滥用等安全隐患。部分数据申请、授权和使用采用点对点的对接方式，增加数据被篡改的风险，数据安全性难以保障。

1.6 数据生命周期管理缺失

学校尚未形成完整的数据生命周期管理机制，数据在采集、清洗、存储、维护、分析、应用等阶段缺少规范的管理流程和治理工具，难以协调各方数据资源，制约了数据治理工作的持续性发展。

2 基于数据中台的校务数据治理体系设计

2.1 数据中台概述

数据中台是一系列数据组件的集合，支持对多源异构数据的全面汇聚、深度加工与灵活复用[5]。中台能够为前台提供数据支持，同时为后台提供数据服务，有助于提升校务数据管理与应用效能，逐渐成为学校数据的管理中枢。

2.2 现状分析

在信息化建设初期，南京中医药大学规划并建设了统一的数据治理平台，促进了基本业务系统中数据的集成与共享。然而，由于不同部门与学院间的信息系统相互独立，且部分部门依赖电子文件和线下表格的方式采集数据，这些因素制约了数据的互联互通。此外，不同来源的数据在格式、标准、质量上存在显著差异，导致数据共享性和复用性不佳，校务数据的潜在价值未能得到充分发挥。

2.3 设计思路

围绕上述数据治理现状，学校数据治理工作以校园基础数据与设施为依托，以实际业务应用为方向，分步推进学校全域数据治理，构建了涵盖资源整合、中台建设与服务应用的数据全生命周期闭环管理体系，如图1所示，旨在实现校务数据“汇起来”“管起来”“用起来”。

一是数据资源整合。汇聚分散于各业务系统的数据资源，通过治理、整合形成标准化的数据资产，从技术层面解决校内数据孤岛问题，从而实现数据统一汇聚，筑牢校务数据底座。

二是数据中台建设。结合学校当前的数据集成情况及未来的数据应用目标，建设数据中台以实现校务数据的统筹管理，支撑高质量数据共享需求，确保数据管理的规范化。

三是数据应用赋能。借助数据中台赋能实际业务场景，通过校务数据治理为全校师生提供服务，实现对高校数据资产的全域智能管理，形成数据治理的良性循环，推动数据高效应用。

2.4 体系架构

在明确了建设思路后，学校从全校校务数据的采集、存储、管理、开发、开放、服务和应用的全过程出发，针对数字化转型背景下数据治理的创新应用及智能化服务需求，规划了基于数据中台的数据治理体系架构，如图2所示。该架构主要包括五个部分：数据底座、数据中台、数据应用、数据标准规范及制度体系和数据安全保障体系。数据底座是整个体系架构的基础，主要对原始校务数据进行初步处理和存储。数据中台是数据治理体系的核心，负责数据的深度治理与开发，旨在实现数据的集中化管理，并将数据资产转化为适用于多样化业务场景的资源。数据应用依托数据中台提供的服务，满足各业务部门具体的业务需求并为管理决策提供支持。数据标准规范及制度体系贯穿整个体系架构，提供标准化的规范和指导，确保数据在治理过程中的准确性和一致性。数据安全保障体系确保了数据在存储、管理和应用过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。

3 数据中台体系架构及实施要点

南京中医药大学的数据治理以实际问题为导向，汲取兄弟院校的建设经验，设计并实践了集数据采集汇聚、数据分层存储、数据资源管理、数据开发、数据开放、数据服务和数据应用能力于一体的数据中台体系，如图3所示。

3.1 数据集成与汇聚

该模块利用成熟的分布式大数据存储和计算技术，实现了海量校务数据的集成与处理。借助基于分布式架构的流批一体数据引擎，统一汇聚各类多源异构数据，包括API数据、日志数据、文件数据等，同时支持多种主流数据库的实时数据集成以及多种类型数据的集中处理。ETL （Extract， Transform， Load）工具主要用于实现异构数据抽取、转换和装载[6]。批处理引擎保留了传统ETL工具在批量计算及数据清洗转换方面的强大功能，并基于统一调度机制在线编排各类数据集成任务，支持与流式数据处理灵活切换。该模块为学校数据集成场景提供了稳定且高效的数据同步方案，满足了学校在数据同步方面的复杂需求。

3.2 数据分层存储

数据分层存储模块的设计基于湖仓一体架构，按照业务域对数据存储层次进行划分，实现数据的统一存储和分析。湖仓一体架构将数据湖的灵活性和数据仓库的高效性等优势相融合，能够同时存储和加工原始数据，为大规模数据集的管理与分析提供支持[7-8]。数据存储架构遵循分层设计原则，将实时数据仓库划分为贴源层数据湖（ODS）、数据仓库标准层（DWD）以及数据仓库应用层（ADS）[9]。贴源层数据湖作为校务数据的存储层，能够轻松集成来自各业务系统的结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据。数据源通过实时入湖操作将数据从各业务系统复制到贴源层数据湖，经过对标、清洗、脱敏等处理后进入数据仓库标准层。数据管理人员可以实时获取并分析数据仓库标准层的最新数据，从而为数据仓库的结构化查询和管理提供便利。围绕学校的基础管理范畴，数据仓库应用层将数据归纳为各类主题数据域，分析各业务数据之间的关联，构建出命名规范、口径一致的主题及指标模型，为后续数据的服务和应用提供支撑。

3.3 数据资源治理

该模块具备元数据管理、数据标准制定、数据质量监控和数据安全保障等核心功能，形成一体化的数据资源治理体系。

1）元数据管理。元数据提供了对业务系统数据的详细描述，包括数据的范畴、分类、定义以及数据表之间的关系[10]。该模块贯穿元数据的产生、汇聚、存储和控制等多个环节。依托元数据管理工具集中治理分散的元数据，并通过对数据归类建立数据血缘关系，有助于厘清校务数据链路，促进各系统异构数据的整合与共享。

2）数据标准制定。数据标准是指为确保数据在定义和使用过程中的一致性、准确性和完整性而制定的规范性约束[11]。在数据标准方面，数据中台允许灵活地定义和修改数据的多种关键属性，如类型、长度、格式、取值范围和共享规则等。该功能提供手动创建、标准导入以及智能识别等多种配置方式，协助数据管理人员快速构建字段、指标和代码的标准。

3）数据质量监控。数据质量是评估数据符合特定业务需求的程度，包括规范性、完整性、准确性、统一性、时效性和可访问性等多重属性[12]。数据质量监控模块具备可配置的检测规则、检测字段、检测提醒和检测任务等能力，形成自动化检测机制。该机制下，数据中台定期输出多粒度的数据质量检测报告，支持通过邮箱和企业微信等渠道将报告推送至数据生产单位，辅助数据源头单位分析和处理问题数据，实现源头治理和闭环管理体系，从而持续提升校务数据的整体质量。

4）数据安全保障。数据安全管理的核心目标是保障学校数据的安全性和隐私性[13]。该模块按照“谁管理谁负责、谁使用谁负责”的原则，实施分级分类制度，根据数据安全等级为用户分配不同的访问和管理权限。同时，建立健全数据访问的监控和审计机制，严格管理并定期从后台检查管理员的密码，以有效规避因管理不善可能导致的数据外泄。对于师生的手机号、身份证号、研究成果和财务记录等敏感数据，支持采用数据加密技术对数据字段进行全局或精细加密，并结合数据脱敏算法和水印溯源等措施，为学校重要敏感数据的安全保驾护航。

3.4 数据资源开发

数据资源开发模块基于数据分层架构，提供在线业务数据源分类管理、数据实时批量入库管理、数据标准集成管理以及应用层数据管理等功能。该模块内置了标准化、引导式的开发规范，用户通过可视化拖拽的方式即可实现数据的实时集成、计算、脚本和算法开发，简化了数据开发流程，提升了平台使用效率。此外，针对数据盘点、实时集成、标准入仓等任务，该模块提供标准化的引导式开发界面，将原本烦琐的集成接口建设、线下调研及数据对标转标等常规工作“黑盒化”，协助数据开发者高效完成标准化的数据开发工作。

3.5 数据开放与共享

数据开放与共享模块围绕数据资产的“申请-查询-下发-监控-管理”流程，面向不同业务部门和用户层级，提供多场景下的数据开放与共享、接口开发注册及监控预警能力。该模块提供丰富的数据开放形式，如API接口、视图开放、数据库接口和应用接口等，数据使用者完成线上申请及审批流程后，能够按需获取相应的数据资源。通过输出可复用、可监管的数据接口，实现数据开放与共享服务的自动化对接，降低数据中心与数据使用者或应用开发人员之间的对接成本。本模块具备申请流程进度跟踪、接口调用限制和接口预警等定制化功能，并支持对已授权的接口进行数据血缘跟踪和数据质量查询，实现了数据管理人员对数据资源接口的精细化管理。

3.6 数据应用与服务

数据应用模块面向校领导、业务部门和师生等数据主体，借助可视化工具和“一表通”功能模块，实现数据的处理、分析和展示，为学校战略决策、教育教学管理和师生服务提供个性化的数据体验。一方面，可视化工具能够快速进行数据建模与分析，实现各类数据的多维交叉统计，将大量复杂数据以更容易理解的图表进行传达。借助数字大屏或智能驾驶舱，实时反映学校管理工作的运行状态，并支持对异动数据进行监测和预警，提升了数据治理的透明度，为学校管理决策提供依据。另一方面，“一表通”模块基于师生核心数据的呈现与应用，采用低代码平台和微服务架构，数据管理者可灵活设计表单并快速配置审核流程。通过整合个人数据管理、数据报告、数据纠错等功能，满足师生及各部门在日常管理、教学、学习中的数据使用需求，有效减少师生数据填报的工作量。