01
数据中台
归集、治理、管理和共享教学数据资源，沉淀校本资源库与数据资产。
建设挑战
从标准建立到应用赋能，数据治理要解决四类断点
数据治理不是单一数据中台的问题，而是数据标准、质量治理、共享接口和应用赋能之间缺少连续关系。方案需要先把这些断点识别出来，再组织后续的标准建设、治理和应用。
- 数据标准缺失
- 数据质量参差
- 共享接口割裂
- 应用赋能不足
方案全景
以数据治理原始方案为依据，组合标准治理、质量监控与开放共享
- 向下接入教务、人事、财务、一卡通、物联网与教学过程等数据源。
- 中间通过数据中台统一归集、治理、资源化与共享。
- 向上支撑教学质量分析、融合门户、AI 服务与基础应用建设。
建设路径
先建数据标准，再把治理、共享和应用串成连续流程
- 建立数据标准：梳理数据源、字段口径和质量规则，建立校本数据标准。
- 归集与治理：通过数据中台归集多源数据，进行清洗、标准化和质量治理。
- 沉淀资源库：围绕教学、管理与物联主题沉淀校本资源库和数据资产。
- 开放共享：通过开放共享接口向教学、门户、AI 等应用提供数据服务。
数据服务旅程
从归集、治理到共享、应用，按数据全过程组织方案
围绕“归集、治理、资源、共享、应用”的过程，把数据标准、质量和应用联动起来。
02
数据治理分层
呈现采集接入、清洗、标准治理、资源库、质量治理与开放共享的分层关系。
03
门户与基础应用
把治理后的数据输出到融合门户、服务中心与待办中心等基础应用。
04
AI 服务支撑
为 AI 智能体中台提供治理后的数据，保证 AI 服务的数据可用性。
05
数据资产
建立数据资源目录，按主题组织数据资产，形成可检索、可评估的校本数据池。
06
共享服务
通过标准接口向门户、分析、AI 等应用开放数据服务，支撑跨系统数据流通。
落地编排
不把方案写成固定采购包，而是按现场成熟度分阶段推进
先建数据标准
梳理数据源、字段口径和质量规则，建立校本数据标准与治理框架。
再归集与治理
通过数据中台归集多源数据，进行清洗、标准化与质量治理，沉淀资源库。
最后形成共享闭环
通过开放共享接口向教学、门户、AI 等应用提供数据服务，形成持续运营。
建设咨询
把数据标准先建起来，再让数据价值持续释放
数据治理与基础应用建设方案适合在数据治理项目、校本资源池建设、基础应用整合和 AI 服务落地中分阶段推进。