港中深构建智慧校园数据平台，落地师生画像与预警机制驱动精细化管理

业务痛点与挑战

香港中文大学（深圳）（以下简称"港中深"）是一所按中外合作办学条例设立的大学，目前设有多个学院，在校师生规模逾万人，开设了数十个本科专业与研究生项目。随着学校的快速发展，各教学、科研和行政部门对数据综合治理、共享流转及AI赋能提出了更高要求，但原有的数据基础难以支撑。

• 业务系统林立，师生数据孤岛严重。学校的招生、教务、学工、人事、科研等核心数据分散在不同的业务系统中。由于建校初期尚未制定统一的校级数据标准，各应用系统的数据字段不统一，缺乏互通机制，导致跨部门数据共享与流转极度困难，形成了严重的数据孤岛。
• 高度依赖人工流转，重复填报耗时耗力。各职能部门存在大量重复的数据收集与分析工作。无论是国家高基报表的上报，还是教师繁重的年度考核与长聘评估，均重度依赖人工线下导出与整理合并。频繁且重复的数据收集工作导致数据更新周期极长，且严重占用了教师的教学与科研精力。
• 缺乏多维分析能力，事前预警与协同管控缺失。过去的数据应用多停留在单一维度的统计报表，无法提供规范性的评估分析支持。面对学生的日常学习与生活管理，缺乏对成绩、行为、心理健康等多维度的交叉关联分析，难以对学生挂科、逃课等异常情况进行精准的事前预警与主动干预。

数据平台与智慧应用建设

为解决上述系统性痛点，港中深携手袋鼠云，以提升管理效率、支持科研教学、保障数据安全并助力数字化转型为目标，构建了统一的数据服务平台与校级数据治理体系。

• 建立校级数据标准，夯实统一数据资产底座。项目全面盘点对接了全校核心业务系统，建立了一套统一的校级数据标准体系。通过系统化的底层数据清洗与融合，构建了覆盖多维主题的数据资产目录，彻底打破部门数据壁垒，确保了全校数据的一致性与可比性。
• 构建学生全生命周期画像与多维异常预警机制。整合学生校园生活全流程数据，刻画了覆盖从入学到毕业的校友数字画像。在此基础上，结合业务场景创新构建了一系列"风险预警模型"，实现多维度校园管理指标的自动化预警与干预追踪，将管理从被动响应转为主动预防。
• 打通教师360°全景档案，赋能教学科研与智能填报。围绕教师入职、预聘、长聘至离退休的全生命周期，构建了包含教师校园生活多维数据的"360°教师档案库"。为教师提供智能填表工具，实现考核评估数据的"一次填写，多次复用"，大幅简化了年终测评、长聘评估的繁琐流转，将教师从重复性事务中解放出来。

转型成效与核心价值

项目成功落地后，为港中深的数字化转型带来了显著成效，形成了从效率提升到战略赋能的完整价值闭环。

• 打破手工报表桎梏，大幅释放师生与管理效能。全新数据平台有效支撑了固定报表的自动化生成，彻底扭转了过去线下手工拉取数据的低效模式，将教职工的精力从繁杂的数据收集工作中解放出来，回归到科研创新与教学本身，极大提升了校园跨部门协同与行政服务的运转效率。
• 实现精细化与科学化的业务决策。依托涵盖固定多层级可视化大屏与分析看板，学校管理层能够实时洞察各学院的人才结构、科研经费流向与教学考核质量。这让资源投入与战略决策真正建立在客观、实时的数据之上，跨越了过去的经验主义决策模式。
• 沉淀高可用数据资产，铺就AI与智慧校园基石。通过建立完善的数据分级分类、细粒度权限管控与审计脱敏机制，不仅保障了师生敏感隐私数据的安全共享，更为学校后续探索大模型应用、引入人工智能技术赋能深层次的教学、科研和行政管理，奠定了坚实、规范的底层数据基座。