导语： 高校不缺数据——教务、科研、人事、学工、资产，每个系统都是"富矿"；高校缺的是把数据用起来的能力。奥腾科技为某高校建设"数智基座 + 应用服务中台"，以 Ottomi-Nexus 打通校院两级数据，以无代码方式搭建数据应用，以寻数问数智能体让师生用自然语言查数问数，把校园数据从"沉睡资产"变成"治理工具"。

一、项目背景

高校信息化普遍呈现"系统多、数据散、用数难"的格局：教务系统管课表成绩，科研系统管项目成果，人事系统管编制职称，学工系统管资助心理，资产系统管房屋设备——每个系统都"专业对口"，但跨系统的数据应用却举步维艰。管理部门想要一张"教师全景画像"，需要向多个部门反复要数据；学院想要一份"本院人才培养质量分析"，往往无处下手。

某高校围绕"数制、数治、数用"核心理念提出"数脑"建设目标：建立数据标准"一把尺"、数据安全"一堵墙"、数据赋能"一条路"、数据服务"一张网"，让数据真正服务学校治理。

二、核心痛点

业务痛点

1. 数据分散、口径不一。 教务、科研、人事等系统各自为政，同一对象在不同系统中字段口径不一致，跨部门数据应用"对不上数"。

2. 院级数据能力薄弱。 学校层面的数据集中在信息中心，各学院缺少本院的自主数据管理与分析能力，院级决策支撑不足。

3. 用数门槛高。 查一个数据、出一张报表都需要信息中心介入开发，业务部门等待周期长。

IT 痛点

1. 应用开发成本高。 传统的个性化数据应用开发依赖编码，师生画像、学位点上报等需求开发周期以月计。

2. 数据安全要求高。 师生个人信息高度敏感，数据开放使用必须满足等级保护与个人信息保护要求，权限管控需覆盖校院两级。

三、解决方案

1. 数智基座：校院两级数据底座

以 Ottomi-Nexus 多模态 AI 数据中台建设"数智基座"：统一接入教务、科研、人事、学工、资产等全域数据源，AI 编目与 AI 质检完成数据标准化；按"主租户 + 分租户"模式构建校院两级数据体系——学校统一数据标准与安全策略，各学院在自身租户空间内自主管理本院数据资产，校院两级数据互通，学院的数据管理服务与决策支撑实现一体化。

2. 应用服务中台：无代码拖拽搭建数据应用

建设应用服务中台，支持在无代码条件下通过拖、拉、拽等操作组件化搭建数据应用：业务部门自主配置数据看板、统计报表与查询应用，开发周期从"月"压缩到"天"；应用组件复用沉淀，形成校园数据应用的"乐高积木"。

3. AI 中台 + 寻数问数智能体：用自然语言查数

对接各类大模型构建 AI 中台，可视化快速搭建 AI 智能体；上线寻数问数智能体：校领导问"今年各学院科研经费到账情况"，教师问"我名下近三年论文被引量"，系统自动检索数据目录并生成答案与图表。四级数据权限直达问答结果——无权限的数据检索不到、查看不了，师生个人信息强制脱敏。

4. 师生画像与评价体系：数据资产化应用

基于应用服务中台搭建师生个人画像，构建标准化师生数据可视化与评价体系：教师画像汇聚教学、科研、育人多维数据，学生画像覆盖学业、活动、成长轨迹；画像数据按权限分级开放，支撑职称评审、学生评优、学业预警等场景。

5. 学位点上报服务：流程规范化闭环

提供**学位点上报服务**，将学位申报涉及的分散数据按标准自动归集、校验、上报，完善学位申报规范化管理闭环，显著减轻研究生院的人工整理负担。

四、落地成效

- 数据底座成型： 校院两级数据贯通，核心业务系统数据实现统一归集治理，数据标准"一把尺"覆盖全校；

- 应用开发提速： 无代码应用搭建使数据应用平均开发周期由月级缩短至周级，业务部门自助完成的应用占比持续提升；

- 用数普及： 寻数问数智能体上线后覆盖校领导、职能部门与学院用户，自然语言查数成为日常，信息中心临时取数工单下降约 60%；

- 治理能力提升： 师生画像与评价体系投入实际应用，学位点上报流程规范化后申报材料准备时间缩短约 50%。

五、客户价值

本案例是奥腾在教育行业"数智基座 + 应用服务中台"组合的落地实践：数据底座解决"数据从哪来"，无代码中台解决"应用怎么建"，智能问数解决"数据怎么用"。对高校而言，这套体系的长期价值在于改变了数据的使用方式——从"信息中心代为开发"转向"业务部门自助用数"，从"看报表"转向"问数据"；校院两级的数据权责也随之清晰：学校定标准、保安全，学院管资产、促应用，为高校治理体系现代化提供了可持续的数据基础设施。