近日，希嘉“数据治理”成果展示厅，资深数据专家栾华英以《基于数据模型的部门服务路径探索》为主题报告，详细剖析了当前高校部门数据服务现状和存在的问题，深入解析了希嘉针对部门服务建设的新思路及价值体现。下面请紧跟小嘉的步伐，一窥究竟吧~

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部门数据服务4大现状

我国高校数字化转型经历了多年发展，从以信息基础设施投入为主的校园网建设，到以业务系统为核心的数字校园建设，再到如今进入以创新驱动和深度融合为特征的智慧校园建设阶段。如何充分加速数据与高校的融合发展与协同利用，进一步发挥数据价值，为高校各部门提供切实有效的数据服务，已成为当前推进高校数字化工作的核心问题之一。希嘉深耕数字化领域多年，深入业务一线，从众多案例中总结出当前高校部门数据服务存在的4大现状：

01整合成本高

各大高校的数字化工作正在如火如荼的开展，但是面对需要和数据做深度融合及处理的部门数据服务工作，仍然存在分析目标数据完善性欠缺、来源数据标准不一致的问题，导致业务系统缺乏清晰的框架，数据处理成本变高。

02确定目标难

高校部门数据服务的探索与实践还处于初级发展阶段，数据部门与业务部门因业务理解及业务逻辑不同，造成巨大的理解困难和沟通障碍。同时，因为分析目标的不聚焦、核心指标积累的缺乏，导致项目缺少系统性、长期性目标。

03响应周期长

以传统数据建设方式，结合模块需求的数据开发往往导致模型组织混乱，相同指标的多处计算也在无形增加开发和维护工作量，导致响应周期拉长。

04应用形式单一

数据分析已成为决策制定和问题解决的核心，数据分析的质量和方法对于得出准确的结论至关重要。当前高校数据分析往往只有看板展示而没有结论，分析成果不能以恰当的形式进行应用，使其难以应用于实际决策。

针对高校部门数据服务面临上述的四大现状，希嘉抛弃以往“重数据收集和储存，轻深度分析和应用”的单一式建设模式，创新性使用“强化数据驱动，分层构建模型”的复合式建设模式，有效推动部门数据服务，实现精确化管理。

希嘉以“概念性决策+模型决策”的建设思路，通过模型标准、模型构建、模型灌溉、模型调整、模型决策完成专业的模型分层，闭环业务指标口径，不断调整和优化业务策略，最终提高高校决策质量，降低高校运营成本，实现业务及数据的双重价值。

提供个性化服务：通过数据分析，高校部门数据服务可以深入了解高校师生的需求和行为，从而提供更加个性化的服务。

支持决策智能化：通过对大量数据的分析和挖掘，为高校决策层提供智能化的决策支持；通过数据模型和预测算法，预测高校未来的发展趋势和挑战，帮助高校领导制定更加科学和有效的决策。

促进教学与科研创新：通过对教学和科研数据的分析，发现教学和科研中的问题和机会，并提供相应的解决方案。

推动高校与产业合作：通过对校内外数据的整合和分析，为高校与产业界的合作提供支持；通过挖掘校内资源和行业需求的匹配度，促进高校与企业之间的合作与创新，推动科技成果转化和产业升级。