报告聚焦 2025 年高校数据治理实践，整合国内外多所高校案例与行业观察，系统梳理数据治理的核心内涵、现实挑战、实践路径及创新趋势，为高校数字化转型提供实操参考。
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- 定义与核心价值
高校数据治理是以大数据、人工智能等技术为支撑，整合教务、科研、人事等全领域数据，建立 “战略 – 主体 – 技术” 三位一体的治理体系，实现数据共享、智能驱动、协同共治与风险防控，最终提升治理决策的科学性与服务效率。 - 发展特征
- 业务数据要素化，打破 “数据孤岛”，推动跨部门协同与多元主体共治。
- 治理方式智能化，实现服务 “秒办”“一网通办” 与个性化精准服务。
- 治理场景多维化，覆盖教学、科研、学生管理、决策支持等全流程。
- 国内外实践概况
国内高校普遍推进数据中台、共享平台建设，聚焦标准统一与安全防护；国外高校侧重数据分类分级、隐私保护与战略赋能，形成 “合规 + 实用” 的治理模式。
- 基础层面
数据标准不统一，不同业务系统格式异构、接口不兼容，导致数据汇聚难度大；非结构化数据（如物联网日志、科研视频）治理技术不足，成为新难点。 - 机制层面
顶层设计缺失，多部门分头治理导致权责不清、协同不足；数据治理意识薄弱，师生数字素养与隐私保护意识滞后，数据质量难以保障。 - 安全与应用层面
数据共享与隐私保护平衡难度大，敏感信息泄露风险突出；部分高校重建设轻应用，数据 “沉睡” 现象明显，未充分转化为治理效能。
- 核心实施策略
- 标准先行：制定符合校情的数据采集、存储、共享标准，参照国标与行业标准构建本土化规范（如中国农业大学 “三级分类” 标准）。
- 平台支撑：搭建数据中台、共享库或可视化平台，实现数据全生命周期管理（如华中科技大学统一数据可视化平台、上海交通大学院系管理系统）。
- 安全防护：采用分类分级、脱敏加密、权限管控等技术，结合制度规范构建 “技防 + 人防” 体系（如深圳大学 “静态 + 动态 + 应用” 三维脱敏机制）。
- 应用驱动：以师生高频需求为抓手，推动数据在职称评审、学生预警、科研协作等场景落地（如北京交通大学教职工入职 “一网通办”、浙江大学智能补助系统）。
- 典型案例亮点
- 集美大学：构建 “顶层设计 + 标准规范 + 技术平台 + 应用场景” 四维协同体系，实现年度考核 “零手工填报”。
- 美国普渡大学：开发 Forecast、Pattern 等工具，通过数据分析助力学生学业规划与教师教学优化。
- 北京师范大学：成立专门校务数据管理中心，打造 “数据京师” 平台，覆盖 470 余个数据应用场景。
- 技术赋能深化
人工智能广泛应用于数据清洗、质量监测与安全预警，大模型助力智能问答、知识图谱构建等创新场景。 - 治理范围拓展
从结构化数据延伸至非结构化数据治理，从校级统筹下沉至院系级精准治理（如中国矿业大学院系数据治理框架）。 - 生态协同强化
跨校、跨区域数据共享联盟兴起，政务数据与高校数据融合加深（如长三角学分银行数据互认）；“数据治理 + 业务治理” 深度融合，形成良性闭环。
- 高校数据治理是数字化转型的核心底座，需兼顾技术建设与机制创新，避免 “重技术轻管理”。
- 成功关键在于 “标准统一 + 平台支撑 + 安全可控 + 应用落地”，单纯依赖技术无法实现长效治理。
- 未来将向智能化、精细化、生态化发展，AI 赋能与隐私保护的平衡、跨场景数据价值挖掘将成为核心发力点。
