西华大学

客户痛点

1. 数据管理困境

分散无序： 数据缺乏统一规划与标准，散落各处，形成“数据孤岛”。

质量低下： 数据不准确、不一致、权责不清，安全风险高，无法有效支撑分析与决策。

效率低下： 数据共享困难，重复建设；人工填报（如线下表格）工作繁重，重复劳动多。

2. 应用与创新瓶颈

响应迟缓： 传统的轻应用建设周期长、成本高，无法快速响应业务需求。

AI应用门槛高： 私有化部署与调优成本高昂，且缺乏专业人才；通用模型在专业场景（如术语、文件管理）中准确率低，且面临安全与权限管控难题。

3. 顶层能力缺失

缺乏统筹： 缺少顶层设计与健全的投入机制。

人才匮乏： 缺乏既懂数据又懂业务的复合型人才。

核心需求： 实现数据的规范治理、安全共享、高效服务，并利用 “数据+AI” 赋能教学、科研、管理与服务创新，最终实现数据驱动的智能决策。

解决方案

核心理念： 以数据治理为基础，以应用需求为驱动，通过 “平台+制度+AI” 分阶段推进智能化转型。

1. 夯实基础：统一数据管理与治理

建规范： 进行数据摸底，建立统一的数据标准、权责体系与安全管理制度。

搭平台： 建设数据集成平台，汇聚全域数据；通过数仓进行清洗、建模，形成高质量数据资产。

强质量： 将标准嵌入系统，实现数据质量的常态化监测与治理。

提效率： 上线智能填报平台，消除数据重复填写，大幅减轻师生负担。

2. 赋能应用：构建敏捷服务与AI能力

快速创新： 通过数据开放平台与低代码工具，快速构建和汇聚轻应用，统一服务入口。

AI深度赋能：

专业精准： 基于企业网盘/文档中台的数据底座，对专业模型进行微调，构建行业知识图谱，显著提升专业场景的准确性与实用性。

安全易用： 实现AI能力与业务系统的解耦与灵活集成，在确保数据安全与权限可控的前提下，降低AI使用门槛。

智能服务： 提供AI智能体、个人数据助手、智能分析（学业画像、情感分析等）等开箱即用的服务。

3. 呈现价值：驱动决策与持续运营

智慧决策： 通过可视化平台（如IOC），将治理后的数据转化为领导驾驶舱、主题分析等决策支持工具。

全面服务： 为管理、教师、学生及公共事务提供个性化的数据与AI服务模块。

可持续运营： 提供模块化产品、标准化体系与持续运营机制，确保方案可落地、可扩展、可复制至更多领域。