下一代BI平台：让数据触手可及

 1、数据赋能教育现代化发展

近年来，随着教育数字化建设的不断发展，数据分析运用的重要性逐步凸显，业已成为教育现代化改革的重要抓手。国务院及教育部等机构出台了一系列政策文件，旨在引导各类院校推进校本数据治理进程，加速拓展数据分析应用场景，赋能个性教学、精准评价和科学决策。

如中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》中指出，要“促进人工智能助力教育变革，建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度”；《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》中指出，要“推进教育数据集成和有效治理，构建大数据赋能教育治理新体系”、“全面支持教育决策和治理，加快建设‘教育数字地图’，支持开展趋势预测、规划决策、风险预警”、“建立基于大数据和人工智能支持的教育评价机制，推动实现教学全过程、发展全要素伴随式数据采集，开展精准画像”

然而，学校在实际开展数据采集、共享和运用的过程中面临着重重挑战，导致最终数据开发利用的广度和深度与预期相距甚远，而这一路走来的“披荆斩棘”，映射的正是教育大数据分析技术的演变历史。

2、教育数据分析的发展之路

数据应用演变历史

自学校业务数字化转型伊始，用户就已经能够通过业务系统中嵌入的各类报表开展数据分析工作；由于单个报表的分析视角极为固定，用户不得不要求系统厂商持续丰富报表内容，以匹配不断变化的分析需求，但这伴随的是反复的开发投入和漫长的等待。期间有部分厂商尝试建立报表中心，通过可配置式的报表组装流程赋予用户创建自定义报表的能力，在一定程度上、一定范围内提升了数据分析的效率。

另外一方面，用户不再满足于通过表格数字发现趋势和规律，而是希望直观地看到并感受数据，因此各部门开始加快“数据看板”建设，在一个页面中嵌入多个酷炫动态的交互式图表对各个业务核心指标进行呈现，深邃蔚蓝的科技风或许第一时间的确抓人眼球，但其仍然困于图表内容固定“不变”与分析需求灵活“多变”的矛盾之中，本应时看时新的看板却鲜有关注，其价值最终停留在精致动效带来的宣传展示效应。

数据看板

2010年前后，随着分布式技术的快速发展，将海量数据统一存储、处理、分析成为可能，数据中台概念应运而生。基于数据中台提供的ETL工具，分布在全校各个系统的数据能够汇聚形成高质量的数据资产，以支撑各类大数据及AI应用，而配合指标平台及BI模块，用户能够通过零代码的方式完成数据查询以及图表/看板的制作。但是，上述可供分析的数据必须来源于已有的指标体系，如果有新的分析需求或者新的数据接入，则必须先完成指标的添加，而这一步则需要用户掌握复杂晦涩的维度建模理论，对几乎所有师生或行政人员都有着极高的门槛，这也导致在现实场景中由业务部门自助高效、随时随地地开展数据分析工作的理想目标难以实现，数据中台、指标平台或BI工具这些本应有着更大受众范围的系统，只有信息中心部分工作人员及产品厂商在使用和运维。

数据中台

如何让没有任何技术背景的用户能够随时获取他们想要的数据，让数据如水电一般“即开即用”，成为亟待解决的难题。

3、AIxBI的融合演奏

2022年ChatGPT横空出世，掀起了新一轮的AI技术发展浪潮。以transformer架构为基础的大语言模型，能够像人类一样理解并完成各项任务，并且具备远超人类的海量知识储备，可以广泛应用于各类生活工作场景。汇锦科技将大模型与BI平台相结合，利用大模型的逻辑推理、代码编写和归纳总结能力，实现了智能问数功能，让用户能够以自然语言的形式说出想要获取的数据，AI将自主完成数据查询、图表制作与分析解读，成为数据赋能教育教学全链路的关键。

相较于数据中台或传统指标平台，AI数据分析平台的落地更加清晰简单。

汇锦AI数据分析平台

首先由信息中心或各个业务部门通过数据库连接、表格上传等多种方式接入数据，再由数据负责人制定灵活的数据权限规则，将表、列和行向指定角色开放，最后将数据集整理为多个分析主题，用户就可以任意问询主题类内所有相关的数据，而不受固定指标的限制。

例如，校领导可以随时在手机上实时查看各类关键办学数据，教务处人员可以轻松了解教师的授课安排及发展动态，科研处可以灵活统计各类项目课题的申报情况和实施进展，辅导员可以全面掌握学生的在校表 现， 教职工可便捷对比是否符合各人才计划（如优青、杰青、长江学者）的申报条件，学生可以快速查询历史成绩及学分情况，并且对话生成的所有数据、解析、图表以及看板都支持快速分享给其他用户。

AI智能问数

AI助力构建的数据分析体系中，数据运维和管理成本显著下降，用户开展数据分析的唯一前提条件就是准备好关心的问题。

4、数据分析的三重范式转变

以AI大模型能力为原点构建的数据分析平台，重塑了智慧校园大数据的应用范式，带来革命性的突破。

第一重转变在用户群体的全面拓展。包括数据查询、制图及看板制作在内的系统性的数据分析工作不再局限于IT部门或系统厂商，学生、教职工、处室人员及校领导既是数据的“使用者”，也是数据的“开发者”，数据需求在分钟级完成实现，沟通鸿沟自此消失。

用户群体全面拓展

第二重转变在数据利用率的显著提升。花费极高人力成本建立的指标体系，往往也只覆盖了一部分版块，还有海量数据尘封于中台或各个系统数据库内而无法被挖掘利用。AI数据分析平台则能够将上述数据全部接入并直接服务于分析流程，以全量数据作为基础，响应更多的分析诉求。

Text2SQL覆盖全部数据

第三重转变在数据分析的层次快速递进。在AI智能体的支撑下，平台不是一个提供数据查询和数据可视化的传统的、被动式BI工具，而是扮演了数据分析助手这一角色，能够独立自主的分析问题、拆解问题、查询数据、分析数据并给出观点、建议乃至预测，在给定的分析方向下提供启发和洞察，让每个用户都获得数据专家级的视角和指导。

分析层次快速递进

5、赋能智慧校园应用生态

AI数据分析平台不仅为学校的数据分析范式带来巨大变革，还将深刻的影响整个智慧校园的应用生态。

随着各类智能体搭建平台（AI中台）的迅速发展，当前学校正在加快建设各类智能体应用，但遗憾的是这些智能体大多只能对接以文档、文本为主的非结构化数据，对学校数量更多的结构化数据的使用则是一片巨大空白，这极大限制了智能体的应用场景。而AI数据分析平台能够通过MCP等标准协议与智能体连接，为其提供灵活、高效且安全的结构化数据访问工具，让智能体应用能够实时查询利用各业务域的明细数据、用户的个人数据等等，实现更具创意和个性化的服务。AI赋能的下一代BI平台，必将成为智慧校园生态发展中不可或缺的关键一环

MCP工具化