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　　在2026智慧校园广州论坛·数据治理专场上，内蒙古财经大学信息化建设与管理中心主任郭立志以《内蒙古财经大学“三湖一海”全局数据治理实践与思考》为题进行报告分享。

　　郭主任从学校信息化建设基础切入，系统梳理高校数据治理的战略背景、发展历程、概念内涵与技术路线，并结合内蒙古财经大学“三湖一海”的建设实践，展示了高校通过全局数据统筹推进数据资产化、标准化、服务化的探索路径。

　　报告开篇，郭主任首先介绍了内蒙古财经大学的基本情况。学校始建于1960年，是国家在边疆民族地区最早设立、内蒙古唯一独立设置的财经类普通本科高校，面向全国26个省、自治区、直辖市招生，在校师生2万余人。

　　在信息化建设方面，学校已形成较为坚实的基础条件：校园出口带宽40G+，主干网100G，WIFI7全覆盖；建有三个主要网络机房，包括700平方米核心机房、60平方米灾备机房、30平方米托管机房，并配置56个节点机房。学校私有云采用“信创资源池+非信创资源池”统一纳管模式，在此基础上构建“三湖一海”全域数据治理架构。

　　同时，学校在算力与人工智能应用方面也具备一定积累。本地算力卡98张，FP32精度下超过6P，并结合全栈硬件架构与国产自主可控优势，根据实际需求增加云端算力，形成“混合算力”格局。学校还获得人工智能相关软著8项、专利4项，并编写《中国教育文件汇编》工具书1部。

　　这些基础并非单纯的“硬件堆叠”，而是为后续数据治理提供了网络、算力、云资源和制度化沉淀的综合支撑。对于高校而言，数据治理能否落地，往往不只取决于某一个平台或工具，而取决于能否形成覆盖基础设施、数据资源、业务应用与安全管控的整体能力。

　　在报告中，郭主任将高校数据治理置于国家教育数字化与数据基础制度建设的宏观背景下进行理解。他引用了“数据基础制度建设事关国家发展和安全大局”“推动数智技术创新，促进数据安全有序流动和高效开发利用”等表述，同时引用教育数字化相关要求，强调推进数据整合共享、构建数据驱动的研究新范式，以及推进教育数据集成和有效治理。

　　在此基础上，报告从政策视角将数据治理发展历程划分为四个阶段：第一阶段为数据管理奠基阶段（1985年—2012年），制度化探索与国家级顶层设计逐步形成；第二阶段为概念引入与探索起步阶段（2013年—2017年），国家治理体系和治理能力现代化的提出，为数据治理赋予顶层治理语境；第三阶段为规范体系普及阶段（2018年—2021年），教育数据管理专项文件和教育管理信息化文件进一步明确规范管理、开放共享、质量保障、效能提升等任务；第四阶段为要素价值深耕阶段（2022年至今），高校数据治理从“管理导向”向“赋能导向”转型。

　　这一划分提示我们：高校数据治理并不是信息化部门的孤立工程，而是教育数字化进程中支撑治理能力现代化的重要底座。数据治理的价值，也不应停留在“把数据管起来”，而应进一步回答“数据如何支撑治理、服务决策、赋能教学科研与管理服务”。

　　郭主任引用DAMA国际数据管理协会的定义：“数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合。”面向高校场景，他将买球股份有限公司“高校全局数据治理”概括为：高校以提升治理能力现代化为目标，对全校全类型、全领域、全生命周期的数据资源进行统一规划、整合、管控和运营，实现从“数据孤岛”到“数据资产”、从“被动管理”到“主动赋能”的战略性系统工程。

　　其中，“全类型”覆盖结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；“全领域”涵盖教学域、科研域、管理域、服务域、后勤域等高校运行场景；“全生命周期”则贯穿采集、存储、处理、分析、应用、归档或销毁等环节。

　　从这个定义出发，数据治理不再只是某个部门的报表建设、接口治理或系统集成，而是面向学校整体运行的一项系统工程。它要求高校把不同来源、不同形态、不同业务场景中的数据纳入统一规划，在安全可控的基础上释放数据价值。

　　谈及内蒙古财经大学自身实践，郭主任指出，学校开展数据治理较早，但早期以“数据中心”为主，更多实现少字段的数据交换，在应用上受到限制，也面临“边污染边治理”的现实问题。如何从局部治理转向全局统筹，成为学校后续建设中必须面对的问题。

　　在这一背景下，学校提出“三湖一海”全局数据治理架构。其中，“三湖”分别指业务湖、日志湖和物联湖，“一海”则指数据海。三类数据湖按照数据赋能效率、产生特征和数据源头等维度进行划分：业务湖承载结构化业务数据，日志湖承载安全设备日志、核心网络设备日志等半结构化数据，物联湖承载传感器等物联网数据，数据海则承担数据沉淀与后续调用支撑。

　　在技术路线上，报告对比了传统数据湖与湖仓一体。传统数据湖容易因缺乏统一标准与治理机制而退化为“数据沼泽”，也可能面临工具链分散、运维成本高、查询资源浪费、治理权责不清等问题。内蒙古财经大学“三湖一海”采用湖仓一体思路，强调内置元数据中心、数据质量规则引擎、数据血缘追踪，支持分类分级、访问控制与合规审计，并实现“一次写入、多场景复用”。

　　从运行机制看，各业务系统可从对应的数据湖中取数分析，同时各湖数据每日单向推送至数据海；数据海只做增量沉淀，不执行删除动作，由此形成基于时间轴的数据档案。报告中还将每天新增的数据量和变化称为“数据潮汐”。对于AI应用而言，数据海可作为调用治理后数据的重要来源，避免频繁关联各业务系统、增加各数据湖运行负担。

　　从披露的数值看，业务湖包含2000+张表、近4万个字段、约9800万条数据；日志湖涵盖安全设备日志、核心网络设备日志，日均20G流量；物联湖接入40台噪声传感器、6台裂缝传感器、3台积水传感器。数据海则在湖仓一体框架下，为数据查询、AI应用、安全与运维、物联数据分析等场景提供支撑。

　　“三湖一海”的关键价值在于，它并不是简单把数据集中起来，而是在数据分类、治理规则、沉淀机制与服务场景之间建立联动关系，使高校数据从“能汇聚”进一步走向“可追溯、可复用、可赋能”。

　　围绕“三湖一海”建设成效，报告列举了多个方面的支撑价值。首先，日志湖和物联湖的数据关联提升了网络安全服务与防范能力。学校在内蒙古自治区教育厅组织的攻防演练中获得第一名，并获得内蒙古公安厅2025年优秀防守队伍相关成绩。

　　其次，治理后的数据提升了AI应用的准确性与全面性。报告中特别提到“领导问数小助手AI”：校领导可以通过查询数据海的数据，查看分管领域的历史数据与数据汇总。同时，学校根据分管领域设置不同权限，只有特定权限范围内的数据可以被访问，体现出数据应用与数据安全的同步考虑。

　　第三，查询效率得到提升。大量数据查询不再全部压向业务数据湖，而是可以通过数据海分散压力，使海量数据查询实现秒级响应。第四，数据安全性与可追溯性提升，数据海成为学校的数据档案馆。第五，业务数据、日志数据、物联数据之间的关联度更高，为多维度分析提供了新的基础。

　　这些实践成效说明，数据治理最终要回到“可用、好用、安全用”。只有当数据能够支撑网络安全、管理决策、AI应用、查询服务与综合分析时，数据治理才能真正从后台工程转化为学校治理能力的一部分。

　　郭主任的分享，以内蒙古财经大学“三湖一海”实践为样本，展示了高校数据治理从分散到统一、从部分到全局、从数据汇聚到价值释放的推进路径。

　　面向教育数字化深入推进的新阶段，高校数据治理既要重视标准、质量、接口、权限、安全等基础工作，也要面向真实应用场景持续释放价值。内蒙古财经大学的探索表明，只有将业务湖、日志湖、物联湖与数据海纳入统一治理框架，才能更好地支撑学校在安全防护、AI应用、领导问数、数据档案和多维分析等方面形成持续能力。

　　从这个意义上看，“三湖一海”不仅是一套数据架构，也是一种面向高校治理现代化的数据治理思路：以全局视角统筹数据资源，以治理机制保障数据质量，以应用场景牵引数据价值，最终推动数据从“资源”走向“资产”，从“支撑”走向“赋能”。

　　*本文基于演讲者发言内容整理， 未经嘉宾审核，仅供学习交流。返回搜狐，查看更多