［摘要］如何利用数字化技术增强高校后勤服务能力，提高服务对象的满意度，是高校智慧后勤建设面临的重要挑战。为了提高高校后勤服务工作的效能和质量，文章立足大数据应用，围绕高校后勤服务供给、运行管理、系统构建和绩效评估4个方面，提出以数据基础设施、业务平台与治理机制协同运行为核心的智慧管理模式，探索覆盖供给侧规划、运营侧调度、构建侧架构设计与评估侧指标体系的实践路径，细化餐饮、商业、保洁、绿化和水电供应等环节的操作流程与数据支撑要求，为高校在既有资源约束下推进后勤数字化与智慧化提供具备可行性的管理路径。

　　［关键词］高校后勤；大数据；智慧管理模式；服务供给

　　0引言

　　近年来，高校在教学与管理领域广泛引入信息技术，教学管理系统、教务平台、科研管理平台等的建设步伐不断加快。而承担日常生活保障任务的后勤体系长时间以内部分散业务系统支撑为主，商业管理、采购管理、保洁与绿化等模块在数据结构、技术来源和运维模式上差异明显，缺乏统一的数据标准和管理视角［1］。大量运行数据被封闭在各自系统中，纸质台账与电子记录长期并存，信息传递链条较长，管理人员在资源配置、人员调度和成本控制方面难以获得及时而准确的依据。师生在日常工作与生活体验、环境卫生和维修响应速度等方面的期待不断提高，而后勤工作在服务精细化、透明度和管理效率上的短板愈发突出，大数据驱动的智慧化转型已经成为后勤管理必须正面回应的话题。

　　1大数据驱动下高校后勤服务智慧管理模式的整体框架

　　大数据是指规模巨大、类型复杂多样的数据集合，这些数据无法用传统的数据处理工具进行捕捉、管理、处理和分析。大数据驱动下的高校后勤服务智慧管理模式以数据基础设施、业务平台与治理机制的协同为核心，数据层面由采购系统、资产管理系统以及维修报修系统等组成，利用统一的数据标准和接口协议实现多源数据汇聚；技术层面依托校园数据中台和后勤业务中台，配置数据仓库、实时计算引擎和可视化分析工具，对人流、能耗、物资消耗和服务请求等指标进行持续分析，为后勤决策提供精细化支撑。

　　在供给侧，该模式以需求画像和资源画像为基础，将师生就餐、住宿、交通和环境等方面的需求转化为可量化的指标，借助预测模型和容量分析结果，形成动态资源配置方案。在运营侧，后勤管理部门依托统一工单系统和业务流程引擎，实现服务请求受理、任务分派、执行反馈和异常告警的全过程数据记录，并使用运行监控看板及时识别瓶颈环节。在构建侧，组织结构与信息系统架构形成对应关系，设立数据管理岗位、业务架构岗位和系统运维岗位，以支撑模式长期稳定运行。各部门在共享数据的基础上完成业务边界重构，避免重复建设和“信息孤岛”风险［2］。在评估侧，管理者围绕服务响应时间、资源利用率、运行成本和师生满意度等指标建立评价模型，把实时监测数据与历史基线进行对比，识别服务水平变化，推动后勤服务持续优化。

　　2大数据驱动下高校后勤服务智慧管理模式构建的路径

　　2.1供给侧构建路径

　　供给侧的智慧化构建，需要后勤管理部门先把服务内容做细做实。管理者应在校内完整梳理办公用品采购、餐饮、宿舍、保洁、绿化、校内交通和水电供应等全部后勤服务，把原来分散在各部门的项目整理成一份结构清晰的服务目录，再为每一个服务项目设置统一的名称、服务对象、业务边界和计量口径。工作人员要依据近3～5年的历史业务数据，对人流高峰、季节性需求、学生群体差异等情况进行分析，在此基础上划分不同的服务等级和资源包，形成“标准服务+可选服务”的组合供给结构［3］。在后勤办公用品采购领域，后勤部门可利用领用记录和申领平台数据，统计每月各部门的领用频次与物资需求量，结合教学科研安排，明确采购批次、备货库存和补给周期。各采购环节要把原有经验型采购改为数据驱动型采购，将每一类办公用品的耗材损耗、存储条件、申领优先级登记在物资档案中，再把这些档案与采购系统、仓储系统连接，使物资供给更加可预测。在后勤商业管理方面，管理人员要依据商铺入驻率、营收数据和运营反馈划分不同业态的服务需求类型，对营业时间、促销活动时段和运维支持频率进行差异化设置。商业配套服务的供给侧调整同样依托数据。后勤管理部门可以使用商户考核记录和消费投诉数据，对不同商铺的经营状况与资源投放强度进行比对，在此基础上优化招商策略并加大扶持力度。商业运营人员则要根据业态特点、经营周期和消费趋势编制数字化运营计划，结合消费流量监测或销售数据统计记录，合理安排活动策划和资源调配。校内商超、便民服务等领域也应当以历史消费数据和需求曲线为依据，调整商品品类、服务项目与运营策略，使供给节奏更贴近真实需求。

　　2.2运营侧构建路径

　　对于运营侧的构建路径，建议围绕日常服务运转环节展开。后勤管理部门应设置统一的服务受理入口，在保留电话报修窗口的基础上，引入微信公众号、小程序和自助终端，让师生在一个界面完成餐饮意见反馈、宿舍报修、场地预约等操作。后勤信息科需要把这些入口接入同一工单系统，工单系统应记录报修位置、问题类别、优先级、期望完成时间和联系人信息，使各类诉求在进入系统时就被结构化，便于后续的派工和统计。

　　在具体运转阶段，后勤部门可建立调度席位，对工单进行分类分流。值班人员依据业务类别把诉求分配到食堂、宿舍、水电维修和保洁等不同小组，继而设定明确的响应时限。调度规则既要参考管理制度，也要结合历史工单耗时数据，逐步形成自动化派工模型。各专业小组在接到工单后，应在移动终端上确认接单时间、到场时间和完工时间；维修人员要在现场拍照并上传处理结果；保洁人员在完成任务后扫描任务二维码，形成可追溯的作业轨迹。运营管理岗利用这些时间节点和作业记录对人员负荷进行测算，调整班次和巡查路线。运营侧还需要通过设置异常管理机制来应对突发情况。后勤管理部门可以在工单系统中定义“超时预警”“重复报修”“高频故障”等标签，一旦出现，就由值班主管介入复核，查找是否存在配件供应不足、设备选型不匹配或操作规程执行不到位等问题。在开学入住、集中考试周和毕业季等高峰时段，运营团队应提前在系统中设置专项任务包，将常见问题归类，安排专门小组集中处理。在每周运营例会上，管理人员要依托数据看板逐项梳理故障类型、处理效率和现场反馈，把数据分析结果直接转化为排班调整、物资补充和流程修订的动作，以便运营体系真正依托数据进行滚动修正。

　　2.3构建侧构建路径

　　构建侧主要涉及技术架构和组织架构两条线，需要后勤管理部门在校内统筹规划［4］。技术层面，高校应在现有校园网络和数据中心条件下，由后勤管理部门牵头，邀请校内技术团队联合设计后勤数据模型，把餐饮、宿舍、能源、资产、车辆和保洁等业务的数据表结构统一到一套命名规范中。设计人员要在字段层面明确主键、时间戳、单位和枚举值，避免各系统各自定义口径。随后，项目团队依据这一数据模型，对原有餐饮系统、宿舍系统、能耗监测系统等进行改造，在数据导出接口增加字段映射和编码转换，形成可以稳定汇聚的后勤主题数据集。

　　在平台搭建环节，后勤管理部门需要采用分阶段实施策略。前一阶段先把数据集中到一台或数台数据库服务器上，利用成熟的数据集成工具定时抽取各业务系统的数据，建立每日或每小时的批量同步机制。等基础数据较为稳定后，再设置数据分析平台，选择可视化工具制作餐饮销量面板、宿舍入住面板、能耗监测面板和工单执行面板，为后续应用开发提供统一数据来源。在平台建设过程中，技术人员要编写详细的数据字典和接口文档并在校内共享，便于后续引进的新系统依照规范接入，防止出现新的“信息孤岛”。

　　组织层面同样需要配套，即后勤管理部门可以在现有机构中设置数据管理岗和系统运维岗，明确其负责数据质量检查、权限审核、日常巡检和故障处理等工作。各业务部门要指定数据联络员，负责本条线业务数据的解释与校核。这样一来，技术团队在处理异常数据时就能迅速找到对应人员核实，减少误判。针对新系统建设和大规模改造，应建立项目评审机制，要求在立项阶段提交数据接口方案和测试计划，由后勤数据管理小组统一审查，从而确保后续的系统建设全部围绕既定的智慧管理模式展开，而不是各自为政。

　　2.4评估侧构建路径

　　评估侧构建要求后勤管理部门把原先分散的考核项目整合成一套以数据为基础的评价体系。管理者要先梳理后勤服务在餐饮保障、住宿管理、环境卫生、绿化养护、能源供应和车辆运行等方面的目标，再为这些目标设置可以量化的指标，如餐饮方面的餐次保障率、菜品出品合格率、客单耗粮油量，宿舍方面的床位周转效率、报修及时完成率，保洁方面的巡检覆盖率、问题整改闭环率等。指标设计完成后，工作人员应逐一确认数据来源，是出自刷卡系统、工单系统还是巡检记录，在数据平台中建立对应的数据表并进行口径说明，使后续统计具有可靠依据。

　　在采集与统计环节，后勤管理部门应利用现有信息系统的日志和业务记录，构建自动化的数据汇总流程。技术人员可以在数据库层面设置定时任务，把每日的工单处理情况、能耗数据、车辆行驶里程等汇入评估库，对关键指标进行日度、周度和月度统计。对于暂时无法自动获取的数据，如现场检查得分和问卷调查结果，由各部门以电子表格形式提交，再由数据管理岗统一导入［5］。整个过程要保留清晰的版本标记和时间标记，以便在出现争议时追溯原始记录。评估结果的呈现和应用同样要有具体路径。具体而言，后勤管理部门可在数据平台上建立面向不同层级的评价看板：校领导层看板突出整体服务水平走势和重大风险点；部门负责人看板展示各业务块的指标完成情况；基层班组看板聚焦每日任务完成度和异常明细。评价周期可以采用月度和学期两个节奏：月度层面侧重发现运营问题再督促整改；学期层面结合师生满意度调查结果，对各部门履职情况进行综合评定。

　　3大数据驱动下高校后勤服务智慧管理模式构建的保障条件

　　在制度与组织层面，高校后勤智慧管理模式离不开稳定的决策框架。高校应由分管校领导牵头，设立后勤数字化建设专门工作小组，将食堂、宿舍、水电、保洁和绿化等部门负责人纳入其中，形成常态化的议事机制。工作小组要把大数据应用写入后勤管理办法和年度计划，把数据采集、共享、使用和安全等要求拆解为可执行条款，如明确各类台账必须以电子记录为准，纸质材料只作为备查。采购管理制度中要对信息系统、监控设备、计量装置提出统一标准，让接口协议、数据格式、日志保留周期被写入招标技术文件，以便后续系统接入不会出现彼此不兼容的情况。

　　在人员队伍与经费安排方面，后勤智慧管理模式需要稳定的支撑力量。后勤管理部门应在编制和岗位设置上作出调整，增设数据分析、系统维护、项目管理等岗位，由有信息技术背景的教师或职工担任，再选拔若干业务骨干组建跨部门工作小组，负责需求梳理和规则设计。培训工作也需要常态化推进，对食堂经理、宿舍管理员、水电维修人员等开展分层培训，让一线员工理解数据采集的意义，熟练使用移动终端完成巡检打卡、故障上报和服务反馈。经费保障方面，高校在年度预算中要将后勤数字化建设预算单列出来，经费结构既要覆盖软件和硬件购置，也要考虑长期的运维支出、系统升级支出和人员培训支出。财务部门在审核项目时，可要求提交数据建设计划和评估指标说明书，避免一次性投入过大或后期维护资金不足导致系统闲置。

　　4结束语

　　本文结合高校后勤工作的业务特征，依托高校后勤的日常实践，针对服务供给梳理与分级配置、统一工单入口与调度规则、后勤数据模型与平台搭建以及评价指标与看板设计等环节给出较为细致的操作步骤，为智慧管理模式的稳定运行奠定基础。在后续发展中，大数据在高校后勤领域的应用仍有深化空间。后勤管理者需要保持对数据变化的敏感度，定期检视既有智慧管理模式的适配情况，在实践中修订指标体系与运行机制，使大数据应用持续转化为提升后勤服务质量和管理效能的内在动力。

主要参考文献

　　［1］郑联.数智赋能高质量高校后勤保障体系建设的探索［J］.数字通信世界,2025(8):166-168.

　　［2］林亮亮.数智化视角下高校后勤综合服务微应用的设计与实现：以四川开放大学数字微后勤为例［J］.高校后勤研究,2025(6):1-4.

　　［3］王晋晋.高校后勤信息化建设的探索与实践：以河南林业职业学院为例［J］.河南教育(教师教育),2024(增刊1):58-59.

　　［4］庄城山.智慧后勤信息化系统设计［J］.佳木斯大学学报(自然科学版),2024(8):137-140.

　　［5］陈玉保,周昕,张晓东.社会化改革背景下高校后勤服务育人路径研究：以北京化工大学为例［J］.北京教育(高教),2025(1):91-92.