1 开发背景
近年来，高校信息化建设持续推进，面向教学科研与管理服务的各类信息系统陆续上线，系统与主机等信息资产规模持续扩大。与此同时，随着网络安全法、数据安全法等法律的实施，以及网络安全等级保护、网络与数据安全自查、信息系统定级备案与年审备案等管理要求的逐步细化，信息资产管理已成为高校需要完成的基础性工作。
而当前不少高校的信息资产管理仍依赖线下表格与人工维护，管理手段未能与资产增长和管理要求同步升级。因此，团队决定借助零代码与AI工具，为学校搭建一套信息资产全生命周期管理系统，将核心精力聚焦于业务逻辑梳理和实际痛点的解决，以业务为导向驱动系统建设。
2 业务现状与日常管理痛点
2.1 资产底数不清，存在信息孤岛
高校内部各二级单位系统独立建设，管理台账多依赖人工Excel登记汇总，缺乏统一的数据源。系统变更、主机扩容等信息更新滞后，导致日常盘点工作量大，极易出现漏记错记，管理底数难以精确掌握。
2.2 业务流程割裂，缺乏线上留痕
系统的实施、上线、变更到停服下线，长期依赖线下纸质流转或口头审批。缺乏统一的线上流程约束，导致变更记录缺失，责任人员不明确。一旦发生人员调动，历史操作难以追溯，同时因操作随意也带来了潜在的安全风险。
2.3 合规任务繁重，材料收集困难
根据网络安全相关法律法规及等级保护工作要求，高校信息系统需定期开展定级备案和测评工作。此外，年度校内网络与数据安全自查已成为常态化任务。这类材料往往散落于各个部门，线下报送和催收耗费大量人力，缺乏及时有效的合规进度监控手段。
3 制作流程
3.1 需求调研
通过现场观察、用户访谈及系统日志分析摸排业务现状，梳理出流程低效、信息孤岛、数据口径不一等问题，分类排序后与业务方共同明确系统建设目标。我们跳出单个部门视角，从全链路维度定位效率瓶颈，确定以跨模块协同、数据共享为核心的设计方向。
3.2 应用架构
本阶段在简道云平台内完成应用架构的搭建，核心是设计表单结构、建立数据关联，并利用简道云原生能力实现数据联动。
3.3 系统迭代
权限分配与测试上线阶段，我们按角色搭建分级权限体系，设置系统管理员、资产管理员、部门负责人、普通员工、盘点员等权限组，精准控制各表单与报表的查看、编辑、删除、打印权限，保障数据安全与合规。上线前邀请关键用户开展验收测试，模拟批量领用、跨部门调拨、年中盘点等高频业务场景，验证流程流转、状态更新和数据准确性，测试反馈可直接在前端配置中快速修正。
适配与持续迭代方面，依托简道云原生移动端支持，将应用发布至企业微信、钉钉工作台，资产管理人员可扫描资产二维码标签，在移动端完成盘点、查询和状态变更操作。系统正式上线后建立月度迭代机制，每月汇总用户使用反馈，通过表单与流程版本管理功能无缝发布优化更新，持续适配业务管理的变化需求。
4 核心方案
4.1 整体业务架构与设计思路
本系统基于简道云低代码平台搭建，以 “全生命周期闭环管控 + 数据化管理决策” 为核心定位，构建 “数据底座 — 业务管理 — 决策看板” 三层递进的业务架构，配套管理决策看板实现资产全景可视、责任可追溯、配置可优化。
4.1.1 数据底座层
以信息资产为核心数据源，整合资产基础属性、硬件配置、归属部门、运维厂商、使用状态等全维度字段，形成唯一、标准化的资产数据中心，解决传统模式下数据分散、口径不一、账实不符的问题。
4.1.2 业务管理层
覆盖资产入库、资源分配、日常运维、状态监控、报废核销全流程，对应资源配置管理、部门责任落实、厂商运维管理、数据填报管理四大业务模块，将管理制度嵌入线上流程，实现资产从采购到报废的全链路规范化管控。
4.1.3 决策看板层
即管理决策看板，是系统的核心输出窗口，分为核心态势总览、资源配置分析、资产活跃度监控、部门责任矩阵、厂商与运维集中度、资源填报进度六大分析板块，配套综合分析能力与业务快捷入口，为管理决策提供直观的数据支撑。
4.2 数据工厂
依托简道云数据工厂能力，打通信息资产各业务场景的数据孤岛，通过标准化数据流加工为决策看板、业务应用提供高质量数据支撑，实现数据从业务源头到管理终端的自动流转与智能治理。
4.2.1 主数据基准流
以主系统数据流为核心，整合全量信息资产基础台账数据，通过字段清洗、去重、编码标准化处理，输出统一的资产主数据表，作为所有数据分析的唯一数据基准，确保全平台数据口径统一、来源唯一，从根源解决多部门数据统计口径不一致、账实不符的问题。
4.2.2 治理压力数据流
该数据流以「信息系统台账」「主机台账」两大核心业务台账为输入数据源，覆盖全量信息系统、物理主机的基础属性、问题项、归属部门、整改状态等全维度字段，为治理压力量化提供完整的数据底座。
4.3 智能助手
信息资产全生命周期管理平台的智能助手，是基于简道云低代码智能助手能力构建，是支撑资产业务流程自动化、数据一致性的核心中枢。它通过事件触发驱动业务自动处理，替代大量人工重复操作，实现数据自动同步、待办自动生成、审批自动流转，全面提升资产管理流程运转效率。
5 成果展示
平台上线运行后，全面打通信息资产入库、配置、运维、报废全链路，依托数据工厂与智能助手两大核心能力，实现了资产管理从 “线下分散、人工统计” 向 “线上闭环、数据驱动” 的数字化转型，在资产管控、资源效能、数据质量、流程效率、合规治理五大维度取得显著成效。
作品链接：https://x.imust.edu.cn/a/6a2285f8d1a63c2fcad38315
5.1 资产全链路闭环管控
实现全量信息资产一物一码一档全生命周期线上管理，覆盖信息系统、物理主机、中间件、数据库等核心资产品类，彻底解决传统模式下数据分散、账实不符、状态更新滞后的痛点。
5.2 资源配置智能优化
通过多维度资源画像与智能分析能力，精准识别资源冗余与缺口，支撑跨部门资源调剂与精准采购，全面提升 IT 资源利用效率。
5.3 数据工厂自动治理，数据质量与效率双突破
依托数据工厂构建的 12 条标准化加工数据流与自动化治理机制，打破数据孤岛，实现数据从业务源头到决策终端的自动流转与质量闭环。
5.4 ai模型
在现有 “数据工厂 + 智能助手 + 业务场景” 的平台架构基础上，深度调入 AI 大模型能力，将自然语言处理、知识推理、趋势预测、智能生成能力注入信息资产管理全链路，推动平台从 “流程自动化” 向 “决策智能化” 升级，打造 “数据感知 - 智能推理 - 业务执行 - 持续优化” 的自驱动资产管理体系。
6 团队介绍
本项目团队由两名指导教师与三名核心成员组成。指导教师全程统筹项目方向，在业务逻辑梳理、系统架构设计、合规管控等方面提供专业指导，把控项目整体定位与落地质量。三名核心成员聚焦落地执行，针对传统资产台账依赖人工登记、审批流程难以留痕的痛点，依托零代码平台自主开发系统；团队以高效沟通、快速迭代为协作核心，致力于将真实管理场景转化为标准化应用平台，切实提升基层工作效率与数据管理水平。
7 总结与分享
回顾整个项目落地过程，有四点经验值得分享：
一是坚持问题导向，从业务场景切入而非技术出发。项目初期没有盲目堆砌功能，而是深入一线梳理资产入库、运维、报废、备案等真实业务流程，把线下制度拆解为线上流程节点，让系统真正服务于管理需求，而非让业务适配系统，从根源上避免了 “建起来用不起来” 的困境。
二是数据治理与业务建设同步规划、同步落地。很多项目会把数据治理放在后期补做，而我们在搭建业务表单的同时，就通过数据工厂完成了数据接入、加工、治理、输出的全链路设计。业务产生的每一条数据，都会自动进入标准化加工流程，自动转化为管理看板的指标，既从源头保障了数据质量，也让数据价值快速释放。
三是用自动化释放人力，把规则交给系统。资产管理中有大量重复、规则明确的工作，比如数据同步、状态更新、逾期督办、审批回退。我们将这类规则全部通过智能助手配置为自动化流程，让系统替人完成机械性工作，让管理人员聚焦于问题分析与优化决策，这也是平台效率大幅提升的核心原因。
四是AI 落地要 “小而实”，而非 “大而空”。在引入 AI 大模型时，我们没有追求泛化的智能能力，而是精准锚定填报补全、故障预判、合规排查、对话分析等具体业务痛点，把 AI 能力嵌入到业务环节里。每一项 AI 应用都对应可量化的效率提升，让智能化真正落地产生价值，而不是停留在概念层面。
作品链接：https://st-demo.frjdy.com/a/6a98d7d52c4c55ccbafd8841
