如何利用大數據建設學工系統？學生工作既強調“面”的工作，更強調“點”的關注。不同學生的家庭環境、心理成熟度、行為習慣等等都不盡相同，想要做好學生工作，必須準確掌握每個學生的差異。然而，學校有那么多學生，如何精準把握每個學生的在校情況？所以擁有一款好用的學工系統非常關鍵。

一款好用的學工系統，應當具有以下幾個特點：
一、高校學生數據的收集
在大數據時代，每個人每天都會產生大量的數據。高校學生產生的數據主要可以分為三個方面：招生數據、在校期間數據以及就業數據，通過對學生在校數據的波動以及家庭背景、個人心理素質等的分析，充分了解學生的變化狀態，輔助行為預警、精準扶貧等學生工作，及時和學生取得有效的溝通，提高學校人才培養質量，實現智慧學工。
二、個人畫像
根據學生在校的數據完成學生行為畫像以及進行預警分析。學生的行為畫像主要是根據現有的招生信息、學生在校期間的運動數據、成績數據、消費數據、上網數據、圖書館借閱數據等，對學生數據進行有效分析，量化學生學習情況、經濟情況、社交情況、心理健康情況等多維度的特性，形成身體健康畫像、上網時長畫像、消費畫像、成績畫像等。
三、綜合預警
預警分析是通過學生某個時間段的在校狀態與學生標簽作對比，根據一卡通消費、門禁閘機、考試成績等數據，計算期間內學生任何在校軌跡信息、學生當前成績掛科數、學籍分等信息，了解學生心理行為和學業的變化趨勢，實現學生失聯預警、學分預警、掛科預警等，對反常行為作出預測分析，及時杜絕不良現象。
例如針對近年來大學生沉溺網絡、超前消費等問題，除了加強網絡教育和安全意識宣傳，可通過借助大數據，對學生上網時長等相關行為進行數據分析，對異常行為及時采取措施和預警，給予更多關注和思想引導，為學生的健康成長保駕護航。
四、輔導員數據分析
根據學工部提供的輔導員信息以及人事系統提供的輔導員基本信息，對輔導員數據進行有效的分析。通過輔導員年齡分布、在崗時間、職稱和學歷情況，分析輔導員所學專業與學校學科專業以及所帶學院專業的匹配程度，可以根據實際的匹配程度，為學校招聘輔導員提供依據，合理安排專業性較強的輔導員指導更加專業的學院和專業。

根據以上特點，強智科技研發出了新一代智慧學工系統-----學生一體化服務平臺。本系統是公司智慧校園核心業務系統之一，平臺基于微服務架構，以“管理＋服務”為設計思想，涉及學生工作的各環節，涵蓋學生入學前、入學時、在校期間、畢業以及畢業后的全生命周期管理，將信息數據化、業務流程化、工作系統化，實現學生服務全過程的一體化。