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走出数字化转型失败的“第22条军规”困境
“第22条军规”（Catch-22）一词源自约瑟夫·海勒的同名小说，指一种无解局面，即：相互矛盾的规则，导致事情无法推进。对于许多致力于推动数字化转型的高校管理者来说，这种僵局并不陌生：要解决基础设施碎片化的问题，需要展开一场变革，而阻碍变革的，又恰恰是碎片化的基础设施。那么，是否有办法摆脱这个令人头疼的困境？答案是肯定的，接下来我们将展开谈谈。
Key takeaways
84% of academic leaders say effective digital transformation is a priority — but only 48% say they're making good progress. (Elsevier Academic Transformation Survey, 2024)
The core barrier isn't culture or budget. It's a data Catch-22: institutions need transformation to fix their fragmented infrastructure, but can't transform because their infrastructure is fragmented.
AI can accelerate progress, but requires clean, centralized data foundations to deliver real value. Universities must address the problem of legacy data, processes and governance before this can happen.
A purpose-built RIMS breaks the Catch-22: it integrates with existing systems, centralises research data, and provides the reliable foundation every subsequent digital capability depends on.
重新定义高等教育
当前，高等教育正处在充满挑战的时期。高校面临着政府资助减少、招生人数下降，以及新技术吸收困难等多重压力。这些问题背后，人们开始更加关注学术界的社会定位，以及高校教学与科研成果的现实相关性与社会影响力。面对这一复杂局面，高校需要协调一致的应对措施。许多高校正通过构建多元化收入来源、与产业合作重新设计课程，或展示科研成果的现实影响，来重新定义高等教育的价值主张。此外，各大高校从基础设施层面推动相关改革，包括打造更灵活的学习环境、加强与本地社区的联系，以及推进数字化转型项目。
数字化转型常常被简单地理解为数字技术的广泛融合。但根据其经典学术定义opens in new tab/window，数字化转型的内涵远不止于此。数字化转型是“一系列深刻且协调的文化、人员和技术变革，能够实现新的教育和运营模式，并改变机构的商业模式、战略方向和价值主张。”因此，许多高校管理者希望利用数字化转型，推动技术与文化层面的变革，在日新月异的世界中为其所在的高校找到新的定位。然而，这些愿景往往难以实现。根据Elsevier的2024学术转型调查（2024 Academic Transformation Survey），在接受采访的高校管理者中，84% 的人认为，有效推进数字化转型已成为当务之急，但仅48% 的受访者表示其数字化转型项目取得良好进展。
数字化转型的障碍
那么，高校在推进数字化转型的过程中，究竟面对哪些挑战？答案包含多重原因，而最常被提及的原因之一，就是针对变革的文化阻力。由于数字化技术可能对传统的教学或行政自主性造成影响，教职工有时候会拒绝采用此类技术。近期研究opens in new tab/window指出，这些担忧可能使“[员工] 感到不堪重负、害怕技术、担心工作安全受到影响，甚至产生关于优质高等教育本质的意识形态冲突”。这种内部抵触可以被简单理解为惯性，但部分员工可能面临截然相反的问题：受其他环境经验的影响，部分人对新技术抱有不切实际的过高期望，从而拖慢了技术采用。
与这一障碍相关的是战略领导力不足，原因可能是实施过程碎片化，或资深学者缺乏推动这类变革所需的职业经验。一些评论者认为，高校的共识型管理文化opens in new tab/window与数字化转型项目所要求的强指挥型权威相冲突；也有观点指出opens in new tab/window，许多高校的管理结合了矩阵式、去中心化和分布式组织模式，这种组织复杂性使任何果断的变革都难以推进。毕竟，数字化转型是一项复杂的工作，既涉及战略、技术和财务挑战，也包含培训项目开发或合规问题管理等实施难题。另一个常见原因是缺乏持续的财务投入，或高素质IT人才的招聘和留用困难。这就引出了基础设施过时且碎片化的问题，这个问题或许是最突出的问题，也正是转型势在必行的关键原因之一。这种困境带有几分“第22条军规”的意味：高校需要数字化转型，是因为现有基础设施已经积弊重重；而它们难以完成转型，也恰恰是因为这些基础设施的低效与混乱。
管理过去，拥抱未来
学术机构应如何解决这一看似矛盾的问题？一些评论者完全回避了这个问题，提出“AI 转型”已经取代数字化转型opens in new tab/window。但从高校中常见的分散式 AI 部署现状来看，数字化转型仍然是AI转型的一部分。事实上，尽管AI技术潜力巨大，它们却并非万能解方。即使是最先进的 AI，如果没有持续使用高质量数据进行训练，也可能无法发挥作用。在实践中，这意味着学术机构迫切需要先将科研成果、数据集、软件、音视频记录、图像、外部资助项目记录和内部立项科研记录等历年积累的内容资源，整理成一致、连贯的形式后，才能将 AI 应用于这些内容。简单来说，如果高校尚未掌控自己的过去，就很难迈向未来。
问题在于，许多高校缺乏完成这项工作的数字基础设施，因此无法发挥其内容资产与记录的整体优势，更不用说利用其他可能开放或可购买的数据集。高校往往受困于碎片化系统、未记录的流程，以及关键人员依赖风险、政策缺失或政策不一致等相关组织问题。高校IT团队每天都疲于应对老旧技术架构；这些架构早已支离破碎，如今只能依靠电子表格、共享邮箱，甚至是各种脱离正式系统的手动追踪工具等各种“胶带式”补救措施勉强运转。而这些做法都可能增加工作量、成本和风险，并存在报告和合规方面的隐患。
与此同时，在数据层面本身，也常常存在格式不兼容的问题，部分原因是信息分散在多个位置，形成孤岛。这可能导致无益的重复：不同系统中的数据对同一个问题给出不同答案；也可能导致相反问题，即数据完全缺失或本身不准确。如果缺少一定程度的集中化，学校甚至可能无法发现这些冲突、错误或遗漏，更不用说对其加以解决。这种情况会妨碍有效报告；在科研等关键领域，还会严重扭曲公众对机构产出和影响的认识，降低公众对于机构科研团队的实际效率和能力的评估。如果高校希望提高声誉，通过展现其社会积极影响，证明公共资金投入得到了稳健回报，那就必须认真对待这个问题。
高校 IT 基础设施中的科研工作流程
将科研纳入高校 IT 基础设施绝非易事，其中涉及的用例和数据类型极为广泛，同时还需要在对外展示与协作、内部管理、安全和支持之间取得平衡。目标宏大的机构可能积极实施 IT 专业人员所称的“混合基础设施模型”，将本地数据中心或私有云与公有云服务（例如 Azure、Amazon Web Services）整合到单一生态系统中，并搭建面向用户的平台或界面。机构还可以利用现有资源，通过机构知识库以及参考文献管理工具、项目管理工具等外部工具来补充这一架构，帮助其管理、展示和跟踪科研数据。整个过程要求极高，需要在 IT 能力以及培训、客户服务和变革管理等相关领域进行长期的大量投入。
考虑到自建机构科研系统所需的投入规模较大，加之科研活动日益复杂、确保全球合规的需求更加迫切，以及网络安全威胁不断上升，许多高校选择引入专门构建的科研信息管理系统，即 RIMS。RIMS 有时也称为 Current Research Information System（CRIS，当前研究信息系统），是研究机构用于集中管理并展示科研生命周期的软件解决方案。高效的 RIMS系统可以整合并简化出版物、资助和学术活动相关数据，直接促进机构从手动流程迈向一体化数字生态系统。也有证据表明，这类系统可以支持数字化转型中的某些文化层面的需求，例如弥合差距opens in new tab/window，将部分人眼中的传统图书馆价值观（开放获取、透明、中立、隐私）与注重绩效和评估的管理重点连接起来。
当然，不同RIMS系统之间也存在差别。不同方案的能力、实施成本和复杂性可能差距很大。不过，从数字化转型的角度来看，最大的挑战可能在于确保RIMS系统能够与高校现有 IT 基础设施成功集成。系统层面的兼容性将减少文化阻力，支持更顺畅的用户使用，减少潜在网络攻击入口，并推动RIMS系统发挥中央枢纽的作用，连接并对齐分散的数据源，从而提升行政效率，为战略决策提供依据，同时促进科研报告和可见性。归根结底，这种由连接性和性能提升构成的良性循环，正是数字化转型的核心。
Frequently Asked Questions
Digital transformation in research means moving from fragmented, manually-maintained systems toward connected, data-driven infrastructure that supports decision-making at every level. For research institutions, this goes beyond adopting new technology — it requires establishing authoritative data sources, automating compliance and reporting workflows, and creating the conditions for strategic use of research intelligence. Institutions that have undergone this shift report faster response to funding opportunities, stronger national assessment performance, and a reduced administrative burden on researchers.
The most common barriers are data fragmentation, legacy systems that cannot communicate with each other, and a lack of clear data ownership across institutional departments. Research data frequently sits in siloed HR, finance, and publication systems with no single authoritative source. Without a centralized research information layer, institutions struggle to produce consistent reporting, respond to evolving compliance requirements, or demonstrate impact at scale. Cultural resistance and unclear ROI cases are also common — successful transformation programs address governance and change management alongside technology.
Research infrastructure refers to the systems, data, and processes that enable an institution to manage, track, and act on its research activity. It underpins everything from compliance reporting and funding management to researcher profiling and impact assessment. As global competition for research funding intensifies and reporting requirements grow more complex, institutions without robust research infrastructure face a compounding disadvantage — slower reporting cycles, inconsistent data and limited ability to make evidence-based strategic decisions. Investing in research infrastructure is increasingly recognized as a prerequisite for institutional research competitiveness, not an administrative overhead.
When research data lives across disconnected systems — HR, finance, publication repositories, grant management — every report requires manual aggregation, every compliance cycle carries risk of error, and institutional leaders lack the real-time intelligence to act strategically. Fragmentation creates invisible costs: staff time spent reconciling data, duplicated records, missed funding deadlines, and incomplete national assessment submissions. A unified research information layer eliminates these inefficiencies and creates the data foundation that meaningful digital transformation depends on.
Common warning signs include: researchers spending significant time correcting or reconciling data across systems; inconsistencies between what HR, finance, and research office systems report about the same activity; difficulty producing reliable outputs for national assessment exercises or funder reporting; and an inability to answer basic strategic questions — such as which departments are most active in external collaboration, or where grant pipeline gaps exist — without manual data collection. If transformation initiatives are repeatedly stalled by data quality issues or integration failures, infrastructure is almost certainly a root cause rather than a secondary concern.