招生与续读
按校区、年级和项目查看新生招生和续读率相对于目标的表现，并通过 Vis-a-Vis 与去年同一时点对比。
挑战
等到报告显示生源流失时，家长早已做出了选择。
在办学集团和多校区机构中，招生与续读数据在学生信息系统里，学费在财务软件里，出勤在另一个模块里，目标则在电子表格里。创办人和总经理要从月末报告中才能得知哪个校区在流失学生或面临收费风险——信息既滞后又零散。当一个校区的续读率达到 95%、另一个却跌至 78% 时，这一差距是一个信号，而非季节性波动。
TURBOARD 把所有校区放在同一个仪表板上，以同一套定义计算，并按角色筛选：创办人看到全部校区，校区负责人看到本校区，财务人员看到收费数据。续读率下降、缺勤率上升或学费逾期，都会随数据刷新及时显现；本地部署与离线 AI 则让学生数据始终留在机构自己的基础设施内。
500K+业务用户正在使用 TURBOARD
始于 2004 年深耕企业级 BI 工程，创立于芝加哥
云端或本地部署支持完全本地部署，AI 一并部署
已获专利BI 技术，包括一项已授权的美国专利
您可以做什么
基于同一受治理模型的教育分析
学费收缴
按校区和月份查看收缴率、逾期款项和分期付款偏差，在地点相关时借助 GIS-S 在地图上呈现。
出勤
按校区、年级和班级查看缺勤情况，条件格式标出出勤率正在下滑的群体。
学业成绩
按学科、班级和校区查看考试与测评成绩，逐学期跟踪，并在同类校区之间对比。
校区对标
借助专利仪表板克隆，将各校区在每项指标上并列对比，让领先校区的做法为其他校区所见。
家长与学生反馈
用 FOR-S 制作的满意度问卷，与招生和出勤数据汇入同一组仪表板。
挑战与解决方案
学校数据的常见卡点——以及 TURBOARD 如何应对
?系统各自独立
每次管理层会议前，都要手工合并学生信息、财务和出勤数据。
✓统一的学校模型
所有系统汇入一个受治理的模型，每个校区都按同一口径衡量。
?预警信号来得太晚
生源流失和收费风险要到月末报告中才显现，而那时家长已经做出了选择。
✓始终保持最新的指标
仪表板随源数据同步刷新，定时报告自动向每位校区负责人发送本校区数据。
?谁能看到什么
共享整张电子表格，会把学生和财务数据暴露给并不需要的人。
✓行级权限
创办人、校区负责人和财务团队各自只能看到其有权查看的校区和数据。
?学生数据隐私
敏感的学生数据不能发送到外部 AI 服务。
✓本地部署的 AI
JAS 可以基于小型语言模型，在机构自己的基础设施内完全离线运行。
JAS · Just Ask Simply
询问哪个校区需要关注——以及原因
JAS 是内置于 TURBOARD 的 AI 助手，她与您的学校仪表板使用同一个受治理模型作答。用自然语言提问，她会找到数据，生成图表乃至完整的仪表板，并解释发生了哪些变化。借助角色设置，创办人得到战略层面的总结，校区负责人得到运营层面的细节——依据的是同一组数字。
深入了解 JAS 的能力 →JJAS您可以这样提问
- 与去年相比，哪个校区的续读率降幅最大？
- 显示近三个月各校区学费收缴率相对于目标的情况。
- 本学期哪些年级的缺勤率高于 8%？
- 创建一个展示各校区收缴趋势的仪表板。