高校大数据应用平台建设方案 智慧校园大数据建设方案 智慧高教大数据建设方案
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
数据处理与分析
总结词
数据处理、数据分析
详细描述
高校智慧校园大数据建设需 要采用高效的数据处理和分 析方案。通过分布式计算和 流数据处理等技术。对海量 数据进行快速、高效的处理 和分析。挖掘数据的潜在价 值
总结词
可视化、可操作
详细描述
高校智慧校园大数据建设需 要采用可视化的数据分析工 具。将数据处理结果以图表 、仪表板等方式呈现给用户 。提供直观、可操作的分析 结果
建设成果
上海交通大学智慧校园建设取得 了显著成果，实现了全校范围内 的智能办公、教学管理、科研管 理等方面的智能化，提高了学校 整体运行效率。
06
总结与展望
工作成果总结
建立完善的大数据平台
通过自主研发和整合，成功构建了一套稳定、安全、易用的大数 据平台，支持多种数据源的接入，提供全面的数据处理和分析功 能。
智慧校园与大数据的契合
智慧校园的建设离不开大数据技术的支持，大数据技术的应 用能够实现对校园各类数据的深度挖掘、分析和利用，为智 慧校园的建设提供强有力的支撑。
解决方案的必要性
01
整合共享数据资源
通过建设统一的大数据平台，能够实现校园各类数据的整合与共享，
提高数据使用效率和管理水平。
02
提高决策支持水平
加强数据安全与隐私保护
随着数据量的增加，需要更加重视数据的安全和隐私保护，建立健全的数据安全保障体系 ，确保数据的安全可靠。
推动智慧校园建设
结合物联网、云计算、移动互联网等技术，进一步推动智慧校园建设，实现校园各领域的 智能化管理和服务，提升校园的便捷性和安全性。
THANK YOU.
03
建设成果
北京大学智慧校园建设取得了显著成 果，实现了全校范围内的安防监控、 教学管理、科研管理、学生管理等方 面的智能化，提高了学校整体运行效 率。
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
2023-10-29
目录
• 引言 • 高校大数据云平台建设方案 • 高校大数据云平台技术解决方案 • 高校大数据云平台应用解决方案 • 高校大数据云平台安全解决方案 • 高校大数据云平台运营维护解决方案 • 项目实施计划与时间表 • 项目风险评估与对策
01
运营维护效果评估
评估指标
建立一套完善的评估指标体系 ，对用综合评价方法，将定量指标 与定性指标相结合，确保评估结 果的准确性和可信度。
评估过程
定期进行评估，及时发现问题并进 行改进，持续优化运营维护方案， 提升平台的运行效率和服务质量。
07
项目实施计划与时间表
方案目标
本方案旨在构建一个统一、开放、可扩展的高校大数据云平台，满足高校各业务部门的数据需求，辅助领导决 策，提高教学质量和科研水平。
应用实施流程
需求分析
对高校现有的业务数据进行分析， 了解数据的来源、结构、类型等， 识别数据整合与共享的关键需求。
技术选型
根据需求分析结果，选择合适的大数 据技术，如Hadoop、Spark等，搭 建大数据云平台。
感谢您的观看
THANKS
系统稳定运行。 • 上线部署：将大数据云平台系统部署到高校指定的服务器和网络环境中，并进行系统配置和初始化。 • 用户培训：对高校相关人员进行培训，包括系统操作、数据管理和安全防范等方面，确保他们能够熟练使
用大数据云平台系统。 • 项目验收：由高校对大数据云平台项目进行验收，确认是否达到预期目标，并根据反馈进行后续优化。
项目实施计划
• 需求调研：与高校相关部门和人员进行深入交流，了解高校的具体需求，包括业务流程、数据来源、系统 接口等。
最新智慧校园大数据综合管理平台建设和应用方案
最新智慧校园大数据综合管理平台建设和应用方案智慧校园大数据综合管理平台是利用大数据技术和智能化手段，对校园内的各类数据进行采集、存储、分析和展示，从而为校方提供全面、科学、高效的决策支持和管理手段。
本文将针对最新的智慧校园大数据综合管理平台的建设和应用方案进行探讨。
一、平台建设1.数据采集系统：在校园内搭建数据采集设备和传感器网络，实时采集各类数据，如学生出勤情况、教学资源利用、校园设施使用情况等。
2.数据存储和处理系统：搭建云计算平台，将采集到的数据进行存储和处理，以便后续的分析和展示。
同时，配置高性能的服务器和分布式数据库，确保数据的安全性和可靠性。
3.数据分析和挖掘系统：利用机器学习和数据挖掘算法，对大量的校园数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息，并进行可视化展示。
例如，通过分析学生的学习习惯和行为规律，为学校提供个性化的教育服务。
4.决策支持系统：根据数据分析的结果，建立决策支持系统，为校方提供定量和科学的指导意见。
比如，根据教学资源利用情况和学生选课情况，提供合理的教学安排和调整方案。
5.开放接口：为校内的其他系统（如学生管理系统、教务管理系统、实验室管理系统等）提供开放接口，实现数据的共享和交互。
二、平台应用1.学生管理方面：通过大数据分析，对学生的学习状态、行为规律和生活习惯进行监测和分析，提供个性化的学习辅导和教育服务。
同时，根据学生的学习情况和兴趣爱好，推荐适合的选修课程和社团活动。
2.教学管理方面：通过分析教师的教学效果和学生的学习情况，提供个性化的教学评价和教学改进建议。
同时，对教学资源的利用情况进行监测和分析，提供合理的资源配置和调整方案。
3.校园安全管理方面：通过人脸识别技术和视频监控系统，实现对校园安全的实时监测和警报。
同时，利用大数据分析技术，对校园安全事件进行预警和预测，提供有效的应对措施。
4.资产管理方面：通过大数据技术，对校园的各项资产进行全面管理和监测，提供资产的使用状况和维护情况的实时报告，帮助学校进行合理的资产配置和维护计划。
智慧高校大数据云平台建设和运营方案
2023
智慧高校大数据云平台建设和运营方案
目录
contents
引言大数据云平台建设方案数据分析及挖掘智慧高校应用场景设计安全与保障措施项目实施与运营效益评估与展望
引言
01
高校信息化建设已经成为了提升教学质量和科研水平的重要手段，而大数据技术则是其中的重要组成部分。
高校信息化建设的趋势
传统的高校信息系统存在数据孤岛、信息不透明等问题，无法满足高校管理和服务的需求。
培养人才梯队
加强数据科学、人工智能等领域的人才培养，建设一支具备国际视野和专业技能的科技人才队伍。
规范数据使用
完善数据使用规范和标准，加强数据安全和隐私保护，确保数据在安全可靠的环境下得到充分利用。
加强国际合作
与国际先进的高校和机构开展合作交流，引进国外优质教育资源，推动我国高校国际化水平的提升。
项目展望与未来发展
高校现有信息系统存在
通过建设大数据云平台，可以实现数据的共享和整合，减少数据孤岛现象，提高高校管理效率。
提升高校管理效率
通过大数据分析和挖掘技术，可以为高校教师和学生提供更优质的教学和科研服务，进而提升教学质量和科研水平。
提升教学质量和科研水平
大数据云平台的建设将进一步推动高校信息化的发展，为未来的数字化校园建设打下坚实基础。
容灾备份方案
项目实施与运营
06
需求调研与分析
对高校需求进行深入调研，明确建设目标、需求和约束条件。
基于需求调研结果，进行方案设计，评估方案的可行性、成本效益和风险。
按照方案进行系统开发，完成各模块功能测试，确保系统稳定、可靠。
对高校用户进行培训，推广大数据云平台的使用，提高用户满意度。
对项目成果进行验收，确保项目满足高校需求，顺利交付。
智慧高校大数据分析平台建设方案
智慧高校大数据分析平台建设方案目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)二、平台建设需求分析 (5)2.1 数据整合需求 (7)2.2 数据处理需求 (8)2.3 数据分析需求 (9)2.4 数据可视化需求 (10)三、平台架构设计 (11)3.1 总体架构 (13)3.2 分层架构 (14)3.3 硬件资源需求 (15)3.4 软件资源需求 (16)四、平台功能规划 (17)4.1 数据采集与清洗 (19)4.2 数据存储与管理 (20)4.3 数据分析与挖掘 (21)4.4 数据可视化与报表生成 (22)4.5 用户管理与权限控制 (24)五、平台实施计划 (24)5.1 项目启动阶段 (25)5.2 项目规划阶段 (26)5.3 项目开发阶段 (27)5.4 项目测试阶段 (29)5.5 项目上线与运维阶段 (30)六、平台预算与成本分析 (31)6.1 项目预算 (33)6.2 成本分析 (34)6.3 资金筹措计划 (35)七、风险评估与应对措施 (36)7.1 技术风险与应对 (37)7.2 运营风险与应对 (38)7.3 法律风险与应对 (39)八、项目效益评估 (40)8.1 社会效益评估 (42)8.2 经济效益评估 (43)8.3 环境效益评估 (44)九、项目可持续性与未来发展 (46)9.1 项目可持续发展策略 (47)9.2 未来发展规划 (48)十、项目总结与展望 (50)10.1 项目成果总结 (50)10.2 项目亮点与创新点 (52)10.3 未来展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的飞速发展，高等教育领域正面临着前所未有的挑战与机遇。
智慧高校建设已成为教育领域数字化转型的重要方向，为了响应这一趋势，本项目致力于构建智慧高校大数据分析平台，以应对高校管理、教学科研、学生服务等方面的数据需求与挑战。
数字化趋势：信息技术的普及与深化应用要求高等教育领域实现数字化转型，以应对教育现代化、信息化的挑战。
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
汇报人： 日期:
目录
• 高校智慧校园大数据建设概述 • 智慧校园大数据平台建设方案 • 智慧校园大数据应用场景与案例 • 智慧校园大数据安全与隐私保护 • 智慧校园大数据建设实施步骤与建议 • 智慧校园大数据未来发展趋势与展望
01
高校智慧校园大数据建设概述
高校智慧校园定义
06
智慧校园大数据未来发展趋势 与展望
技术发展对智慧校园大数据的影响
01
云计算技术的普及
随着云计算技术的不断发展，智慧校园大数据将更多地依赖云计算平台
进行数据存储、处理和分析，提高数据处理效率和可扩展性。
02
大数据挖掘和分析技术的进步
数据挖掘和分析技术将不断进步，为智慧校园大数据的深度挖掘和分析
数据销毁
对不再使用的数据进行销 毁，确保数据不会泄露。
数据备份与恢复方案
实时备份
采用实时备份技术，确保数据在任何时候都可以 快速恢复。
备份策略
制定合理的备份策略，包括备份频率、备份时间 、备份存储位置等，以确保数据可以及时恢复。
恢复测试
定期进行数据恢复测试，以确保备份的数据可以 成功恢复。
数据访问控制与权限管理方案
02
大数据技术有助于实现个性化教学和科研服务，提高教学质量
和科研水平。
大数据技术能够挖掘学生和教师的行为和需求，为校园文化建
03
设提供支持，促进校园和谐发展。
智慧校园大数据建设现状与挑战
一些高校在数据采集、处理和分析方面存在瓶颈，无法 充分发挥大数据技术的优势。
一些高校在推进智慧校园建设过程中存在体制和机制障 碍，需要加强顶层设计和统筹协调。
3. 数据分析
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
数据安全保障
数据访问控制
02
通过身份认证和权限管理，实现对数据的精细化控制，防止未经授权的访问和泄露。
数据备份与恢复
03
定期对数据进行备份和归档，确保数据的安全性和完整性。同时，提供快速的数据恢复功能，减少因灾难性事件造成的损失。
数据应用价值
通过数据分析和挖掘，为高校管理者提供准确、全面的数据支持和决策依据，提高决策效率和准确性。
提升教学质量
03
数据应用创新
通过数据分析和挖掘，为学校管理、教学、科研等方面提供数据支持和参考，推动学校各项工作的创新发展。
项目目标
01
构建大数据云平台
建立统一的大数据云平台，实现全校各部门、各学院、各学科的数据共享和管理。
02
数据整合与治理
通过数据整合和治理，实现数据的规范化和标准化，提高数据质量和管理效率。
xx年xx月xx日
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
引言大数据云平台建设方案高校大数据应用场景大数据云平台综合优势项目实施与运维方案项目投资与收益分析
contents
目录
01
引言
随着高等教育走向大众化和国际化，高校规模不断扩大，学生人数逐年增加，对教育和管理带来巨大挑战。
高等教育发展
目前高校信息化水平参差不齐，资源分散，数据孤岛现象严重，缺乏统一管理和规划，导致管理效率低下。
行为预测
通过对学生的行为轨迹、生活习惯等数据的挖掘和分析，可以对学生的学习成绩、思想动态等进行预测，为学校管理者提供决策支持。
学情分析
高校学生管理
高校教师管理
通过收集和分析学生对教师评价数据、教师工作量等数据，可以对教师的教学质量进行评估，帮助学校管理者对教师进行客观评价和激励。
智慧高校大数据建设方案 智慧高教大数据建设方案 智慧校园大数据建设方案
实现个性化学习
集成教育数据挖掘与学习分 析技术，持续采集学习行为 数据，智能分析，推送适合 的学习资源并进行个性化学 习建议。
06 01 02 03
建设 意义
实现科学化教育管理
实现教育评价体系重构
采集教与学的全过程数据， 全面客观记录学生成长轨迹 ，引导学生培养模式和教育 质量管理方式科学健康发展 。
大数据
校领导 决策更加科学 家长 及时掌握子女在校情况
高校大数据服务用户分析
教师 教学更加便捷 教学水平提升
社会 更多优质教育资源和科研成果开放共享
学生 随时随地个性化学习
教学管理与服务 管理更加简单高效 服务水平不断提升
校园环境 更加绿色、环保、安全 信息化覆盖范围和服务水平有效提升
高校业务常见应用系统
高校面临的大数据问题
大数据
数据源的问题分析
数据涉及面窄 有效数据量少 数据接口不完善
• •
主要是数字化校园系统产生数据 数据的维度少，业务来源不足
• •
数据量百GB到几TB，数据量少 以结构化数据为主，达不到大数据要求
智慧高校大数据决策平台建设方案
高校大数据决策平台建设意义
提升决策水平
02
大数据决策平台可以为领导提供基于数据的分析和决策支持，从而提升决策水平，促进学校的发展。
推动信息化建设
03
建设大数据决策平台是高校信息化建设的重要组成部分，可以推动高校信息化的进程，提高学校的综合竞争力。
智慧高校大数据决策平台设计
02
分层架构
智慧高校大数据决策平台采用典型的分层架构设计，分为数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据展示层和应用层。
法律风险
可能涉及数据合规、知识产权等相关法律问题。
风险识别与评估
技术风险
新兴技术的不确定性可能带来技术故障、安全漏洞等问题。
数据隐私风险
在数据采集、存储和使用过程中可能涉及师生隐私信息泄露。
实施风险
系统实施过程中可能出现进度延误、预算超支等问题。
技术风险应对
采用成熟可靠的技术方案，对新技术进行充分验证，及时进行技术更新和维护。
功能测试
系统测试与验证
系统上线运行与维护
为确保大数据决策平台的顺利上线，应制定详细的上线计划，包括上线时间、上线内容、用户培训等方面。
上线计划
为保证大数据决策平台的稳定运行，应建立系统维护机制，包括定期巡检、备份、故障处理等，确保系统的安全性和稳定性。
系统维护
项目管理与时间计划
06
在项目开始之前，需要制定详细的项目计划，包括项目的目标、任务分配、时间表、预算等。
数据挖掘与应用
大数据报告生成与发布
报告自动化
支持自动化报告生成，减少人工干预，提高报告效率和准确性。
多形式发布
支持多种形式的数据报告发布，包括文本、图表、视频等，满足不同用户需求。
智慧高校大数据云平台建设和运营方案
2. 加强数据安全保障： 建立健全数据安全管理 制度，加强数据加密、 访问控制等安全措施， 确保数据安全。
3. 深化数据分析：引入 更先进的数据分析技术 和算法，深化数据分析 ，为高校决策提供更有 价值的支持。
未来发展趋势与展望
• 未来发展趋势：随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，智慧高校大数据云平台建设和运营方案将迎来更多的 发展机遇和挑战。未来，平台将更加注重数据的开放共享和智能化应用，推动高校信息化向更高水平发展。
数据存储层
该层负责将处理后的数据存储在分布式文 件系统中，以便后续的数据分析和查询操 作。
数据应用层
该层包括各种数据应用模块，如数据可视 化、数据挖掘、数据分析等，以便为高校 提供全面的数据支持和服务。
数据管理层
该层负责对整个大数据云平台进行管理和 维护，包括数据安全、数据备份、数据监 控等方面。
硬件设备选型与部署
开发语言和工具
采用Java、Python、Scala等编 程语言，使用Hadoop、Spark等
大数据框架进行开发，以提高系 统的可扩展性和性能。
系统模块
将系统划分为多个模块，包括数据 采集模块、数据处理模块、数据存 储模块、数据应用模块和数据管理 模块等。
集成方式
采用API接口和消息队列等方式实现 各个模块之间的通信和集成。
1 2
提高高校的管理水平
通过大数据云平台的建设，可以提高高校的管理 水平和管理效率，实现精细化管理。
推动数字化校园建设
大数据云平台是数字化校园建设的重要组成部分 ，可以促进数字化校园的全面建设和发展。
3
提高高校的科研水平
通过大数据云平台的建设，可以为科研人员提供 更加精准的数据支持，提高科研水平和效率。
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
数据挖掘与可视化
数据挖掘深入
通过数据挖掘技术，发现隐藏在数据中的模式和规律，为决策提 供支持。
数据可视化直观
采用数据可视化技术，将复杂的数据转化为直观的图表和图像，便 于理解和分析。
数据分析报告自动化
生成自动化的数据分析报告，提高决策效率和准确性。
03
智慧高校大数据云平台应用场景
学生管理
01
02
安全性
大数据云平台在数据传输、 存储、管理等方面的安全性 。
用户满意度
使用人员对大数据云平台的 满意度，包括界面的友好性 、操作的便捷性等方面。
THANKS
感谢观看
需求分析：1周 系统设计：2周 技术选型：1周 系统开发：4周
实施时间表
01
功能测试：2周
02
上线部署：1周
用户培训：2周
03
04
维护优化：长 期
实施效果评估
系统稳定性
大数据云平台在运行过程中 是否稳定，是否出现宕机或
性能瓶颈。
1
系统性能
大数据云平台处理数据的能 力，包括数据的吞吐量、处
理速度等。
03
04
学籍管理
记录学生的基本信息，如姓名 、学号、专业等。
成绩管理
跟踪学生的学习进度，提供课 程成绩的查询和统计功能。
评优管理
根据学生的学习成绩和其他表 现，评选优秀学生。
奖学金管理
根据学生的表现和成绩，评定 奖学金。
教学管理
课程管理
设置课程名称、课程大纲、教 学计划等。
教师管理
记录教师的姓名、性别、职称 等信息。
Hadoop Database，分布式NoSQL数据 库，适合进行实时数据读写。
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
高校智慧校园大数据建设整体解决方案xx年xx月xx日contents •引言•大数据建设方案概述•高校智慧校园大数据应用场景•大数据建设面临的挑战与对策•大数据建设实施步骤及规划•案例分析•总结与展望目录01引言背景与意义信息化建设的加速随着高校信息化的不断推进，各种业务数据和交互数据急速增长，给数据处理和存储带来了挑战。
数据驱动决策的需求高校需要利用大数据技术，进行数据分析和挖掘，为学校决策提供科学依据。
智慧校园的需求智慧校园是高校未来发展的重要方向，需要大数据支持进行智能化管理和服务。
大数据与智慧校园的关联数据采集与整合通过数据采集和整合，实现全校数据的一体化，为大数据分析提供基础。
要点一要点二数据分析与挖掘利用大数据分析技术，对全校数据进行深入分析和挖掘，为学校决策提供科学依据。
数据驱动服务与管理通过数据驱动的服务和管理，提升校园的智能化水平，提高师生满意度。
要点三大数据建设目标与价值增强学校的综合竞争力。
提升校园管理和服务水平。
提高学校决策的科学性和有效性。
建设目标：构建全校范围内的大数据平台，实现数据的集中存储、整合、共享和分析，为学校决策提供科学依据。
价值体现02大数据建设方案概述采用分布式存储架构，如Hadoop HDFS或Ceph等，可实现数据的集中管理和分布式存储，提高数据可靠性和访问效率。
分布式存储架构建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据安全可靠，可在灾难情况下快速恢复数据。
数据备份与恢复数据存储与管理数据清洗对数据进行清洗和预处理，去除重复、无效或错误的数据，保证数据质量。
数据整合通过ETL（抽取、转换、加载）等技术，将多源数据进行整合，实现数据的统一管理和访问。
数据整合与处理利用机器学习算法对数据进行分析，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
数据挖掘通过关联规则、聚类分析等方法，从大量数据中提取有价值的信息和知识。
机器学习算法数据挖掘与分析VS利用图表、图形等可视化手段，将数据以直观、易懂的方式呈现，便于理解和分析。
智慧校园大数据综合平台建设方案
智慧校园大数据综合平台建设方案随着信息时代的来临，校园智能化建设成为了现代教育的重要组成部分。
为对学生的学习、校园管理等方面进行全面的数据分析和统计，智慧校园大数据综合平台应运而生。
下面是一份智慧校园大数据综合平台的建设方案。
一、建设目标智慧校园大数据综合平台的建设目标是为学生提供更好的学习体验和服务，为教师提供更好的教学工具和支持，为校园管理者提供决策支持和数据分析，同时可为行政管理、研究管理、校园安全等方面提供数据依据。
二、功能设计为实现智慧校园大数据综合平台功能，首先需要筛选出该平台的核心功能，如下所示：1. 学生信息管理及查询。
通过该功能，学生的基本信息、学习成绩、学籍信息、课程安排等数据可以进行统一管理和查询，将学生每个重要信息无缝连接起来，为学生提供更加便利的查询服务。
2. 教师教学管理和数据分析。
该功能与教学质量管理紧密相关，可以对教师教学质量进行定量评估，提高教学质量。
教师可以通过平台进行集中备课、和教学评价等功能，提高教学效率。
3. 研究生管理及数据分析。
对于该功能，可以对于研究生的选课、课程进度、论文答辩的统一管理，帮助研究生迅速的找到自己需要提交的文件，提高研究生管理效率。
同时也为研究生的研究成果提供更好的综合评估。
4. 行政管理。
通过该功能，各种行政数据可以进行收集、处理和汇总统计，为行政部门提供决策支持。
例如：报名系统、财务管理系统、物资管理系统等。
5. 数据统计和分析。
该功能需要为校园管理者提供全面的数据统计和分析服务，如学生智力、考勤、课表、学科选择等数据的统计和分析。
三、平台设计要点1. 数据采集和存储方案。
平台需要与各校园信息系统对接，进行数据采集和处理，保障数据实时同步和准确性。
为保证数据的安全性，在建设平台时，应当建立专门的数据存储中心，保障数据可靠存储和备份。
2. 多平台兼容性设计。
为满足不同用户需求，平台应当支持多个终端平台（如手机、电脑、平板等设备），保障用户在不同终端设备上都可以毫无障碍地使用平台。
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
根据学生的个性特点和需求，提供个性化的学生服务，包括学生活 动、学生资助、学生就业等，提高学生对学校服务的满意度。
学生学业预警
通过大数据分析，对学生学业进行预警和干预，及时发现学生的学习 困难和问题，进行针对性的辅导和帮助。
后勤管理应用场景
后勤服务优化
通过大数据分析，对后勤服务进行优化和改 进，提高后勤服务的质量和效率，提高师生 对后勤服务的满意度。
XX师范大学数据安全防护案例
背景介绍
项目目标
XX师范大学面临着数据泄露 、信息安全等风险，需要构 建一套完善的数据安全防护 体系。
该项目的目标是建立一个能 够保护学校核心数据的安全 防护体系，防止数据泄露和 非法访问。
技术方案
实施效果
XX师范大学采用了基于国产 密码技术的数据加密方案， 实现了数据的机密性和完整 性保护。同时，还引入了访 问控制和审计机制，确保只 有授权用户可以访问敏感数 据。
云平台在智慧高校建设中的重要性
01
云平台可以为智慧高校提供稳 定、可靠、高效的数据存储和 计算服务，满足各项业务的需 求。
02
云平台可以实现资源的动态管 理和调度，提高资源的利用效 率，降低成本。
03
云平台可以提供安全保障，确 保数据和系统的安全性和稳定 性。
02
CATALOGUE
智慧高校大数据云平台架构设 计
技术难题
智慧高校大数据云平台建设面临诸多技术难题，如数据存储、处理、分析等方 面的技术挑战，以及如何实现数据共享和隐私保护等。
对策
采用先进的数据存储、处理和分析技术，如分布式存储、大数据处理框架等， 提高数据处理效率和准确性；同时，加强数据共享和隐私保护技术研发，保障 数据安全性和隐私性。
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学 工
分 析
人 事
分 析
实 验 室
分 析
科 研
分 析
管采 库
理集
软与 教
件清 师
洗
微 观
数
据
仓
库
智 慧
校 园 推
荐
心 理
健 康 预
警
学 生 个 人 大 数 据 报 告
互
联 网 舆
情 分
教 务
分 析
学 业
分 析
析
资 产
分 析
学 校 信 息 化 管 理 分 析
科 研 分 析 与 横 向 对 比
学生个人数据中心
个人数据中心内容展示与查询
通过可视化方式，可以让学生、老师直观的查询与了解个人学校的所有数据
个人基础信息
个人课程信息
图书借阅信息
网络访问信息 个人成绩信息
校园消费信息
校园轨迹信息
……
在线学习信息
XXX科技
内容展示特点：
• 内容丰富 • 界面直观 • 支持移动化APP • 操作简易
行为轨迹- 个人行为轨迹
家 长
辅 辅 员
学 工 处
预警用户
“ 学生行为画像” 详细介绍
电子信息学院 信息安全12级
张某某
电子信息学院04级学生 个人标签：学霸、上网达人、理科高手 个人行为画像
个人综合分析
综合成绩水平 80% 综合消费水平 60% 综合评估画像 70% 自律性分析 90%
通过大数据微观分析学生的个人特点，进行学生个人画像 和数据分析，用于学生管理和综合评价、就业等的辅助。
XXX科技
14
群体\ 楼宇人流画像分析
分析全校学生访问该楼宇的情况，包括访问 人员画像、访问的高峰时间 月数据总结：总访问次数、访问人数、
人均访问次数、全校排名 日数据总结：访问人数、人员标签、日
高峰时间段 粘度高用户画像：显示经常访问该楼宇
的人员标签 使用人员趋势：显示该楼宇的访问趋势 访场馆门禁 信息门户 有线网管 Wifilocation 认证计费系统 无线网管理系统 SSL-vpn系统 学生电子邮箱 教师电子邮箱
校园一卡通 宿舍通道机 Itservice系统 信息网络呼叫中心系统 DNS Dhcp URL审计 教务系统 数据中心
查看具体个人的行为轨迹 可选择某个学生，查看学生一天的行为轨迹 ，显示轨迹序号、楼宇名称、时间点、停留多长
时间、做了些什么
图上箭头按照学生行为轨迹动态移动
可查看某个时间点学生的位置状态，便于学校定位失联学生
备注：
• 地图上的动态icon还需优化 • 学生在某个轨迹点的行为还需进一步分析 • 轨迹行走的痕迹还需优化 • 数据跳变问题
通道机
门禁 WiFi 指纹识别 考勤 互联网数据
数据源
校
校
校
校
数
园
园
园
园
预
据
安
安
安
安
警
原
预
全
全
全
全
内
始
处
算
数
预
预
容
数
理
法
据
警
警
权
据
/
计
结
算
处
限
去
算
论
法
理
分
重
匹
标
区
中
配
配
签
配
心
采集库
个人基础数据库 校园大数据管理计算平台
计算处理逻辑架构
XXX科技
APP 电脑 短信 微信 邮件
预警方式
校 领 导
教 师
学 生
10+类别 400+指标
大数据核心KPI
涉及财务、教务、科研、人事、学工、学生、资产、实验室、图书、信息化、综合….等超过10个管理的核心指标分析
总共涉及1 0 + 大的管理类别， 4 0 0 + 的核心指标和分析内 容
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人事分析— 人事能力分析-1
各单位人才引进的绩效
统计分析高层次人才的人均学术作品情况
• 轮播时间展示效果还未达到理想效果 • 时间间隔数据待优化
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行为轨迹- 全校行为轨迹分析- 热力图
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基于微观大数据分析的综合预警
学生失联预警
学位异常预警
一卡通消费预警
学生沉迷预警
各类预警详细报告
上网预警
贫困生预警
报告分析总结 XXX科技
预警信息配制
大数据安全设计整体架构
一卡通 视频监控
高校大数据应用平台建设方案 智慧校园大数据建设方案 智慧高教大数据建设方案
0 1
大数据核心价值建设
0 2
大数据模型与算法
0 3
大数据平台与实施落地
0 4
研发实力与合作
高校大数据建设方向与产品
管
理
大
数
据
校领导驾驶舱
人事大数据分析
学生大数据分析
资产大数据分析
学工大数据分析
信息化大数据分析
财务大数据分析
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个人数据中心大数据报告
业内数据最丰富的学生大数据报告，涉及生活、教学、图书、网络、消费、习惯等超过10类指标。 支持用户、班级、学院、学校等，可以按时间段，成长周、月、年导出 按照A 4风格进行设计与排版，美观简洁，支持导出成PDF、图片用于打印或者朋友圈分享。
学生大数据分析报告
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涵盖大学生活所有信息， 保证学生个人数据中心的 数据全面精准。
包括以下5个方向： • 基础信息 • 学习 • 生活 • 毕业 • 就业
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学生数据来源举例
工作进展： 数据全部抽取完成 接入的系统数量—18个 接入的数据占用磁盘空间约
700G 增加数据保持定时同步
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行 为 画 像
轨
学
迹 分
生析
大
数综
据
合 预
警
大 数 据 报 告
教 学 大 数 据
选修课
课程
消费
爱好
习惯
自习
借阅
成绩
高分
活动
科
研
科
就 业
大
指数
研 大 数
导据
据
高校大数据建设内容
学
大 数数 据据
生 微 观
数 据 仓
综 合 行 为 画 像
异 常
预 警
行 为 轨 迹 分 析
群 体
行 为 分
析
精 准
就 业 推
教职工行为画像
根据某学院职称评审情况，分析人员情况和 规律，包括通过职称人数、男女比例等
岗位工作量分析
分析不同岗位教学工作量、科研工作量占比 以及趋势
各级领导情况分析
统计分析年龄、学历、职称分布情况
学生大数据分析报告
智慧管理、智慧教学分析
课堂计划— 活动进 度
学习进度情况 签 到情况 随堂测试情况 学生答题情况 小组讨论进度
进入每个活动可进行详情查询、开展教学督促
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智慧管理、智慧教学分析
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校领导大数据指挥舱效果示意图
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核心部门核心管理大数据
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行为轨迹- 全校行为轨迹分析
分析全校所有学生的在校轨迹，发现学生校内的热门访问地点 可按照集群过滤，包括民族、性别、培养层次、学生类型、生源地等 可以选择统计时间间隔，分为30min、1h、，按照时间间隔轮播学校人流变化情况 可选择热力图、标注图两种显示方式，其中标注图会显示楼宇名称、人数 点击某楼宇可查看该楼宇各层各室人员分布 备注：