智慧校园大数据中心解决的方案共23页文档
智慧校园高校大数据解决方案 高校大数据整体解决方案
高校大数据整（校园大数据）规划方案I高校大数据整体解决方案V3.6目录第1章前言 (6)1.1、大数据发展分析 (7)1.1.1、大数据定义 (7)1.1.2、大数据5v特征及其应用 (8)1.2、高校大数据建设背景 (9)1.2.1、战略机遇 (9)1.2.2、大数据产业政策支持 (10)1.3、高校大数据建设面临问题 (11)1.3.1、高校大数据应用分析 (11)1.3.1.1、数据规模日益庞大 (11)1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (11)1.3.1.3、数据利用不充分 (11)1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (12)1.3.2、高校大数据数据源分析 (12)1.3.2.1、数据涉及面窄 (12)1.3.2.2、有效数据量少 (12)1.3.2.3、数据接口不完善 (12)1.3.3、高校大数据服务用户分析 (12)1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (13)1.3.4.1、校领导 (14)1.3.4.2、教师 (14)1.3.4.3、学生 (14)1.3.4.4、家长 (14)1.3.4.5、校园环境 (14)1.3.4.6、教学管理与服务 (14)1.3.4.7、社会 (14)I高校大数据整体解决方案V3.61.4.1、安全性 (15)1.4.2、可扩展性 (15)1.4.3、灵活性 (15)1.5、建设目标 (15)1.5.1、实现数据的共享和交换 (15)1.5.2、大数据的采集和存储 (16)1.5.3、大数据分析与决策 (16)1.6、高校大数据平台建设意义 (16)1.6.1、实现个性化学习 (16)1.6.2、实现教育评价体系重构 (17)1.6.3、实现科学研究范式转型 (17)1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (17)1.6.5、实现教学模式改革 (17)1.6.6、实现科学化教育管理 (17)第2章高校大数据云平台建设 (18)2.1、高校大数据架构 (18)2.1.1、基础硬件层 (19)2.1.2、数据集成 (19)2.1.3、数据计算与分析挖掘 (19)2.1.4、数据安全 (19)2.1.5、服务器集群 (20)2.1.6、大数据技术标准 (20)2.1.7、大数据数据中心 (20)2.1.8、大数据业务开发平台 (20)2.1.9、大数据业务可视化分析 (21)2.2、高校大数据平台标准体系 (21)2.2.1、基础标准 (23)II高校大数据整体解决方案V3.62.2.3、数据处理标准 (23)2.2.4、数据存储标准 (23)2.2.5、大数据服务标准 (23)2.2.6、大数据安全和隐私标准 (24)2.2.7、行业大数据应用标准 (24)2.2.8、大数据产品测试标准 (24)2.3、高校大数据业务开发平台 (24)2.3.1、高校大数据业务开发平台架构图 (25)2.3.2、大数据数据中心 (26)2.3.3、大数据业务平台层 (26)2.3.3.1、组件 (27)2.3.3.2、大数据处理引擎 (27)2.3.3.3、APP (27)2.3.3.4、BI引擎 (27)2.4、高校大数据平台建设关键技术 (27)2.4.1、Hadoop技术 (28)2.4.2、HDFS技术 (28)2.4.3、MapReduce技术 (29)2.5、高校大数据平台建设效果 (30)2.5.1、开展大数据顶层设计，以大数据应用全面推进学校发展 (30)2.5.2、快速推进教学和管理工作的信息化，建立丰富的数据来源 (31)2.5.3、基于个性化服务需求，建立大数据分析模型 (31)2.5.4、综合应用大数据成果，推动学校全面创新 (32)2.6、高校常见业务系统 (33)2.7、高校大数据服务用户类型 (36)2.7.1、校领导 (36)2.7.2、院领导 (36)III高校大数据整体解决方案V3.62.7.4、设备处 (37)2.7.5、图书馆 (37)2.7.6、校医院 (37)2.7.7、老师 (38)2.7.8、学生 (38)2.7.9、企业 (38)第3章高校大数据应用 (39)3.1、大数据教学创新应用 (40)3.1.1、教学质量评估 (40)3.1.2、上网行为 (41)3.1.3、学生成绩分析 (41)3.2、大数据科研创新应用 (42)3.2.1、科研成果 (42)3.2.2、科研项目 (43)3.2.3、科研经费 (44)3.3、大数据管理创新应用 (44)3.3.1、招生分析 (44)3.3.2、就业分析 (45)3.3.3、住宿分析 (46)3.3.4、资产数据统计分析 (46)3.4、大数据创新应用 (47)3.4.1、学生轨迹分析 (47)3.4.2、学生画像 (48)3.5、高校大数据建设模块 (49)3.6、学校概况模块 (49)3.6.1、全校一卡通消费情况 (50)3.6.2、学生生源分布地图 (50)IV高校大数据整体解决方案V3.63.6.4、各学院学历分布图 (51)3.6.5、全校学历分布情况 (52)3.6.6、全校成绩统计图 (52)3.6.7、全校/各院学生综合分析 (53)3.6.8、各院逃课率占比 (53)3.6.9、全校上网信息 (53)3.6.10、学校舆情情况 (54)3.6.11、各省成绩分布图 (54)3.6.12、综合预警平台 (54)3.7、我的大学模块 (54)3.7.1、学生成绩详情分析 (55)3.7.2、学生图书借阅分析 (56)3.7.3、学生详细当前借阅信息 (56)3.7.4、学生课程表 (57)3.7.5、我的消费 (57)3.7.6、我的网络 (58)3.8、行为画像模块 (59)3.9、综合预警模块 (60)3.10、舆情分析模块 (61)3.11、招生就业模块 (62)3.12、数据安全模块 (64)V高校大数据整体解决方案V3.6第1章前言大数据正在逐渐成为社会基础设施，成为每一家组织机构的标配。
高校智慧校园云数据中心解决方案
分散的资源和业务驱动的服务需求
校区A数据中心
院系N数据中心
校区B数据中心
院系A数据中心
高校数据中心建设面临的主要问题
高校正渐渐成为黑客猖獗的领域之一。
环境构建复杂
新应用部署需要需要进机房，动网络，时间长新应用没有统一规划：存储、备份、可靠性拓扑结构越来越复杂，新增系统布线困难
科研创新受制
各院系各部门存在大量信息孤岛无法共享部门间信息化标准不统一，互通困难资源的总体利用效率低，平均只有约20%
…
数据融合
颠覆式演进：数据库平台变更，带来传统IT应用修改的巨大风险，部分复杂关系数据模型无法完备支持
平滑式演进：传统应用在数据库不变的前提下，采用企业级分布式存储+X86实现小型机及传统存储替换，解决数据库扩展性与并发处理瓶颈问题；针对创新应用，则可直接基于Hadoop，MPP和No SQL数据库中间件平台进行开发
应用场景及收益
特性描述
应用编排模板，支持与服务管理平台关联，发布到服务目录；应用端到端的自动化部署，支持虚机、物理机的自动化部署。支持商业平台软件，包括Apache 2.2.4、WeblogicV9.2/V10.3.5 、Oracle10gR2/11gR2 等常用软件；
基础架构
基础软件
应用
现有数据中心
应用场景及收益
特性描述
实现计算资源与业务负载之间的动态匹配。可以与现有资源池共同管理，跨资源池进行资源监控，资源调配。－ 自动VM创建，新VM自动加入LB组－ 支持应用虚机负载监控触发VM弹性扩展的能力；
VM
vLB
VM
NEW VM
VM
HEAT
Scale out
业务WEB组件弹性伸缩组
智慧校园大数据中心解决方案
智慧校园大数据中心解决方案技术创新，变革未来智慧校园智慧应用智慧决策深度互联智能服务全面感知智慧校园势在必行基础建设完成部分业务管理系统无线网络覆盖管理转型服务服务信息化师生办事难使用场景变化手机场景增多校园无线网络智慧化服务化移动化智慧化的一站式服务平台大数据中心解决方案大数据在校园广泛运用预测趋势竞争策略运营决策数据交易流程优化体现关联数据交换数据报告数据，是高校的战略资产。
数据的有效资产化，有利于对内实现数据资产增值，对外实现数据共享变现。
数据的价值管理或自我驱动能力分析数据后的结论知识数据驱动单个的分散的数字综合的可比较的数据需求驱动价值驱动制度化、标准化、数据化、自动化传统数据中心的问题优点：关系型数据库存储结构化数据；数据集中存储集中管理；数据库中心，应用和数据分离；提高了硬件利用率和数据安全性。
缺点：数仓建设不完善，不能全维度数据的关联，挖掘和预测分析；不支持非（半）结构化数据和实时流数据处理；随着数据规模不断加大，海量数据查询性能降低；缺少调度，任务和服务管理的引擎等；数据源财务系统教务系统图书馆系统学分系统BBS……统一数据标准体系数据分析数据共享服务平台应用集市数据区数据探索区实时数据查询区数据挖掘教室查询一卡通消费查询教学模型综合报表课程生命周期学生模型结构化主题数据非结构化数据存储区实时数据存储区教师主题学生主题监控视频学生档案照片数据……财务主题课程主题消费记录学生位置教室状态……档案数据地理信息主题数据区贴源数据区财务数据成绩数据教师信息教务数据……学生信息校长驾驶舱QQ校园号微哨APP一卡通集群管理安全体系分布式数据库机器学习大数据技术平台FlumeKafkaHDFSHiveSqoopYarnZooKeeper ZeppelinStormElastic SearchMapReduceSparkHBaseKylin数据处理数据治理离线数据数据接入实时数据数据工厂数据加工实时数据处理数据分析数据探索数据挖掘标准制定数据标准标准实施稽核任务数据质量稽核稽核报告数据全景元数据管理数据血缘数据应用数据服务API数据分析系统SDK应用门户模型生命周期管理数据转换数据探索建模优化流程化封装投产数据标准来源结构化数据区非结构化数据区教师主题学生主题监控视频学生档案照片数据……财务主题课程主题档案数据地理信息数据标准制定数据标准执行数据标准校验数据标准数据质量稽核稽核任务调度稽核报告稽核任务配置稽核规则配置告警配置问题处理元数据管理血缘分析数据共享全景视图元数据检索元数据影响分析元数据统计主数据管理数据平台数据治理数据标准质量稽核数据血缘稽核报告数据采集数据对接+pc端采集+移动端采集总体情况主题分析教师画像数据可视化自主化分析业务人员0门槛获取与分析数据自助查询数据、自助探索分析：在浏览器上通过简单的鼠标操作，完成自助式的明细数据筛选、导出，以及进行类似Excel 透视表的互动分析，满足自由钻取、同环比计算、自定义分组等灵活分析需要。
高校大数据平台解决方案-高校智慧校园解决方案
高校大数据平台解决方案、高校智慧校园解决方案1.项目概况近年来，随着信息技术产业的蓬勃发展，高校的信息化建设工作也受到了广泛关注。
推进高校信息化建设，打造数字化校园已成为各高等院校的普遍共识。
由于信息化建设初期缺乏统一规划，数据标准各异，业务系统各自为政，导致数据非集成化并形成了许多的信息孤岛，这使得大量数据无法共享和利用，获得更大价值。
数据共享交换平台是整个数字化校园建设的重要组成部分，利用平台对校园内散乱分布的数据进行集成化整合，同时将原来分散、利用率低下的信息资源进行数据挖掘，对于学校的发展战略和决策支持具有重要意义。
另外，数据共享交换平台的建设是高校信息化建设下一阶段——智慧校园建设的工作基础。
完成对学校内大数据有机的整合和继承管理，掌握学校各项活动中发生的庞大、海量数据，并利用大数据处理技术对这些信息资源进行挖掘、整理、分析，为学校的发展提供决策支持，是大数据时代下支撑学校改革、发展的重要手段。
2.智慧校园建设方案！高校统一数据中心解决方案平台设计目标及思路大数据时代的教育带有“大教育”的特性，具有全员（从全日制学生到全民，面向所有人）、全程（从学前教育到终身教育，服务各个教育阶段）、全方位（家庭、学校、社会三位一体教育，无所不在的教育，虚实结合的教育）等特点。
随着在线平台的推广和普及，越来越多的老师将自己的授课视频放上网。
互联网上的眼睛将使所有错误无所遁形，在无数人的编辑之下，知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高。
在数据的不断累积当中，视频将会沉淀下来，成为经典的学习材料。
目前，建设以全局数据为基础的数据共享交换平台已成为各高校信息化建设的核心内容。
通过其建设可以有效消除信息孤岛，节约人力、物力、财力成本，提高工作效率。
各职能部处可以通过该平台获取其他业务部门的数据信息，通过对数据的交换、共享、分析、挖掘，为广大师生提供更加完善的服务，为高校建设以及科学管理提供重要的依据。
3.需求分析及概述3.1产品架构3.1.1概述教学大数据平台包含4个部分：第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。
智慧校园数据中台解决方案
积极探索数据在校园管理、教学科研、社会服务 等领域的应用场景，发挥数据更大价值。
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提升数据利用效率
通过数据的共享和交换，打破数据孤 岛，提高数据的利用效率和价值。
推动智慧校园建设
为智慧校园提供统一的数据服务和智 能化的决策支持，推动智慧校园的建 设和发展。
降低运营成本
通过数据的集中管理和维护，降低数 据运营成本和管理难度。
06
总结与展望
项目成果总结回顾
数据整合与治理
实现了校园内多源异构 数据的整合与清洗，提 高了数据质量和可用性 。
数据安全
采用数据加密、访问控制等安全措施，确保数据 的安全性和隐私性，防止数据泄露和非法访问。
03
数据治理与质量保证
数据治理策略制定
明确数据所有权和责任
确立数据管理者和使用者的角色和职责，确保数据质量和安全。
制定数据标准与规范
统一数据格式、命名规则、存储方式等，提高数据的一致性和可读 性。
建立数据治理流程
学生服务提升应用场景
一站式服务
整合校内各类服务资源，为学生提供一站式服务窗口，简化办事 流程，提高服务效率。
个性化推荐
基于学生的兴趣爱好、历史行为等数据，为学生推荐合适的课程、 活动、社团等，提升学生校园生活体验。
学生画像构建
通过采集和分析学生多维度数据，构建学生画像，为学生提供更加 精准、个性化的服务。
02
个性化学习支持
基于学生的学习数据和行为分析，为学生提供更加精准的个性化学习支
持和辅导。
03
智慧校园生态构建
打造以数据中台为核心的智慧校园生态系统，实现校园内各类资源的优
化配置和高效利用。
智慧校园解决方案精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版智慧校园解决方案•相关推荐智慧校园解决方案（通用5篇）为了确定工作或事情顺利开展，我们需要提前开始方案制定工作，方案具有可操作性和可行性的特点。
方案应该怎么制定才好呢？以下是小编精心整理的智慧校园解决方案，欢迎阅读与收藏。
智慧校园解决方案篇1系统简介：大学学院根据自身需要，校园一卡通建设的要求，该项目并采用银校企联合的模式，由学院提出总体设计需求，银行提供结算服务，系统由多个rfid硬件及一套管理软件组成。
系统组成：根据校方的管理需要，学院一卡通系统所有服务器均安装在中心机房内，发卡中心、结算中心、经营管理中心这三个通用模块分别部署在教务处和财务处，各应用子系统按应用场所不同，分别部署于食堂、浴室、图书馆、电子阅览室、教学楼、学生活动中心、体育内。
学院一卡通系统包括报到收费、发卡、圈存、结算、控水、教务、门禁、上机、查询等12个子系统。
系统的各个功能采用模块化设计，便于增加、修改，或根据用户需要进行后续升级。
系统结构图：校园一卡通系统总体架构图功能特点：1、发卡中心功能是对卡片进行印制、发放和控制管理。
包括卡注册（发卡）、注销（回收卡）、挂失（使卡不合法）、解挂（使卡合法）、换卡等操作。
并将学生注册信息与学杂费收费管理系统相结合，进行学生信息统一管理。
学院一卡通系统配置了2个发卡中心，分别部署在学校教务处两个办公室内，以在发卡量大时起到分散发卡压力的作用。
在其中一间办公室内还安装有证卡打印机，可将采集的学生信息打印到卡片上，作为学生证使用。
2、结算管理中心结算中心的主要功能分为前台财务服务和后台结算清分服务。
前台结算中心负责管理除消费外的各类持卡人账务操作，如：存/取款、补贴/扣除、余额清零等功能。
后台的结算清分服务，主要是针对一卡通系统所包含的各类结算应用子系统所产生的消费流水，进行统一清分、统一资金结算，实现一卡通系统内各个应用管理部门之间的财务转账。
学院结算中心分别设置在财务处和大学生活动中心，方便持卡人充值。
智慧校园云数据中心解决方案
03
平台即服务（PaaS）
提供应用开发和部署平台，加速应用 开发和部署的周期。
网络安全技术
防火墙技术
安全扫描技术
通过设置防火墙来控制网络访问，防止非法 访问和攻击。
通过安全扫描工具检测网络中的漏洞和威胁 ，及时进行处理和修复。
数据加密技术
入侵检测与防御技术
通过加密算法将数据转换成密文，保障数据 的安全性和完整性。
云数据中心采用了先进的安全技术 ，能够有效地抵御各种安全威胁。
自动化管理
智慧校园云数据中心通过自动化管 理，实现了快速部署、智能监控和 维护，降低了运维成本。
未来发展方向
进一步优化架构
未来智慧校园云数据中心将进一步优化架构，实 现更加高效、灵活和可靠的数据中心管理。
智能化运维
未来智慧校园云数据中心将实现更加智能化的运 维，通过人工智能和机器学习等技术，实现故障 自动预警、预测和智能处理，进一步提高数据中 心的可靠性、稳定性和安全性。
03
智慧校园云数据中心技术方案
虚拟化技术
服务器虚拟化
通过将服务器物理资源抽象成逻辑资源，实现服 务器的高效利用和灵活调度。
网络虚拟化
通过网络设备的虚拟化，实现网络的灵活管理和 高效运维。
存储虚拟化
将存储设备进行虚拟化，实现数据的统一管理和 调度。
大数据存储技术
数据分布式存储
通过将数据分散到不同的节点进行存储，提高数据可靠性和访问效率。
数据安全
采用加密技术和数据备份机制，确保数据的安全性和完整性， 避免数据丢失和泄露。
系统安全
加强操作系统的安全配置和漏洞修复，保证系统安全性，提高 抵御病毒和恶意软件的能力。
数据中心的绿色环保
智慧校园云数据中心解决方案
02
运营成本
分析数据中心的电力、冷却、网络等 设备的运营成本，以及维护和管理的 成本。
03
业务收益
分析数据中心所支持的业务收益，包 括增加的销售收入、降低的成本等。
07
结论与展望
项目总结
实现目标
本项目旨在构建一个高效、灵活 、可扩展的智慧校园云数据中心 解决方案，以满足日益增长的数 据存储和管理需求，同时提高资 源利用效率和降低运营成本。
确保数据安全，实现业务连续性，保证在意 外情况下快速恢复业务数据。
技术需求
高可用性
保证数据中心的可用性，避免单点故障， 确保业务连续性。
云化部署
实现资源的动态分配、按需使用，提高资 源利用率。
高性能
提供高性能的计算、存储和网络资源，满 足复杂业务场景的需求。
安全防护
保障数据中心的安全性，防止数据泄露、 篡改和非法访问。
利用校园网络和物联网技术，将前端采集的 数据传输到数据中心。
数据处理与分析
应用层
在数据中心，对采集到的数据进行处理、分 析和挖掘，实现智能化管理和决策。
提供面向校园管理部门、教师、学生等不同 角色的应用接口，如智慧安防、智慧教务、 智慧宿舍等。
硬件选型与配置
服务器
选择高性能、高可用性的服务器，用于存 储和处理大量数据。
加强数据安全保护，保障学校信息安全和隐私保护。
02
需求分析
业务需求
集中化管理
高效运维
实现全校信息资源的集中存储和管理，提高 数据安全性、可靠性及管理效率。
提供高效、自动化的运维手段，降低运维成 本，提高服务质量。
灵活扩展
数据备份与容灾
具备快速响应业务需求的能力，实现资源按 需扩展，降低扩展成本。
智慧校园大数据解决方案(最终)
智慧校园大数据解决方案数据驱动学校转型与智慧升级智慧校园大数据解决方案当前学校信息化建设不断发展，校园各种应用也在不断开发和投入使用，取得了一定的成效。
但是由于缺乏统筹和各自为政，随着信息化发展的逐步深入，一些问题也不断暴露出来。
如“应用山头”突出，信息“孤岛”现象严重，学校有效数据资产不能“ 共享”；各应用系统、各部门缺乏数据标准，数据一致性差，数据的可用性比较差，因而数据资产利用率低下。
如何提升数据质量并有效地利用数据这一学校宝贵的战略性资产，提升教学质量，加强科研管理，服务智慧校园建设，是当前学校面临的第一挑战。
学校规划缺乏顶层设计、数据支撑不足学校信息化在学校建设发展进程中扮演着越来越重要的角色，早期学校各业务系统单独规划，数据“烟囱”现象存在，统筹性不足，面向服务的流程未打通，信息交换难，数据资产无法盘活作为创新引擎，不足以支撑智慧校园时代的应用服务。
教育教学、科研、就业等业务经验式决策制约发展当前学校在核心业务上存在诸多挑战。
如：在教学管理过程中缺乏对学生状态的分析与教学优化，科研每年的投入产出量化不足，人才培养与社会需求的匹配度不够等问题，改进发展进程中传统经验式人为决策，前瞻性与客观性不足，学校提升自身竞争力的发展受限。
管理变革与服务转型无驱动力当前学校的管理多为粗狂式管理，服务型特征不明显，精细化服务不到位，如学生疑似失联，疑似孤僻等聚焦学生关怀的精细化管理手段不足。
当前高校信息化发展已经步入新阶段，各类数据不断沉淀下来，让信息化数据“说话”，从数据分析中获取价值成为学校的基本诉求。
智慧校园时代的数据建设挑战智慧校园大数据解决方案助力一流的教学、科研水平提升基于数据构建更加科学的人才培养模型，不断优化课程、促进教学评估与改进、推动学科建设，提升教育教学质量；通过科学评估学校科研投入产品比，量化科研管理指标，提升学校学科建设综合竞争力。
校园管理决策模式转变传统校园管理侧重事后管理，只有出现问题，才会考虑解决问题，并且解决问题的流程复杂，效率低。
智慧校园云数据中心解决方案
促进校园信息化建设进程
信息化平台
智慧校园云数据中心作为校园信息化的核心平台，能够为校 园提供稳定、高效的信息化服务，推动校园信息化建设的深 入发展。
数据驱动决策
通过智慧校园云数据中心的大数据分析，可以实现数据驱动 的决策，提高校园管理的科学性和有效性。
推动教育行业创新发展
教育模式创新
智慧校园云数据中心能够支持在线教育、远程教育等新型教育模式的发展，推动教育行业的创新发展 。
科研支持
通过提供强大的计算能力和数据存储服务，智慧校园云数据中心能够支持教育科研工作的开展，促进 教育科研成果的产出。
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弹性伸缩
根据业务需求，自动调整 计算、存储等资源的分配 ，确保系统始终运行在最 佳状态。
大数据技术
数据存储与管理
采用分布式文件系统、 NoSQL数据库等技术，实 现海量数据的高效存储和 管理。
数据处理与分析
运用MapReduce、Spark 等大数据处理框架，进行 数据的批量处理和实时分 析，挖掘数据价值。
确保信息安全可靠
采用先进的安全技术和管理手段，确保校园信息资源的安全性和可 靠性。
智慧校园云数据中心的重要性
1 2 3
促进教育信息化发展
智慧校园云数据中心是教育信息化的重要组成部 分，对于推动教育信息化发展具有重要意义。
提升校园管理水平
通过智慧校园云数据中心，实现校园信息资源的 整合和优化，提升校园管理水平，提高工作效率 。
基于用户历史行为和兴趣偏好，运 用推荐算法为用户提供个性化的资 源和服务推荐，提高用户满意度。
智慧校园大数据平台技术解决方案
智慧校园大数据平台技术解决方案xx年xx月xx日•引言•智慧校园大数据平台架构设计•关键技术•系统功能模块•系统优势与价值•系统实施与维护•结论与展望目录01引言智慧校园是指借助信息技术和智能化设备，将校园管理、教育、生活等各个领域进行深度融合，形成高效、便捷、安全的校园生态系统。
智慧校园具有以下几个特点：智能化、网络化、信息化、自动化等。
智慧校园的定义与特点为什么要建设智慧校园通过智能化设备和大数据技术，实现校园各项业务的自动化管理，减轻了管理负担，提高了工作效率。
提高校园管理效率提升教学质量促进科研创新增强校园安全智慧校园能够为教师和学生提供丰富的教学资源和工具，有助于提高教学质量和效果。
智慧校园能够为科研人员提供更好的数据支持和资源共享，有助于推动科研创新。
智慧校园通过智能化设备和视频监控等技术，能够更好地监控校园安全状况，及时发现安全隐患。
智慧校园的发展趋势通过对大数据的挖掘和分析，将数据可视化呈现，有助于更好地了解校园运行情况和发现问题。
数据分析与可视化通过人脸识别技术，实现智能化门禁管理，提高了校园安全性和管理效率。
人脸识别与智能化门禁通过推广电子化办公和数字化文件管理，减少纸张使用和资源浪费，有助于环保和节能。
无纸化办公与环保通过移动设备和社交平台，促进师生之间的交流和协作，增强校园社交氛围。
移动化与社交化02智慧校园大数据平台架构设计智慧校园大数据平台采用多层架构设计，包括数据层、平台层和应用层。
数据层负责数据的存储、清洗、整合和管理工作，平台层提供数据挖掘、分析、可视化等能力，应用层则面向校园各类用户提供个性化的应用服务。
架构概述数据层设计主要考虑数据来源、数据存储、数据处理和数据安全等方面的问题。
数据存储采用分布式存储技术，如Hadoop、HBase等，可实现数据的快速存储和查询。
针对数据处理，采用MapReduce等大数据处理技术，实现数据的批量处理和实时处理。
数据来源多样化，包括校园内各类业务系统的数据、校园卡消费数据、传感器数据等，需进行数据清洗和整合。
智慧校园大数据平台技术解决方案
数据应用
提供各种数据应用，如报表、仪表板、 可视化等，方便用户了解数据、发现问 题和做出决策。
VS
数据可视化
采用ECharts、D3.js等可视化工具进行数 据可视化，将数据以直观的方式呈现给用 户。
技术实施路线图与时间表
系统设计
根据需求调研结果，进行系统 设计，包括架构设计、界面设 计、数据库设计等。
06
用户界面层
提供用户友好的界面，方便用户访问数据应用。
数据采集与存储解决方案
数据采集
采用ETL工具从各个数据源抓取数据，并清洗、整合。
数据存储
采用分布式存储系统如HDFS、S3存储海量数据，同时采用关系型数据库 MySQL、PostgreSQL存储结构化数据，采用MongoDB、Cassandra等 NoSQL数据库存储非结构化数据。
02
数据分析技术是大数据平台的灵魂，负责对数据进行深入挖掘和分析，发现数 据背后的规律和趋势。常见的分析技术包括机器学习、统计学等。
03
数据可视化技术是大数据平台的出口，负责将数据分析的结果以图形或表格的 形式呈现给用户，以便用户更好地理解和应用。常见的可视化技术包括 Tableau、PowerBI等。
技术更新速度
考虑技术更新速度对项目的影响，以及如何 保持技术的先进性。
技术支持能力
评估项目团队的技术支持能力，以及外部技 术支持的可获得性。
管理风险评估
团队能力
评估项目团队的技能和经验，以及如何提高 团队的能力。
项目管理
评估项目管理的有效性，包括项目计划、资 源分配、进度控制等。
沟通与协作
评估团队成员之间的沟通与协作能力，以及 如何提高沟通与协作效率。
建立数据采集、存储和管理机制，实现了数据的标准化和规范化；
智慧校园大数据综合解决方案
智慧校园大数据综合解决方案目录1.背景 (5)2.智慧校园建设整体规划 (8)2.1.“智慧校园”的慨述 (8)2.2.智慧校园设计依据 (9)2.3.系统架构设计 (9)2.3.1.系统设计原则 (9)2.3.2.总体技术架构 (13)2.3.3.智慧校园特色及优势 (15)2.3.3.1.移动化应用 (15)2.3.3.2.统一的信息标准 (15)2.3.3.3.统一的身份认证 (15)3.智慧校园建设内容 (16)3.1.智慧校园信息化基础建设 (16)3.1.1.基础网络建设 (16)3.1.1.1.新建网络质量要求 (16)3.1.1.2.校园网 (18)3.1.1.3.无线网络覆盖 (21)3.1.1.3.1.设计思路和理念 (21)3.1.1.3.2.设计依据和标准 (21)3.1.1.3.3.设计方案 (23)3.1.1.3.4.协议标准选择 (23)3.1.2.智慧安防 (24)3.1.2.1.智慧监控 (24)3.1.2.2.智慧车管 (26)3.1.3.校园数字广播 (26)3.1.4.多媒体教室 (29)3.1.5.学习终端 (29)3.1.6.可视化管理平台 (33)3.1.6.1.系统架构 (36)3.1.6.2.2.三维模型展示模块 (37)3.1.6.2.3.监控管理模块 (38)3.1.6.2.4.门禁系统管理模块 (40)3.1.6.2.5.消防管理模块 (40)3.1.6.2.6.管线管理模块 (42)3.1.6.2.7.水电管理模块 (43)3.1.6.2.8.人车定位管理模块 (45)3.1.6.2.9.设备管理模块 (45)3.1.6.2.10.教室管理模块 (46)3.2.智慧教学 (47)3.2.1.创新教 (47)3.2.1.1.教育资源 (48)3.2.1.2.互动授课 (50)3.2.1.3.翻转课堂 (57)3.2.1.4.网络教研 (58)3.2.1.5.教学轨迹 (58)3.2.2.自适应学 (60)3.2.2.1.统一学习路径 (61)3.2.2.2.智能作业 (64)3.2.2.3.多种学习方式 (67)3.2.3.智能考试 (71)3.2.3.1.统一考试路径 (72)3.2.3.2.智能考试 (74)3.2.3.3.成绩分析 (76)3.2.4.个性化评价 (76)3.2.4.1.实时多维评价 (78)3.2.4.2.评价诊断 (80)3.2.4.3.自适应教学 (82)3.2.5.大数据教学管理 (84)3.2.5.1.平台应用管理 (85)3.2.5.2.教育资源管理 (87)3.2.5.3.教学情况管理 (89)3.2.5.4.学习情况管理 (91)3.2.5.5.常规教务管理 (91)3.2.5.6.平台组织用户管理 (93)3.2.5.7.教材管理 (95)3.2.6.互动学习、直录播课堂 (96)3.2.6.1.校园云平台—互动学习系统 (96)3.2.6.1.2.校内教研应用 (96)3.2.6.1.3.校内学习应用 (102)3.2.6.2.全自动高清录播系统 (108)3.2.6.2.2.功能描述 (109)3.2.6.2.3.核心优势 (115)3.2.6.2.4.主要设备 (117)3.2.6.3.常态化录播系统 (120)3.2.6.3.2.主要设备 (121)多媒体教学终端——电子白板模式 (122)多媒体教学终端——交互一体机模式 (123)3.2.6.3.3.功能描述 (126)3.2.6.3.4.核心优势 (130)3.2.6.4.便携直录播互动系统 (132)3.2.6.4.1.系统拓扑图 (133)3.2.6.4.3.核心优势 (137)3.2.6.4.4.主要组成 (140)3.2.6.5.互动课堂系统 (145)3.2.6.5.2.功能描述 (148)■用户账号管理 (148)■系统基础配置 (148)■应用模块管理 (149)■数据统计分析 (149)■售后服务管理 (150)3.2.6.5.3.主要设备 (160)3.3.智慧创新 (164)3.3.1.学生综合体质测试平台（健康小屋） (164)3.3.1.1.健康小屋的概况 (165)3.3.1.2.健康小屋体质测试仪 (166)3.3.1.3.学生健康检查平台 (168)平台展示： (168)3.3.2.数字实验室 (170)3.3.3.创客教育 (111)3.3.4.3D 教学 (113)3.3.4.1.3D 创新实验室 (113)3.4.1.校务管理 (118)3.4.1.1.教职工管理 (118)3.4.1.2.学生管理 (120)3.4.1.3.财务管理 (122)3.4.1.4.资产管理 (122)3.4.1.5.行政办公 (124)3.4.2.教务管理 (126)3.4.2.1.课程管理 (126)3.4.2.2.德育管理 (128)3.4.2.3.成绩管理 (128)3.4.2.4.教师绩效考核 (121)3.4.2.5.学生综合素质评价 (121)3.4.3.班务管理 (123)3.4.3.1.班级管理 (123)3.4.3.2.智慧班牌 (125)3.5.智慧生活 (126)3.5.1.概述 (126)3.5.2.解决的问题 (127)3.5.3.系统架构 (127)3.6.智慧家校 (130)3.6.1.系统概述 (130)3.6.2.家校通 (132)3.6.3.学生成长档案 (136)3.6.4.实时精准辅导 (131)3.6.5.远程亲子互动 (133)3.7.人人通空间 (134)3.7.1.学习空间人人通 (134)3.7.2.组织交流空间 (138)3.7.3.个人学习空间 (140)3.7.4.名师学科教研空间 (140)3.8.校园大数据应用 (143)3.8.1.教学大数据 (143)3.8.1.1.教学大数据主要特点 (143)3.8.1.2.数据板块 (143)3.8.1.3.发力点 (144)3.8.1.4.教学大数据呈现 (146)3.8.1.5.教学大数据推动变革 (141)◆教育模式：大众化→个性化 (143)◆教育评价：单一化→综合化 (145)3.8.2.管理大数据 (146)3.8.2.1.数据分析 (146)3.8.2.2.管理驾驶舱 (147)3.8.3.生活大数据 (148)3.8.3.1.概述 (148)3.8.3.2.主要特点 (150)3.8.3.3.功能模块 (150)1.背景地方各级教育行政部门做好本地区教育信息化“十三五”工作安排，统筹推进各级各类教育的信息化工作。
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。
智慧校园云数据中心解决方案
高可用性
云数据中心应具有高可用性，确保各种服务 和应用能够持续运行。
经济性
云数据中心应具有经济性，能够降低建设和 运营成本，提高资源利用率。
03
解决方案设计
总体架构设计
01
02
03
统一资源管理
通过集中管理和调度学校 IT资源，实现资源的动态 分配和优化，提高资源利 用率。
自动化运维
利用自动化工具和流程， 降低运维成本，提高运营 效率。
段。
在智慧校园建设中，云数据中心 是核心基础设施，为学校提供稳 定、高效、安全的数据存储和管
理服务。
项目目标
构建一个高效、可靠、安全的云数据 中心，为智慧校园提供稳定、可靠的 数据存储和管理服务。
优化数据中心的网络架构，提高数据 传输速度和网络稳定性，以满足智慧 校园对数据传输和共享的需求。
提高数据中心的计算能力、存储容量 和数据处理能力，以满足日益增长的 数据存储和管理需求。
THANK YOU
详细描述
该解决方案采用多重安全机制，包括数据加密、访问控制、安全审计等，保障数 据的安全性和完整性。同时，提供高可用性和容灾备份机制，确保业务连续性和 稳定性。
高效管理与节能环保
总结词
智慧校园云数据中心解决方案具备高效管理和节能环保的特点，能够降低运维成本并减少对环境的影 响。
详细描述
该解决方案提供智能监控和管理功能，可以实时监控设备运行状态和资源使用情况，帮助管理员及时 发现和解决问题。同时，支持绿色能源和环保技术，如使用太阳能或风能等可再生能源，以及采用高 效节能的设备和软件。
置。
数据中心管理平台建设
03
建设数据中心管理平台，实现对应用系统和数据的统一管理和
(完整版)智慧校园解决方案
目录第1章建设背景 (2)第2章建设基础 (3)第3章建设思路与目标 (3)3.1. 建设思路 (3)3.2. 建设目标 (4)第4章建设内容 (5)4.1. 网络基础建设 (5)4.2. 校企资源共享平台建设 (6)4.3. 教学资源库建设 (122)4.4. 公共服务平台建设 (130)第5章建设进度与资金预算 (221)5.1. 建设进度及分年度验收要点 (221)5.2. 经费预算 (222)第6章建设预期效果 (224)第7章保障措施。
(225)第1章建设背景随着计算机技术，多媒体技术，网络技术，以及智能化建筑技术的迅猛发展，不仅对人们的学习、生活、工作方式产生巨大的影响，而且会引发高校教学模式、教学方法、学习方式和教学环境等支撑环境建设的变革。
因此，基于以上技术的数字校园已成为21世纪高校建设发展的趋势。
学校信息化建设的不断深入，基于校园网络的各种应用不断开发和投入应用，数字校园建设中的问题也不断暴露出来。
如“应用山头”突出、信息“孤岛”现象严重、各应用系统、各部门缺乏数据标准，数据重复，导致了各部门之间相同信息内容不一致；学校有效数据资产不能“共享”，导致学校业务部门及管理部门获取信息非常困难，有效数据资源不能及时共享，数据资产利用率低下等。
《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》明确指出，我国要加快教育信息化进程，要加快教育信息基础设施建设，把教育信息化纳入国家信息化发展整体战略，超前部署教育信息网络。
到2020年，基本建成覆盖城乡各级各类学校的教育信息化体系，促进教育内容、教学手段和方法现代化。
充分利用优质资源和先进技术，创新运行机制和管理模式，整合现有资源，构建先进、高效、实用的数字化教育基础设施。
将资源共建共享建设作为基础教育信息化的重中之重来抓，并实现“促进教育均衡发展”和“提高教育质量”的最终目的。
《国家教育信息化十年发展规划(2011-2020)》指出：教育信息化应以促进义务教育均衡发展为重点，以建设、应用和共享优质数字教育资源为手段，促进每一所学校享有优质数字教育资源，提高教育教学质量；帮助所有适龄儿童和青少年平等、有效、健康地使用信息技术，培养自主学习、终身学习能力。
智慧校园大数据综合解决方案
智慧校园大数据综合解决方案目录1.背景 (5)2.智慧校园建设整体规划 (8)2.1.“智慧校园”的慨述 (8)2.2.智慧校园设计依据 (9)2.3.系统架构设计 (9)2.3.1.系统设计原则 (9)2.3.2.总体技术架构 (13)2.3.3.智慧校园特色及优势 (15)2.3.3.1.移动化应用 (15)2.3.3.2.统一的信息标准 (15)2.3.3.3.统一的身份认证 (15)3.智慧校园建设内容 (16)3.1.智慧校园信息化基础建设 (16)3.1.1.基础网络建设 (16)3.1.1.1.新建网络质量要求 (16)3.1.1.2.校园网 (18)3.1.1.3.无线网络覆盖 (21)3.1.1.3.1.设计思路和理念 (21)3.1.1.3.2.设计依据和标准 (21)3.1.1.3.3.设计方案 (23)3.1.1.3.4.协议标准选择 (23)3.1.2.智慧安防 (24)3.1.2.1.智慧监控 (24)3.1.2.2.智慧车管 (26)3.1.3.校园数字广播 (26)3.1.4.多媒体教室 (29)3.1.5.学习终端 (29)3.1.6.可视化管理平台 (33)3.1.6.1.系统架构 (36)3.1.6.2.2.三维模型展示模块 (37)3.1.6.2.3.监控管理模块 (38)3.1.6.2.4.门禁系统管理模块 (40)3.1.6.2.5.消防管理模块 (40)3.1.6.2.6.管线管理模块 (42)3.1.6.2.7.水电管理模块 (43)3.1.6.2.8.人车定位管理模块 (45)3.1.6.2.9.设备管理模块 (45)3.1.6.2.10.教室管理模块 (46)3.2.智慧教学 (47)3.2.1.创新教 (47)3.2.1.1.教育资源 (48)3.2.1.2.互动授课 (50)3.2.1.3.翻转课堂 (57)3.2.1.4.网络教研 (58)3.2.1.5.教学轨迹 (58)3.2.2.自适应学 (60)3.2.2.1.统一学习路径 (61)3.2.2.2.智能作业 (64)3.2.2.3.多种学习方式 (67)3.2.3.智能考试 (71)3.2.3.1.统一考试路径 (72)3.2.3.2.智能考试 (74)3.2.3.3.成绩分析 (76)3.2.4.个性化评价 (76)3.2.4.1.实时多维评价 (78)3.2.4.2.评价诊断 (80)3.2.4.3.自适应教学 (82)3.2.5.大数据教学管理 (84)3.2.5.1.平台应用管理 (85)3.2.5.2.教育资源管理 (87)3.2.5.3.教学情况管理 (89)3.2.5.4.学习情况管理 (91)3.2.5.5.常规教务管理 (91)3.2.5.6.平台组织用户管理 (93)3.2.5.7.教材管理 (95)3.2.6.互动学习、直录播课堂 (96)3.2.6.1.校园云平台—互动学习系统 (96)3.2.6.1.2.校内教研应用 (96)3.2.6.1.3.校内学习应用 (102)3.2.6.2.全自动高清录播系统 (108)3.2.6.2.2.功能描述 (109)3.2.6.2.3.核心优势 (115)3.2.6.2.4.主要设备 (117)3.2.6.3.常态化录播系统 (120)3.2.6.3.2.主要设备 (121)多媒体教学终端——电子白板模式 (122)多媒体教学终端——交互一体机模式 (123)3.2.6.3.3.功能描述 (126)3.2.6.3.4.核心优势 (130)3.2.6.4.便携直录播互动系统 (132)3.2.6.4.1.系统拓扑图 (133)3.2.6.4.3.核心优势 (137)3.2.6.4.4.主要组成 (140)3.2.6.5.互动课堂系统 (145)3.2.6.5.2.功能描述 (148)■用户账号管理 (148)■系统基础配置 (148)■应用模块管理 (149)■数据统计分析 (149)■售后服务管理 (150)3.2.6.5.3.主要设备 (160)3.3.智慧创新 (164)3.3.1.学生综合体质测试平台（健康小屋） (164)3.3.1.1.健康小屋的概况 (165)3.3.1.2.健康小屋体质测试仪 (166)3.3.1.3.学生健康检查平台 (168)平台展示： (168)3.3.2.数字实验室 (170)3.3.3.创客教育 (111)3.3.4.3D 教学 (113)3.3.4.1.3D 创新实验室 (113)3.4.1.校务管理 (118)3.4.1.1.教职工管理 (118)3.4.1.2.学生管理 (120)3.4.1.3.财务管理 (122)3.4.1.4.资产管理 (122)3.4.1.5.行政办公 (124)3.4.2.教务管理 (126)3.4.2.1.课程管理 (126)3.4.2.2.德育管理 (128)3.4.2.3.成绩管理 (128)3.4.2.4.教师绩效考核 (121)3.4.2.5.学生综合素质评价 (121)3.4.3.班务管理 (123)3.4.3.1.班级管理 (123)3.4.3.2.智慧班牌 (125)3.5.智慧生活 (126)3.5.1.概述 (126)3.5.2.解决的问题 (127)3.5.3.系统架构 (127)3.6.智慧家校 (130)3.6.1.系统概述 (130)3.6.2.家校通 (132)3.6.3.学生成长档案 (136)3.6.4.实时精准辅导 (131)3.6.5.远程亲子互动 (133)3.7.人人通空间 (134)3.7.1.学习空间人人通 (134)3.7.2.组织交流空间 (138)3.7.3.个人学习空间 (140)3.7.4.名师学科教研空间 (140)3.8.校园大数据应用 (143)3.8.1.教学大数据 (143)3.8.1.1.教学大数据主要特点 (143)3.8.1.2.数据板块 (143)3.8.1.3.发力点 (144)3.8.1.4.教学大数据呈现 (146)3.8.1.5.教学大数据推动变革 (141)◆教育模式：大众化→个性化 (143)◆教育评价：单一化→综合化 (145)3.8.2.管理大数据 (146)3.8.2.1.数据分析 (146)3.8.2.2.管理驾驶舱 (147)3.8.3.生活大数据 (148)3.8.3.1.概述 (148)3.8.3.2.主要特点 (150)3.8.3.3.功能模块 (150)1.背景地方各级教育行政部门做好本地区教育信息化“十三五”工作安排，统筹推进各级各类教育的信息化工作。
智慧校园大数据平台建设和运营整体解决方案
智慧校园大数据云平台建设方案目录第1章建设思路和建设目标 (20)1.1、总体建设内容概述 (20)1.2、总体建设理念 (21)1.2.1、搭平台 (21)1.2.2、定标准 (22)1.2.3、上应用 (23)1.2.4、成体系 (24)1.2.5、集中管 (26)1.2.6、特色建 (26)1.3、总体目标 (27)1.3.1、培养人才目标 (27)1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (27)1.3.3、平台建设目标 (28)1.3.3.1、智慧校园平台建设标准化 (28)1.3.3.2、平台云化 (29)1.3.3.3、业务能力云化 (29)1.3.3.4、服务集中化 (29)1.3.3.5、应用移动化 (29)1.3.3.6、应用扩展化 (29)1.3.3.7、资源可持续化 (30)1.3.3.8、管理可视化 (30)1.4、总体架构设计 (30)1.4.1、总体架构 (30)1.4.2、云平台整体架构 (32)1.4.3、系统技术路线设计 (32)第2章智慧校园大数据总体规划 (34)2.1、智慧校园大数据建设背景 (34)2.1.1、战略机遇 (34)2.1.2、大数据产业政策支持 (36)2.2、智慧校园大数据的来源 (37)2.2.1、个体智慧校园大数据 (38)2.2.2、课程智慧校园大数据 (38)2.2.3、班级智慧校园大数据 (39)2.2.4、学校智慧校园大数据 (39)2.2.5、区域智慧校园大数据 (39)2.2.6、国家智慧校园大数据 (40)2.3、智慧校园大数据采集技术图谱 (40)2.4、智慧校园大数据建设面临问题 (41)2.4.1、产品同质化严重 (41)2.4.2、分析端是整体短板 (42)2.4.3、缺乏统一的行业标准 (42)2.4.4、大数据价值尚未体现 (42)2.4.5、数据模型的科学性不足 (43)2.4.6、数据的权利制度未明确 (43)2.4.7、数据规模日益庞大 (43)2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (43)2.4.9、数据利用不充分 (44)2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (44)2.5、智慧校园大数据云平台建设原则 (44)2.5.1、要提前规划设计 (45)2.5.2、要有清晰的边界 (46)2.5.3、要保持连续性和规范性 (46)2.5.4、采集粒度要尽可能小 (47)2.5.5、智慧校园大数据数据源分析 (48)2.5.5.1、数据涉及面窄 (48)2.5.5.2、有效数据量少 (48)2.5.6、智慧校园大数据服务用户分析 (49)2.5.7、智慧校园大数据建设责任制问题 (50)2.5.7.1、校领导 (51)2.5.7.2、教师 (51)2.5.7.3、学生 (51)2.5.7.4、家长 (51)2.5.7.5、校园环境 (51)2.5.7.6、教学管理与服务 (51)2.5.7.7、社会 (52)2.6、建设目标 (52)2.6.1、实现数据的共享和交换 (52)2.6.2、大数据的采集和存储 (52)2.6.3、大数据分析与决策 (52)2.7、智慧校园大数据平台建设意义 (53)2.7.1、实现个性化学习 (53)2.7.2、实现教育评价体系重构 (53)2.7.3、实现科学研究范式转型 (54)2.7.4、开启“大数据创客”新模式 (54)2.7.5、实现教学模式改革 (54)2.7.6、实现科学化教育管理 (54)2.8、智慧校园大数据需求分析 (55)2.8.1、政府部门 (55)2.8.1.1、资源分配 (55)2.8.1.2、教育管理 (56)2.8.2、教师 (56)2.8.2.1、教学资源精准投放 (56)2.8.2.2、教师教学评价 (57)2.8.2.3、云题库建设 (57)2.8.2.4、教师综合评估 (57)2.8.3、学生 (57)2.8.4、教学管理 (58)2.8.5、教育技术服务商 (59)2.8.5.1、平台技术服务商 (59)2.8.5.2、语音识别技术服务商 (60)2.8.5.3、物联网技术服务商 (60)2.8.6、教育平台服务商 (61)2.8.6.1、教育资源平台 (61)2.8.6.2、教育管理平台 (61)2.8.6.3、O2O平台 (61)2.8.6.4、学习交流平台 (62)2.8.7、用户 (62)2.8.8、采集过程要符合伦理道德 (63)2.9、智慧校园大数据应用场景分析 (64)2.9.1、政府部门 (64)2.9.1.1、生师比场景举例 (64)2.9.1.2、农村学生寄宿生比例场景举例 (65)2.9.1.3、教室、实验室的空置率/利用率场景举例 (65)2.9.1.4、学生体质健康达标率场景举例 (66)2.9.1.5、改革教学标准场景举例 (66)2.9.2、教育机构 (67)2.9.2.1、教师场景举例 (67)2.9.2.2、学生场景举例 (68)2.9.2.3、教学管理场景举例 (69)2.9.3、教育服务商 (70)2.9.3.1、技术服务商场景举例 (70)1、平台技术服务商 (70)2、语音识别技术服务商 (71)2.9.3.2、平台服务商场景举例 (71)3、教育资源平台 (71)5、学习交流平台 (72)2.9.4、用户 (73)2.10、智慧校园大数据架构 (75)2.10.1、基础硬件层 (75)2.10.2、数据集成 (76)2.10.3、数据计算与分析挖掘 (76)2.10.4、数据安全 (76)2.10.5、服务器集群 (77)2.10.6、大数据技术标准 (77)2.10.7、大数据数据中心 (77)2.10.8、大数据业务开发平台 (78)2.10.9、大数据业务可视化分析 (78)2.11、智慧校园大数据平台标准体系 (78)2.11.1、基础标准 (80)2.11.2、数据表示标准 (80)2.11.3、数据处理标准 (81)2.11.4、数据存储标准 (81)2.11.5、大数据服务标准 (81)2.11.6、大数据安全和隐私标准 (81)2.11.7、行业大数据应用标准 (82)2.11.8、大数据产品测试标准 (82)2.12、智慧校园大数据业务开发平台 (82)2.12.1、智慧校园大数据业务开发平台架构图 (83)2.12.2、大数据数据中心 (84)2.12.3、大数据业务平台层 (85)2.12.3.1、组件 (85)2.12.3.2、大数据处理引擎 (85)2.12.3.3、APP (86)2.12.3.4、BI引擎 (86)2.13、智慧校园大数据平台建设关键技术 (86)2.13.2、HDFS技术 (87)2.13.3、MapReduce技术 (88)2.14、智慧校园大数据平台建设效果 (89)2.14.1、开展大数据顶层设计，以大数据应用全面推进学校发展 (89)2.14.2、快速推进教学和管理工作的信息化，建立丰富的数据来源 (90)2.14.3、基于个性化服务需求，建立大数据分析模型 (91)2.14.4、综合应用大数据成果，推动学校全面创新 (91)2.15、智慧校园大数据常见业务系统 (93)2.16、智慧校园大数据服务用户类型 (96)2.16.1、校领导 (96)2.16.2、院领导 (96)2.16.3、校工会 (96)2.16.4、设备处 (97)2.16.5、图书馆 (97)2.16.6、校医院 (97)2.16.7、老师 (98)2.16.8、学生 (98)2.16.9、企业 (98)2.17、大数据教学创新应用 (100)2.17.1、教学质量评估 (100)2.17.2、上网行为 (101)2.17.3、学生成绩分析 (101)2.18、大数据科研创新应用 (102)2.18.1、科研成果 (102)2.18.2、科研项目 (103)2.18.3、科研经费 (104)2.19、大数据管理创新应用 (104)2.19.1、招生分析 (104)2.19.2、就业分析 (105)2.19.4、资产数据统计分析 (106)2.20、大数据创新应用 (107)2.20.1、学生轨迹分析 (107)2.20.2、学生画像 (108)2.21、智慧校园大数据建设模块 (109)2.22、学校概况模块 (109)2.22.1、全校一卡通消费情况 (110)2.22.2、学生生源分布地图 (111)2.22.3、教师职称统计图 (111)2.22.4、各学院学历分布图 (112)2.22.5、全校学历分布情况 (112)2.22.6、全校成绩统计图 (113)2.22.7、全校/各院学生综合分析 (113)2.22.8、各院逃课率占比 (113)2.22.9、全校上网信息 (114)2.22.10、学校舆情情况 (114)2.22.11、各省成绩分布图 (114)2.22.12、综合预警平台 (115)2.23、我的大学模块 (115)2.23.1、学生成绩详情分析 (116)2.23.2、学生图书借阅分析 (116)2.23.3、学生详细当前借阅信息 (117)2.23.4、学生课程表 (117)2.23.5、我的消费 (117)2.23.6、我的网络 (118)2.24、行为画像模块 (119)2.25、综合预警模块 (121)2.26、舆情分析模块 (123)2.27、招生就业模块 (124)第3章智慧校园大数据云平台及应用系统技术 (128)3.1、云平台技术介绍 (128)3.1.1、公共云技术 (132)3.1.2、区域教育云技术 (134)3.1.3、虚拟化技术 (134)3.1.3.1、虚拟化的优势 (135)2.降低成本，节能减排，构建绿色 IT (135)3.1.3.2、虚拟化实现 (136)3.1.4、超融合设计 (139)3.1.4.1、超融合概述 (139)3.1.4.2、存储虚拟化 (140)6、存储整合 (140)7、持续数据保护 (142)8、同城/同机房应用高可用 (144)3.1.5、云存储 (147)3.1.5.1、基于NCS分布式海量存储系统 (147)3.1.5.2、聚合存储 (149)3.1.5.3、线性可扩展性 (150)3.1.5.4、具有弹性的存储 (150)3.1.5.5、通过I/O并行提升性能 (151)3.1.5.6、数据保护和恢复能力 (152)3.1.5.7、磁盘IO加速 (152)3.1.6、云灾备 (153)3.1.6.1、云灾备概述 (153)3.1.6.2、云灾备方案 (156)3.1.6.3、数据实时云备份 (157)1)源端服务器异常 (157)5)数据恢复完成后，工作机继续提供服务 (158)3.1.7、软件定义网络设计 (159)3.1.7.1、规划预期效果 (159)3.1.7.2、软件定义网络规划 (160)3.1.8、软件定义存储设计 (162)3.1.8.1、预期规划效果 (162)3.1.8.2、软件定义存储规划 (163)3.2、应用系统技术介绍 (170)3.2.1、虚拟仿真实验室 (170)3.2.2、网络直播课堂 (170)3.2.3、智慧课堂 (173)第4章智慧校园大数据云平台及系统设计规划 (175)4.1、设计原则与思路 (175)4.1.1、设计原则 (175)4.1.1.1、标准性原则 (175)4.1.1.2、安全性原则 (176)4.1.1.3、先进性原则 (176)4.1.1.4、系统性和可实施性 (176)4.1.1.5、可用性原则 (176)4.1.1.6、可扩展原则 (177)4.1.1.7、可升级原则 (177)4.1.1.8、全开放性原则 (177)4.1.1.9、可管理性原则 (177)4.1.1.10、灵活性和兼容性原则 (178)4.1.2、设计思路 (178)4.1.2.1、教育信息化的建设思想 (178)4.1.2.2、教育信息化的设计方法论 (179)4.1.2.3、从办教育要回答的根本问题看教育信息化内容 (179)4.1.2.4、从课程和学习理论看教育信息化的着力点 (180)2、教育信息化的着力点 (180)4.1.2.5、教育信息化要求教育流程再造 (181)2）微观层面的教育流程再造 (182)4.2、建设目标与规模 (183)4.2.1、设计目标 (183)4.2.1.1、总体目标 (183)4.2.1.2、阶段目标计划 (184)4.3、教育云平台基础设施建设 (185)4.3.1、教育城域网建设 (185)4.3.1.1、教育城域网建设 (185)1、概述 (185)2、规划方案 (190)5.3.1.1.1.3.1.2 各县区学校接入 (192)5.3.1.1.1.3.1.3 使用动态路由 OSPF实现电路热备 (192)5.3.1.1.1.3.2 线路建设方案 (192)3、组网优点 (193)4.3.2、技术详解 (194)4.3.2.1、OTN技术 (194)(1)多种客户信号封装和透明传输 (195)(2)大颗粒的带宽复用、交叉和配置 (196)(3)强大的开销和维护管理能力 (196)(4)增强了组网和保护能力 (196)4.3.2.2、OSPF协议 (197)（3）开销控制将协议自身的开销控制到最小 (198)4.3.2.3、校园无线网建设 (199)1、总体规划思路 (199)2、无线网规划总体目标 (199)3、设计原则 (200)4、开放学习环境 (201)5、师生个性服务 (201)6、集中云管控 (203)7、全市教育无线城域网建设规划 (203)4.3.2.4、统一监管平台建设规划 (204)4.3.2.5、统一认证平台建设规划 (205)4.3.2.6、城域网有线网络建设规划 (205)4.3.2.7、城域网无线网络建设规划 (206)4.3.2.8、整体网络扩展及兼容 (206)4.3.2.9、全市教育无线城域网建设标准 (207)4.3.2.10、统一监管平台建设标准 (207)4.3.2.11、统一认证平台建设标准 (210)4.4、智慧校园系统总体技术方案 (211)4.4.1、智慧校园平台系统功能框架 (212)4.4.2、系统开发设计模式 (215)（1）具有成熟的设计开发方法和工具。