智慧校园大数据云平台建设和运营方案
关于智慧校园建设实施方案【八篇】
关于智慧校园建设实施方案【八篇】第1篇:智慧校园建设实施方案为进一步推进学校腾讯智慧校园建设工作，进一步加快教育信息化、现代化发展步伐，促进信息技术与学校管理、教育教学、家校联系的深度融合，根据濮阳市教体局通知要求，经办公会研究决定，特制定《xxxxx腾讯智慧校园建设工作实施方案》。
一、指导思想以党的十九大和系列全会精神为指导，深入贯彻全国第二次教育信息化电视电话会议和全省教育信息化推进会议精神，按照省教体局进一步推进学校腾讯智慧校园建设工作意见，以建设为基础、应用为支柱，以促进学校管理、服务教师、服务学生及学生家长为核心，以建设数字化、网络化、智慧化校园环境为目标，促进优质管理、优质教育教学资源共享、家校联系，全面提升学校教育信息化、现代化水平。
二、目标任务提升“腾讯智慧校园平台”的建设、管理、应用水平，加快建设涵盖学校的智慧校园公共服务体系，全面完成全县公立学校“腾讯智慧校园平台”建设，基本建成以移动终端、智慧教学、智慧教育等为主要标志的“互联网+”和智能化信息智慧校园环境，基本实现基于互联网、大数据、云计算的智慧管理。
三、工作举措1、加强领导，构建全覆盖管理网络。
(1)将智慧校园创建工作列为学校重点工作，在2018年的工作基础上进一步完善组织机构，健全以校长为组长，以校主任和腾讯智慧校园管理员为副组长，学校其它教师为组员，成立腾讯智慧校园建设工作领导小组。
智慧校园成员工作具体分工：组长负责根据学校规划，组织拟订智慧校园建设的整体规划，副组长负责整合校内资源，协调各方关系，推进数字智慧校园硬件建设，根据计划制定具体操作细则。
组员：统筹组织、协调与落实智慧校园建设各项具体工作。
(2)完善覆盖腾讯智慧校园所有管理层面和应用层面的层级管理网络。
一是管理层面完善“校长领导——教师分管——班级应用”三级管理模式。
校长统筹组织、协调腾讯智慧校园建设各项工作目标任务，组织制定学校《腾讯智慧校园建设工作实施方案》；组长负责落实分管应用功能的管理、培训与考核；班级班主任、教师负责落实本职各项应用功能的操作与使用。
基于大数据的智慧校园建设方案
整合全校的教学资源，为师生提供优质的教学环境和条件。同时，通过教学效果的数据分析和评估，不断优化教学方法和手段，提高教学质量。
学习互动、教学监督
通过在线学习平台和交流工具，加强学生与老师、学生与学生之间的学习互动，提高学习效果。同时，借助教学管理系统，实现对教学的全过程监督和反馈。
个性化推荐学习路径：根据学生的学习情况和兴趣，推荐适合的学习路径和资源。
构建教学资源库：整理和分类各种教学资源，方便师生查找和使用。
开发在线课程和学习工具：丰富学习资源和学习形式，满足学生多样化的学习需求。
智慧服务设计方案
总结词：贴心便捷
开发智能客服系统：引入自然语言处理技术，提高服务响应速度和质量。
优化智慧安防设计方案
谢谢您的观看
THANKS
总结词
便捷服务、人性化体验
详细描述
通过对服务使用数据的收集和分析，了解师生的需求和痛点，及时改进和优化服务内容和质量。
详细描述
通过简化服务流程和优化服务渠道，为师生提供便捷、高效的服务支持。同时，注重人性化体验，满足师生的多元化需求，提升服务满意度。
总结词
整合资源、创新服务
总结词
数据分析、服务改进
通过大数据技术分析学生的学习情况、兴趣爱好和职业规划等数据，为师生提供个性化的教育和精准的服务支持。
个性化教育与精准服务
通过大数据技术实时监测校园安全状况和异常事件，及时发现和处理安全隐患，保障校园安全。
安全管理及异常监控
基于大数据的智慧校园建设方案总体设计
02
总体架构
基于大数据的智慧校园建设方案总体架构包括数据采集、数据存储、数据处理、智慧应用等环节。
大数据技术的成熟
智慧校园大数据平台建设技术方案
智慧校园大数据平台建设技术方案xx年xx月xx日•引言•大数据平台架构设计•数据采集与预处理技术•数据存储与查询技术•数据分析与挖掘技术•大数据安全与隐私保护•智慧校园大数据平台建设实施方案•结论与展望目录01引言信息化建设的不断深入，促进了智慧校园建设的发展国家对智慧校园建设的政策支持与引导提高校园管理效率、提升教学质量的需要背景与意义建设目标与任务建设任务开发数据分析与可视化工具，辅助决策与教学优化整合校园安防、资产等管理系统，提高管理效率建设目标：实现智慧化、信息化、高效化的校园管理搭建大数据平台，整合校园内各部门数据资源建设智慧课堂、智能实验室等设施，提升教学质量010203040506大数据平台建设方案通过数据接口对接、数据填报等方式，采集校园内各部门数据数据采集数据存储数据处理数据应用采用分布式存储技术，实现海量数据的存储与备份利用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行处理与清洗开发数据可视化、报表生成等应用，辅助决策与优化02大数据平台架构设计以数据仓库为核心，通过ETL（数据提取、转换、加载）等技术手段将数据从各个业务系统整合到数据仓库中，再通过报表、OLAP等手段将数据展现给用户。
分布式架构采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，对海量数据进行处理和分析，提高数据处理效率和可靠性。
星型架构总体架构设计VS数据整合通过ETL等手段将分散在各个业务系统中的数据进行整合，建立统一的数据中心。
数据清洗对数据进行清洗、去重、格式转换等操作，保证数据质量和准确性。
数据分类按照数据属性、特征等对数据进行分类、分主题等操作，方便数据管理和使用。
数据层设计采用分布式存储技术，如HDFS、Cassandra等，对海量数据进行存储和管理。
数据存储采用分布式计算技术，如MapReduce、Spark 等，对海量数据进行计算和处理。
数据计算通过数据加密、权限控制等手段保障数据的安全性和隐私性。
基于大数据的智慧校园建设方案
建立隐私保护政策
严格控制数据共享
数据安全与隐私保护
数据质量与可靠性
优化数据采集方法
采用多种数据采集手段，提高数据的真实性和全面性。
建立数据清洗和筛选机制
及时处理和删除无效、错误和重复数据，提高数据的质量和可靠性。
强化数据质量评估与监测
建立数据质量评估指标体系，实时监测数据质量，确保数据的准确性和可信度。
智能化管理
数据可视化
某高校智慧校园建设案例
通过数据可视化技术，将校园运行数据进行统计和分析，为学校管理提供数据支持。
整合校园内各个系统，实现信息共享和身份认证，方便师生生活和学习。
某职业技术学院智慧校园建设案例
某中学智慧校园建设案例
通过智慧课堂系统，实现教师备课、授课和学习互动等功能的智能化管理。
数据挖掘与应用
运用物联网和智能化技术，实现校园安全监控、设备维护等方面的智能化管理。
基于数据挖掘的结果，为校园管理者提供决策支持，如制定更加科学合理的人力资源政策、优化校园资源配置等。
数据安全与隐私保护
03
基于大数据的智慧校园应用场景
学生管理智能化
教学管理智能化
科研管理智能化
科研项目评估
通过大数据技术，对科研项目进行全面评估和分析，为科研人员和管理层提供决策支持。
针对技术人员进行大数据相关技术的培训，提升技术水平和应用能力。
加强团队协作与沟通能力培训
强化团队协作和沟通能力培训，提高整体建设和运营效率。
加强人员安全意识培训
提高工作人员对数据安全和隐私保护的认识，培养良好的安全意识和行为习惯。
05
基于大数据的智慧校园建设方案建议
03
建立隐私保护机制
针对学生、教师和校园管理人员的个人隐私信息，建立严格的隐私保护机制，防止信息泄露和滥用。
智慧校园大数据云平台建设和运营方案
03
平台可满足校园内各个部门、学院和师生的需求，提供更加便捷、高效和智能化的服务。
平台概述
01
智慧校园大数据云平台是一个基于云计算、大数据、人工智能等技术的综合性服务平台。
02
平台可提供基础设施云服务、数据存储与处理、应用软件开发与维护、信息安全等服务。
解决难点痛点
数据安全与隐私保护：制定严格的数据管理制度，采用加密、脱敏等技术手段。
大数据云平台运营方案
03
采用ETL（Extract-Transform-Load）技术，从校园各类业务系统中抽取数据，并清洗、整合为统一格式。
数据采集
制定数据标准，明确数据定义、格式和来源，建立数据质量监控和治理机制，提高数据可靠性。
预期成果包括：建设完成智慧校园大数据云平台，实现数据共享与交换、数据分析与挖掘、可视化展示等功能；制定完善的数据标准和管理制度，保障数据质量和安全；提高学校信息化水平和管理效率，优化教育教学资源配置等。
THANK YOU.
谢谢您的观看
实现数据驱动科学决策
通过大数据分析和挖掘技术，为学校管理层提供科学决策支持，优化资源配置，提高管理效能。
要点三
技术成熟可靠
01
目前，云计算、大数据、人工智能等技术已经成熟，并在多个领域得到广泛应用，技术可靠且具有可持续发展潜力。
项目可行性和优势
符合国家政策导向
02
国家对于智慧城市建设、数字化转型等方面有大力支持，智慧校园大数据云平台项目符合国家政策导向，能够获得相关政策的支持和引导。
拥有丰富的人力和资源
03
学校拥有丰富的人力资源和技术资源，可以为项目的实施提供有力的保障。
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案
交互式图表， 用户可以通过 点击、拖动等 方式进行数据
查询和分析
动态图表，实 时更新数据， 展示数据变化
趋势
配色方案和布 局设计，提高 图表的视觉效
果和易读性
平台架构与功能设计
总体架构设计
平台架构：分为数据采集、数据处理、数据展示和数据分析四个部分 数据采集：通过多种方式收集校园内的各种数据，如传感器、摄像头、网络等 数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换、存储等处理，为后续分析提供基础
数据备份与恢复：支持定期备份和快速恢复，确保数据的可靠性和稳定性
数据分析与挖掘：提供数据挖掘、数据分析、数据可视化等功能，帮助用户从海量数据中 提取有价值的信息。
可视化分析模块
功能：提 供数据可 视化分析 工具，帮 助用户快 速理解和 分析数据
模块组成： 数据展示、 数据分析、 数据挖掘、 数据可视 化
协调机制：包括组织、人员、流程等 方面的协调
资源分配：根据项目需求，合理分配 资源
进度管理：制定项目进度计划，确保 项目按时完成
质量控制：制定质量控制计划，确保 项目质量达到要求
风险管理：制定风险管理计划，防范 项目风险
风险评估与应对策略
技术风险评估与应对措施
评估内容：系 统稳定性、数 据安全性、系
THANK YOU
汇报人：小无名
历史数据：如学生成绩、教师教学成果 等
校园外部数据：如社会经济数据、行业
实时数据：如校园监控、考勤数据等
非结构化数据：如校园监控、考勤数据 等
数据采集方法与技术
网络爬虫：通过编写程序，自动从互联网上抓取数据 API接口：通过调用其他平台的API接口，获取数据 数据库导入：将已有的数据库数据导入到可视化分析平台 传感器数据采集：通过传感器设备，实时采集校园内的各种数据，如温度、湿度、光照等。
运营方案智慧校园运营
运营方案智慧校园运营一、引言随着信息技术的发展和应用范围的扩大，智慧校园建设成为了教育行业的一个热门话题。
智慧校园以信息技术为基础，以提高学校教学管理效率、优化学生学习环境、提供个性化教育服务为目标，是现代教育发展的必然趋势。
本文拟为一所智慧校园提供一份运营方案，以实现教学管理的规范化、信息化和精细化。
二、目标与定位1. 目标（1）提高教学管理效率：通过智能化管理系统和平台的建设，实现教学管理信息化和自动化，提高教学管理的效率和质量。
（2）优化学生学习环境：通过数字化设备和应用的普及，为学生提供便捷的学习环境，提高学习效果。
（3）提供个性化教育服务：通过大数据分析和个性化教育平台的建设，为学生提供个性化的教育服务，提高学生学习效果和满意度。
2. 定位（1）服务对象：本方案主要面向学生、教师和学校管理人员。
（2）服务内容：本方案主要提供教学管理、学生学习和个性化教育服务。
三、运营方案1. 教学管理（1）教师管理：建立教师信息管理系统，包括教师资料、考评、评价等内容的管理。
通过教师考勤系统和在线课程平台，实现教师的考勤管理和在线教学与评价。
（2）学生管理：建立学生信息管理系统，包括学生档案、成绩、奖惩等内容的管理。
通过学生考勤系统和在线学习平台，实现学生的考勤管理和在线学习与作业提交。
（3）课程管理：建立课程管理系统，包括课程设置、教材选购、教师安排等内容的管理。
通过课程评价系统和教材管理系统，实现课程评价和教材管理等功能。
2. 学生学习（1）数字化设备：智能手机、平板电脑等数字化设备的普及，为学生提供随时随地的学习工具。
（2）在线学习平台：建立在线学习平台，提供学生课程资源、作业和在线学习工具，为学生提供便捷的学习环境。
（3）学习辅助工具：引入虚拟实验室、远程教育等学习辅助工具，提高学生学习的趣味性和效果。
3. 个性化教育服务（1）大数据分析：通过学生学习数据和评价数据的收集和分析，为学生提供个性化的教育服务，包括学习计划、学习资源等。
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
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。
2023-智慧校园云平台整体规划建设方案V2-1
智慧校园云平台整体规划建设方案V2智慧校园云平台整体规划建设方案V2是为实现智慧校园管理而提出的，是学校信息化建设的重要组成部分。
以下将从规划、建设、运营三个方面进行详细阐述。
一、规划篇智慧校园云平台的规划需要明确平台的服务对象、目标和发展战略等要素。
首先，在服务对象上，平台需要为所有在校学生、教职工和管理人员提供服务，其次，平台需要在大数据、人工智能等技术的支持下，实现学校信息化建设的目标，最后，平台的发展战略需要与学校的整体规划相一致，确保服务质量和只能的提高。
二、建设篇智慧校园云平台的建设需要围绕学校管理需求和学生学习生活特点展开，主要包括以下几个方面：（1）学生信息管理：涵盖个人信息、学籍信息、成绩信息等，可以实现信息查询、处理、统计等功能。
（2）教学课程管理：包括教学计划、选课、排课、课表管理等，能够大大提高教学效率和管理精度。
（3）教学资源服务：通过网络资源和学习工具的整合，提供多样化、个性化、全方位的课程服务。
（4）校园卡服务：实现校园卡消费、食堂、宿舍等基础服务，以及校园卡支付、充值等功能。
（5）综合管理服务：包括行政管理、安全管理、后勤管理等，能够实现多方位、集成化、一站式管理。
三、运营篇智慧校园云平台的运营也是整个系统的关键，需要根据实际情况开展完善的运营工作，主要包括以下几个方面：（1）平台内容和服务的更新和维护：需要根据实际需求，不断更新和完善平台的服务内容和功能，保证其正常稳定运行。
（2）用户数据管理和安全：需要对学生和教职工的信息管理进行有效的安全防护，确保用户数据的隐私安全。
（3）市场推广和用户体验的提升：需要通过多种宣传渠道，全方位地推广平台服务，同时不断改进用户体验，提高用户的黏性和满意度。
总之，智慧校园云平台是学校信息化建设的重要组成部分，将为学校建设和管理带来革命性变化。
上述方案提出的规划、建设、运营三个方面都需要有重视和认真实施才能达到预期效果。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
校园大数据建设趋势
OA系统 报表系统 后勤系统 本科教务 系统 学生管理 系统 合同管理 系统 审计系统 校友系统
研究生系 统 人力资源 系统
科研管理 信息平台
财务资源 平台
设备与实验 管理系统
多而不精 孤岛 共享困难 举步维艰 业务
孤岛 服务孤岛
数据
• 系统繁多 • 兼容性不够 迎新系统 • 用户体验不好 审议系统 • 分析挖掘难度 大 ……
睿利 而行
智慧校园大数据云平台建设和运营方案
概述
随着信息技术的迅猛发展，教育领域中学习方 式、教学模式发生了重大变革，以云计算、移动互 联、物联网、大数据为特征的智慧教育产品和解决
方案悄然兴起。智慧教育解决方案，重点解决：减
少重复建设、提高教学质量、提升管理效率、促进 教育均衡、彰显教育公平等问题。 智慧教育解决方案体系如同一棵大树，基础设
应用层
大数据平台总体逻辑图
智慧课室 学 学校教学
大数据应用 学校服务
API接口 学校科研
第三方BI工具 学生大数据竞赛
结果层 架构 | 前后分离，可高效率并行开发 前端| 基于FaceBook开源框架React 后端 | 基于 SpringMVC+Mybatis 管理 | 强大的集群管理，监控 安全 | 支持IP白名单，SQL黑名单，SQL注入攻击拦截 扩展 | 支持水平扩展，纵向分库分表
课程 消费
爱好
学 生 大 数 据
教 学 大 数 据
习惯
成绩 活动
自习
借阅
高分
综 合 预 警 大 数 据 报 告 就 业 指 导
科 研 大 数 据
科 研 大 数 据
校园大数据建设内容
大 数 据 管 理 软 件
非结构化数 据 ……G/天 学习资料 等 邮件/消息/视频/咨询 ……
实时流数据 银行圈存 一卡通消费 服务消费 ……
24
校园大数据建设方向与产品
管 理 大 数 据
行 为 画 像 轨 迹 分 析
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
选修课
结构化数据 ……T+
教务信息
现有系统
教务系统 学籍系统 一卡通系统 ……
半结构化数据 …….G+/天
课程信 息 档案信息 …… 流式数据 交易 教学等 …… ……
新增系统
舆情系统 科研项目 微校园系统 健康管理系统 ……
课程与试题库
成绩/消费/服务信息 教职信息 学籍信息
……
兄弟单位
合作院校 省市招生办 …… 监管部门 高教委 教育局 ……
重 复 建 设 严 重
数 据 共 享 不 足
个 性 服 务 不 深
工 作 协 同 受 阻
下一步 怎么办？
校园大数据建设困境——数据源
数据来源受限
分析数据量少
接口不完善
• 数字校园系统产生数据 • 数据的维度少来源不足
• 数据量百GB到几TB • 结构化数据为主
• 部分数据源有错误 • 接口与结构不规范
目录
CONTENTS
2
3 校园大数据解决方案 4 校园大数据应用场景分析
5 校园大数据应用案例分析
1
校园大数据概述
校园大数据开发背景 战略机遇：培养大数据人才、利用校园大数据深化教育管理促进教育改革发展、使用大数据平台
提高教育科研水平和效率，既是教育面临的重要任务，也是教育发展的战略机遇。
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。“大数据”之“大”，更多的意义在于：人类可以“分析和利用” 的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，并让很多常态化的认知、判断、思维 定式、产品形态、服务模式，形成全新的面貌和演进方向。 大数据已经引起国际社会的高度重视，世界各国都在加快推进大数据战略布局。大数据产业已上升至国家战略高度，正日益渗透到 经济发展和社会生活的方方面面。2015年9月5日，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已经成为国家基础性战略 资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。 校园大数据已经上升到国家战略层面，引起社会各界的广泛关注和高度重视。校园大数据将首先破解传统教育面临的六大难题（发 展不均衡难题、方式单调化难题、信息隐形化难题、决策粗放化难题、择校感性化难题、就业盲目化难题），助推教育的全方位变革与 创新发展。 确立校园大数据在我国教育事业发展与改革中的战略地位已是国家教育现代化建设的必然要求。校园大数据是重要的国家战略资产、 教育领域综合改革的科学力量与发展智慧教育的基石。 人类社会已经迎来“大数据时代”。培养大数据人才、利用校园大数据深化教育管理促进教育改革发展、使用大数据平台提高教育 科研水平和效率，既是教育面临的重要任务，也是教育发展的战略机遇。
施集成服务是“土壤”，教育云平台是“根” ;校园
大数据平台是主干; 教育管理服务平台、智慧学习服 务平台、教育资源服务平台、家校互动平台是枝干 ; 每个枝干上的树叶是各类教育应用系统，这些枝叶 是可以随着技术和需求的变化而更新 ; 根、枝干、树 叶间充满了信息、数据流的交互。
1
校园大数据概述 校园大数据顶层设计
服务节点监控管理
Hadoop集群管理
Hadoop数据仓库
数据采集层
存量和增量 结构化采集工具 文本/接口/FTP 数据解析工具 实时数据 流式实时处理工具
自动化安装部署
采集工作流管理
数据源
XXX科技
结构化 数据
非结构 化数据
实时数 据
非实时 数据
学校业 务系统
互联网 数据
智慧校园-大数据平台-现有业务数据
分布式结构化存储集群 支持通用数据库软件 搜索引擎 缓存
数据管理平台
数据统一管理平台 DataHouse
数据安全管理 库表权限分配 应用服务存储管理 DBManager
计算层
机器学习 基础算法 基础模型 应用模型 实时流计算
存储层
交互式接口
原始数据保全备份 数据计算接口 标准化数据 开发语言支持全面 聚合建模数据
校园大数据建设困境——用户多样
校领导
院领导
校工会
校医院
图书馆
设备处
老师
本科生/研 究生
就业处
校园大数据的特征
智能终端广泛应用
互联网络高速泛在
集体知识共生共享
外部智慧融会贯通
业务应用智能融合
团队协作便利充分
校园大数据的组成
智慧 环境
智慧 资源
智慧 管理
智慧 服务
2
校园大数据顶层设计
XXX科技