智慧校园大数据平台技术解决方案
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。
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。
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。
THANKS
感谢观看
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。
智慧教育大数据平台解决方案
建设团队与实施保障
05
智慧教育大数据平台案例分析
某市智慧教育大数据平台建设案例
某市为了提升教育质量，实现教育资源优化配置，计划构建智慧教育大数据平台。
背景介绍
建设目标
实施过程
成果展示
通过大数据技术收集、处理和分析教育数据，为教育决策者提供数据支持，同时提高教学质量和效果。
该市与专业大数据公司合作，制定详细的建设方案，并选择合适的教育数据采集和分析方法。
详细描述
1. 智能推荐学习资源：根据学生的历史学习数据和成绩，为其推荐适合的学习资源，如教材、练习题等。
2. 学习进度监控：实时跟踪学生的学习进度，对其学习效果进行评估，及时发现并提醒学生的学习问题。
3. 个性化学习路径：根据学生的学习风格、兴趣和特长，为其设计个性化的学习路径，提高学习效果。
4. 学习辅导：通过大数据分析，发现学生的学习难点和薄弱环节，为其提供针对性的学习辅导和练习，帮助其克服学习困难。
总体目标
遵循“统一规划、分步实施、注重实效、创新发展”的原则，确保平台的可用性、可扩展性和安全性。
建设原则
建设目标与原则
数据采集
通过多种途径和方法，采集包括学生成绩、教师教学、学校管理等各方面的教育数据。
建立分布式数据存储系统，实现海量数据的存储和管理。
采用数据挖掘、机器学习等技术，对采集到的数据进行清洗、整合和分析。
数据采集与存储技术
数据清洗
通过数据去重、异常值处理、缺失值填充等技术，对数据进行清洗和预处理，提高数据的质量和可信度。
数据处理与分析技术
数据分析技术
采用大数据分析、机器学习、深度学习等技术，对教育数据进行多维度、多层次的分析，挖掘数据背后的规律和趋势，为教育决策提供科学依据。
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
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。
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
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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。
智慧校园大数据可视化分析平台综合解决方案
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
课程信 息 档案信息
……
监管部门 高教委 教育局 ……
非结构化数 据
……G/天 学习资料
等 邮件/消息/视频/咨询
……
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
……
实时流数据 银行圈存
一卡通消费 服务消费 ……
13
高校大数据建设方向与产品
管
理
大
数
据
校领导驾驶舱
数据源
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
现有系统
教务系统 学籍系统 一卡通系统
……
兄弟单位
合作院校 省市招生办
……
结构化数据 ……T+
教务信息 课程与试题库
成绩/消费/服务信息
教职信息
学籍信息
……
半结构化数据 …….G+/天
2020
智慧校园大数据可视化分 析平台综合解决方案
目录
CONTENTS
1 校园大数据概述 2 校园大数据顶层设计 3 校园大数据解决方案 4 校园大数据应用案例分析
1 校园大数据概述
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智慧校园-大数据平台-知识服务
把一个文本分到一 个或多个类别中， 可以对其进行过滤、 检索、分组，提高
管理效率。
给定文本，在某文 本数据库中找出与 之内容相似或相近
文本的技术
识别文本中具有特 定意义的实体，主 要包括人名、地名、 机构名、专有名词
等
情感分析是通过对 文本进行分析，给 出文本情感的倾向
升
发展任务 第二部分
缩 小 数 字 化 差 距
信 息 技 术 与 教 学 融
信 息 化 环 境 下 学 习
合能
力
行动计划 第三部分
提推 升进 学应 校用 信创 息新 化和 能改 力革
保障措施 第四部分
政经 策费 组服 织务
5
教育信息化势在必行
6
“互联网+”创造新生态
住 人
衣
行
世界
食
7
02 校园大数据建设方案
20
智慧校园-象牙塔也“疯狂”
教学应用 管理应用
校园云 一卡通 高校社交 ……
名师互动 电子阅卷 ……
教务管理 学籍管理 课程管理 ……
科研实验室
AI、大数据技术应用
校企合作 科研项目申报 ……
电子书包 微课堂 直播课堂 智能选课 ……
增值服务 校友会 健康跑道/管理 猿助会 睿保 ……生态圈融合
批量采集
据库
据仓库
分布式 内存数 据库
元数据 存储库
模型调度
模型管
理
参与者画像 统计模 挖掘模
分布式文件系统
型
型
预测模型 行为模型
数据科学 工具
多维分析 工具
文本挖掘 工具
即席查询 工具
可视化工具
数据导入 工具
画像分析 舆情分析 趋势分析 学生分析 教职分析 课程分析
集群管理
任务管 理
监控
服务管 理
2007年，美国98%的 中学和 100%的小学
拥有互动式电子白板
2010 年 ， IPAD 引 发 美
国电子书包普及浪潮，
目前已销售450万台
麻省理工学院目前已免
费 共 享 33 个 学 科 门 类 的超过2000门课程
4
教育信息化十年发展规划
总体战略 第一部分
形教 技 成育 术 信管 与 息理 教 化水 育 学平 融 习显 合 环著 加 境提 深
21
智慧校园-基础设施建设思路
智慧交通
智慧城市
智慧校园
云医院
H3C App X
教学
管理
科研
师生
服务
微校园 学生管理 教务管理
微课堂
移动教学
虚拟网
元
一卡通
增值服务
智能IT 融合架构 产品/平台化
弹性平台虚拟网 移动化 元
数据迁移
合作方
22
智慧校园-全新规划
智能高校“1+4” 1个基础网络平台+4项特色应用服务
举 措
标标准准化化模模板板
整合公司内部各部门资源，深化各部门、 各专业协同，调动积极性，协力建设平台
打造示范基地
打造智能高校信息化应用示范基地，树立 标杆，最终根据目标院校的实际情况实现 规模化复制推广
常态化跟踪
对学校平台建设实现建设进度常态化跟踪 项目建设实行月周报制度
紧密跟踪各校信息化需求及建设进度，采取讲效益、顺大势的发展思路，抓住关键点，积极推进校园信息化的深入合作。
目前在基础教育信息化建设中还处于第二阶段向第三阶段过度的阶段
19
教育信息化-变革
办公管理和调度
校园管理
教务和活动 信息发布
安全防护
入学 生活
大学生全 生命周期
服务
学习 交友
娱乐
毕业 求职
两 大五 需大 求应 催用
生
整合内部资源
四
形成标准化智能高校建设方案，根据目标 高校的实际情况可实现建设
大
高校合作采用标准合作框架合同
服务有一定支持作用
具有丰富的数字化资 源
应用系统可集成性强 相关业务高度整合 支持软件设施具有开
放性和可扩展性 能较好的支持教学、
教研、管理和服务
能够有效支持教与学 丰富学校的校园文化 真正拓宽学校时空纬
度 以面向服务为基本理
念 基于新型网络技术构
建业务流畅、资源共 享、智能灵活教育教 学环境
2020
智慧校园大数据平台技术 解决方案
目录
CONTENTS
教育信息化势在必行 基础设施建设方案
01 02
校园大数据建设方案
03 04
业务提升建设方案
01 教育信息化势在必行
国外教育发展-信息化、互联网化
美国2010年正式发布 《国家教育技术计划》
• 学习方式变革 • 评估方式变革 • 教学方式变革 • 基础设施升级 • 应用系统重构
智慧校园-大数据平台-分析纬度
成
长
实
身
学践 生
学
体
基础信
业
素
息
进
质
步
9
智慧校园-大数据平台-分析纬度
个
人
经
教
教历师
专
学
基础
业
能
信息
发
力
展
10
智慧校园-大数据平台-分析纬度
11
智慧校园-大数据平台-分析纬度
12
智慧校园-大数据平台-分析纬度
设备 处
Hale Waihona Puke 校工 会服务 机构
图书 馆
校医 院
13
智慧校园-大数据平台-知识图谱
性的过程。
对一篇文章进行分 析后自动形成能够 反映文章主要内容
的摘要。
15
智慧校园-大数据平台-技术平台
数
数
数
消
传
数
数
数 据 服 务
据 访 问 服 务
据 存 储 服 务
据 检 索 服 务
息 推 送 服 务
输 安 全 服 务
据 分 析 服 务
据 交 换 服 务
实
批
数
计时
量
据
算 服 务
计 算 服 务
计 算 服 务
数据治理
安全管理
16
智慧校园-大数据平台-数据可视化
17
03 基础设施建设方案
教育信息化所处阶段
基础网络环境
教学应用信息 业务系统资源
化
整合
大数据+服务
具有校园网络环境 实现简单的信息查询
服务 应用较少或不能互联
互通
具有较多的数字资源 应用系统能集成 相关业务能融合 对教学教研、管理和
统 计 服 务
接
辅
管口
助
理 服 务
管 理 服 务
监 控 服 务
服
开 放 接 口
务 访 问 接 口
SDK
统 一 应 用 控 制 台
所 领 导 控 制 台
东
软
数据集成
大
计算引擎
即席查询 图谱挖掘
数
流计算引擎
批量计算引擎
据
实时采集
数
多维分析
文本挖掘
技
据
术 产
预
数据存储
处
理
全文搜索 机器学习
品
分布式数 分布式数
拓展校园卡的多重功 能，辅以移动信息增 值服务，将校园卡的 应用范围延伸至校外
校园卡融合
知识图谱
知识图谱本质上是语义网络，由 节点(Point)和边(Edge)组成。知 识图谱是关系网络的最有效的表
示方式
决策辅助
聚类分析、 分类算法、频度关联 分析和推荐系统在内的常用算法。
机器学习
聚类分析、 分类算法、频度关联 分析和推荐系统在内的常用算法。
自然语言分析
语义分析、情绪分析 文本分类、聚类 相似度计算 话题监测与跟踪