高校大数据整体解决方案 高校智慧校园大数据综合服务平台 高教大数据解决方案

数据驱动带来的科研新挑战
数据剧增由量变引起质变， 使科研人员的思维和行为模 式在传统的学科研究领域发 生转变。如何借助大数据相 关技术以及资源，找到本学 科研究成果的新视角，已经 成为当前高校研究的重要课 题。
高校大数据平台建设意义
高校大数据
DATA
高校作为高科技人才以及创新技术的摇篮，承载着科研攻关和人才培养的双重使命。在新的科技浪 潮中，高校应瞄准时代最前沿，将教学科研创新、专业人才培养与大数据紧密融合在一起，在更高起点 上推动学校在大数据教学、科研以及创新方面再上新台阶。
高校大数据
高校智慧校园大数据综合服务平台 建设方案
高校大数据
目录
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1
现状分析
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03
2
技术实现
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09
3
大数据业务
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15
4
平台应用
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高校大数据
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现状分析
开发背景 面临挑战
高校大数据开发背景
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。
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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。
高校大数据
DATA
战略机遇：培养大数据人才、利用高校大数据深化高校管理促进高校改革发展、使用 大数据平台提高高校科研水平和效率，既是高校面临的重要任务，也是高校发展的战 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。 教育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。教育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。 确立教育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。教育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。
3、数据计算与分析挖掘
大数据平台涵盖了大数据场景下常用的计算场景，包含离线计算、实时计算、流式计算、数据挖掘与机器学习等。可以更容易、更方便地构建 全生命周期的数据湖，使数据的加工、处理、创新过程更加丰富，从而实现数据的更大价值。
4、数据安全
大数据平台通过一系列的认证授权和资源隔离机制，实现数据资源的安全性、可维护性、可用性、可信性。提供统一认证服务负责对使用者的 身份进行验证；提供统一授权服务负责对用户的资源访问权限进行控制；提供统一资源调度负责对用户使用的底层资源进行隔离。
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注重相关关系识别，强调因果关 系的确定，发现隐藏的、有用的 信息，做好教育管理和决策工作 的数据支持。
实现教学模式改革
教学数据分析与预测，改变教学模 式，实现个性化教育，调整教学方 案，优化教学方法，提高教学质量。
实现科学研究范式转型
解决科研经费等 科研管理 难题，提供便捷 的技术支 撑与人性化服务 ，提高研 究的效率和结果的可信度 。
人类社会已经迎来“大数据时代”。培养大数据人才、利用高校大数据深化高校管理促进高校改革发展、使用大数据平台提高高校 科研水平和效率，既是高校面临的重要任务，也是高校发展的战略机遇。
高校面临的大数据问题
高校大数据
DATA
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数据规模日益庞大
数据来源多元化，共享数 据库涵盖系统多，高校生源 不断扩张，信息不断积累， 致使数据库中的信息不断增 加，进而为数据挖掘、管理 和分析带来了困难。
缺乏稳定高效的大数据环境
高校不同学科与专业采用的 大数据环境大多依赖现有的 IT环境，导致大数据运行的 基础软硬件环境比较混乱且 极其不稳定，缺乏有效的运 维管理，严重影响教学和科 研工作的正常进行。
数据利用不充分
校园的信息仍然停留在收集 和累积阶段，尽管移动终端 系统的不断发展为信息采集 带来了极大的便利，但采集 后的数据仅仅停留在查询阶 段，并没有对数据进行整合、 分析和梳理，使得这些信息 仍未被管理者采用，作为决 策依据的信息则少之又少。
高校大数据平台技术架构
1、基础硬件层
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DATA
基础硬件层是由一组低廉的PC或服务器组合构建而成。基础硬件层主要承载着数据的存储、运算、容错、调度和通信等任务，对基础应用层下 达的指令进行执行和反馈。
2、数据集成
大数据特征表现在实时、交互、海量等方面，并且以半结构化、非结构化数据为主，价值密度低，为了更好地“让数据说话”，并充分发挥大 数据价值效应，应坚持“能采尽采”的原则，数据源的涵盖范围要尽量大。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
开启“大数据 创客”新模 式 完成创新应用及发布，完善高校信
息化建设，提升高校实力，加速创 客成果转化，推动创意实现产业化， 打造具有影响力的“创客校园”。
高校大数据
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技术实现
技术架构 标准体系 业务开发平台 应用开发与服务
高校大数据平台技术架构
高校大数据
DATA
以构建基础硬件层为底层支撑， 利用云计算、大数据的数据集成、数 据安全、服务器集群、数据计算与挖 掘分析等技术，遵循“1 8”（1个中心 平台8大技术标准）大数据标准体系， 通过HIVE和HBASE构建大数据数据中 心。在此基础上，公司自主研发了 “国子数据魔方”业务开发平台，通 过业务开发平台进行应用开发、应用 发布、服务注册的信息化管理，并可 以将应用以可视化界面展示给用户， 为领导决策提供数据依据。架构示意 图如下：