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
智慧高校大数据业务综合解决方案
增强学校竞争力与影响力
通过大数据分析和数据挖掘，创新教育模式和科研方法。
通过数据可视化，为教师提供直观的数据支持，帮助他们更好地理解和解释研究成果。
创新教育模式和科研方法
1
智慧高校大数据业务综合解决方案的发展前景
2
3
与国际接轨，开展国际合作与交流，引进国外先进的技术和管理经验。
结合人工智能、云计算等技术，进一步拓展大数据应用范围和深度。
数据采集与存储
数据清洗与整合
数据分析与挖掘
数据可视化
数据处理与分析
数据展示与应用
要点三
数据报告定制化
根据高校实际需求，定制各类数据报告，包括学生画像、教学质量评估等，满足不同部门的数据需求。
要点一
要点二
数据服务实时化
提供实时数据服务，支持高校领导和师生实时了解校园动态，及时做出决策和调整。
数据应用创新化
校园安全监控
通过对校园安全数据的实时监测和分析，可以及时发现和预警安全隐患，提高校园安全管理水平。
科研管理
通过对科研数据的分析，可以帮助科研人员更好地了解科研发展趋势和前沿，为科研选题和管理提供支持。
教学质量评估
通过对教师授课、学生反馈、考试成绩等数据的分析，可以对教学质量进行科学的评估，帮助教师改进教学方法和提高教学质量。
鼓励高校师生开展数据创新应用，挖掘数据的潜在价值，为高校发展提供新的动力。
要点三
实施智慧高校大数据业务综合解决方案的挑战与对策
04
采用先进的加密技术，对敏感数据进行加密存储和传输，保障数据的安全性。
数据加密
数据安全与隐私问题
建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据在遭受攻击或意外丢失后能够及时恢复。
2023-智慧校园教育大数据解决方案(全生命周期)-1
智慧校园教育大数据解决方案（全生命周期）随着信息化、数字化的快速发展，智慧校园已成为教育领域的热门话题。
为了更好地提高教育水平和质量，越来越多的学校开始投入智慧校园建设。
实现智慧校园需要充分利用教育大数据，构建全生命周期的数据解决方案，下面就给大家详细介绍一下智慧校园教育大数据解决方案。
第一步：数据采集数据采集是数据分析的前提，在智慧校园建设中，数据采集涉及到学生、教师、教学资源等方面。
学生方面需要采集学生基本信息、学科考试成绩、班级考勤、课堂表现等；教师方面需要采集教师基本信息、任课情况、课堂考勤、评价等；教学资源方面需要采集课程、教材、多媒体资料等。
第二步：数据清洗在采集数据之后，需要对数据进行清洗，排除脏数据和重复数据。
通过数据清洗可以确保后续数据分析和应用的准确性和可靠性。
第三步：数据存储在数据清洗之后，需要将数据存储在数据库中。
数据库应具备高可扩展性、高并发性、高可靠性。
数据存储的目的是为了方便后续的数据分析和挖掘。
第四步：数据分析数据分析是智慧校园教育大数据解决方案中最为重要的一步。
数据分析可以帮助学校了解学生的学习情况，找到瓶颈问题，推进教育教学改革。
通过数据分析可以做到以下几点：1.对学生学习情况进行深入挖掘，了解学生的学习习惯和学习方法，帮助学校提高教学质量，推进个性化教育。
2.对教师教育教学情况进行分析，帮助学校发现教学中的问题，推进教师发展。
3.对教学资源进行分析，进行教学资源筛选和教材推广。
第五步：数据应用在进行数据分析的基础上，需要将分析结果应用到教育教学中。
通过智慧校园教育大数据解决方案，可以帮助学校实现多方位的教育教学管理和服务，促进学校“以人为本”的教育理念实现。
可以实现以下几个方面的应用：1.可以将分析结果用于优化教学计划，提高教学效率。
2.可以将分析结果用于学生评价和评分，推进学生综合素质的提高。
3.可以针对学生的不同需求提供个性化的学习服务，促进学生成绩的提升。
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。
智慧高校大数据业务综合解决方案
实施方案与计划
01
结合高校实际需求，定制化开发 各类数据应用，如学生画像、教 学评估等。
02
建立数据安全保障机制，确保数 据安全与隐私保护。
实施方案与计划
实施计划 调研高校数据现状，梳理数据资源，制定数据整合方案。
设计并开发大数据平台，包括硬件和软件环境搭建、数据接口开发等。
数据采集自动化
通过自动化技术手段，实现数据的自动采集、传输和存储，提高数据采 集的效率和准确性。
03
数据清洗与整合
对于采集到的数据进行清洗和整合，去除冗余和错误数据，确保数据的
质量和可用性。
大数据存储技术
数据存储高效性
针对高校大数据的特点，选择合适的存储技术，如分布式文件系统 、NoSQL数据库等，实现数据的高效存储和查询。
05
智慧高校大数据业务综合解决方 案应用场景与案例
学生管理应用场景与案例
总结词
精细化管理、个性化推荐、学生全面发展
详细描述
通过大数据技术，对学生的信息进行全面采集、分析和挖掘，为每个学生提供个性化的成长建议和资源推荐，促 进学生的全面发展。同时，大数据分析还可以为学校提供更精细化的学生管理策略，提高学校的管理效率和教学 质量。
通过对比分析法，对比实施前后的数据质量、分 析效率和决策支持能力等方面的变化。
实施效果评估方法与指标体系
• 利用成本效益分析，评估大数据应用的投入与产 出比，判断其经济效益和社会效益。
实施效果评估方法与指标体系
01
评估指标体系
02
数据质量：包括数据的完整性、准确性、及时性和一致性等方
面。
分析效率：评估大数据分析工具的运行速度和数据处理能力。
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。
智慧校园大数据决策系统解决方案(29页PPT)
• 根据全校的消费平均情况，按照周、月、学 期进行统计分析，对于校内消费过低的学生 进行预警提示，便于辅导员跟学生进行沟通 交流，了解学生是否存在经济困难
心理异常预警
• 基于学生消费、网络、门禁等“在校轨迹”， 根据学校内部心理问卷调查内容和结，分析 学生的性格分析、心理异常情况，对于由严 重心理问题的学生，及时通知其家属与辅导 员，协调心理咨询进行适当的治疗
智慧 管理
智慧 服务
目录
8
公校安园业大务数架据构概及述特性分析 曙光校园大数据决策系统解决方案 典型案例
融合创新 合作共赢
9
资源分散管理 资源集中管理 建设资源驱动 建设业务驱动 资源被动更新 资源统一分配
10
以学促进关键 技术的发展
整合大数据业 务及服务渗透
实现科学化管 理智能化决策
科学智能化管理
25
• 整合教职工个体基本信息、 教学数据、科研数据，构建 行为画像 • 不同教师群体画像 • 学院、职称、学历分布 • 工龄、校领、年龄分布 • 论文、专利发表情况 • 教学质量分析
26
• 网络流控数据和访问 数据的分析，追踪不 同用户的上网习惯、 访问内容、软件使用 • 不同群体上网情况 分析 • 上网习惯分析 • 成绩关联关系分析
多而孤不岛精 共享 困难 举步维艰
财务资源平
业务
台
孤岛
设备与实验• 系统繁多
管理系统• 兼容性不够
服务孤岛
迎新系统• 用户体验不好 • 分析挖掘难度大
审议系统
下一步怎 么办？
校友系统
……
重数个工 复据性作 建共服协 设享务同 严不不受 重足深阻
数据来源受限
分析数据量少
智慧教育大数据分析平台整体解决方案
基于数据分析结果，制定科学合理的教学计划，提高 教学效果。
课程资源优化
通过对学生学习数据的分析，优化课程资源，提高教 学资源利用效率。
学生个性化发展应用场景
个性化学习推荐
根据学生的学习习惯、能力、兴趣等数据，推荐个性化的 学习路径和资源。
01
学习进度管理
通过对学生学习进度数据的分析，及时 发现学生的学习困难和问题，提供有效 的帮助和支持。
跨部门、跨区域数据 共享与合作
随着教育改革的深入，跨部门、 跨区域的数据共享和合作将成为 智慧教育大数据分析平台的重要 发展方向，以促进教育资源的优 化配置和教育管理的协同发展。
THANKS
平台升级与维护方案
01
升级策略
02
维护计划
制定平台的升级策略，包括升级频率 、升级内容、升级流程等，以确保平 台的持续升级和优化。
制定平台的维护计划，包括定期巡检 、故障排除、安全防护等，以确保平 台的稳定运行和安全保障。
03
培训与支持
为使用平台的用户提供培训和支持， 包括操作指南、常见问题解答、技术 支持等，以提高用户对平台的熟悉度 和使用效率。
。
1
数据提取与整合
支持从多个数据源进行数据 提取和整合，提高数据报表
的准确性和完整性。
报表生成自动化
通过自动化技术实现报表的 定时生成和发送，提高工作 效率。
报表分享与导出
支持将报表分享给其他用户 或者导出为本地文件进行保 存和使用。
04
平台应用场景
教学管理应用场景
教学质量监控
通过分析教师教学、学生学习等数据，实现教学质量 的有效监控。
06
平台实施与部署方案
平台安装与配置方案
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。
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
促进高校教育信息化发展
提高教育管理效率：通过大数据技术，实现教育管理的智能化和自动化， 提高管理效率。
促进教育教学创新：利用大数据分析，为教育教学提供个性化、精准化的 服务，推动教育教学创新。
加强学生综合素质培养：通过大数据分析，全面了解学生的兴趣、特长和 需求，为学生的综合素质培养提供科学依据。
添加标题
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科研水平提高：利用大数据技术， 提高科研数据收集、处理和分析能 力，推动科研创新
效益评估：对高校智慧校园大数据 建设在提升教学质量和科研水平方 面的效益进行评估和总结
增强高校社会服务能力与影响力
提升高校社会服务水平：通过大数据技术，高校可以更好地了解社会需求， 提供更加精准、高效的社会服务。
高校智慧校园大数据 建设整体解决方案
小无名,a click to unlimited possibilities
汇报人：小无名
目录 /目录
01
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04
高校智慧校园 大数据建设方 案
02
高校智慧校园 大数据建设背 景
05
高校智慧校园 大数据建设实 施步骤
03
高校智慧校园 大数据建设目 标
06
高校智慧校园大数据建 设成果与效益
提高高校管理效率与决策水平
高校管理效率提升：通过大数据技 术，实现数据共享和流程优化，提 高管理效率
资源优化配置：通过数据分析，合 理分配教学、科研、行政等资源， 提高资源利用效率
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决策水平提高：基于大数据分析， 为高校决策者提供更加准确、全面 的数据支持，提高决策水平
社会化服务：通过大数据技术，将 高校资源与社会需求进行对接，提 供社会化服务，促进社会与高校的 互动与合作。
智慧高校大数据业务综合解决方案
监控与运维保障
建立监控系统，实时监控平台运行状态，及时发现和解决问题；同时建立完善的运维体系，保障平台稳定运行。
01
02
03
基于大数据的智能分析与决策支持
05
描述性统计分析
通过均值、标准差、频数等统计指标，对高校业务数据进行初步探索和描述。
创新应用场景
挖掘大数据价值，为高校管理、教学、科研等提供创新应用服务，提高高校综合治理能力和水平。
技术创新
关注大数据领域的前沿技术和趋势，引入先进的算法和工具，提高数据处理和分析能力。
本方案未来的优化和发展方向
数据安全与隐私保护
强化数据安全保障措施，确保数据安全和隐私保护，为智慧高校建设提供可靠保障。
实施流程与计划
03
04
05
预期收益与投资回报分析
优化资源配置
通过数据挖掘和可视化技术，帮助高校优化资源配置，提高资源利用效率。
提升教育质量
通过大数据分析，为高校教师和学生提供更加精准的教学辅助，提高教育质量。
增强科研能力
为高校科研人员提供数据支持，帮助他们快速定位研究方向，提高科研水平。
辅助决策支持
用户培训和技术支持
数据迁移和整合
数据采集、整合和治理
03
总结词
了解数据源，包括结构化、非结构化数据，明确数据类型、数据来源、数据量等。
详细描述
高校大数据业务需要全面了解数据源，包括各类结构化、非结构化数据。同时，需要明确不同数据类型的来源，如学生管理系统、教务系统、图书馆系统等。此外，还需考虑数据量和数据更新频率，确保数据的及时性和准确性。
预测能力
- 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)。
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
02 03 04
01
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。
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。
高校大数据平台技术架构
1、基础硬件层
高校大数据
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。
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。
05 04
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 。
03
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
02
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：
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
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。
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
ADD YOUR TITLE
1
现状分析
ADD YOUR TITLE
03
2
技术实现
ADD YOUR TITLE
09
3
大数据业务
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15
4
平台应用
21
高校大数据
01
现状分析
开发背景 面