高校智慧校园大数据综合服务平台 高校大数据整体解决方案
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
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数据处理与分析
总结词
数据处理、数据分析
详细描述
高校智慧校园大数据建设需 要采用高效的数据处理和分 析方案。通过分布式计算和 流数据处理等技术。对海量 数据进行快速、高效的处理 和分析。挖掘数据的潜在价 值
总结词
可视化、可操作
详细描述
高校智慧校园大数据建设需 要采用可视化的数据分析工 具。将数据处理结果以图表 、仪表板等方式呈现给用户 。提供直观、可操作的分析 结果
建设成果
上海交通大学智慧校园建设取得 了显著成果,实现了全校范围内 的智能办公、教学管理、科研管 理等方面的智能化,提高了学校 整体运行效率。
06
总结与展望
工作成果总结
建立完善的大数据平台
通过自主研发和整合,成功构建了一套稳定、安全、易用的大数 据平台,支持多种数据源的接入,提供全面的数据处理和分析功 能。
智慧校园与大数据的契合
智慧校园的建设离不开大数据技术的支持,大数据技术的应 用能够实现对校园各类数据的深度挖掘、分析和利用,为智 慧校园的建设提供强有力的支撑。
解决方案的必要性
01
整合共享数据资源
通过建设统一的大数据平台,能够实现校园各类数据的整合与共享,
提高数据使用效率和管理水平。
02
提高决策支持水平
加强数据安全与隐私保护
随着数据量的增加,需要更加重视数据的安全和隐私保护,建立健全的数据安全保障体系 ,确保数据的安全可靠。
推动智慧校园建设
结合物联网、云计算、移动互联网等技术,进一步推动智慧校园建设,实现校园各领域的 智能化管理和服务,提升校园的便捷性和安全性。
THANK YOU.
03
建设成果
北京大学智慧校园建设取得了显著成 果,实现了全校范围内的安防监控、 教学管理、科研管理、学生管理等方 面的智能化,提高了学校整体运行效 率。
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
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2023-10-29
目录
• 引言 • 高校大数据云平台建设方案 • 高校大数据云平台技术解决方案 • 高校大数据云平台应用解决方案 • 高校大数据云平台安全解决方案 • 高校大数据云平台运营维护解决方案 • 项目实施计划与时间表 • 项目风险评估与对策
01
运营维护效果评估
评估指标
建立一套完善的评估指标体系 ,对用综合评价方法,将定量指标 与定性指标相结合,确保评估结 果的准确性和可信度。
评估过程
定期进行评估,及时发现问题并进 行改进,持续优化运营维护方案, 提升平台的运行效率和服务质量。
07
项目实施计划与时间表
方案目标
本方案旨在构建一个统一、开放、可扩展的高校大数据云平台,满足高校各业务部门的数据需求,辅助领导决 策,提高教学质量和科研水平。
应用实施流程
需求分析
对高校现有的业务数据进行分析, 了解数据的来源、结构、类型等, 识别数据整合与共享的关键需求。
技术选型
根据需求分析结果,选择合适的大数 据技术,如Hadoop、Spark等,搭 建大数据云平台。
感谢您的观看
THANKS
系统稳定运行。 • 上线部署:将大数据云平台系统部署到高校指定的服务器和网络环境中,并进行系统配置和初始化。 • 用户培训:对高校相关人员进行培训,包括系统操作、数据管理和安全防范等方面,确保他们能够熟练使
用大数据云平台系统。 • 项目验收:由高校对大数据云平台项目进行验收,确认是否达到预期目标,并根据反馈进行后续优化。
项目实施计划
• 需求调研:与高校相关部门和人员进行深入交流,了解高校的具体需求,包括业务流程、数据来源、系统 接口等。
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](https://img.taocdn.com/s3/m/69007213ff4733687e21af45b307e87101f6f82d.png)
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。
高校智慧校园大数据综合服务平台(高校大数据整体解决方案)
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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。
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。
高校大数据平台标准体系
DATA
5、大数据服务标准
提供大数据实时分析服务、可视化服务等一系列大数据服务的标准化描述和接入,提升数据之间的关联性,降低数据分析的复杂度,大幅度提 高分析的准确性。
智慧校园整体解决方案
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4.建立完善的风险管理体系,防范项目实施过程中可能出现的风险。
六、总结
本智慧校园整体解决方案以提升教育教学质量为核心,充分发挥现代信息技术的优势,构建了一套全面、系统的智慧校园体系。通过实施本方案,将实现校园管理的高效化、智能化,为我国教育事业的持续发展提供有力支持。
2.出入管理系统:实现人员、车辆出入的智能化管理,提高校园安全水平。
3.紧急报警系统:设置一键报警装置,确保突发情况下师生的生命安全。
(四)智慧环境
1.智能照明系统:根据校园内不同区域的需求,实现节能、舒适的照明效果。
2.智能温控系统:为教室、办公室等场所提供智能化的温度控制,提高舒适度。
3.智能绿化系统:利用物联网技术,实现校园绿化管理的智能化。
(五)智慧服务
1.校园一卡通:整合校园内消费、门禁、考勤等功能,方便师生校园生活。
2.信息推送服务:通过多种终端,及时推送校园新闻、通知、活动等信息。
四、实施策略
1.立项与规划:明确项目目标、范围、预算等内容,制定详细的项目规划。
2.设计与评审:根据校园实际情况,设计智慧校园方案,并进行严格评审。
3.采购与建设:按照设计方案,采购相关硬件设备和软件系统,进行基础设施建设。
五、合规性保障
1.遵守国家法律法规,确保项目合法合规。
2.严格遵循教育行业相关政策,保障教育教学质量。
3.加强网络安全管理,确保数据安全和隐私保护。
4.建立健全项目管理制度,确保项目高效、有序推进。
六、总结
本方案立足于智慧校园建设的需求,结合现代信息技术,构建了一套合法合规的智慧校园整体解决方案。通过实施本方案,将有助于提高教育教学质量,提升校园安全管理水平,推动教育信息化与教育教学的深度融合,为我国教育事业的发展贡献力量。
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
![智慧高校大数据云平台建设综合解决方案](https://img.taocdn.com/s3/m/6dcf89a4534de518964bcf84b9d528ea81c72f0d.png)
根据学生的个性特点和需求,提供个性化的学生服务,包括学生活 动、学生资助、学生就业等,提高学生对学校服务的满意度。
学生学业预警
通过大数据分析,对学生学业进行预警和干预,及时发现学生的学习 困难和问题,进行针对性的辅导和帮助。
后勤管理应用场景
后勤服务优化
通过大数据分析,对后勤服务进行优化和改 进,提高后勤服务的质量和效率,提高师生 对后勤服务的满意度。
XX师范大学数据安全防护案例
背景介绍
项目目标
XX师范大学面临着数据泄露 、信息安全等风险,需要构 建一套完善的数据安全防护 体系。
该项目的目标是建立一个能 够保护学校核心数据的安全 防护体系,防止数据泄露和 非法访问。
技术方案
实施效果
XX师范大学采用了基于国产 密码技术的数据加密方案, 实现了数据的机密性和完整 性保护。同时,还引入了访 问控制和审计机制,确保只 有授权用户可以访问敏感数 据。
云平台在智慧高校建设中的重要性
01
云平台可以为智慧高校提供稳 定、可靠、高效的数据存储和 计算服务,满足各项业务的需 求。
02
云平台可以实现资源的动态管 理和调度,提高资源的利用效 率,降低成本。
03
云平台可以提供安全保障,确 保数据和系统的安全性和稳定 性。
02
CATALOGUE
智慧高校大数据云平台架构设 计
技术难题
智慧高校大数据云平台建设面临诸多技术难题,如数据存储、处理、分析等方 面的技术挑战,以及如何实现数据共享和隐私保护等。
对策
采用先进的数据存储、处理和分析技术,如分布式存储、大数据处理框架等, 提高数据处理效率和准确性;同时,加强数据共享和隐私保护技术研发,保障 数据安全性和隐私性。
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
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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
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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。
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
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数据挖掘与可视化
数据挖掘深入
通过数据挖掘技术,发现隐藏在数据中的模式和规律,为决策提 供支持。
数据可视化直观
采用数据可视化技术,将复杂的数据转化为直观的图表和图像,便 于理解和分析。
数据分析报告自动化
生成自动化的数据分析报告,提高决策效率和准确性。
03
智慧高校大数据云平台应用场景
学生管理
01
02
安全性
大数据云平台在数据传输、 存储、管理等方面的安全性 。
用户满意度
使用人员对大数据云平台的 满意度,包括界面的友好性 、操作的便捷性等方面。
THANKS
感谢观看
需求分析:1周 系统设计:2周 技术选型:1周 系统开发:4周
实施时间表
01
功能测试:2周
02
上线部署:1周
用户培训:2周
03
04
维护优化:长 期
实施效果评估
系统稳定性
大数据云平台在运行过程中 是否稳定,是否出现宕机或
性能瓶颈。
1
系统性能
大数据云平台处理数据的能 力,包括数据的吞吐量、处
理速度等。
03
04
学籍管理
记录学生的基本信息,如姓名 、学号、专业等。
成绩管理
跟踪学生的学习进度,提供课 程成绩的查询和统计功能。
评优管理
根据学生的学习成绩和其他表 现,评选优秀学生。
奖学金管理
根据学生的表现和成绩,评定 奖学金。
教学管理
课程管理
设置课程名称、课程大纲、教 学计划等。
教师管理
记录教师的姓名、性别、职称 等信息。
Hadoop Database,分布式NoSQL数据 库,适合进行实时数据读写。
智慧校园高校大数据解决方案 高校大数据整体方案
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智慧校园高校大数据平台解决方案目录1、项目设计概述 (4)2、发展规划设计 (6)2.1、智慧管理设计要求 (6)2.2、智慧教学设计要求 (8)2.3、智慧科研设计要求 (9)2.4、智慧后勤设计要求 (10)3、智慧校园统一管理平台 (12)3.1、一站式服务大厅 (12)3.2、移动服务平台 (13)3.3、统一信息门户平台 (13)3.4、统一身份认证平台 (14)3.5、统一数据交换平台 (14)3.6、智能决策分析平台 (15)4、应用系统设计 (17)4.1、财务管理系统 (17)4.2、协同办公系统 (18)4.3、人事管理系统 (18)4.4、学生管理系统 (19)4.5、教务教学管理系统 (20)4.6、后勤管理系统 (21)4.7、资产管理系统 (23)4.8、科研管理系统 (24)4.9、云数据平台 (25)4.10、职业培训与技能鉴定管理系统 (26)4.11、实习就业管理系统 (26)4.12、实训中心管理系统 (27)4.13、仿真实训系统 (27)5、支持系统设计 (30)5.1、网络设计原则 (30)5.2、校园网规划设计 (31)5.3、智能化综合路由管道网系统 (32)5.4、计算机网络系统 (34)5.5、云数据中心 (34)5.6、公共安保系统 (36)5.7、一卡通管理系统 (39)5.8、校园广播系统 (41)5.9、信息发布及多媒体查询系统 (42)5.10、智慧校医院系统 (43)5.11、云桌面办公 (44)5.12、会议系统 (44)5.13、多媒体教学系统 (46)5.14、考场监控系统 (48)5.15、智慧空间设计 (48)5.16、智能图书馆 (49)5.17、体育场智能化系统 (49)5.18、能效管理系统 (50)5.19、智慧校园电视台 (53)1、项目设计概述智慧高校大数据设计按照国家中长期教育改革和发展规划纲要要求,把教育信息化纳入信息化发展整体战略。
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
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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
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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
添加标题
添加标题
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添加标题
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。
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DATA
高校大数据平台技术架构
DATA
1、基础硬件层
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。
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。
01 02
06
建设 意义
03
05 04
实现科学化教育管理
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。
高校智慧校园大数据综合服务平台
目录
ADD YOUR TITLE
1 现状分析
03
ADD YOUR TITLE
3 大数据业务
15
ADD YOUR TITLE
4 平台应用
21
01
现状分析
开发背景 面临挑战
高校大数据开发背景
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。
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”。
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
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:
5、服务器集群
服务器集群是将很多服务器集中起来一起进行同一种服务,集群可以获得更高的计算速度,也可以用作备份,任何一个服务器损坏整个系统都 能正常运行。群集化操作可以减少单点故障数量,实现群集化资源的高可用性。
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。
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。
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。
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。
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
数据驱动带来的科研新挑战
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。
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
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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。
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。
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
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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
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。