互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
合集下载
智慧校园大数据云平台建设和运营方案
06
风险评估与应对策略
技术风险
技术成熟度
确保所采用的技术成熟、稳定，能够满足智慧校园大数据云平台 的需求。
技术更新
关注技术发展趋势，及时更新平台技术，保持平台的先进性和竞争 力。
技术实现难度
评估技术实现的难度和成本，确保技术方案可行且经济合理。
安全风险
数据安全
采取有效的数据加密和备份措施，确保数据安全和可恢复 。
应用效果
该平台在提高学校管理效率、优化教学资源配置、提升教学质量等方面 取得了显著成效，为学校的发展提供了有力支持。
03
经济效益
智慧校园大数据云平台的建设和运营为学校节省了大量的人力和物力成
本，提高了资源利用效率，为学校的可持续发展奠定了基础。
未来发展方向
技术升级
随着技术的不断进步，智慧校园大数据云平台将不断升级和完善，进一步提高数据处理和 分析的效率和准确性。
智慧安全
智能监控系统
实时监控校园安全状况，提高校园安全防范能力 。
紧急报警系统
及时处理校园内各类安全事件，保障师生安全。
门禁管理系统
严格控制进出校园的人员和车辆，确保校园安全 。
04
运营与维护方案
运营模式选择
自主运营模式
学校自行负责云平台的运营和维护，包括硬件设备、软件系统、 数据安全等方面。
数据分析
利用机器学习、数据挖掘等技术，对数据进 行深入分析，提取有价值的信息。
数据安全与隐私保护
01
02
03
数据加密
采用加密技术对数据进行 加密存储和传输，确保数 据安全。
访问控制
设置严格的访问控制策略 ，限制对数据的访问权限 ，防止数据泄露。
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》
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。
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。
最新智慧校园大数据综合管理平台建设和应用方案
最新智慧校园大数据综合管理平台建设和应用方案智慧校园大数据综合管理平台是利用大数据技术和智能化手段，对校园内的各类数据进行采集、存储、分析和展示，从而为校方提供全面、科学、高效的决策支持和管理手段。
本文将针对最新的智慧校园大数据综合管理平台的建设和应用方案进行探讨。
一、平台建设1.数据采集系统：在校园内搭建数据采集设备和传感器网络，实时采集各类数据，如学生出勤情况、教学资源利用、校园设施使用情况等。
2.数据存储和处理系统：搭建云计算平台，将采集到的数据进行存储和处理，以便后续的分析和展示。
同时，配置高性能的服务器和分布式数据库，确保数据的安全性和可靠性。
3.数据分析和挖掘系统：利用机器学习和数据挖掘算法，对大量的校园数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息，并进行可视化展示。
例如，通过分析学生的学习习惯和行为规律，为学校提供个性化的教育服务。
4.决策支持系统：根据数据分析的结果，建立决策支持系统，为校方提供定量和科学的指导意见。
比如，根据教学资源利用情况和学生选课情况，提供合理的教学安排和调整方案。
5.开放接口：为校内的其他系统（如学生管理系统、教务管理系统、实验室管理系统等）提供开放接口，实现数据的共享和交互。
二、平台应用1.学生管理方面：通过大数据分析，对学生的学习状态、行为规律和生活习惯进行监测和分析，提供个性化的学习辅导和教育服务。
同时，根据学生的学习情况和兴趣爱好，推荐适合的选修课程和社团活动。
2.教学管理方面：通过分析教师的教学效果和学生的学习情况，提供个性化的教学评价和教学改进建议。
同时，对教学资源的利用情况进行监测和分析，提供合理的资源配置和调整方案。
3.校园安全管理方面：通过人脸识别技术和视频监控系统，实现对校园安全的实时监测和警报。
同时，利用大数据分析技术，对校园安全事件进行预警和预测，提供有效的应对措施。
4.资产管理方面：通过大数据技术，对校园的各项资产进行全面管理和监测，提供资产的使用状况和维护情况的实时报告，帮助学校进行合理的资产配置和维护计划。
智慧校园大数据云平台建设和运营方案
人才流动风险
由于智慧校园大数据云平台的人才需求量大，因此可能会出现人才流动风险，导致人才流失和职位空缺。
要点三
政策法规变化
随着国家对信息安全的重视程度不断提高，政策法规不断变化，需要密切关注政策变化并调整业务策略。
合规性要求提高
智慧校园大数据云平台需要严格遵守相关法律法规和规范性文件的要求，如个人信息保护法、数据安全法等。若违反相关法规，将面临严厉的处罚和法律责任。
未来智慧校园大数据云平台的发展将不仅仅是单个部门或校区的事情，而是要实现跨部门、跨校区、跨区域的智慧校园建设。通过构建统一的数据共享平台和智能化应用平台，促进不同部门、不同校区、不同区域之间的信息共享和业务协同，实现真正的智慧化管理和服务。
实现跨部门、跨校区、跨区域的智慧校园建设
谢谢您的观看
THANKS
VS
智慧校园大数据云平台需要不断引入新的技术来保持其先进性和创新性。例如，可以采用云计算技术来提高平台的计算和存储效率，采用区块链技术来提高数据的安全性和可信度，采用人工智能技术来提高平台的智能化水平等。
业务模式创新
智慧校园大数据云平台在业务模式上也需要不断创新。例如，可以通过引入市场化运作模式来推进平台的可持续发展，通过建立完善的数据开放共享机制来提高数据的使用价值和效益，通过提供个性化的服务来满足校园用户的多样化需求等。
智慧校园大数据云平台应该不断推进智能化应用和创新服务。具体来说，可以通过人工智能技术、机器学习技术、大数据技术等手段来开发新的应用和服务，例如智能推荐、智能舆情分析、智能安防等，这些应用和服务可以极大地提高校园管理的效率和便利性。
建立完善的平台管理体系
加强数据治理和数据资产建设
推进智能化应用和创新服务
节能环保
由于智慧校园大数据云平台的人才需求量大，因此可能会出现人才流动风险，导致人才流失和职位空缺。
要点三
政策法规变化
随着国家对信息安全的重视程度不断提高，政策法规不断变化，需要密切关注政策变化并调整业务策略。
合规性要求提高
智慧校园大数据云平台需要严格遵守相关法律法规和规范性文件的要求，如个人信息保护法、数据安全法等。若违反相关法规，将面临严厉的处罚和法律责任。
未来智慧校园大数据云平台的发展将不仅仅是单个部门或校区的事情，而是要实现跨部门、跨校区、跨区域的智慧校园建设。通过构建统一的数据共享平台和智能化应用平台，促进不同部门、不同校区、不同区域之间的信息共享和业务协同，实现真正的智慧化管理和服务。
实现跨部门、跨校区、跨区域的智慧校园建设
谢谢您的观看
THANKS
VS
智慧校园大数据云平台需要不断引入新的技术来保持其先进性和创新性。例如，可以采用云计算技术来提高平台的计算和存储效率，采用区块链技术来提高数据的安全性和可信度，采用人工智能技术来提高平台的智能化水平等。
业务模式创新
智慧校园大数据云平台在业务模式上也需要不断创新。例如，可以通过引入市场化运作模式来推进平台的可持续发展，通过建立完善的数据开放共享机制来提高数据的使用价值和效益，通过提供个性化的服务来满足校园用户的多样化需求等。
智慧校园大数据云平台应该不断推进智能化应用和创新服务。具体来说，可以通过人工智能技术、机器学习技术、大数据技术等手段来开发新的应用和服务，例如智能推荐、智能舆情分析、智能安防等，这些应用和服务可以极大地提高校园管理的效率和便利性。
建立完善的平台管理体系
加强数据治理和数据资产建设
推进智能化应用和创新服务
节能环保
大数据+智慧校园可视化管理云平台建设方案
培养，提高人才的专业水平。
THANKS
感谢观看
通过数据共享平台，实现校内各部门之间的数据共享和互通，提高数据利用效率和价值。
用户界面设计与优化
界面设计
根据用户需求和使用习惯，设计简洁 明了、易操作的用户界面，提高用户 体验。
界面优化
根据用户反馈和实际使用情况，不断 对用户界面进行优化和改进，提高用 户满意度。
05
安全保障措施
数据加密与备份
03
能力。
项目验收与评估
01
制定项目验收标准，明确验收 条件和验收流程。
02
邀请相关利益相关者参与项目 验收，确保项目满足预期目标 和要求。
03
对项目进行全面评估，总结项 目经验教训，为未来类似项目 提供参考。
07
效益评估与展望
项目效益评估
提升管理效率
通过智慧校园可视化管理云平台，可以实时掌握校园各项信息， 迅速做出决策，提高管理效率。
数据处理
对采集到的数据进行清洗、整合、分析等 处理，提取有价值的信息，为智慧校园管 理提供决策支持。
数据传输
利用互联网、物联网等技术，将采集到的 数据传输到数据中心进行处理。
数据整合与共享
数据整合
通过ETL技术，将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据中心，便于后续的数据分析和应 用。
数据共享
数据挖掘
通过数据挖掘技术，发现 数据中隐藏的模式和规律 ，为决策提供支持。
数据可视化与分析
数据可视化
通过图表、地图等形式将数据呈现出来，方便用 户直观地理解数据。
数据分析
采用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分 析，发现数据的潜在价值。
数据报告
根据分析结果生成报告，为决策者提供参考依据 。
THANKS
感谢观看
通过数据共享平台，实现校内各部门之间的数据共享和互通，提高数据利用效率和价值。
用户界面设计与优化
界面设计
根据用户需求和使用习惯，设计简洁 明了、易操作的用户界面，提高用户 体验。
界面优化
根据用户反馈和实际使用情况，不断 对用户界面进行优化和改进，提高用 户满意度。
05
安全保障措施
数据加密与备份
03
能力。
项目验收与评估
01
制定项目验收标准，明确验收 条件和验收流程。
02
邀请相关利益相关者参与项目 验收，确保项目满足预期目标 和要求。
03
对项目进行全面评估，总结项 目经验教训，为未来类似项目 提供参考。
07
效益评估与展望
项目效益评估
提升管理效率
通过智慧校园可视化管理云平台，可以实时掌握校园各项信息， 迅速做出决策，提高管理效率。
数据处理
对采集到的数据进行清洗、整合、分析等 处理，提取有价值的信息，为智慧校园管 理提供决策支持。
数据传输
利用互联网、物联网等技术，将采集到的 数据传输到数据中心进行处理。
数据整合与共享
数据整合
通过ETL技术，将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据中心，便于后续的数据分析和应 用。
数据共享
数据挖掘
通过数据挖掘技术，发现 数据中隐藏的模式和规律 ，为决策提供支持。
数据可视化与分析
数据可视化
通过图表、地图等形式将数据呈现出来，方便用 户直观地理解数据。
数据分析
采用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分 析，发现数据的潜在价值。
数据报告
根据分析结果生成报告，为决策者提供参考依据 。
智慧校园大数据云平台运营建设方案
智慧校园大数据云平台运营建设方案一、引言随着信息技术的不断发展和普及，智慧校园概念应运而生。
智慧校园利用大数据与云计算技术，为学校提供全面、智能化的管理系统，促进教育教学、学校管理的创新发展。
本文将围绕智慧校园大数据云平台运营的需求，设计并提出一套切实可行的建设方案。
二、总体架构设计智慧校园大数据云平台是整个系统的核心，为校园内的各个子系统提供数据支持与服务。
平台的总体架构设计如下：1. 数据采集：通过物联网技术，对校园内各类传感器设备进行数据采集，包括温湿度、光照强度、安防监控等。
2. 数据传输：采用物联网协议与技术，将各类传感器设备采集到的数据传输到智慧校园大数据云平台。
3. 数据存储：在智慧校园大数据云平台上建立可扩展的数据库，存储传感器设备所采集到的数据。
采用分布式存储和备份策略，确保数据的安全性与可靠性。
4. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等技术，对采集到的数据进行分析和挖掘，提取有用的信息和知识，并为学校决策提供参考。
5. 数据展示：将分析结果以可视化的方式展示给学校的相关人员，帮助他们更好地理解数据和决策。
三、子系统设计与功能智慧校园大数据云平台下将建立多个子系统，分别为教育教学子系统、学生管理子系统、设施管理子系统等，各子系统的设计和功能如下：1. 教育教学子系统：通过对学生的学习行为、成绩等数据进行分析和挖掘，帮助教师优化教学内容和方式，提高教学效果。
2. 学生管理子系统：通过对学生校园卡刷卡记录、行为轨迹等数据进行分析，帮助学校管理学生的出勤情况、行为规范等。
3. 设施管理子系统：通过对校园内设施（如图书馆、实验室等）的使用情况进行分析，帮助学校合理规划资源、提高设施利用率。
4. 安全管理子系统：通过对校园内监控设备数据和报警系统数据的分析，及时发现异常情况并进行预警，确保学校的安全。
四、数据安全与隐私保护在智慧校园大数据云平台的建设过程中，数据安全与隐私保护是非常重要的。
智慧校园大数据云平台建设和运营方案
通过运用先进的技术手段，实现对校园内各项业务活动的数字化、智能化和信息化。
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。
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。
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
个性化学生服务
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。
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。
智慧校园大数据平台建设和运营整体解决方案
智慧校园大数据平台建设和运营整体解决方案目标与范围智慧校园大数据平台的建设，目的是通过数据的汇聚与分析，提升校园管理效率、教学质量以及学生体验。
这个平台不仅仅是一个技术系统，更是一个集成了教育管理、资源配置和服务优化的综合性解决方案。
我们的目标是构建一个可持续发展的系统，以便各类学校能够根据自身需求灵活调整。
现状与需求分析在很多学校，数据分散在不同部门和系统中，信息共享困难，决策依赖于经验和直觉，难以实现数据驱动的管理。
尤其是在教学、行政、后勤等领域，缺乏系统的分析和反馈机制。
通过调研，我们发现校园内有几个主要需求：- 学生信息与学习行为的实时监测- 教务管理的高效化- 资源的动态调配- 安全管理的智能化- 家校互动的便利化这些需求的实现，离不开一个强大的大数据平台。
实施步骤与操作指南平台架构设计1. 数据采集层：整合来自教务系统、图书馆系统、宿舍管理系统等多个数据源，通过API接口进行数据汇聚。
2. 数据存储层：采用云存储技术，建立一个高效、安全的数据仓库，确保数据的安全性和可访问性。
3. 数据分析层：利用大数据分析工具，构建数据分析模型，提供实时分析和可视化功能。
4. 应用层：开发用户友好的应用，供教职员工、学生和家长使用，实现信息的及时共享与互动。
数据治理与安全- 制定数据管理规范，确保数据准确、完整。
- 采用数据加密和权限控制技术，保护个人隐私及敏感信息。
- 定期进行系统安全测试，确保平台的稳定性和安全性。
教师与学生培训- 开展平台使用培训，确保教职员工能熟练使用系统。
- 提供在线帮助文档和客服支持，解决用户在使用过程中的问题。
试点实施选择一至两所学校作为试点，进行系统的初步运行，收集反馈，对平台进行调整优化，确保系统的可用性。
全面推广根据试点经验，逐步推广至更多学校，建立完善的推广计划，确保每个学校都能顺利接入并使用平台。
具体数据支持在建设过程中，合理的预算和数据支持是必不可少的。
我们预计初期投入约为200万，包括硬件设施、软件开发和培训费用。
智慧高校大数据云平台建设和运营方案
2023
智慧高校大数据云平台建设和运营方案
目录
contents
引言大数据云平台建设方案数据分析及挖掘智慧高校应用场景设计安全与保障措施项目实施与运营效益评估与展望
引言
01
高校信息化建设已经成为了提升教学质量和科研水平的重要手段，而大数据技术则是其中的重要组成部分。
高校信息化建设的趋势
传统的高校信息系统存在数据孤岛、信息不透明等问题，无法满足高校管理和服务的需求。
培养人才梯队
加强数据科学、人工智能等领域的人才培养，建设一支具备国际视野和专业技能的科技人才队伍。
规范数据使用
完善数据使用规范和标准，加强数据安全和隐私保护，确保数据在安全可靠的环境下得到充分利用。
加强国际合作
与国际先进的高校和机构开展合作交流，引进国外优质教育资源，推动我国高校国际化水平的提升。
项目展望与未来发展
高校现有信息系统存在
通过建设大数据云平台，可以实现数据的共享和整合，减少数据孤岛现象，提高高校管理效率。
提升高校管理效率
通过大数据分析和挖掘技术，可以为高校教师和学生提供更优质的教学和科研服务，进而提升教学质量和科研水平。
提升教学质量和科研水平
大数据云平台的建设将进一步推动高校信息化的发展，为未来的数字化校园建设打下坚实基础。
容灾备份方案
项目实施与运营
06
需求调研与分析
对高校需求进行深入调研，明确建设目标、需求和约束条件。
基于需求调研结果，进行方案设计，评估方案的可行性、成本效益和风险。
按照方案进行系统开发，完成各模块功能测试，确保系统稳定、可靠。
对高校用户进行培训，推广大数据云平台的使用，提高用户满意度。
对项目成果进行验收，确保项目满足高校需求，顺利交付。
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。
智慧校园大数据云平台建设和运营方案
上线运行与优化
将大数据云平台正式上线运行，并根据实际 使用情况进行优化和改进。
01
大数据云平台运营方案
运营策略
数据安全保障
建立严格的数据安全保障机制，包括数据加密、访问控制、安全 审计等，确保数据不被非法获取和滥用。
数据分析与利用
运用大数据分析和挖掘技术，对海量数据进行处理和分析，挖掘 出有价值的信息，为学校决策提供数据支持。
提升教育质量
通过大数据分析和人工智能技术，学校可以更精确地评估学生的学 习进度和需求，从而提供个性化的教育服务，提高教育质量。
社会效益分析
促进教育公平
智慧校园大数据云平台可以为不同地区、不同层次的教育机构提供统一、标准化的服务，从而缩小城乡、区域之间的教育差距，促进教育公平。
培养创新人才
通过云平台，学生可以接触到更广泛的知识和信息，同时云平台所提供的大数据分析和人工智能工具也可以帮助学生更好地理解和解决问题，培养创新思维和 实践能力。
服务导向
以用户需求为导向，提供个性化、高效、便捷的数据服务，满足 不同用户的需求。
运营模式
市场化运作
引入市场竞争机制，通过公开招标、合作等 方式，选择优秀的大数据云平台运营商，实 现市场化运作。
专业化服务
要求运营商提供专业化的服务，包括技术支持、培 训、维护等方面，确保平台的稳定运行和用户的满 意度。
技术保障
采用先进的技术手段和设 备，确保平台的性能和可 靠性，满足用户的需求。
01
安全及风险控制
数据安全
数据加密
采用高级的加密技术，确保数据在传输和存储过 程中不被窃取或篡改。
数据备份
定期备份数据，以防数据丢失或损坏，同时设置 快照策略，确保能够快速恢复数据。
将大数据云平台正式上线运行，并根据实际 使用情况进行优化和改进。
01
大数据云平台运营方案
运营策略
数据安全保障
建立严格的数据安全保障机制，包括数据加密、访问控制、安全 审计等，确保数据不被非法获取和滥用。
数据分析与利用
运用大数据分析和挖掘技术，对海量数据进行处理和分析，挖掘 出有价值的信息，为学校决策提供数据支持。
提升教育质量
通过大数据分析和人工智能技术，学校可以更精确地评估学生的学 习进度和需求，从而提供个性化的教育服务，提高教育质量。
社会效益分析
促进教育公平
智慧校园大数据云平台可以为不同地区、不同层次的教育机构提供统一、标准化的服务，从而缩小城乡、区域之间的教育差距，促进教育公平。
培养创新人才
通过云平台，学生可以接触到更广泛的知识和信息，同时云平台所提供的大数据分析和人工智能工具也可以帮助学生更好地理解和解决问题，培养创新思维和 实践能力。
服务导向
以用户需求为导向，提供个性化、高效、便捷的数据服务，满足 不同用户的需求。
运营模式
市场化运作
引入市场竞争机制，通过公开招标、合作等 方式，选择优秀的大数据云平台运营商，实 现市场化运作。
专业化服务
要求运营商提供专业化的服务，包括技术支持、培 训、维护等方面，确保平台的稳定运行和用户的满 意度。
技术保障
采用先进的技术手段和设 备，确保平台的性能和可 靠性，满足用户的需求。
01
安全及风险控制
数据安全
数据加密
采用高级的加密技术，确保数据在传输和存储过 程中不被窃取或篡改。
数据备份
定期备份数据，以防数据丢失或损坏，同时设置 快照策略，确保能够快速恢复数据。
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
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。
智慧高校大数据云平台建设和运营方案
共享性
智慧高校大数据云平台建设采用了云计算的分布式存储和计算方式，可以实现数据和资源的共享，提高资源利用效率。
01
02
03
存在问题与不足
加强技术研发
未来智慧高校大数据云平台建设将更加注重技术研发，不断优化和改进现有技术方案，加强数据安全和隐私保护。
未来发展方向
拓展应用场景
未来智慧高校大数据云平台建设将拓展更多的应用场景，例如学生综合素质评价、教学质量评估等，实现更全面的智慧化应用。
数据采集与存储
通过数据采集、存储和管理技术，将高校各业务系统的数据整合到大数据云平台中，形成统一的数据中心。
数据共享与应用
将处理后的数据共享给高校各部门、企业和社会公众，提供数据查询、下载和API接口等服务，支持各类数据应用和服务。
运营与维护
建立专业的运营与维护团队，负责平台的日常运营、维护和安全管理，保障平台的稳定性和持续性。
数据处理与分析
利用大数据处理和分析技术，对整合的数据进行挖掘、分析和可视化，为高校各项管理和教育服务提供数据支持和解决方案。
建设内容与功能
03
平台架构及技术方案
架构模式
采用分层架构模式，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据应用层和接口层。
考虑因素
平台稳定性、可扩展性、安全性、易用性及高可用性。
大数据和云计算是当代信息技术的发展趋势，高校应积极跟进。
顺应技术发展趋势
建设大数据云平台有利于提高高校整体竞争力，吸引更多优质生源和师资。
提升学校竞争力
大数据云平台是智慧校园的重要组成部分，有利于推动高校向数字化、智能化迈进。
推进智慧校园建设
高校建设大数据云平台的必要性
02
建设目标与原则
智慧高校大数据云平台建设采用了云计算的分布式存储和计算方式，可以实现数据和资源的共享，提高资源利用效率。
01
02
03
存在问题与不足
加强技术研发
未来智慧高校大数据云平台建设将更加注重技术研发，不断优化和改进现有技术方案，加强数据安全和隐私保护。
未来发展方向
拓展应用场景
未来智慧高校大数据云平台建设将拓展更多的应用场景，例如学生综合素质评价、教学质量评估等，实现更全面的智慧化应用。
数据采集与存储
通过数据采集、存储和管理技术，将高校各业务系统的数据整合到大数据云平台中，形成统一的数据中心。
数据共享与应用
将处理后的数据共享给高校各部门、企业和社会公众，提供数据查询、下载和API接口等服务，支持各类数据应用和服务。
运营与维护
建立专业的运营与维护团队，负责平台的日常运营、维护和安全管理，保障平台的稳定性和持续性。
数据处理与分析
利用大数据处理和分析技术，对整合的数据进行挖掘、分析和可视化，为高校各项管理和教育服务提供数据支持和解决方案。
建设内容与功能
03
平台架构及技术方案
架构模式
采用分层架构模式，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据应用层和接口层。
考虑因素
平台稳定性、可扩展性、安全性、易用性及高可用性。
大数据和云计算是当代信息技术的发展趋势，高校应积极跟进。
顺应技术发展趋势
建设大数据云平台有利于提高高校整体竞争力，吸引更多优质生源和师资。
提升学校竞争力
大数据云平台是智慧校园的重要组成部分，有利于推动高校向数字化、智能化迈进。
推进智慧校园建设
高校建设大数据云平台的必要性
02
建设目标与原则
(2024年)最全面的智慧校园总体解决方案9
10
03
教育教学资源整合与共享
Chapter
2024/3/26
11
优质教育资源汇聚
1 2
整合校内优质教育资源
将校内各学院、专业的优质课程、教材、教案、 课件、试题等资源进行数字化整合，形成校内教 育资源库。
汇聚校外优质教育资源
积极引进国内外知名高校、教育机构的优质教育 资源，包括在线课程、学术讲座、科研成果等， 丰富校内教育资源库。
5G与物联网融合
5G技术的普及将为智慧校园提供更加高速、低延时的网络 通信服务，物联网技术的应用将进一步拓展智慧校园的感 知能力和应用场景。
大数据与决策支持
大数据技术将在智慧校园中发挥更加重要的作用，通过对 海量数据的挖掘和分析，为校园管理提供更加科学的决策 支持。
30
THANKS
感谢观看
2024/3/26
优化服务流程
02
对各类服务流程进行梳理和优化，减少师生办事环节和等待时
间，提高服务效率。
智能化服务
03
引入人工智能技术，实现智能导航、智能问答等功能，为师生
提供更加便捷的服务体验。
16
移动端应用开发与推广
移动应用开发
针对师生需求，开发适用于不同移动设备的智慧校园应用，提供 随时随地的校园服务。
消息推送服务
2024/3/26
5
国内外智慧校园现状对比
国内现状
国内智慧校园建设起步较晚，但近年来发展迅速，政府和企业纷纷加大投入力度，推动智慧校园建设。目前，国 内智慧校园建设已经取得了一定成果，但仍存在一些问题，如缺乏统一标准、数据共享不足、应用推广不够等。
国外现状
国外智慧校园建设起步较早，发展相对成熟。许多国家和地区已经将智慧校园建设纳入国家战略，加大政策支持 和资金投入。同时，国外智慧校园建设注重个性化、多元化、开放性等方面的发展，形成了较为完善的智慧教育 生态系统。
03
教育教学资源整合与共享
Chapter
2024/3/26
11
优质教育资源汇聚
1 2
整合校内优质教育资源
将校内各学院、专业的优质课程、教材、教案、 课件、试题等资源进行数字化整合，形成校内教 育资源库。
汇聚校外优质教育资源
积极引进国内外知名高校、教育机构的优质教育 资源，包括在线课程、学术讲座、科研成果等， 丰富校内教育资源库。
5G与物联网融合
5G技术的普及将为智慧校园提供更加高速、低延时的网络 通信服务，物联网技术的应用将进一步拓展智慧校园的感 知能力和应用场景。
大数据与决策支持
大数据技术将在智慧校园中发挥更加重要的作用，通过对 海量数据的挖掘和分析，为校园管理提供更加科学的决策 支持。
30
THANKS
感谢观看
2024/3/26
优化服务流程
02
对各类服务流程进行梳理和优化，减少师生办事环节和等待时
间，提高服务效率。
智能化服务
03
引入人工智能技术，实现智能导航、智能问答等功能，为师生
提供更加便捷的服务体验。
16
移动端应用开发与推广
移动应用开发
针对师生需求，开发适用于不同移动设备的智慧校园应用，提供 随时随地的校园服务。
消息推送服务
2024/3/26
5
国内外智慧校园现状对比
国内现状
国内智慧校园建设起步较晚，但近年来发展迅速，政府和企业纷纷加大投入力度，推动智慧校园建设。目前，国 内智慧校园建设已经取得了一定成果，但仍存在一些问题，如缺乏统一标准、数据共享不足、应用推广不够等。
国外现状
国外智慧校园建设起步较早，发展相对成熟。许多国家和地区已经将智慧校园建设纳入国家战略，加大政策支持 和资金投入。同时，国外智慧校园建设注重个性化、多元化、开放性等方面的发展，形成了较为完善的智慧教育 生态系统。
- 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)。
交互式接口 原始数据保全备份
数据采集层 存量和增量
结构化采集工具
数据计算接口 标准化数据 Hadoop数据仓库
文本/接口/FTP 数据解析工具
开发语言支持全面 聚合建模数据
实时数据 流式实时处理工具
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
服务节点监控管理
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。
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
数据
科研管理
多而不精孤岛共困难
信息平台 财务资源
举步维艰
业务
平台
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
重数个工 复据性作 建共服协 设享务同 严不不受 重足深阻
审议系统• 分析挖掘难度 大
……
下一步怎么办？
智慧 环境
智慧 资源
智慧 管理
智慧 服务
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
2 教育大数据顶层设计
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
XXX科技
大数据平台总体逻辑图
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
教育大数据建设困境——数据源
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
数据来源受限
分析数据量少
接口不完善
• 数字教育系统产生数据 • 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
教育大数据建设困境——用户多样
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
XXX科技
应用层
智慧课室
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
云平台
智慧教学
大数据应用
API接口
第三方BI工具
学校管理
学校安全
学校教学
学校服务
学校科研
学生大数据竞赛
结果层
数据管理平台
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
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
战略机遇：培养大数据人才、利用教育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。
智慧校园解决方案体系如同一棵大树，基础设施 集成服务是“土壤”，教育云平台是“根”;教育大数 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。
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
目录
CONTENTS
1 教育大数据概述 2 教育大数据顶层设计 3 教育大数据解决方案 4 教育大数据应用案例分析 5 教育大数据应用系统
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
1 教育大数据概述
教育大数据开发背景
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
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
教育大数据的特征
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
智能终端广泛应用 集体知识共生共享 业务应用智能融合
互联网络高速泛在 外部智慧融会贯通 团队协作便利充分
教育大数据的组成
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
Hadoop集群管理
自动化安装部署
采集工作流管理
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
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
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校园的基石。
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
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
人类社会已经迎来“大数据时代”。培养大数据人才、利用教育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。
教育大数据建设趋势
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
OA系统
报表系统
后勤系统
本科教务 系统
学生管理 系统
睿利 而行
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
概述
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
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校园产品和解决方案悄然 兴起。智慧校园解决方案，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。
数据采集层 存量和增量
结构化采集工具
数据计算接口 标准化数据 Hadoop数据仓库
文本/接口/FTP 数据解析工具
开发语言支持全面 聚合建模数据
实时数据 流式实时处理工具
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
服务节点监控管理
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。
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
数据
科研管理
多而不精孤岛共困难
信息平台 财务资源
举步维艰
业务
平台
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
重数个工 复据性作 建共服协 设享务同 严不不受 重足深阻
审议系统• 分析挖掘难度 大
……
下一步怎么办？
智慧 环境
智慧 资源
智慧 管理
智慧 服务
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
2 教育大数据顶层设计
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
XXX科技
大数据平台总体逻辑图
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
教育大数据建设困境——数据源
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
数据来源受限
分析数据量少
接口不完善
• 数字教育系统产生数据 • 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
教育大数据建设困境——用户多样
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
XXX科技
应用层
智慧课室
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
云平台
智慧教学
大数据应用
API接口
第三方BI工具
学校管理
学校安全
学校教学
学校服务
学校科研
学生大数据竞赛
结果层
数据管理平台
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
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
战略机遇：培养大数据人才、利用教育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。
智慧校园解决方案体系如同一棵大树，基础设施 集成服务是“土壤”，教育云平台是“根”;教育大数 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。
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
目录
CONTENTS
1 教育大数据概述 2 教育大数据顶层设计 3 教育大数据解决方案 4 教育大数据应用案例分析 5 教育大数据应用系统
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
1 教育大数据概述
教育大数据开发背景
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
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
教育大数据的特征
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
智能终端广泛应用 集体知识共生共享 业务应用智能融合
互联网络高速泛在 外部智慧融会贯通 团队协作便利充分
教育大数据的组成
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
Hadoop集群管理
自动化安装部署
采集工作流管理
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
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
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校园的基石。
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
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
人类社会已经迎来“大数据时代”。培养大数据人才、利用教育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。
教育大数据建设趋势
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
OA系统
报表系统
后勤系统
本科教务 系统
学生管理 系统
睿利 而行
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
概述
互联网+智慧校园大数据云平台建设和应用总体解决方案
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校园产品和解决方案悄然 兴起。智慧校园解决方案，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。