高校大数据专业教学科研平台建设方案
一、项目建设的意义及目的
芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。
二、功能模块和建设思路
芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。
具体如下：
教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。
二、项目建设的目标及内容
1、项目建设目标
1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。
2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。
3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。
4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。
2、项目建设内容
1）模块一：平台相关硬件建设
本模块主要包含：大数据教学科研一体机
技术参数：
作为一个可供大量学生完成大数据实训的集成环境，该平台同步提供了配套的培训服务，对于教学组件的安装、配置、教材、实验手册等具体应用提供一站式服务，有助于高校更好地满足课程设计、课程上机实验、实习实训、科研训练等多方面需求，并在一定程度上缓解大数据师资不足的问题。对于各大高校而言，即使没有任何大数据实验基础，该平台也能助其轻松开展大数据的教学、实验与科研。
2）模块二：教学与实践支撑系统
芝诺大数据教学科研平台由芝诺数据综合分析ZDM平台及芝诺数据教学实训平台联合搭建。通过典型的算法展示、算法实现结合大数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学的由点及面、理论到应用、涵盖原理验证/综合应用/自主设计及创新的多层次实践教学体系。
（1）芝诺数据综合分析ZDM平台
芝诺数据综合分析ZDM平台是全面基于 Apache Hadoop 及ApacheSpark 计算框架的高性能大数据分析平台，提供一站式大数据开发环
境和工具，包括数据存储、分布式计算、分析挖掘及数据可视化的整套支持。
用户可以在大数据综合分析处理平台上采集、存储、分析、挖掘海量数据及其
内在价值。
ZDM平台包含的Hadoop生态组件：
①平台构成：
i. Zeno Container分布式实时数据库：支持结构化、半结构化和非结构
化数据的存储；采用分布式存储，支持海量数据存储，支持高并发的快速查询。
ii. Zeno Monitor 服务器监控套件：服务器监控是利用Ganglia和Nagios对集群机器进行资源监控，包括CPU内存，硬盘，网络资源等进行实
时监控，方便用户实时掌握集群机器资源的利用情况。通过典型的算法展示、算法实现结合大数据分析的应用场景与案例对学生进行数据分析方面的综合训练，从而实现专业实验教学的由点及面、理论到应用、涵盖原理验证/综合应用/自主设计及创新的多层次实验体系，以满足不同学校的实践需求。
iii. Zeno Mining 数据挖掘套件：支持多种数据挖掘工具相结合，支持Mahout，MLlib自带的并行化的高性能机器学习算法库；同时也致辞基于R
自定义的编程算法；也有强大的主流数据统计个绘图语言R以及Web图形化
开发界面R-Studio。
iv. Zeno Analysis 数据分析套件：使用Sqoop和Flume支持数据迁移
和采集；采用多计算框架模型，可满足不同数据的计算要求。及支持Hadoop
离线大数据的计算，也支持Stream实时流式处理，还支持Spak内存快速计算；支持多语言的数据分析工作，支持SQL、Java、Python、Scala等。
v. Zeno Coop协作管理引擎：基于Zookeeper的协调服务机制，采用Yarn的管理模式，支持同时运行多个计算框架，可同时部署Hadoop、Storm、Spark等计算框架。
ZDM平台工作流：
②平台优点：
I 安装方便
友好的图形化安装界面，使用户可在1小时内，零基础搭建基于Hadoop/Spark的大数据存储、分析、监控及可视化平台。确保安装100%成功。
Ⅱ功能完备
提供一站式大数据开发环境和工具，解决从数据源采集/清洗/存储/分析/挖掘/机器学习到数据流处理/可视化/集群监控等问题。 Stream分布式实时流处理引擎提供强大的流计算能力，可支持复杂的实时处理逻辑，满足企业实时告警、风险控制、在线统计和挖掘等应用需求
Ⅲ性能保障
计算速度比传统关系型数据库快50-100倍。例如，一个集群包括13个Spark节点，每个256G内存的服务器，1个计算任务30秒以内处理
200M数据，处理过程包括数据入库、逻辑计算、结果展现。同时，系统可线
性扩充存储容量或提高处理性能，只需要简单地向集群中增加机器，无需停机。
Ⅳ使用方便
图形化的数据分析和挖掘界面，令使用者不用理会Hadoop底层技术，只需专注于自身业务逻辑。
③基于Hadoop的ZDM分布式存储与计算的优点
Ⅰ高可扩展性
Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，可以存储和分发横跨数百个并
行操作的廉价的服务器数据集群。不同于传统的关系型数据库系统不能扩展到
处理大量的数据，Hadoop是能给企业提供涉及成百上千TB的数据节点上运
行的应用程序。
Ⅱ成本效益
Hadoop还为企业用户提供了极具成本效益的存储解决方案。传统关系
型数据库管理系统并不符合海量数据的处理器，不符合企业的成本效益。许多
公司过去不得不假设哪些数据最优价值，根据这些有价值的数据设定分类，如
果保存所有的数据，那么成本就会过高。Hadoop的架构则不同，其被设计为
一个向外扩展的架构，可以经济的存储所有公司的数据供以后使用，节省的费
用是非常惊人的。
Ⅲ灵活性更好
Hadoop能够使企业访问新的数据源，并可以分析不同类型的数据，从
这些数据中产生价值，这意味着企业可以利用Hadoop的灵活性从社交媒体、电子邮件或点击流量等数据源获得宝贵的商业价值。
Ⅳ处理速度更快
Hadoop拥有独特的存储方式，用于数据处理的工具通常在与数据相同
的服务器上，从而导致能够更快的处理器数据。如果处理大量的非结构化数据，Hadoop能够在几分钟内处理TB级的数据，而不是像以前都需要以小时为单位。
Ⅴ容错能力更强
Hadoop的一个关键优势就是它的容错能力，Hadoop能够自动保存数
据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。。当数据被发送到一个
单独的节点，该数据也被复制到集群的其它节点上，这意味着在故障情况下，
存在另外的副本可供使用。
④ ZDM平台安装界面截图：ⅠZDM平台登陆界面
用户名密码登陆后，可以看到如下的首页。
Ⅱ系统管理界面
在系统管理界面中，“用户管理”和“角色管理”中，可以定义角色（管理员、操作员等）、添加用户、修改用户密码等。此外，在“资源管理”页面中，可以为每一个用户指定允许安装的组件或者模块。
Ⅲ组件安装界面
在“组件安装”界面中，具有以下功能：基础信息配置（主机名映射）、Hadoop组件安装、Spark组件安装、数据挖掘工具安装、集群监控及HUE
安装。以下逐一进行介绍。
ⅰ基础信息配置
基础信息配置，也即主机名映射，在初次安装Hadoop集群前需要配置
各服务器的IP地址与主机名的映射。点击“配置”按钮后，系统会在后台完成以下配置。
修改各服务器的主机名，完成映射。
完成各服务器之间的SSH互信。
完成各服务器java JDK环境配置。
ⅱ Hadoop基础组件
在Hadoop基础组件页面，可以点击各个Hadoop基础组件的图标，完成相应组件的安装及配置。
说明：由于组件之间有相互依赖关系，因此，如果某个组件的前序依赖组件没有安装，系统会提示用户安装前序依赖组件。
ⅲ Spark基础组件安装
在Spark基础组件页面，可以点击Spark基础组件的图标，完成Spark集群（包括，Spark SQL，Spark Streaming，MlLib，GraphX）的安装及配置。
ⅳ数据挖掘工具安装
在数据挖掘工具安装页面，可以点击各个数据挖掘工具的图标，完成相应工具的安装及配置。
ⅴ集群监控及HUE
在集群监控及HUE安装页面，可以点击相应的图标，完成Ganglia及HUE的安装及配置。
Ⅳ基础应用模块
在上述Hadoop集群及相关的组件安装配置完成后，在基础应用模块，可以是用Rstudio，以及查看Ganglia、HDFS、YARN的监控页面。
ⅰ Rstudio
登陆后可以看到如下Rstudio的页面。（用户名：hadoop，密码：hadoop）
ⅱ Ganglia监控页面
ⅲ HDFS监控页面
ⅳ YARN监控页面
Ⅴ定制应用模块
该模块使用系统自带的数据，展示了大数据可视化的三个应用效果。
ⅰ静态报表展示
ⅱ多维报表展示
ⅲ动态实时报表展示
（2）大数据教学实训平台
芝诺数据教学实训平台包括大数据系统和大数据应用 2 个方向共计60 个
实验项目，能够为大数据教学及科研提供一个完整的、一体化的实验教学环境，打造出全方位的专业大数据实训室。
每个项目实验材料包括：
A 实验数据
B 实验指导
C 实验原理
高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 xx大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势
?交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 ?真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 ?大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 ?充分支撑科研工作 提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
政府数据中心建设方案
第一章概述 1.1 背景 为认真贯彻国家、省对电子政务建设要求的精神，根据《XX省“十一五”国民经济和社会信息化发展规划》，结合我省电子政务建设的实际情况和发展需要，特制定本方案。 1.2 目的 1、建设统一的电子政务网络平台。 我省电子政务网络由政务内网和政务外网组成。政务内网是党政机关办公业务网络，与互联网物理隔离，主要满足各级政务部门内部办公、管理、协调、监督以及决策需要，同时满足有关政务部门特殊办公需要。政务外网是党政机关公共业务网络，主要满足各级政务部门进行社会管理、公共服务等面向社会服务的需要。 目前，XX省政务内网已经建成并运行良好，政务外网正在规划建设，通过统一的政府数据中心建设，建成全省统一的电子政务外网，省委、省政府各部门和有关单位的业务应用系统，都要基于全省统一的政务网络资源，按需要分别在政务内网和政务外网部署。 2、统筹规划电子政务基础设施建设，避免重复建设，提高整体使用效益。 政府数据中心为省政府各部门和有关单位的信息化建设提供统一的计算机机房、电子政务网络、服务器、存储设备、网络和应用系统安全、数据备份、公共地理信息和基础软件等信息化基础设施，避免重复建设，降低系统建设成本。同时利用XX省综合信息中心技术人才资源，进行系统的运行维护，降低系统的运行维护成本。 3、建设统一的电子政务安全平台。 目前，各政府部门分散建设，安全漏洞和隐患多，通过政府数据中心建设，
全省建设统一的电子政务安全平台，高标准建设信息安全基础设施，加强和规范电子政务网络信任体系建设，建立有效的身份认证、授权管理和责任认定机制。建立健全信息安全监测系统，提高对网络攻击、病毒入侵的防范能力和网络失泄密的检查发现能力。统筹规划电子政务应急响应与灾难备份建设。完善密钥管理基础设施，充分利用密码、访问控制等技术保护电子政务安全，提高全省各项电子政务应用系统的网络和信息安全，完善网络和信息安全保障体系，保障电子政务系统的网络和信息安全。 4、提升政务信息资源开发利用水平。 通过统一的政府数据中心建设，整合各部门和有关单位的政务信息资源，为政务公开、业务协同、辅助决策、公共服务等提供信息支持。 5、完善电子政务标准化体系。 通过统一的政府数据中心的建设，贯彻国家、省和我省电子政务建设标准和规范，建立健全电子政务标准实施机制。 1.3 意义 政务数据中心的建设将进一步加快推进我省电子政务建设。电子政务建设有利于深化行政管理体制改革，提高执政能力；为党委、人大、政府、政协、政府部门和有关单位履行职能提供技术手段；有利于全面落实科学发展观，构建社会主义和谐社会，加快推进改革开放和社会主义现代化建设。 第二章业务状况分析 2.1 现状分析 2.1.1 电子政务建设现状 近几年，我省围绕全面实施“阳光政务”工程，加强电子政务基础设施建设。电子政务内网进一步完善，形成了覆盖全省的政务办公网络，实现了网上公文传递、处理。电子政务外网建设稳步推进，初步建成了政务公开信息传送系统，实
高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。 具体如下：
教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。 2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。
数据中心项目建设 可行性研究报告 目录 1概述 1.1项目背景 1.2项目意义 2建设目标与任务 数据中心的建设是为了解决政府部门间信息共享，实现业务部门之间的数据交换与数据共享，促进太原市电子政务的发展。具体目标如下：建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (一)建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设，实现社会保障数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能，并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (二)建立全市自然人、法人、公共信息库等共享数据库，为宏观决策提供数据支持。对基础数据进行集中管理，保证基础数据的一致性、准确性和完整性，为各业务部门提供基础数据支持； (三)建立数据交换共享和更新维护机制。实现社会保障各业务部门之间的数据交换与共享，以及基础数据的标准化、一致化，保证相关数据的及时更新和安全管理，方便业务部门开展工作；
(四)建立数据共享和交换技术标准和相关管理规范，实现各部门业务应用系统的规范建设和业务协同； （五）为公共服务中心提供数据服务支持，实现面向社会公众的一站式服务； (六）根据统计数据标准汇集各业务部门的原始个案或统计数据，根据决策支持的需要，整理相关数据，并提供统计分析功能，为领导决策提供数据支持； （七）为监督部门提供提供必要的数据通道，方便实现对业务部门以及业务对象的监管，逐步实现有效的业务监管支持； （八）为业务数据库的备份提供存储和备份手段支持，提高业务应用系统的可靠性。 3需求分析 3.1用户需求 从与数据中心交互的组织机构、人员方面进行说明。
某大型企业数据平台整体解决方案
目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)
2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)
3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)
教育大数据平台建设方案 2016年7月14日
1. 教育大数据平台建设 (3) 1.1数据采集与治理系统建设 (3) 1.2日志管理中心建设 (4) 1.3元数据管理系统建设 (5) 1.4数据建模系统建设 (6) 1.5数据可视化系统建设 (7) 2. 大数据平台建设 (8) 2.1权限管理中心建设 (8) 2.2仪表板系统建设 (9) 2.3分析报告系统建设 (9) 2.4用户画像系统建设 (10) 2.5智能预警系统建设 (10) 2.6学生/教师发展中心系统建设 (11) 2.7统一门户系统建设 (11) 3、功能参数列表 (12)
1.教育大数据平台建设 教育大数据平台的建设，无需学校现使用的各种软件系统的开发商，通过开发接口的方式进行数据采集或对接，从而实现学校各系统之间数据无感知采集。并完成数据治理，最终实现数据融合，解决数据孤岛问题，为各个平台提供自动化数据支撑。 通过对数据进行采集和治理，包含学校结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，保证数据的完整性和全面性，实现数据融合。根据分析的目标和需要解决的问题结合全面的数据，才能完成全面的数据挖掘与分析，从而实现数据多维度、有深度的应用，让数据不仅仅是作为结果输出，而是形成业务流程闭环，全方位应用于学生培养和学校日常工作，为学校建设提供重要的依据。将学校各应用系统的数据进行采集和整合，打破数据孤岛，实现数据的共享和应用，为大数据分析打好基础。 1.1数据采集与治理系统建设 提供可视化界面进行数据源接入的配置操作；采集方式不影响数据源所属服务器/设备/数据库/Web服务的正常运行。支持不同网络之间的数据同步功能；支持不同类型数据源之间的数据同步功能；提供可视化的数据集成功能，实现自动化的任务调度，并智能化监控数据集成的过程。 在满足数据库的数据采集同时，学校老师也可自行导入数据。本数据采集工具优于一般数据仓库或非大数据厂家的采集方式，可以让学校各系统在正常运行的情况下，进行无感知全量或增量采集。 一般当前数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构数据，且学校数据在使用不同的系统时，数据多存储在不同的数据库，无法将数据进行集合处理为学校管理做出数据支撑，也无法有效追溯数据问题。教育大数据平台的数据采集功
数据中心同步平台建设 方案 Hessen was revised in January 2021
数据中心同步平台建设方案 第一章概述 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安
全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 应用场景 场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。 用户具体需求包括：
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。
集团大数据平台整体方案业务需求分析 1.1总体需求 大数据平台应支持集团总部、省和地市三级使用方式。使用单位还包括下属单位和控股公司等。大数据平台要求使用Hadoop系统应实现主流数据仓库的功能，同时支持与现有系统Oracle数据库及Teradata数据仓库的无缝连接。 大数据平台需支持多应用管理，即支持对应用的服务级别管理（SLA）。能够实现应用的访问资源控制，支持资源隔离。同时支持多租户功能，例如多租户管理、租户的操作员管理、租户的分等分级分组管理、租户的度量管理、租户的角色管理、租户应用授权、租户数据隔离、租户的资源隔离等功能。 大数据平台应具有统一运维监控方面，可以图形化的实现安全管理、用户管理、监控运维、服务调度、应用部署、资源管理、作业编排、服务接口等。 大数据平台应同时支持作业调度管理，即实现统一的作业调度与编排管理功能，支持使用工作流的可视化的方式对工作任务进行统一编排和调度。同时支持作业的资源管理、流程管理、任务管理、数据管理、应用管理、租户管理、多
ETL 调度任务的部署和并行处理等功能。 集团大数据平台的建设内容包含： Str/UnStr Cloud TOS （SLA ）SOA R 、SQL Parser TDH Hadoop JDBC 、ODBC Map Reduce 、Spark 基础 平台架构计算 逻辑平台UI 主数据交互（ERP MDM ）营销数据（ACRM 交互）综分平台融合 六大重点应用 量收业务分析（逻辑）迁移 量收接口迁移（对外接口） 四大核心功能量收数据迁移外围数 据量收（存量）业务 系统总部、省、地三级 多终端应用 图3-1大数据平台建设内容 重点建设内容包括： 1) 基础平台建设 2) 量收迁移 3) 六大重点应用 4) 与CRM 、综分、MDM 等系统的融合 5) 基于大数据平台的数据应用。 1.2 数据管理 集团大数据平台的数据管理，包含数据采集、数据交换、数据存储与管理（包含结构化数据管理、半/非结构化数据管理、数据存储等）、数据清洗加工、数据计算和查询等方面
智慧教育大数据云平台 建 设 方 案
目录 第1章概述 (23) 1.1、项目简介 (24) 1.1.1、xxx市智慧教育大数据云平台建设依据 (25) 1.1.1.1、平台定位 (27) 1.1.1.2、总体建设原则 (28) 1.1.1.3、建设方式采用购买服务的形式 (28) 1.2、参考文献 (30) 第2章需求分析 (33) 2.1、XXX市教育信息化整体情况分析 (33) 2.2、基础网络情况分析 (34) 2.3、基础设施及成熟软件分析 (35) 2.4、应用系统现状分析 (35) 2.5、教育局用户群体与需求分析 (36) 2.5.1、办公室 (36) 2.5.2、督导室 (37) 2.5.3、基教科 (37) 2.5.4、规划财务科 (38) 2.5.5、教科院 (38) 2.5.6、教师工作科 (38) 2.5.7、职成教科 (40) 2.5.8、学校安全管理科、综合改革与政策法规科 (40) 2.5.9、体卫艺科 (43) 2.5.10、教育装备服务中心 (43) 2.5.11、教育质量评价中心 (43) 2.5.11.1、管理应用建设 (43) 2.5.11.2、教与学应用建设 (43) 2.5.11.3、社会公众应用建设 (44)
2.5.13、电教馆 (44) 第3章建设思路和建设目标 (45) 3.1、总体建设内容概述 (45) 3.2、总体建设理念 (46) 3.2.1、搭平台 (46) 3.2.2、定标准 (47) 3.2.3、上应用 (48) 3.2.4、成体系 (49) 3.2.5、集中管 (51) 3.2.6、特色建 (51) 3.3、总体目标 (52) 3.3.1、培养人才目标 (52) 3.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (52) 3.3.3、平台建设目标 (53) 3.3.3.1、智慧教育平台建设标准化 (53) 3.3.3.2、平台云化 (54) 3.3.3.3、业务能力云化 (54) 3.3.3.4、服务集中化 (54) 3.3.3.5、应用移动化 (54) 3.3.3.6、应用扩展化 (54) 3.3.3.7、资源可持续化 (55) 3.3.3.8、管理可视化 (55) 3.4、总体架构设计 (55) 3.4.1、总体架构 (55) 3.4.2、云平台整体架构 (57) 3.4.3、系统技术路线设计 (57) 第4章智慧教育大数据总体规划 (59)
数据中心同步平台建设方案 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现像，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现像，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现。 数据的一次数据共享交换平台---设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL 等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。
智慧高校大数据平台 建 设 方 案 I
目录 第1章前言 (8) 1.1、大数据发展分析 (9) 1.1.1、大数据定义 (9) 1.1.2、大数据5v特征及其应用 (10) 1.2、高校大数据建设背景 (11) 1.2.1、战略机遇 (11) 1.2.2、大数据产业政策支持 (12) 1.3、高校大数据建设面临问题 (13) 1.3.1、高校大数据应用分析 (13) 1.3.1.1、数据规模日益庞大 (13) 1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (14) 1.3.1.3、数据利用不充分 (14) 1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (14) 1.3.2、高校大数据数据源分析 (14) 1.3.2.1、数据涉及面窄 (14) 1.3.2.2、有效数据量少 (15) 1.3.2.3、数据接口不完善 (15) 1.3.3、高校大数据服务用户分析 (15) 1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (16) 1.3.4.1、校领导 (16) I
1.3.4.2、教师 (17) 1.3.4.3、学生 (17) 1.3.4.4、家长 (17) 1.3.4.5、校园环境 (17) 1.3.4.6、教学管理与服务 (17) 1.3.4.7、社会 (17) 1.4、建设原则 (18) 1.4.1、安全性 (18) 1.4.2、可扩展性 (18) 1.4.3、灵活性 (18) 1.5、建设目标 (18) 1.5.1、实现数据的共享和交换 (18) 1.5.2、大数据的采集和存储 (19) 1.5.3、大数据分析与决策 (19) 1.6、高校大数据平台建设意义 (19) 1.6.1、实现个性化学习 (19) 1.6.2、实现教育评价体系重构 (20) 1.6.3、实现科学研究范式转型 (20) 1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (20) 1.6.5、实现教学模式改革 (20) 1.6.6、实现科学化教育管理 (20) II
集团大数据平台整体方案项目概述 1.1建设背景 1.1.1集团已有基础 经过十几年的信息化建设，集团已经积累了覆盖邮务、速递物流、金融三大板块的海量生产和经营数据，这些数据分布在集团各类应用系统和数据库中，支撑着集团业务的发展。 集团初步搭建了由名址系统、量收系统、速递平台系统、数据分析平台组成的初步的数据仓库，为数据分析挖掘工作打下了一定的技术基础。 组建了专业的组织架构促进企业数据管理与应用的规范化与制度化。 集团已成立数据中心，集团数据中心和各省的数据分析团队已经进行了多个专题的数据分析与成果应用的尝试。 1.1.2痛点及需提升的能力 集团拥有丰富的客户资源，海量的数据积累。在大数据时代，要充分挖掘数据价值，跟上时代的步伐。 板块间数据存在壁垒，共享不足，无法实现集团企业数
据的充分有效利用。 数据存在冗余、分散、安全性差、一致性差等问题，应建立有效的数据管控体系，打破信息孤岛、实现企业信息数据共享、提升数据价值。 非/半结构化数据利用不足，需利用大数据技术加强应用。 1.1.3大数据趋势 随着移动互联网、云计算、物联网和大数据技术的广泛应用，现代社会已经迈入全新的大数据时代。掌握大数据资产，进行智能化决策，已成为企业胜出的关键。 越来越多的企业开始重视大数据战略布局，重新定义自己的核心竞争力，从数据中揭示规律，了解过去、知悉现在、洞察未来，数据驱动企业运行与决策的科学性，构建智慧企业，打造核心竞争力。 数据的爆炸式增长以及价值的扩大化，将对企业未来的发展产生深远的影响，数据将成为企业的核心资产。如何应对大数据，挖掘大数据的价值，让大数据为企业的发展保驾护航，将是未来信息技术发展道路上关注的重点。
互联网数据中心机房建设方案 经历了 ISP/ICP飞速发展，。COM公司的风靡后，一种新的服务模式一一互联网数据中心 （Internet Data Center，缩写为IDC）正悄然兴起。它在国外吸引着像AT&T AO-、IBM、Exodus、UUNET等大公司的巨资投入；国内不但四大电信运营商中国电信、中国网通、中国联通、中国吉通开始做跑马圈地，一些专业服务商如清华万博、首都在线和世纪互联等，也参与了角逐。 IDC（ Internet Data Center ） - Internet 数据中心，它是传统的数据中心与 Internet 的结合，它除了具有传统的数据中心所具有的特点外，如数据集中、主机运行可靠等，还应 具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的 基地，它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。 IDC作为提供资源外包服务的基地，它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASR EC等业务。简单地理解，IDC是对入驻（Hosting） 企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也 是支持企业及其商业联盟（其分销商、供应商、客户等）实施价值链管理的平台。形象地说， IDC 是个高品质机房，在其建设方面，对各个方面都有很高的要求。 IDC的建设主要在如下几个方面： 网络建设 IDC 主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务，这个高性能的网络包括其 - AN、 WAh和与In ternet 接入等方面。 IDC 的网络建设主要有： - IDC 的- AN 的建设，包括其 - AN 的基础结构， - AN 的层次， - AN 的性能。 -IDC的WAN勺建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。 -IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到 IDC 的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC为用户提供相应的接 入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC 与 Internet 互联的建设。 -IDC的网络管理建设，由于 IDC的网络结构相当庞大而且复杂，要保证其网络不间断对外服务，而且高性能，必须有一高性能的网络管理系统。 服务器建设 IDC的服务器建设可分为多个方面，总体上分为基础服务系统服务器和应用服务系统服务器，主要有：
第一章概述 1.1 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，
实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景 场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来实现的。 用户具体需求包括： 1）可视化的交换节点配置管理，包括：动态添加数据交换节点、配置交换节点间的表的同步映射关系、配置表的同步规则、过滤条件
大数据平台建设方案
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大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
数据中心平台建设方案 （初稿） 2018年7月
一、建设背景 因系统开发设计需独立存放的特性、数据库版本的区别，以及相关硬件环境的限制，实验室各系统数据库基本上都独立部署在各地区服务器上。随着公司业务的发展需要统计所有实验室数据造成了很大的不便，以及随便信息化建设模式的转变，以大数据、云计算、移动应用的业务需求分散式的数据库建设方式已经越来越无法满足今后的业务需求。 二、建设目标 根据目前业务需求，数据平台服务对象包含公司各级领导、销售人员、财务人员、医院客户等等，主要功能包括各地区销售数据、财务账单、检验报告单以及后续检验大数据分析。建立规范化数据共享体系，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据。 三、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，同时保证产品的迭代性，我们初步定制如下建设方案。 1、系统建设框架 底层数据源考虑到来源为各地区实验室系统（包含：LIS、特检系统、微生物系统）目前各地区统一使用的是公司提供的系统，版本一致，后续也要考虑到可能会使用其他公司以及其他版本的系统，同时后续业务发展也需考虑可能抽取医院数据。 数据处理层采用第三方数据抽取工具或者开发CS架构的数据抽取程序，可安装在各实验室服务器上采用定时抽取机制并且同步修改被抽取数据状态。 数据层中存储的文件有数据库文件、图片文件，前期使用一台服务器进行存储，后续随着数据量的增长可将数据存储库、数据源处理库、文件报告进行独立开来，以便更加高效的使用服务器资源。 服务层采用web server接口方案，作用于数据调用展示接口。包含系统登录服务、获取检验数据服务、财务计费服务、销售数据统计服务等。 展示层采用PC端+移动端的展现方式，PC端使用BS架构，只作用于数据展示，不做具体操作。
智慧高校大数据分析平台 解决方案
目录 第1章建设思路和建设目标 (15) 1.1、总体建设内容概述 (15) 1.2、总体建设理念 (16) 1.2.1、搭平台 (16) 1.2.2、定标准 (16) 1.2.3、上应用 (18) 1.2.4、成体系 (18) 1.2.5、集中管 (21) 1.2.6、特色建 (21) 1.3、总体目标 (22) 1.3.1、培养人才目标 (22) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (22) 1.3.3、平台建设目标 (23) 1.3.3.1、高校平台建设标准化 (23) 1.3.3.2、平台云化 (23) 1.3.3.3、业务能力云化 (24) 1.3.3.4、服务集中化 (24) 1.3.3.5、应用移动化 (24) 1.3.3.6、应用扩展化 (24) 1.3.3.7、资源可持续化 (24) 1.3.3.8、管理可视化 (25) 1.4、总体架构设计 (25) 1.4.1、总体架构 (25) 1.4.2、云平台整体架构 (27) 1.4.3、系统技术路线设计 (27) 第2章高校大数据总体规划 (29)
2.1、高校大数据建设背景 (29) 2.1.1、战略机遇 (29) 2.1.2、大数据产业政策支持 (31) 2.2、高校大数据的来源 (32) 2.2.1、个体高校大数据 (33) 2.2.2、课程高校大数据 (33) 2.2.3、班级高校大数据 (33) 2.2.4、学校高校大数据 (34) 2.2.5、区域高校大数据 (34) 2.2.6、国家高校大数据 (34) 2.3、高校大数据采集技术图谱 (35) 2.4、高校大数据建设面临问题 (35) 2.4.1、产品同质化严重 (36) 2.4.2、分析端是整体短板 (36) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (36) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (36) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (37) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (37) 2.4.7、数据规模日益庞大 (37) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (37) 2.4.9、数据利用不充分 (38) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (38) 2.5、高校大数据云平台建设原则 (38) 2.5.1、要提前规划设计 (39) 2.5.2、要有清晰的边界 (40) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (40) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (41) 2.5.5、高校大数据数据源分析 (42) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (42)