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高校大数据整（校园大数据）规划方案I高校大数据整体解决方案V3.6目录第1章前言 (6)1.1、大数据发展分析 (7)1.1.1、大数据定义 (7)1.1.2、大数据5v特征及其应用 (8)1.2、高校大数据建设背景 (9)1.2.1、战略机遇 (9)1.2.2、大数据产业政策支持 (10)1.3、高校大数据建设面临问题 (11)1.3.1、高校大数据应用分析 (11)1.3.1.1、数据规模日益庞大 (11)1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (11)1.3.1.3、数据利用不充分 (11)1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (12)1.3.2、高校大数据数据源分析 (12)1.3.2.1、数据涉及面窄 (12)1.3.2.2、有效数据量少 (12)1.3.2.3、数据接口不完善 (12)1.3.3、高校大数据服务用户分析 (12)1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (13)1.3.4.1、校领导 (14)1.3.4.2、教师 (14)1.3.4.3、学生 (14)1.3.4.4、家长 (14)1.3.4.5、校园环境 (14)1.3.4.6、教学管理与服务 (14)1.3.4.7、社会 (14)I高校大数据整体解决方案V3.61.4.1、安全性 (15)1.4.2、可扩展性 (15)1.4.3、灵活性 (15)1.5、建设目标 (15)1.5.1、实现数据的共享和交换 (15)1.5.2、大数据的采集和存储 (16)1.5.3、大数据分析与决策 (16)1.6、高校大数据平台建设意义 (16)1.6.1、实现个性化学习 (16)1.6.2、实现教育评价体系重构 (17)1.6.3、实现科学研究范式转型 (17)1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (17)1.6.5、实现教学模式改革 (17)1.6.6、实现科学化教育管理 (17)第2章高校大数据云平台建设 (18)2.1、高校大数据架构 (18)2.1.1、基础硬件层 (19)2.1.2、数据集成 (19)2.1.3、数据计算与分析挖掘 (19)2.1.4、数据安全 (19)2.1.5、服务器集群 (20)2.1.6、大数据技术标准 (20)2.1.7、大数据数据中心 (20)2.1.8、大数据业务开发平台 (20)2.1.9、大数据业务可视化分析 (21)2.2、高校大数据平台标准体系 (21)2.2.1、基础标准 (23)II高校大数据整体解决方案V3.62.2.3、数据处理标准 (23)2.2.4、数据存储标准 (23)2.2.5、大数据服务标准 (23)2.2.6、大数据安全和隐私标准 (24)2.2.7、行业大数据应用标准 (24)2.2.8、大数据产品测试标准 (24)2.3、高校大数据业务开发平台 (24)2.3.1、高校大数据业务开发平台架构图 (25)2.3.2、大数据数据中心 (26)2.3.3、大数据业务平台层 (26)2.3.3.1、组件 (27)2.3.3.2、大数据处理引擎 (27)2.3.3.3、APP (27)2.3.3.4、BI引擎 (27)2.4、高校大数据平台建设关键技术 (27)2.4.1、Hadoop技术 (28)2.4.2、HDFS技术 (28)2.4.3、MapReduce技术 (29)2.5、高校大数据平台建设效果 (30)2.5.1、开展大数据顶层设计，以大数据应用全面推进学校发展 (30)2.5.2、快速推进教学和管理工作的信息化，建立丰富的数据来源 (31)2.5.3、基于个性化服务需求，建立大数据分析模型 (31)2.5.4、综合应用大数据成果，推动学校全面创新 (32)2.6、高校常见业务系统 (33)2.7、高校大数据服务用户类型 (36)2.7.1、校领导 (36)2.7.2、院领导 (36)III高校大数据整体解决方案V3.62.7.4、设备处 (37)2.7.5、图书馆 (37)2.7.6、校医院 (37)2.7.7、老师 (38)2.7.8、学生 (38)2.7.9、企业 (38)第3章高校大数据应用 (39)3.1、大数据教学创新应用 (40)3.1.1、教学质量评估 (40)3.1.2、上网行为 (41)3.1.3、学生成绩分析 (41)3.2、大数据科研创新应用 (42)3.2.1、科研成果 (42)3.2.2、科研项目 (43)3.2.3、科研经费 (44)3.3、大数据管理创新应用 (44)3.3.1、招生分析 (44)3.3.2、就业分析 (45)3.3.3、住宿分析 (46)3.3.4、资产数据统计分析 (46)3.4、大数据创新应用 (47)3.4.1、学生轨迹分析 (47)3.4.2、学生画像 (48)3.5、高校大数据建设模块 (49)3.6、学校概况模块 (49)3.6.1、全校一卡通消费情况 (50)3.6.2、学生生源分布地图 (50)IV高校大数据整体解决方案V3.63.6.4、各学院学历分布图 (51)3.6.5、全校学历分布情况 (52)3.6.6、全校成绩统计图 (52)3.6.7、全校/各院学生综合分析 (53)3.6.8、各院逃课率占比 (53)3.6.9、全校上网信息 (53)3.6.10、学校舆情情况 (54)3.6.11、各省成绩分布图 (54)3.6.12、综合预警平台 (54)3.7、我的大学模块 (54)3.7.1、学生成绩详情分析 (55)3.7.2、学生图书借阅分析 (56)3.7.3、学生详细当前借阅信息 (56)3.7.4、学生课程表 (57)3.7.5、我的消费 (57)3.7.6、我的网络 (58)3.8、行为画像模块 (59)3.9、综合预警模块 (60)3.10、舆情分析模块 (61)3.11、招生就业模块 (62)3.12、数据安全模块 (64)V高校大数据整体解决方案V3.6第1章前言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。
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。
3.需求分析及概述3.1产品架构3.1.1概述教学大数据平台包含4个部分：第一部分是运维管理，包括：安装部署、配置管理、主机管理、用户管理、服务管理、监控告警和安全管理等。
可编辑修改精选全文完整版智慧校园解决方案•相关推荐智慧校园解决方案（通用5篇）为了确定工作或事情顺利开展，我们需要提前开始方案制定工作，方案具有可操作性和可行性的特点。
方案应该怎么制定才好呢？以下是小编精心整理的智慧校园解决方案，欢迎阅读与收藏。
智慧校园解决方案篇1系统简介：大学学院根据自身需要，校园一卡通建设的要求，该项目并采用银校企联合的模式，由学院提出总体设计需求，银行提供结算服务，系统由多个rfid硬件及一套管理软件组成。
系统组成：根据校方的管理需要，学院一卡通系统所有服务器均安装在中心机房内，发卡中心、结算中心、经营管理中心这三个通用模块分别部署在教务处和财务处，各应用子系统按应用场所不同，分别部署于食堂、浴室、图书馆、电子阅览室、教学楼、学生活动中心、体育内。
学院一卡通系统包括报到收费、发卡、圈存、结算、控水、教务、门禁、上机、查询等12个子系统。
系统的各个功能采用模块化设计，便于增加、修改，或根据用户需要进行后续升级。
系统结构图：校园一卡通系统总体架构图功能特点：1、发卡中心功能是对卡片进行印制、发放和控制管理。
包括卡注册（发卡）、注销（回收卡）、挂失（使卡不合法）、解挂（使卡合法）、换卡等操作。
并将学生注册信息与学杂费收费管理系统相结合，进行学生信息统一管理。
学院一卡通系统配置了2个发卡中心，分别部署在学校教务处两个办公室内，以在发卡量大时起到分散发卡压力的作用。
在其中一间办公室内还安装有证卡打印机，可将采集的学生信息打印到卡片上，作为学生证使用。
2、结算管理中心结算中心的主要功能分为前台财务服务和后台结算清分服务。
前台结算中心负责管理除消费外的各类持卡人账务操作，如：存/取款、补贴/扣除、余额清零等功能。
后台的结算清分服务，主要是针对一卡通系统所包含的各类结算应用子系统所产生的消费流水，进行统一清分、统一资金结算，实现一卡通系统内各个应用管理部门之间的财务转账。
学院结算中心分别设置在财务处和大学生活动中心，方便持卡人充值。
智慧校园大数据解决方案数据驱动学校转型与智慧升级智慧校园大数据解决方案当前学校信息化建设不断发展，校园各种应用也在不断开发和投入使用，取得了一定的成效。
但是由于缺乏统筹和各自为政，随着信息化发展的逐步深入，一些问题也不断暴露出来。
如“应用山头”突出，信息“孤岛”现象严重，学校有效数据资产不能“ 共享”；各应用系统、各部门缺乏数据标准，数据一致性差，数据的可用性比较差，因而数据资产利用率低下。
如何提升数据质量并有效地利用数据这一学校宝贵的战略性资产，提升教学质量，加强科研管理，服务智慧校园建设，是当前学校面临的第一挑战。
学校规划缺乏顶层设计、数据支撑不足学校信息化在学校建设发展进程中扮演着越来越重要的角色，早期学校各业务系统单独规划，数据“烟囱”现象存在，统筹性不足，面向服务的流程未打通，信息交换难，数据资产无法盘活作为创新引擎，不足以支撑智慧校园时代的应用服务。
教育教学、科研、就业等业务经验式决策制约发展当前学校在核心业务上存在诸多挑战。
如：在教学管理过程中缺乏对学生状态的分析与教学优化，科研每年的投入产出量化不足，人才培养与社会需求的匹配度不够等问题，改进发展进程中传统经验式人为决策，前瞻性与客观性不足，学校提升自身竞争力的发展受限。
管理变革与服务转型无驱动力当前学校的管理多为粗狂式管理，服务型特征不明显，精细化服务不到位，如学生疑似失联，疑似孤僻等聚焦学生关怀的精细化管理手段不足。
当前高校信息化发展已经步入新阶段，各类数据不断沉淀下来，让信息化数据“说话”，从数据分析中获取价值成为学校的基本诉求。
智慧校园时代的数据建设挑战智慧校园大数据解决方案助力一流的教学、科研水平提升基于数据构建更加科学的人才培养模型，不断优化课程、促进教学评估与改进、推动学科建设，提升教育教学质量；通过科学评估学校科研投入产品比，量化科研管理指标，提升学校学科建设综合竞争力。
校园管理决策模式转变传统校园管理侧重事后管理，只有出现问题，才会考虑解决问题，并且解决问题的流程复杂，效率低。
