2022年互联网-智慧高校大数据建设方案-智慧高教大数据建设方案-智慧校园大数据建设方案.pptx

互互联联网网+智慧高校大数据建智慧高校大数据建设设方案方案互互联联网网+智慧高教大数据建智慧高教大数据建设设方案方案互互联联网网+智慧校园大数据建智慧校园大数据建设设方案方案技术实现02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高校大数据平台技术术架构架构大数据大数据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高校大数据平台技高校大数据平台技术术架构架构大数据大数据1、基础硬件层基础硬件层是由一组低廉的达的指令进行执行和反馈。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。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。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。高校大数据平台技高校大数据平台技术术架构架构大数据大数据6、大数据技术标准一个中心平台：大数据业务开发平台。8大技术标准：基础标准、数据表示标准、数据处理标准、数据存储标准、数据服务标准、数据安全和隐私标准、行业大数据标准、大数据产品测试标准。7、大数据数据中心通过对各种类型的结构化、半结构化、非结构化数据信息的采集、预处理、分析处理以及存储等相关操作，构建统一、规范、全面的大数据数据中心，为相关工作提供数据支持。8、大数据业务开发平台以提升了大数据应用体验，有利于发挥创新精神，创造无限价值。Hadoop为核心，融合优秀技术，提供开放的数据和业务开发平台，进行应用开发、应用发布、应用注册及应用服务的信息化流程管理，从而9、大数据业务可视化分析大数据业务可视化分析能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为用户提供可视化的操作分析界面；为用户的相关活动提供数据依据，从而提高工作效率。高校大数据平台高校大数据平台标标准体系准体系大数据大数据大数据信息标准为数据收集、数据处理、数据存储、数据分析与挖掘提供指导和参照标准，加快建立高校信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理等技术标准，引导建立信息共享交换的标准规范，促进信息资源开发利用，实现大数据汇聚整合，为大数据、云计算提供强有力的基础支撑。抓好大数据标准体系建设，推进国家大数据战略实施，应对三方面需求：面向高校教育的需要，研制开放、共享大数据标准；助力高校教育创新发展，制订典型领域相关标准；保障资源安全、保护个人隐私，研制安全标准等，高校大数据平台高校大数据平台标标准体系准体系大数据大数据通过平台和技术标准的建设，整合和引导资源、激活科技要素、推动自主创新与开放创新，促进大数据健康发展；加速技术积累、科技进步、创新成果推广，加速大数据在高校的广泛应用，促进高校全面、协调、可持续发展；解决数据共享难、数据格式不统一、数据标准不规范、数据重复建设等难题。高校大数据平台高校大数据平台标标准体系准体系大数据大数据1、基础标准大数据术语、大数据参考架构、大数据平台架构标准，能够更加切合实际的对相关操作进行描述，形成统一数据标准，进而为数据库提供基础支撑和服务。2、数据表示标准数据编码规范、元数据规范、非结构化数据、数据集统一描述规范等，确保数据信息的交互共享，进而消除信息孤岛。3、数据处理标准数据质量评价标准、数据采集标准、数据组织标准等大数据处理阶段相关的标准规范，消除变量自身变异和数值大小的影响，为大数据应用打下良好的基础。4、数据存储标准非关系型数据库规范、非结构化数据管理系统规范等大数据背景下的新型存储系统相关规范，有助于数据进行交互式传输和管理，提高存储量、存储速度，进而为大数据快速挖掘、提取、分析提供基础。高校大数据平台高校大数据平台标标准体系准体系大数据大数据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。6、大数据安全和隐私标准大数据对外服务时，制定数据存储安全、数据传输安全、数据分析挖掘安全等方面的标准，为安全面临的内部管理和外部攻击提供可靠的数据存储、安全的挖掘分析、严格的运营监管。7、行业大数据应用标准相关领域大数据应用、领域大数据的分类和编码等方面的标准，能够更准确地规范各行业的数据标准，并推出与行业相匹配的产品。8、大数据产品测试标准大数据产品的测试场景、测试指标、测试工具等。大数据产品测试标准的建立能够公平、客观地评测大数据产品的功能和性能，对人们选择合适的大数据产品具有重要的参考价值。高校大数据高校大数据业务业务开开发发平台平台大数据大数据为提供众多便捷易用的开发框架和服务引擎，使用户可以迅速地掌握、认知以及使用平台上开放的数据，针对不同的应用场景选择合适的服务引擎进行二次开发，公司自主研发“国子数据魔方”业务开发平台在提供开放数高校大数据高校大数据业务业务开开发发平台平台大数据中心大数据中心大数据大数据大数据数据中心不是简单的硬件设备集成，也不仅仅是数据存储的中心，而是数据流通和应用服务的中心。它具备十分丰富的信息资源、安全可靠的机房设施、高水平的网络管理和十分完备的增值服务，数据中心是高校信息化打破信息孤打破信息孤岛岛建设的基础性项目之一。收集、存储各类数据的同时有效地将数据管理起来，为高校各个应用系统提供统一的数据服务，保证数据的一致性。数据中心通过统一的数据格式实现应用系统之间的数据互互联联互通互通交换和共享。高校数据中心具有以下建设意义：为学校部门和各位领导提供实时数据。各部门之间可以很方便地查看其他部门的公开数据；领导可以统筹查看全校所有部门的业务数据，能够直观地了解学校的情况。预预留接口留接口便于后期的应用系统开发，将应用与数据分离开来，降低应用系统扩展开发的难度，为全面整合高校应用系统打下坚实的基础。高校大数据高校大数据业务业务开开发发平台平台大数据大数据业务业务平台平台层层大数据大数据大数据业务平台由组件、大数据处理引擎、APP、BI引擎构建而成。大数据业务平台是基于组件PAAS思想构建，并遵循SAAS标准。01组件是大数据业务平台的最基本元素，在大数据业务平台中内建组件接口标准，所有的组件都遵循该标准。在标准中定义组件的输入、私有项和输出。在业务开发过程中，通过图形化界面对一个或多个组件进行创建、编辑和关大数据联，从而组合成一个数据处理服务对外发布。大数据02大数据处理引擎大数据处理引擎是整个业务平台的执行中枢，通过对发布服务中的关联组件进行解析、调度、执行、迭代、合并等操作实现整个服务的平稳运行。大数据03APPAPP是由一个或多个发布的数据处理服务组合而成的轻应用。用户通过图形化界面编辑APP展现的数据和图表形式。大数据04BI引擎BI引擎对构建的APP的数据绑定服务和图表形式进行解析和展现。高校大数据高校大数据应应用开用开发发与服与服务务数据有序开放数据有序开放大数据大数据“大众创业，万众创新”的政策和移动互联网、大数据、物联网等新技术的快速发展，驱动了面向互联网的传统行业的快速创新。大数据是一把双刃剑，开放的同时意味高校数据共建高校数据共建建立统一的数据标准和数据存放着社会的风险。如何做好数据的有序开放是大数据面临的接口的互联，使数据从产生开始就有共同的标准。难题，我们主要按照以下原则进行大数据的有序开放。高校数据的互通高校数据的互通按照“18”大数据标准体系，建立大数据数据中心，消除高校信息化建设的信息孤岛，实现高校数据互通。高校数据共享高校数据共享方方面面，在保障数据安全的前高校数据来自数字化校园的提下，数据需要经过加工脱敏之后，再对用户开放，让数据服务于高校，进而为高校创造数据价值。010203大数据业务03高校大数据平台三大用途高校大数据平台核心业务如何做好数据的有序开放是大数据面临的接口的互联，使数据从产生开始就有共同的标准。相关领域大数据应用、领域大数据的分类和编码等方面的标准，能够更准确地规范各行业的数据标准，并推出与行业相匹配的产品。用户通过图形化界面编辑APP展现的数据和图表形式。通过平台和技术标准的建设，整合和引导资源、激活科高校大数据平台技术架构通过HIVE和HBASE挖掘社会公众、工商企业、政府和事业单位以结合威胁情报，实现对即将发生的潜在威胁进行通告预警。高校大数据平台标准体系济效益极为突出的，提高科研选题的针对性，实现对科研成果的获奖比例、科研成果的学科背景和科研成果的论文级别等数据进行分析研究，清晰统计科研获奖情况。高校大数据平台三大用途之培养大数据人才的平台高校大数据平台三大用途之培养大数据人才的平台大数据大数据近年来，移动互联网、云计算、大数据、物联网等信息技术取得了突飞猛进的发展，已经在深刻地改变着人类社会的方方面面。“互联网”、大数据更是已经上升到了国家战略层面，成为提升全社会的创新力、生产力，促进经济发展新形态的基础设施和实现工具。高校作为人才培养、技术创新的前沿阵地，需要充分感知最新技术发展方向，掌握和创新最前沿科学技术，培养时代迫切需求的创新型人才。高校大数据平台三大用途之培养大数据人才的平台高校大数据平台三大用途之培养大数据人才的平台大数据大数据创新意识、创新精神、创新思维、创造力或创新人格等创新素质的培养需要一个长期的过程。创新教育与学科教育相结合，纳入人才培养体系，利用大数据、“互联网”、云平台的优势，构建大数据人才平台、打造创新教育人才培养新模式、创新教育教学组织新形式，使学生掌握企业运作的规律与本质，增加师生良性互动，真正培养出社会、企业所需要的创新型人才。一个中心平台：大数据业务开发平台。大数据管理创新之教改决策便于后期的应用系统开发，将应用与数据分离开来，降低应用系统扩展开发的难度，为全面整合高校应用在高校的广泛应用，促进高校全面、协调、可持续发展；结合威胁情报，实现对即将发生的潜在威胁进行通告预警。高校大数据业务开发平台大数据中心在高校的广泛应用，促进高校全面、协调、可持续发展；对学生就业的地区分布、就业行业以及就业专业排名等数据进行分析研究，为高校决策者提供指导或数据支持，改进现有的教育模式，提高对毕业生就业指导的实效性。通过平台和技术标准的建设，整合和引导资源、激活科数据仓库提供数据抽取、转换和加载，为联机数据分析和数据加速技术积累、科技进步、创新成果推广，加速大数据充分结合行业课题的相关数据，利用大数据技术深入挖掘分析，满足行大数据科研平台提供多场景数据计算和分析挖掘的科研基础环境，抓好大数据标准体系建设，推进国家大数据战略实施，01组件是大数据业务平台的最基本元素，在大数据业务平台中内建组件接口标准，所有的组件都遵循该标准。数据中心通过统一的数据格式实现应用系统之间的数据互联互通高校大数据平台三大用途之深化高校管理促高校大数据平台三大用途之深化高校管理促进进高校改革高校改革发发展的平台展的平台大数据大数据可视化分析数据挖掘算法可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话0102集群、分割、孤立点分析还有其他算法让我们深入数据内部，挖掘价值。数据存储和数据仓库大数据分析大数据分析六个方面六个方面预测性分析可以让分析员根预测性分析能力便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。数据仓库提供数据抽取、转换和加载，为联机数据分析和数据0603据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。挖掘提供数据平台。数据质量和数据管理语义引擎通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证0504语义引擎需要能够从“文档”中智能提取非结构化数据信息，并利用一系列的工具去解析，提取，分析数据。一个一个预预先定先定义义好的高好的高质质量的分析量的分析结结果。果。高校大数据平台三大用途之深化高校管理促高校大数据平台三大用途之深化高校管理促进进高校改革高校改革发发展的平台展的平台大数据大数据大数据分析应用校情大数据分析个性化学习分析12345学生行为分析校园一卡通分析舆情分析高校大数据平台三大用途之提高高校科研水平和效率的平台高校大数据平台三大用途之提高高校科研水平和效率的平台足行业大数据的科研工作需求，进一步提升高校的大数据科研水平，借助完善的产学研体系，实现科研成果向业务价值的转化。大数据技术在大数据科研平台提供多场景数据计算和分析挖掘的科研基础环境，充分结合行业课题的相关数据，利用大数据技术深入挖掘分析，满大数据大数据高校科研管理创新中的应用主要有以下几个方面：01实现高校科研选题科学化充分结合行业课题的相关数据，利用大数据技术深入挖掘分析，满足行大数据科研平台提供多场景数据计算和分析挖掘的科研基础环境，业大数据的科研工作需求，进一步提升高校的大数据科研水平，借助完善的产学研体系，实现科研成果向业务价值的转化。大数据技术在高校实现高校科研选题科学化挖掘社会公众、工商企业、政府和事业单位以及其他非盈利机构对科学知识和技术的需求情况，辨别哪些科学知识和技术需求是最为迫切和社会经02科研管理创新中的应用主要有以下几个方面：济效益极为突出的，提高科研选题的针对性，实现03避免重复研究科研选题的科学化。挖掘不同层级、不同类别和不同区域之间科研选题申报和立项情况，结合科研选题申报高校及其研究团队的研究特长与特色，监控科研项目重复立项风险，避免重复研究，节约科研经费，减少资实现研究数据共享复用04源浪费。的科研需求，提升教师的科研创新能力，充分提搭建开放式大数据科研平台，充分融合教师高“研”的成效，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，提供数据监督学术道德和诚信更新接口，为科研工作提供数据支撑。05高校科研管理人员在课题申报阶段，对申请书进行学术道德与诚信的监督，避免学术不端行为发生。大数据平台应用04应用方案架构安全态势感知大数据教学创新大数据科研创新大数据管理创新高校大数据平台高校大数据平台应应用方案架构用方案架构大数据大数据高校大数据平台高校大数据平台应应用用业务业务模型模型大数据大数据安全安全态势态势感知感知大数据大数据威胁情报系统，进行关联分析，实现感知、溯源、预警。内嵌网络安全态势感知系统，安全态势感知系统采用大数据转化为安全智能的理念，收集各种安全数据，并结合综综合安全合安全态势态势感知感知安全态势感知系统对多源安全数据进行关联分析，将海量安全数据转化为少量安全事件，并进行集中呈现，大幅大数据大数据度降低安全运维复杂性；基于攻击链模型，将针对重点服务器的各种攻击事件从时间维度上做关联，还原网络攻击情景，追溯攻击过程。结合威胁情报，实现对即将发生的潜在威胁进行通告预警。借助安全态势感知系统，打破原有安全产品之间的数据壁垒，消除信息孤岛问题，为构建企业信息安全纵深防护体系提供强有力的支撑。行行为预为预警警学生行为预警直接关注的就是学生在校期间的异常表现，包括思想和行为等各个方面。通过学生生活数据，实现大数据大数据对学生的“高效、便捷、准确”的“管、控、查”一体化。主要从学生疑似未住宿预警、学生疑似不在校预警、学生晚寝晚归预警、学生预警趋势分析、学生就餐高峰、学生就业预警等方面进行数据挖掘。大数据教学大数据教学创创新之教学新之教学质质量量评评估估大数据大数据学活动。对学生给予教师的评价、学生活跃程度、学生成绩和教师授课情况等数据进行分析研究，帮助教师更好地进行教大数据教学大数据教学创创新之上网行新之上网行为为分析分析大数据大数据网络资源，树立健康的上网理念。对各年级同学上线次数、上网时间段、总流量以及在线课程的欢迎程度等数据进行分析研究，引导学生合理运用大数据教学大数据教学创创新之学生成新之学生成绩绩分析分析大数据大数据对学生成绩以及排名等数据进行分析研究，更加清晰地了解学生成绩的整体分布状况以及学生的学习状况。大数据科研大数据科研创创新之科研成果分析新之科研成果分析大数据大数据对科研成果的获奖比例、科研成果的学科背景和科研成果的论文级别等数据进行分析研究，清晰统计科研获奖情况。大数据科研大数据科研创创新之科研新之科研项项目分析目分析大数据大数据对科研项目的负责人年龄、学历、以及院系等高校科研项目信息进行分析研究，更全面地了解学校科研项目情况。大数据科研大数据科研创创新之科研新之科研经费经费分析分析大数据大数据对科研经费的投入、科研论著的发表数量以及各学院经费的投入和支出等数据进行分析研究，直观地了解科研经费、科研成果以及科研奖励等方面的信息。大数据管理大数据管理创创新之招生分析新之招生分析大数据大数据对学生的生源地以及招生的学生类型等数据进行分析研究，发现哪几个地区的考生是历年招生的主力军，进而为学校做到有重点、有突出、有成果的招生指导。大数据管理大数据管理创创新之就新之就业业分析分析大数据大数据对学生就业的地区分布、就业行业以及就业专业排名等数据进行分析研究，为高校决策者提供指导或数据支持，改进现有的教育模式，提高对毕业生就业指导的实效性。大数据管理大数据管理创创新之住宿分析新之住宿分析大数据大数据对学生住宿过程产生的数据进行分析研究，帮助学校相关管理人员更加合理地分配宿舍资源，更加科学地进行宿舍管理。大数据管理大数据管理创创新之精准新之精准资资助助大数据大数据积极响应国家号召，通过对学生各维度数据进行聚类分析、对历史数据的深度学习，帮助学校识别真正的贫困生，甄别出伪贫困生。大数据管理大数据管理创创新之教改决策新之教改决策大数据大数据通过机器学习、人工智能解决方案，推荐给管理者教学体制改革相关建议和方案。大数据管理大数据管理创创新之校本数据新之校本数据大数据大数据高校管理者可以直观看到各个业务单元的关键信息，可以全面、及时掌握学校的重要情况，将校园管理工作提升到一个新的高度。大数据管理大数据管理创创新之新之资产资产数据数据统计统计分析分析大数据大数据对资产的数量、资产的分类以及资产的年增长率等数据进行分析研究，为各类资产的购置和合理分配提供了决策支持，便于校领导从全局上把握资产信息，加强成本核算，对固定资产进行系统的规划、建设和管理。大数据大数据创创新新应应用之学生用之学生轨轨迹分析迹分析大数据大数据对学生各学年的成绩、餐厅消费、购物、进出图书馆的次数、借阅图书以及吃早餐的次数等数据进行分析研究，利用这些数据，不仅能预测出学生的学习状况，而且学校还可以依此引导他们更好地规划各自的学业和就业方向。大数据大数据创创新新应应用之学生画像用之学生画像大数据大数据对学生在校生活和学习状况等数据进行分析研究，掌握学生的目标动向，无论是学习还是参与社会活动，都能够有的放矢地帮助学生做进一步规划。大数据大数据创创新新应应用之学生画像用之学生画像大数据大数据