智慧校园大数据云平台整体解决方案

睿利而行智慧校园大数据云平台整体解决方案CONTENTS目录1校园大数据概述2校园大数据顶层设计3校园大数据解决方案4校园大数据应用案例分析1校园大数据概述校园大数据开发背景战略机遇：培养大数据人才、利用校园大数据深化校园管理促进校园改革发展、使用大数据平台提高校园科研水平和效率，既是校园面临的重要任务，也是校园发展的战略机遇。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。

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。

人类社会已经迎来“大数据时代”。培养大数据人才、利用校园大数据深化校园管理促进校园改革发展、使用大数据平台提高校园科研水平和效率，既是校园面临的重要任务，也是校园发展的战略机遇。校园大数据建设趋势OA系统研究生系统报表系统人力资源系统后勤系统科研管理信息平台本科教务系统财务资源平台学生管理系统设备与实验管理系统合同管理系统迎新系统审计系统审议系统校友系统……服务孤岛业务孤岛数据孤岛重复建设严重数据共享不足个性服务不深工作协同受阻多而不精共享困难举步维艰系统繁多兼容性不够用户体验不好分析挖掘难度大下一步怎么办？校园大数据建设困境——数据源数字校园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数据来源受限分析数据量少接口不完善校园大数据建设困境——用户多样校领导院领导校工会设备处图书馆校医院老师本科生/研究生就业处校园大数据的特征集体知识共生共享智能终端广泛应用业务应用智能融合外部智慧融会贯通互联网络高速泛在团队协作便利充分校园大数据的组成智慧资源智慧环境智慧管理智慧服务2校园大数据顶层设计XXX科技XXX科技大数据平台总体逻辑图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存量和增量结构化采集工具文本/接口/FTP数据解析工具实时数据流式实时处理工具Hadoop数据仓库交互式接口数据计算接口开发语言支持全面原始数据保全备份标准化数据聚合建模数据机器学习基础算法基础模型应用模型实时流计算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智慧课室云平台智慧教学大数据应用学校管理学校安全学校教学学校服务API接口学校科研第三方BI工具学生大数据竞赛数据统一管理平台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Hadoop集群管理自动化安装部署采集工作流管理数据源数据采集层存储层计算层结果层数据管理平台应用层架构

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前后分离，可高效率并行开发前端|

基于FaceBook开源框架React安全

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支持IP白名单，SQL黑名单，SQL注入攻击拦截管理

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强大的集群管理，监控后端

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基于SpringMVC+Mybatis扩展

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支持水平扩展，纵向分库分表智慧校园-大数据平台-现有业务数据23新增系统舆情系统科研项目微校园系统健康管理系统……档案信息课程信息教职信息学习资料等……教务信息成绩/消费/服务信息学籍信息课程与试题库结构化数据……T+半结构化数据

…….G+/天非结构化数据……G/天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……监管部门高教委教育局……实时流数据银行圈存一卡通消费服务消费……流式数据交易教学等……………………邮件/消息/视频/咨询校园大数据建设方向与产品行为画像轨迹分析综合预警管理大数据校领导驾驶舱大数据报告学生大数据教学大数据就业指导人事大数据分析学生大数据分析资产大数据分析学工大数据分析信息化大数据分析财务大数据分析科研大数据消费习惯成绩借阅高分课程选修课自习活动爱好科研大数据校园大数据建设内容大数据管理软件数据采集与清洗学生微观数据仓库教师微观数据仓库综合行为画像智慧校园推荐异常预警心理健康预警行为轨迹分析学生个人大数据报告群体行为分析互联网舆情分析精准就业推荐教务分析学工分析学业分析人事分析资产分析实验室分析学校信息化管理分析科研分析科研分析与横向对比智慧校园-大数据平台-分析纬度26身体形态体能素质个人健康体育评测学业成绩兴趣特长获奖情况个性展示学生基础信息成长实践学业进步身体素质社会实践志愿者服务校园活动拓展研究奖惩助贷消费行为智慧校园-大数据平台-分析纬度27班主任经历学生学业任课经历工作经历学习经历个人履历升迁奖励研训经历教科研经历职称评定专业能力展示教师基础信息个人经历专业发展教学能力智慧校园-大数据平台-分析纬度28教师情况获奖情况学生情况学校情况基础信息绿色指标学业成绩身心健康教师队伍情况办学质量人员经费资产投入专项投入资源信息基础设施智慧校园-大数据平台-分析纬度29专业班级集体画像专业班级个人画像科研情况院系领导教师课程企业就业需求招聘就业指导学生行为分析企业岗位匹配校园舆情资产情况师生情况科研水平高教委互助基金智慧校园-大数据平台-分析纬度30资产故障率采购规划资产分析社会实践分析贫困生分析教职劳资奖助金合理性药品收支率师生健康档案传染病预治师生健康管理服务机构校工会校医院图书馆设备处藏书现状借阅情况趋势分析采购计划智慧校园-大数据平台-知识图谱31自然语言分析语义分析、情绪分析文本分类、聚类相似度计算话题监测与跟踪决策辅助聚类分析、分类算法、频度关联分析和推荐系统在内的常用算法。知识图谱知识图谱本质上是语义网络，由节点(Point)和边(Edge)组成。知识图谱是关系网络的最有效的表示方式机器学习聚类分析、分类算法、频度关联分析和推荐系统在内的常用算法。智慧校园-大数据平台-知识服务32把一个文本分到一个或多个类别中，可以对其进行过滤、检索、分组，提高管理效率。给定文本，在某文本数据库中找出与之内容相似或相近文本的技术识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等情感分析是通过对文本进行分析，给出文本情感的倾向性的过程。对一篇文章进行分析后自动形成能够反映文章主要内容的摘要。智慧校园-大数据平台-技术平台33数据预处理数据集成分布式内存数据库分布式文件系统分布式数据仓库元数据存储库分布式数据库流计算引擎批量计算引擎分析平台基础平台数据存储计算引擎即席查询机器学习文本挖掘图谱挖掘全文搜索多维分析应用平台管理平台任务管理安全管理服务管理数据治理监控实时采集批量采集集群管理数据分析服务消息推送服务数据交换服务数据检索服务数据存储服务实时计算服务SDK统一应用控制台批量计算服务数据统计服务服务访问接口传输安全服务数据访问服务数据服务计算服务接口管理服务辅助监控服务管理服务所领导控制台开放接口开放平台数据导入工具数据科学工具舆情分析可视化工具画像分析学生分析文本挖掘工具教职分析趋势分析多维分析工具即席查询工具课程分析模型管理参与者画像统计模型挖掘模型行为模型预测模型模型调度大数据技术产品XXX科技大数据平台：平台优势

性能出众 开发简单接口功能HDFS直接使用java方式读写；Hbase通过专有api访问，适配转换成通用sql；Redis通过专有api访问，适配转换成sql；Hive、sparkSql通过sql转发mysql集群做数据切片，适配成通用sql；提供Load方式提供数据加载BS表设计工具，简化业务开发，可以开发复杂的业务。可视化数据建模，降低大数据使用门槛。基于dbbox的SQL语言，能降低处理业务的开发门槛自定义数据分片规则，提高命中率降低查询IO,百亿条信息查询秒级响应。列式存储，高压缩比，是传统方式的7~40倍；支持brighthourse引擎，查询性能翻倍横向扩展，性能随资源提升平台安全分布式节点数据备份与恢复数据权限可控数据脱敏应用隔离数据隔离传输加密XXX科技大数据平台：算法库平困生资助效益文本分类行为分析推荐系统Java

语言接口scala语言接口SequentialAnalysis时序分析DimensionReduction主成分分析AssociationMining关联/推荐DeepLearning深度机器学习Statistics统计算法Classification分类算法Clustering聚类算法Regression回归算法DiscriminateAnalysis判别分析FactorAnalysis因子分析BellefNetwork信念网络GraphInference图推理GeneticAlgorithm遗传算法DecisionMethods决策方法Sampling采样算法Q-Learning增强学习Distributed

Execution

Engine

分布式执行引擎SparkSQL引擎Hadoop

分布式系统大数据平台安全：数据检索、安全与脱敏数据源授权数据字段授权数据脱敏加密数据加密效果XXX科技校园大数据项目实施步骤需求调研接口信息收集部署平台接口调测原形设计需求确认详细设计数据采集数据标准化功能模块开发内部测试客户试用改进用户测试验收维护改进及版本升级版本发布项目现场需求调研盟科技数据采集三数据管理知识体系与数据标准化处理数据管理知识体系脏数据的种类数据接入与标准化过程XXX科技结合教育部标准进行数据标准化建模XXX科技功能需求确认—数据建模个人行为轨迹关联模型个人基本信息校务管理系统位置信息用户终端历史WiFi终端定位信息体育场门禁宿舍通道机一卡通行为动作上网行为审计一卡通信息网络呼叫中心系统直接读取信息模块：个人基本信息体育场门禁宿舍通道机信息网络呼叫中心系统关联分析后入库模块：WIFI用户终端历史WIFI终端定位信息上网行为审计一卡通XXX科技功能需求确认—原型设计XXX科技智慧校园-大数据平台-数据可视化44学生个人数据中心涵盖大学生活所有信息，保证学生个人数据中心的数据全面精准。包括以下5个方向：基础信息学习生活毕业就业XXX科技

XXX科技

学生数据来源举例体育场馆门禁信息门户有线网管Wifilocation认证计费系统无线网管理系统SSL-vpn系统学生电子邮箱教师电子邮箱校园一卡通宿舍通道机Itservice系统信息网络呼叫中心系统DNSDhcpURL审计教务系统数据中心工作进展：数据全部抽取完成接入的系统数量—18个接入的数据占用磁盘空间约700G增加数据保持定时同步个人数据中心内容展示与查询个人基础信息个人课程信息图书借阅信息网络访问信息校园消费信息校园轨迹信息个人成绩信息在线学习信息……内容丰富界面直观支持移动化APP操作简易内容展示特点：通过可视化方式，可以让学生、老师直观的查询与了解个人学校的所有数据个人数据中心内容展示与查询个人基础信息个人课程信息图书借阅信息网络访问信息校园消费信息校园轨迹信息个人成绩信息在线学习信息……内容丰富界面直观支持移动化APP操作简易内容展示特点：通过可视化方式，可以让学生、老师直观的查询与了解个人学校的所有数据查看具体个人的行为轨迹可选择某个学生，查看学生一天的行为轨迹

，显示轨迹序号、楼宇名称、时间点、停留多长时间、做了些什么图上箭头按照学生行为轨迹动态移动可查看某个时间点学生的位置状态，便于学校定位失联学生备注：地图上的动态icon还需优化学生在某个轨迹点的行为还需进一步分析轨迹行走的痕迹还需优化数据跳变问题行为轨迹-个人行为轨迹分析全校所有学生的在校轨迹，发现学生校内的热门访问地点可按照集群过滤，包括民族、性别、培养层次、学生类型、生源地等可以选择统计时间间隔，分为30min、1h、，按照时间间隔轮播学校人流变化情况可选择热力图、标注图两种显示方式，其中标注图会显示楼宇名称、人数点击某楼宇可查看该楼宇各层各室人员分布备注：轮播时间展示效果还未达到理想效果时间间隔数据待优化行为轨迹-全校行为轨迹分析XXX科技行为轨迹-全校行为轨迹分析-热力图学生沉迷预警学生失联预警贫困生预警上网预警一卡通消费预警学位异常预警各类预警详细报告报告分析总结预警信息配制基于微观大数据分析的综合预警校领导教师学生家长辅辅员学工处预警用户APP电脑短信微信邮件校园大数据管理计算平台数据预处理/去重校园安全算法计算匹配校园安全数据结论标签校园安全预警算法区配校园安全预警处理中心预警内容权限分配原始数据采集库个人基础数据库预警方式数据源计算处理逻辑架构大数据安全设计整体架构一卡通视频监控通道机门禁WiFi指纹识别考勤互联网数据14电子信息学院信息安全12级张某某电子信息学院04级学生个人标签：学霸、上网达人、理科高手个人行为画像综合成绩水平 80%个人综合分析综合消费水平 60%综合评估画像 70%自律性分析 90%通过大数据微观分析学生的个人特点，进行学生个人画像和数据分析，用于学生管理和综合评价、就业等的辅助。“学生行为画像”详细介绍分析全校学生访问该楼宇的情况，包括访问人员画像、访问的高峰时间月数据总结：总访问次数、访问人数、人均访问次数、全校排名日数据总结：访问人数、人员标签、日高峰时间段粘度高用户画像：显示经常访问该楼宇的人员标签使用人员趋势：显示该楼宇的访问趋势访问热度：显示该楼宇的楼层访问热度群体\楼宇人流画像分析学生大数据分析报告学生大数据分析报告个人数据中心大数据报告业内数据最丰富的学生大数据报告，涉及生活、教学、图书、网络、消费、习惯等超过10类指标。支持用户、班级、学院、学校等，可以按时间段，成长周、月、年导出按照A4风格进行设计与排版，美观简洁，支持导出成PDF、图片用于打印或者朋友圈分享。课堂计划—活动进度

签到进入每个活动可进行详情查询、开展教学督促学习进度情况情况随堂测试情况学生答题情况小组讨论进度智慧管理、智慧教学分析智慧管理、智慧教学分析校领导大数据指挥舱效果示意图核心部门核心管理大数据大数据核心KPI涉及财务、教务、科研、人事、学工、学生、资产、实验室、图书、信息化、综合….等超过10个管理的核心指标分析10+类别 400+指标总共涉及10+大的管理类别，400+的核心指标和分析内容人事分析—人事能力分析-1岗位工作量分析分析不同岗位教学工作量、科研工作量占比以及趋势各单位科研绩效统计分析各单位教职工的人均学术作品情况教职工培训情况统计分析学校教职工的历年培训次数趋势论文发布刊物分布统计分析教职工发表论文时选择刊物的倾向性教职工培训分布显示培训次数最多的前八类培训类型…校内薪资福利分析统计分析各岗位的薪资福利情况校内薪资福利对比通过对全校、各类岗位的薪资福利进行对比分析，发现学校教职工的待遇发展趋势情况学校支出工资情况将教职工拿到工资和学校支出部分进行对比分析各级领导情况分析统计分析年龄、学历、职称分布情况各单位人才引进的绩效统计分析高层次人才的人均学术作品情况教职工科研画像显示每个教职工科研的核心指标，包括科研项目数量、论著发表数量、学术影响因子学院职称评审画像根据某学院职称评审情况，分析人员情况和规律，包括通过职称人数、男女比例等教职工行为画像根据某学院职称评审情况，分析人员情况和规律，包括通过职称人数、男女比例等人事分析—人事能力分析-2校内薪资福利分析统计分析各岗位的薪资福利情况各级领导情况分析校内薪资福利对比通过对全校、各类岗位的薪资福利进行对比分析，发现学校教职工的待遇发展趋势情况各单位科研绩效教职工培训情况统计分析学校教职工的历年培训次数趋势各单位人才引进的绩效分析统计分析年龄、学历、职称分布情况 统计分析各单位教职工的人均学术作品情况 统计分析高层次人才的人均学术作品情况岗位工作量分析 教职工科研画像 论文发布刊物分布分析不同岗位教学工作量、科研工作量占比

显示每个教职工科研的核心指标，包括科研

统计分析教职工发表论文时选择刊物的倾向以及趋势 项目数量、论著发表数量、学术影响因子 性教职工培训分布显示培训次数最多的前八类培训类型…学校支出工资情况将教职工拿到工资和学校支出部分进行对比分析学院职称评审画像根据某学院职称评审情况，分析人员情况和规律，包括通过职称人数、男女比例等为学校人员晋升、培训工作，以及人事需求预测提供服务。3校园大数据解决方案校园大数据平台应用方案架构校园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“18”（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：校园大数据平台技术架构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。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。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。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。校园大数据平台技术架构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。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。大数据校园大数据平台应用业务模型大数据安全态势感知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，并结合威胁情报系统，进行关联分析，实现感知、溯源、预警。大数据综合安全态势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。大数据行为预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。大数据校园大数据平台三大用途之培养大数据人才的平台近年来，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。校园作为人才培养、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。根据国内外校园开展大数据课程建设经验以及现有大数据技术就业市场需求而构建的大数据人才培养平台，以大数据为方向，引进国内外先进大数据技术、成熟解决方案以及管理与教学内容，搭建云计算、大数据管理技术、大数据应用软件开发等技术平台，培养学生研究大数据科学与工程领域问题、解决大数据实际应用问题的能力，系统掌握大数据主流的存储、管理、分析处理技术，以及大数据平台架构和建设，实现科研、教学与社会服务的顺畅衔接，逐步打造以培养大数据人才为核心的科研、教学基地。大数据校园大数据平台三大用途之培养大数据人才的平台创新意识、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。大数据校园大数据平台三大用途之深化校园管理促进校园改革发展的平台010205040603可视化分析可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话数据存储和数据仓库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挖掘提供数据平台。数据质量和数据管理通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。语义引擎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。预测性分析能力预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。数据挖掘算法集群、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。大数据分析六个方面大数据校园大数据平台三大用途之深化校园管理促进校园改革发展的平台12345学生行为分析校园一卡通分析舆情分析校情大数据分析个性化学习分析大数据分析应用大数据校园大数据平台三大用途之提高校园科研水平和效率的平台0104030205

实现校园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济效益极为突出的，提高科研选题的针对性，实现科研选题的科学化。实现研究数据共享复用搭建开放式大数据科研平台，充分融合教师的科研需求，提升教师的科研创新能力，充分提高“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，提供数据更新接口，为科研工作提供数据支撑。

实现校园科研选题科学化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，满足行业大数据的科研工作需求，进一步提升校园的大数据科研水平，借助完善的产学研体系，实现科研成果向业务价值的转化。大数据技术在校园科研管理创新中的应用主要有以下几个方面：避免重复研究挖掘不同层级、不同类别和不同区域之间科研选题申报和立项情况，结合科研选题申报校园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，减少资源浪费。监督学术道德和诚信

校园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，满足行业大数据的科研工作需求，进一步提升校园的大数据科研水平，借助完善的产学研体系，实现科研成果向业务价值的转化。大数据技术在校园科研管理创新中的应用主要有以下几个方面：大数据大数据教学创新之教学质量评估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学活动。大数据大数据教学创新之上网行为分析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，引导学生合理运用网络资源，树立健康的上网理念。大数据大数据教学创新之学生成绩分析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。大数据大数据科研创新之科研成果分析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。大数据大数据科研创新之科研项目分析对科研项目的负责人年龄、学历、以及院系等校园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。大数据大数据科研创新之科研经费分析对科研经费的投入、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。大数据大数据管理创新之招生分析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。大数据大数据管理创新之就业分析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，为校园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。大数据大数据管理创新之住宿分析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。大数据大数据管理创新之精准资助积极响应国家号召，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。大数据大数据管理创新之教改决策通过机器学习、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。大数据大数据管理创新之校本数据校园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。大数据大数据管理创新之资产数据统计分析对资产的数量、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。大数据大数据创新应用之学生轨迹分析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。大数据大数据创新应用之学生画像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。大数据大数据创新应用之学生画像建设思路资源分散管理资源集中管理资源被动更新资源统一分配建设资源驱动建设业务驱动建设创新以学促进关键技术的发展整合大数据业务及服务渗透实现科学化管理智能化决策建设模式技术支撑部门协同业务主导业务主导业务主导信息系统建设采用双负责人模式部门协同业务量最大牵头多业务系统建设牵头部门+其他部门+信息化技术支撑项目经理角色作为中间方标准、架构、统一身份认证等科学智能化管理能做什么优化学校资源配置个性化推送提供依据招生指标辅助贫困生补助辅助危机预警怎么做自助统计分析指定条件分析特定需求分析深层次融合分析智慧应用综合信息监测竞争力分析人才培养监测教学质量评估招生就业分析校园舆情监测校园危机预警学生失联与行为预警辅导员最大的诉求：学生无故失联大数据辅助教学评估教师人事处邮件微信提醒大数据平台评估分析院领导学籍信息一卡通课程信息上网记录无线wifi考勤评教评教教学评估是高等院校被考核的必选动作之一大数据辅助就业对接互联网就业相关网站，用人需求与校内数据交叉比对，辅助专业设置、资源优化、布局招生等4校园大数据应用案例分析校园大数据平台标准体系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，加快建立校园信息采集、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：面向校园教育的需要，研制开放、共享大数据标准；助力校园教育创新发展，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，以数据为基本元素进行数据安全管理，规范数据的共享、使用和管理的整个流程，解决跨平台的数据交互、数据开放共享等难题。公司对我国现有标准、在研标准和将提出的标准计划进行梳理，依据大数据技术体系，从基础、技术、产品、应用等不同角度进行分析，形成了大数据标准体系框架，按照"18"的理念进行设计，即以"国子数据魔方"业务开发平台为支撑，构建基础标准、数据表示标准、数据处理标准、数据存储标准、大数据服务标准、大数据安全和隐私标准、行业大数据应用标准和大数据产品测试八大技术标准。校园大数据平台标准体系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，加速大数据在校园的广泛应用，促进校园全面、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。校园大数据平台标准体系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。校园大数据平台标准体系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。校园大数据业务开发平台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，在提供开放数据的同时，也允许用户通过该平台进行大数据应用的开发，为用户提供一体化应用开发、测试、部署、运行、管理、监控等托管环境，使应用开发人员无需关心应用的底层硬件和基础设施建设，从而提高工作效率。其架构图如下：校园大数据业务开发平台—大数据中心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，数据中心是校园信息化建设的基础性项目之一。数据中心通过统一的数据格式实现应用系统之间的数据交换和共享。校园数据中心具有以下建设意义：收集、存储各类数据的同时有效地将数据管理起来，为校园各个应用系统提供统一的数据服务，保证数据的一致性。打破信息孤岛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。互联互通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，为全面整合校园应用系统打下坚实的基础。预留接口校园大数据业务开发平台—大数据业务平台层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PAAS思想构建，并遵循SAAS标准。01大数据组件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、编辑和关联，从而组合成一个数据处理服务对外发布。02大数据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