智慧校园大数据中心解决的方案共23页文档
智慧校园高校大数据解决方案 高校大数据整体解决方案
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。
高校智慧校园云数据中心解决方案
分散的资源和业务驱动的服务需求
校区A数据中心
院系N数据中心
校区B数据中心
院系A数据中心
高校数据中心建设面临的主要问题
高校正渐渐成为黑客猖獗的领域之一。
环境构建复杂
新应用部署需要需要进机房，动网络，时间长新应用没有统一规划：存储、备份、可靠性拓扑结构越来越复杂，新增系统布线困难
科研创新受制
各院系各部门存在大量信息孤岛无法共享部门间信息化标准不统一，互通困难资源的总体利用效率低，平均只有约20%
…
数据融合
颠覆式演进：数据库平台变更，带来传统IT应用修改的巨大风险，部分复杂关系数据模型无法完备支持
平滑式演进：传统应用在数据库不变的前提下，采用企业级分布式存储+X86实现小型机及传统存储替换，解决数据库扩展性与并发处理瓶颈问题；针对创新应用，则可直接基于Hadoop，MPP和No SQL数据库中间件平台进行开发
应用场景及收益
特性描述
应用编排模板，支持与服务管理平台关联，发布到服务目录；应用端到端的自动化部署，支持虚机、物理机的自动化部署。支持商业平台软件，包括Apache 2.2.4、WeblogicV9.2/V10.3.5 、Oracle10gR2/11gR2 等常用软件；
基础架构
基础软件
应用
现有数据中心
应用场景及收益
特性描述
实现计算资源与业务负载之间的动态匹配。可以与现有资源池共同管理，跨资源池进行资源监控，资源调配。－ 自动VM创建，新VM自动加入LB组－ 支持应用虚机负载监控触发VM弹性扩展的能力；
VM
vLB
VM
NEW VM
VM
HEAT
Scale out
业务WEB组件弹性伸缩组
智慧校园大数据中心解决方案
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
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。
智慧校园数据中台解决方案
积极探索数据在校园管理、教学科研、社会服务 等领域的应用场景，发挥数据更大价值。
THANKS
感谢观看
提升数据利用效率
通过数据的共享和交换，打破数据孤 岛，提高数据的利用效率和价值。
推动智慧校园建设
为智慧校园提供统一的数据服务和智 能化的决策支持，推动智慧校园的建 设和发展。
降低运营成本
通过数据的集中管理和维护，降低数 据运营成本和管理难度。
06
总结与展望
项目成果总结回顾
数据整合与治理
实现了校园内多源异构 数据的整合与清洗，提 高了数据质量和可用性 。
数据安全
采用数据加密、访问控制等安全措施，确保数据 的安全性和隐私性，防止数据泄露和非法访问。
03
数据治理与质量保证
数据治理策略制定
明确数据所有权和责任
确立数据管理者和使用者的角色和职责，确保数据质量和安全。
制定数据标准与规范
统一数据格式、命名规则、存储方式等，提高数据的一致性和可读 性。
建立数据治理流程
学生服务提升应用场景
一站式服务
整合校内各类服务资源，为学生提供一站式服务窗口，简化办事 流程，提高服务效率。
个性化推荐
基于学生的兴趣爱好、历史行为等数据，为学生推荐合适的课程、 活动、社团等，提升学生校园生活体验。
学生画像构建
通过采集和分析学生多维度数据，构建学生画像，为学生提供更加 精准、个性化的服务。
02
个性化学习支持
基于学生的学习数据和行为分析，为学生提供更加精准的个性化学习支
持和辅导。
03
智慧校园生态构建
打造以数据中台为核心的智慧校园生态系统，实现校园内各类资源的优
化配置和高效利用。
智慧校园解决方案精选全文完整版
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。
智慧校园云数据中心解决方案
03
平台即服务（PaaS）
提供应用开发和部署平台，加速应用 开发和部署的周期。
网络安全技术
防火墙技术
安全扫描技术
通过设置防火墙来控制网络访问，防止非法 访问和攻击。
通过安全扫描工具检测网络中的漏洞和威胁 ，及时进行处理和修复。
数据加密技术
入侵检测与防御技术
通过加密算法将数据转换成密文，保障数据 的安全性和完整性。
云数据中心采用了先进的安全技术 ，能够有效地抵御各种安全威胁。
自动化管理
智慧校园云数据中心通过自动化管 理，实现了快速部署、智能监控和 维护，降低了运维成本。
未来发展方向
进一步优化架构
未来智慧校园云数据中心将进一步优化架构，实 现更加高效、灵活和可靠的数据中心管理。
智能化运维
未来智慧校园云数据中心将实现更加智能化的运 维，通过人工智能和机器学习等技术，实现故障 自动预警、预测和智能处理，进一步提高数据中 心的可靠性、稳定性和安全性。
03
智慧校园云数据中心技术方案
虚拟化技术
服务器虚拟化
通过将服务器物理资源抽象成逻辑资源，实现服 务器的高效利用和灵活调度。
网络虚拟化
通过网络设备的虚拟化，实现网络的灵活管理和 高效运维。
存储虚拟化
将存储设备进行虚拟化，实现数据的统一管理和 调度。
大数据存储技术
数据分布式存储
通过将数据分散到不同的节点进行存储，提高数据可靠性和访问效率。
数据安全
采用加密技术和数据备份机制，确保数据的安全性和完整性， 避免数据丢失和泄露。
系统安全
加强操作系统的安全配置和漏洞修复，保证系统安全性，提高 抵御病毒和恶意软件的能力。
数据中心的绿色环保
智慧校园云数据中心解决方案
02
运营成本
分析数据中心的电力、冷却、网络等 设备的运营成本，以及维护和管理的 成本。
03
业务收益
分析数据中心所支持的业务收益，包 括增加的销售收入、降低的成本等。
07
结论与展望
项目总结
实现目标
本项目旨在构建一个高效、灵活 、可扩展的智慧校园云数据中心 解决方案，以满足日益增长的数 据存储和管理需求，同时提高资 源利用效率和降低运营成本。
确保数据安全，实现业务连续性，保证在意 外情况下快速恢复业务数据。
技术需求
高可用性
保证数据中心的可用性，避免单点故障， 确保业务连续性。
云化部署
实现资源的动态分配、按需使用，提高资 源利用率。
高性能
提供高性能的计算、存储和网络资源，满 足复杂业务场景的需求。
安全防护
保障数据中心的安全性，防止数据泄露、 篡改和非法访问。
利用校园网络和物联网技术，将前端采集的 数据传输到数据中心。
数据处理与分析
应用层
在数据中心，对采集到的数据进行处理、分 析和挖掘，实现智能化管理和决策。
提供面向校园管理部门、教师、学生等不同 角色的应用接口，如智慧安防、智慧教务、 智慧宿舍等。
硬件选型与配置
服务器
选择高性能、高可用性的服务器，用于存 储和处理大量数据。
加强数据安全保护，保障学校信息安全和隐私保护。
02
需求分析
业务需求
集中化管理
高效运维
实现全校信息资源的集中存储和管理，提高 数据安全性、可靠性及管理效率。
提供高效、自动化的运维手段，降低运维成 本，提高服务质量。
灵活扩展
数据备份与容灾
具备快速响应业务需求的能力，实现资源按 需扩展，降低扩展成本。