智慧校园数据中心平台建设研究
智慧校园云数据中心建设方案
智慧校园云数据中心建设方案随着信息化时代的到来，智慧校园建设成为了各个学校的重要任务。
作为智慧校园建设的关键组成部分之一，云数据中心的建设至关重要。
本文将为您介绍一种可行的智慧校园云数据中心建设方案。
一、引言随着信息技术的快速发展，学校的管理需求日益增加。
为了更好地支持各类教育教学活动和学生管理工作，使用云计算技术建设智慧校园云数据中心已经成为现代学校不可或缺的一部分。
二、可行性分析（1）技术基础：学校内部已建立了相对完善的校园网络架构，为云数据中心的建设提供了基础条件。
（2）资源投入：云数据中心的建设需要一定的资金投入，但可以通过合理规划减少浪费。
（3）用户需求：学校各部门对信息化建设的需求日益增长，云数据中心正符合学校的发展需要。
三、建设目标（1）提高教学效果：通过云数据中心，学校可以将教学资源统一存放在云端，教师和学生可以随时随地进行在线学习和教学。
（2）优化资源利用：云数据中心可以实现资源共享，提高设备利用率，从而节省硬件和软件成本。
（3）强化数据安全：云数据中心采用高级加密和数据备份与恢复功能，提高了数据的安全性和可靠性，防止重要数据丢失。
四、建设步骤（1）需求分析：通过与各个部门的沟通，明确各部门对云数据中心的需求，制定详细的需求规格说明书。
（2）系统设计：根据需求规格说明书，设计云数据中心的整体框架，包括硬件设备、网络架构和软件系统。
（3）硬件采购：根据系统设计，采购符合要求的服务器、存储设备、网络设备等硬件设备。
（4）系统集成：将采购的硬件设备进行组装、布线和连接，搭建云数据中心的基础设施。
（5）软件安装与配置：根据系统设计，安装与配置云计算平台、虚拟化软件和云存储软件等关键软件。
（6）测试与调试：对云数据中心进行功能测试和性能调试，确保系统运行稳定和可靠。
（7）运维管理：建立日常维护管理机制，指定专人负责云数据中心的运维管理工作，确保系统的正常运行。
五、技术保障（1）网络安全：采用网络防火墙、入侵检测系统等技术手段，保障数据的安全性。
智慧校园创建调研报告范文
智慧校园创建调研报告范文本调研报告旨在了解当前智慧校园建设的情况和存在的问题，并提出相应的解决方案。
通过调研，我们发现智慧校园建设已经在许多城市的中小学和大学得到了广泛的推广和实施，但在实际应用中依然存在一些问题。
首先，我们发现智慧校园建设中存在着信息孤岛现象，不同部门之间的信息无法共享和交流，导致了效率低下和资源浪费的问题。
其次，部分学校在智慧校园建设中只注重硬件设备的更新和更新，而忽视了软件系统的建设和人才培养。
最后，由于智慧校园建设需要耗费大量的资金和人力，一些中小学无法承担这样的成本，导致了智慧校园的建设难度和进度。
针对上述问题，我们提出以下解决方案。
首先，建立统一的信息平台，实现各部门信息的共享和交流。
其次，加强教师和学生的信息技术培训，提高他们运用智慧校园系统的能力。
最后，政府部门可以出台相关的政策，为中小学的智慧校园建设提供财政支持和人才培训。
总的来说，智慧校园建设是教育现代化的重要组成部分，但在实际应用中还存在一些问题需要解决。
通过本次调研，我们希望学校和政府可以重视这些问题，共同推动智慧校园建设向更加完善的方向发展。
此外，我们还发现一些智慧校园建设已经取得了一定的成果，如智能化教室、考勤系统、校园安防系统等已经得到了广泛的应用。
这些成果为学校教育管理和教学工作带来了便利和高效，为学生提供了更加安全和舒适的学习环境。
在现有的成果基础上，我们建议学校可以加强对智慧校园建设成果的宣传和推广，增强师生对智慧校园建设的了解和认可。
通过成果的宣传，不仅可以增强学校的品牌形象，也可以为未来的智慧校园建设增添更多的动力和支持。
此外，智慧校园建设也可以结合互联网+教育的理念，开发更多的在线教育资源和课堂互动平台，为学生提供更加丰富多样的学习资源和教学手段。
通过互联网+教育的方式，可以为学生提供更加个性化的学习体验，激发学生学习的兴趣和动力。
最后，我们建议学校应该在智慧校园建设中注重数据安全和隐私保护，加强对学生个人信息的保护，避免信息泄露和滥用的风险。
智慧校园大数据平台建设技术方案
智慧校园大数据平台建设技术方案xx年xx月xx日•引言•大数据平台架构设计•数据采集与预处理技术•数据存储与查询技术•数据分析与挖掘技术•大数据安全与隐私保护•智慧校园大数据平台建设实施方案•结论与展望目录01引言信息化建设的不断深入，促进了智慧校园建设的发展国家对智慧校园建设的政策支持与引导提高校园管理效率、提升教学质量的需要背景与意义建设目标与任务建设任务开发数据分析与可视化工具，辅助决策与教学优化整合校园安防、资产等管理系统，提高管理效率建设目标：实现智慧化、信息化、高效化的校园管理搭建大数据平台，整合校园内各部门数据资源建设智慧课堂、智能实验室等设施，提升教学质量010203040506大数据平台建设方案通过数据接口对接、数据填报等方式，采集校园内各部门数据数据采集数据存储数据处理数据应用采用分布式存储技术，实现海量数据的存储与备份利用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行处理与清洗开发数据可视化、报表生成等应用，辅助决策与优化02大数据平台架构设计以数据仓库为核心，通过ETL（数据提取、转换、加载）等技术手段将数据从各个业务系统整合到数据仓库中，再通过报表、OLAP等手段将数据展现给用户。
分布式架构采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，对海量数据进行处理和分析，提高数据处理效率和可靠性。
星型架构总体架构设计VS数据整合通过ETL等手段将分散在各个业务系统中的数据进行整合，建立统一的数据中心。
数据清洗对数据进行清洗、去重、格式转换等操作，保证数据质量和准确性。
数据分类按照数据属性、特征等对数据进行分类、分主题等操作，方便数据管理和使用。
数据层设计采用分布式存储技术，如HDFS、Cassandra等，对海量数据进行存储和管理。
数据存储采用分布式计算技术，如MapReduce、Spark 等，对海量数据进行计算和处理。
数据计算通过数据加密、权限控制等手段保障数据的安全性和隐私性。
基于大数据的中小学智慧校园建设研究
本栏目责任编辑：王力计算机教学与教育信息化基于大数据的中小学智慧校园建设研究李军（吉首大学师范学院，湖南吉首416000）摘要：随着云计算、物联网等新一代计算机技术的兴起,国内外纷纷依托这些新兴技术开始投入"智慧校园"平台的应用研究和建设开发。
智慧校园平台可以实现校园的数字信息化、管理智能化和服务全面化等优势。
本文充分借鉴国内外先进地区的经验，分别从信息的融合、关联，以及存储应用等方面来探究平台建设的可操作性，让广大师生享受互联网技术给学校的教学、管理、交流、生活和服务等带来的进步。
关键词：智慧校园；大数据；融合；体系中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)08-0120-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：1引言随着科技的迅速发展和时代的不断进步，中小学校校园建设逐渐由数字化校园建设转化为智慧校园建设方向转变。
教育部的信息化工作要点（2016）也明确指出：“应加大教育信息化培训和典型示范推广力度，引导各级各类学校开展利用信息技术转变教学模式、改进教学管理的智慧校园应用”。
可以说，智慧校园平台的建设对于促进校园信息处理水平，改进信息服务质量，打造开放式、协同性和智能化的综合管理服务平台，完善各个体系间信息资源的互联互通、共享融合，提高校园管理效率等具有极大的研究价值。
2智慧校园平台应用的现状近年来，“智慧校园”已成为一个热点词汇，研究和实践的案例层出不穷。
当然，英、美等国外发达国家和地区以及我国的香港特别行政区因为文化底蕴和经济条件的历史原因影响，研究条件更为成熟，也取得了令人瞩目的成果。
美国宾夕法尼亚大学推出的集手机卡与银行卡功能为一体的“Penny Card 4”校园卡；加利福尼亚大学推出的能对各方获取信息进行价值分析、智能整理、加工和处理的领导决策系统；英国的诺丁汉大学提供的涵盖了教育教学、科学研究、校园生活和校务管理等各个方面服务为一体的“校园呼叫中心”以及香港浸会大学自主设计和开发的“e 板书在线教学系统”等。
智慧校园系统数据架构设计与研究
智慧校园系统数据架构设计与研究摘要：随着我国的信息技术飞速发展，学院要依托云计算、物联网、大数据及人工智能等先进技术，以校园应用服务为载体，强化需求导向，树立数据思维，构建信息链、数据链，统一标准规范，推动资源共享，将学院的教、学、考、评、管、研纳入相互融通的智能一体化体系，搭建智慧校园平台。
本文结合院校信息化建设历程，提出智慧校园建设思路及原则，分析智能时代下智慧校园系统数据架构设计。
通过平台各种数据分析及预警与监控分析，充分挖掘数据价值，为构建高质量教育支撑培训体系提供智力支持。
关键词：大数据；智慧校园；信息系统引言智慧校园信息系统的建设是近年来我国很多高校推进教育信息化的主要建设进程之一，高校普遍对于智慧校园的建设给予了高度的支持。
随着我国信息技术的飞速发展和广泛应用，大数据技术也逐渐被应用到智慧校园的建设当中，实践证明，如果能够充分利用大数据分析技术来进行智慧校园信息系统的建设，学校就可以从根本上提高智慧校园的建设效率，而且利用大数据对学生的各项需求进行分析，也可以更好地提高信息化建设的精准度。
1 智慧校园建设思路为响应党中央号召，为培养造就忠诚干净担当的高素质专业化干部队伍，不断把学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想作为首要政治任务，不断把新时代中国特色社会主义推向前进。
依照中共中央对于信息化的相关要求，遵循《干部教育培训工作条例》，结合干部教育培训工作实际，严把政治关、质量关、纪律关，树立互联网思维，遵循干部网络培训相关国家标准。
利用云计算、大数据、物联网、5G移动互联网、人工智能等先进技术，按照“顶层设计、标准先行”、“集成共享，整合资源”、“管理高效、决策智能”、“线上线下、创新模式”、“训前中后、全程一体”、“前段微化、后端云化”、“智能运营，激发活力”、“共建共享，服务全国”、“数据画像，精准培训”、“趣味学习、个性体验”的思路，聚焦精细化服务、精品化课程、精准化培训，打造一体化的一流学院，将其建设成为全国一流线上线下理论学习网络平台，习近平新时代中国特色社会主义思想的理论阵地，全国领导干部思想理论教育的学习堡垒，学院教职工在线进修的培养渠道，学院优质干教资源的共建共享平台，学院“智慧校园”互联互通的数据枢纽，实现学院在网络空间的延伸，打造全国学院系统一体化的干部培训生态圈，实现“大数据驱动、社交化激励、精准化培训、个性化服务”的科学运营，全面构建功能齐全、技术先进、性能稳定、安全可靠、用户体验满意的信息化应用的工作、学习和生活环境。
一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现随着时代的发展，数字化教育的概念已经深入人心，智慧校园建设也在逐步推进。
智慧校园建设是将现代信息技术与校园学习、生活等各方面有机结合，通过数据中心进行数据管理。
本篇论文将介绍一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现。
一、概述智慧校园数据中心是将现代信息技术与校园管理紧密结合的产品，它可以收集和管理校园内各种各样的数据，包括学生信息、教学建设、资源配置、设备管理、课程管理、智能家居等。
同时，智慧校园数据中心能够为教学和管理者提供精准信息支持，以加强校园管理。
基于云平台的智慧校园数据中心支持跨设备、跨平台的数据存储和管理，给学校带来许多优势，如易于管理、操作和扩展、提高教学和管理效率、降低成本、强化安全性等等。
二、系统设计与架构基于云平台的智慧校园数据中心可以分为三层：用户接口层、应用层和基础设施层。
其中，用户接口层直接为用户提供服务，应用层则包括学校管理信息系统、学生信息管理系统、教学资源中心等，基础设施层则包括云存储、云计算、虚拟化等。
在整个系统设计中，云存储是一个极为重要的基础设施。
目前业界还没有一个统一的标准，云存储既包括公共云、私有云和混合云。
在实现中，我们采用了自建云平台以及部分第三方云服务商的方案，以实现云存储的功能。
三、系统实现在实现中，我们首先部署了云计算环境，作为云存储的技术基础。
由于学生和教职工的数据量很大，所以我们主要选择了云硬盘和文件存储服务进行存储。
同时，为了提高云存储的安全性，我们在数据传输、存储和访问等环节都加入了多重安全保证措施，比如流量加密、数据备份、访问认证等。
此外，我们还建立了一套完善的数据管理规则，确保数据完整、准确和合法。
最后，我们还为学生和教职工开发了专门的移动应用和网站，以便于他们随时随地访问和管理自己的数据。
四、系统应用基于云平台的智慧校园数据中心的应用非常广泛，包括以下方面：1. 学生管理学校可以通过智慧校园数据中心管理学生基本信息、课程表、成绩单、考勤记录等。
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案
交互式图表， 用户可以通过 点击、拖动等 方式进行数据
查询和分析
动态图表，实 时更新数据， 展示数据变化
趋势
配色方案和布 局设计，提高 图表的视觉效
果和易读性
平台架构与功能设计
总体架构设计
平台架构：分为数据采集、数据处理、数据展示和数据分析四个部分 数据采集：通过多种方式收集校园内的各种数据，如传感器、摄像头、网络等 数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换、存储等处理，为后续分析提供基础
数据备份与恢复：支持定期备份和快速恢复，确保数据的可靠性和稳定性
数据分析与挖掘：提供数据挖掘、数据分析、数据可视化等功能，帮助用户从海量数据中 提取有价值的信息。
可视化分析模块
功能：提 供数据可 视化分析 工具，帮 助用户快 速理解和 分析数据
模块组成： 数据展示、 数据分析、 数据挖掘、 数据可视 化
协调机制：包括组织、人员、流程等 方面的协调
资源分配：根据项目需求，合理分配 资源
进度管理：制定项目进度计划，确保 项目按时完成
质量控制：制定质量控制计划，确保 项目质量达到要求
风险管理：制定风险管理计划，防范 项目风险
风险评估与应对策略
技术风险评估与应对措施
评估内容：系 统稳定性、数 据安全性、系
THANK YOU
汇报人：小无名
历史数据：如学生成绩、教师教学成果 等
校园外部数据：如社会经济数据、行业
实时数据：如校园监控、考勤数据等
非结构化数据：如校园监控、考勤数据 等
数据采集方法与技术
网络爬虫：通过编写程序，自动从互联网上抓取数据 API接口：通过调用其他平台的API接口，获取数据 数据库导入：将已有的数据库数据导入到可视化分析平台 传感器数据采集：通过传感器设备，实时采集校园内的各种数据，如温度、湿度、光照等。
智慧校园建设研究课题
智慧校园建设研究课题一、引言随着信息技术的快速发展，智慧校园建设已成为当前教育信息化发展的重要方向。
智慧校园建设旨在通过信息技术手段，提高校园管理效率，优化教育资源配置，提升教育质量。
本文将从智慧校园总体架构研究、基础设施建设与优化、信息化应用系统建设、信息化教学资源建设、信息化管理与服务体系建设、信息化人才队伍建设、信息安全与保障体系建设、智慧校园建设标准与规范研究、智慧校园建设评价体系研究等方面对智慧校园建设进行深入探讨。
二、智慧校园总体架构研究智慧校园总体架构是智慧校园建设的核心，它涉及到校园信息化的规划、设计、实施和运维等各个方面。
在总体架构研究中，需要明确智慧校园建设的目标、原则、重点任务和实施路径，制定详细的建设方案和时间表，为后续的建设工作提供有力支撑。
三、基础设施建设与优化基础设施建设是智慧校园建设的基础，包括网络基础设施、数据中心、多媒体教室、实验室等。
在基础设施建设与优化中，需要注重设备的选型、布局和配置，确保设备的性能和稳定性，同时要注重设备的维护和更新，确保设备的正常运行。
四、信息化应用系统建设信息化应用系统是智慧校园建设的核心内容之一，包括教学管理系统、学生管理系统、科研管理系统、办公自动化系统等。
在信息化应用系统建设中，需要注重系统的功能设计、用户体验和数据安全等方面，确保系统的稳定性和可用性。
五、信息化教学资源建设信息化教学资源是智慧校园建设的重要组成部分，包括数字化教材、在线课程、多媒体资源等。
在信息化教学资源建设中，需要注重资源的整合、共享和更新，建立完善的资源管理制度和标准，提高资源的使用效率和质量。
六、信息化管理与服务体系建设信息化管理与服务体系是智慧校园建设的保障，包括信息化管理机构、信息化服务体系、信息化技术支持体系等。
在信息化管理与服务体系建设中，需要注重管理机构的建设和职能划分，完善服务体系和服务流程，提高技术支持和服务能力。
七、信息化人才队伍建设信息化人才队伍建设是智慧校园建设的关键因素之一，包括信息技术人才和管理人才。
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智慧校园数据中心平台建设研究作者：刘冬邻来源：《电子技术与软件工程》2016年第03期摘要经过多年的数字化校园建设，目前各高校已经开始建设以“硬件集群”、“数据集中”、“应用集成”为目标的智慧校园，数据中心平台为智慧校园提供重要的数据支撑，本文将讨论智慧校园数据中心平台的建设内容及实施过程。
【关键词】智慧校园数据中心应用集成数据交换以“统一平台，统一门户，N 个应用”为建设目标的智慧校园已经成为高等学校信息化建设的焦点。
各高校从开始进行数字化校园建设到现在，经历了基础设施建设时期，校园网及业务系统建设时期和应用集成时期。
目前，大部分高校都处于应用集成时期。
但是，在早期的数字校园建设阶段，学校各部门往往都根据需要已经开发并使用了相关的业务系统，累积了大量重要的历史业务数据，但由于没有建立统一的数据中心，导致数据分散、冗余或重复存储等问题。
其次，由于各部门的业务数据没有使用统一的信息标准，致使业务系统与业务系统之间的信息交换十分困难，导致了“信息孤岛”的形成，智慧校园的应用集成也无法实现。
本文旨在根据我校数据中心的建设经验，研究出一套适合智慧校园建设的数据中心平台建设方案，通过共享数据中心实现不影响原有业务系统的情况下达到信息共享、应用集成，消除“信息孤岛”，提高智慧校园信息利用率并为今后的应用系统建设搭建好基础数据平台。
1 智慧校园数据中心平台体系结构数据中心平台采用顶层设计思路，以智慧校园信息标准建设成果为依据，从数据源、数据目标到数据服务整个体系进行规划，由数据交换、数据存储与管理、数据服务等三部分组成。
数据中心平台体系结构如图1。
2 数据中心平台建设2.1 数据交换平台数据交换平台是信息交换与共享平台的核心，是整个系统信息传输的总线，提供基于发布/订阅的消息分发和集线器式的集成服务。
负责将各部门业务系统中获取的数据传输并保存到数据中心；以及，根据预定规则和数据订阅请求，将指定数据发送给相应部门。
实现校内数据信息交换与共享。
数据交换平台包含如下建设内容：2.1.1 数据源支持数据中心平台实现不同数据源的数据整合，支持广泛的数据源。
包括：（1）主流关系型数据库，例如Oracle、DB2、Sybase SQL Anywhere、MS SQL Server，Informix，并能够对不同的版本进行支持。
（2）非主流关系型数据库，例如MySQL、Postgre SQL、Derby、HSQL DB，并能够对不同的版本进行支持。
（3）ODBC数据源，例如Access、DBF、Excel，并能够对不同的版本进行支持。
（4）消息类型数据源如：JMS Queue、JMS Topic的数据集成。
（5）格式化的txt及XML的文件数据集成。
（6）WebService的数据集成。
（7）其他特殊类型数据格式如：LOB字段（BLOB、CLOB）的数据集成。
2.1.2 数据交换配置数据交换平台根据配置参数执行数据交换，数据交换配置功能应包括：（1）交换机配置，数据交换工具采用实现数据之间点对点的数据交换，同时应用事务可以进行交换机组的定义，来进行数据交换的反压处理。
平台中对交换机信息进行注册，包括交换机的IP 地址、数据库名称等信息。
（2）业务库（中介库）配置，实现业务库（中介库）的配置，业务库的监控可反馈数据库的链接概况，为数据交换提供支撑。
（3）数据源定义，业务系统数据库配置功能主要是对于需要进行数据交换的系统进行配置，包括业务系统、业务系统的数据库、IP地址、端口号、数据库SID、用户名、密码等。
（4）字段信息对照，业务系统共享数据字典配置是根据数据共享调研的结果，对各业务系统需要共享的数据进行维护，包括共享数据所在的表及字段。
（5）执行设置，设置数据交换的启动周期，实现交换的无人值守。
（6）配置结果检测，信息配置完成后，系统提供自检功能。
通过模拟数据检测数据交换各节点连接是否畅通，输入输出结果是否符合预定要求，以及交换过程中是否存在可能的信息交换分支等。
保证数据交换在实际使用过程中的准确与稳定。
（7）数据抽取与数据订阅，数据抽取是通过配置源数据表与目标数据表的选择，数据项的对应，数据清洗的设定、抽取条件等因素达到数据抽取与订阅的目的。
2.1.3 数据转换和清洗源业务系统数据标准、数据中心库数据标准，以及目标业务系统所需求的数据内容，相互之间可能存在差异。
数据交换中心通过对数据的转换、清洗和装载，完成不同数据标准的相互影射与转换，实现共享数据跨应用交互。
建设内容包括：（1）数据内容转换，建立具有一定执行顺序的数据处理逻辑规则，完成对数据值格式、内容的转换与变更，并将结果输出给目标数据表。
（2）数据记录并流，首先解析传入的标准结构数据，根据解析出的部分数据触发数据提取模块返回另一个标准结构数据，然后根据配置的关联条件两个标准结构数据进行合并输出。
（3）数据记录串流，建立具有一定执行顺序的数据处理逻辑规则，完成对数据记录的一系列转换与操作，并将结果输出给目标数据表。
（4）数据清洗，根据配置结果，将不满足条件的数据记录过滤掉。
2.1.4 数据交换监控数据集成交换监控包括数据抽取与数据订阅的审核、数据交换的情况、数据交换日志、数据交换定时轮询的设置等功能。
数据集成监控的内容包括：（1）数据集成资源展示，展示已配置到数据中心平台的各种数据源的各类信息，包括数据源的数据（库）类型、接口类型、数据业务类型、数据规模、数据更新频度等信息，及是否同步数据还是人工导入数据，哪个校区数据等。
（2）数据集成项目展示，展示各种已配置数据集成项目的信息，包括数据源信息、数据业务类型、应用系统名称、数据交换频度等；（3）数据集成相关统计信息展示，包括集成数据总量、连接数据源数、集成表总数、数据模型总数、异构数据类型数、集成任务总数等；（4）提供全面的运行监视，可以查看任务当天集成情况，通过图表的方式展现运行的情况提供项目异常信息的警告机制，可通过邮件、短信进行报警。
提供异常信息的查看和统计，并可以自动下钻到异常的源头。
交换机资源监控包括监控从主机信息、虚拟机信息、线程信息、线程统计等多方面来反应资源信息，以便可以调控客户机的资源利用，及时发现数据交换过程中出现的异常。
通过有效的数据统计与分析，发现数据交换过程中普遍存在的问题，从而有效的提前防范，保障数据交换稳定。
2.2 数据中心库数据中心库建设内容包括基础数据库建设和辅助数据库建设：（1）基础数据库建设将严格遵循我校智慧校园数据信息标准建设成果，实现全校信息数据的统一、集中和共享，为相关领导和部门的信息利用、分析决策提供支持。
（2）根据学校数据应用的需要建设各辅助数据库。
数据中心库内容应包含基础管理数据、行政管理数据、学校管理数据和扩展数据。
具体的，应包括学校基础数据、学生数据、教职工数据、办学条件数据、学校概况信息、学生管理信息、教学管理信息、教职工管理信息、科研管理信息、财务管理信息、资产管理信息等。
数据中心库建设还包括建设数据中心库管理工具，包括数据快照、数据维护、数据备份和恢复等。
2.3 数据服务数据中心平台可以向全校师生和其他应用系统提供基础数据服务，包括：（1）集成到数据中心库中的学校基础业务数据的查询和统计服务。
（2）数据导出服务，数据中心库中的数据可以根据用户的要求导出到Excel文件中。
（3）数据发布服务，对于已集成到数据中心库的数据，需要这些数据的应用系统将不再需要与源应用系统的数据库进行数据交换，数据中心平台应能生成这些数据引用的Webservice，并包含数据更新频率参数。
2.4 数据质量管理在学校构建主数据库的基础上，进行数据质量管理，包括以下部分：（1）数据质量检测规则定义：对于需要进行数据质量检测的数据项（IP地址、身份证号码、籍贯等）设定质量检测正规则，用于数据质量自动检测的规则。
（2）数据质量检测：系统可以根据数据质量检测规则与数据质量检测项目自动进行数据质量检测，并给出数据质量报告，包括未通过项，未通过率等，同时反馈给数据权威源进行数据更正；（3）数据修正及审核：数据权威源根据数据质量反馈进行数据质量修正并提交；系统可以根据提交的数据再进行自动或人工审核，审核过的数据进入到主数据库。
3 保障智慧校园数据中心平台建设的其它重要因素保障我们能够成功建成满足智慧校园要求的数据中心平台的其它重要因素有：（1）重视高层领导在项目中的作用，不但要求学校领导参与到项目中来，还要求各部门、各单位的领导参与到项目中来。
把数据中心项目办成“一把手”工程是项目成功的关键要素。
（2）重视硬件基础平台规划，数据中心的建设包括软件及硬件的两方面建设，即物理上的数据中心及逻辑上的数据中心，数据中心要求必须采用先进的技术及安全、可靠的硬件设备。
（3）做好数据中心工作人员梯队建设工作，需要培养有针对性的多层次的合理人才队伍，从而为学校下一阶段的智慧校园建设做好人才储备工作。
（4）规范信息化管理规程，信息化管理规程是指学校在信息系统建设和运行中应遵守的管理规范，使信息化建设和运行进入统一管理的新局面。
4 结语数据中心平台是学校唯一的可信数据源，是学校各类应用唯一、可靠的数据来源并为整个学校的信息查询和决策分析提供可靠的、足够的、全面的数据保障，为智慧校园的进一步建设奠定基础。
本文以四川外国语大学智慧校园数据中心平台的建设为列，研究了智慧校园数据中心平台的体系结构、建设内容以及实施过程和保障数据中心平台建设的其它重要因素，结果表明该数据中心平台的设计和建设内容是有效的。
参考文献[1]王磊，李林林，周学理.浅析高校数据中心建设的问题及对策[J].科技与管理，2006.6：144-146.[2]孟凡立，孙荣，徐明.高校虚拟化数据中心建设探究[J].实验室研究与探索，2012.12：62-66.[3]罗雅过，赵宁社.高校数字化校园数据中心平台的研究与设计[J].计算机技术与发展，2014.9：217-221.[4]张锦珠.数据中心平台的一种设计与实现[J].信息安全与技术，2011.12：46-49.[5]王钱永.数字化校园中数据中心平台的研究[J].中国教育信息化，2007.11：14-15.作者简介刘冬邻（1979-），男，重庆市人。
硕士学位。
现为四川外国语大学教育技术中心工程师。
研究方向为计算机网络及应用。
作者单位四川外国语大学教育技术中心重庆市 400031。