互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
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互联网智慧校园大数据信息化建设整体解决方案
在此背景下，本项目旨在利用互联网和大数据技术，构建一个智慧校园管理系统，以实现校园管理的智能化、信息化和现代化。
项目背景
项目意义
本项目的实施将带来以下几方面的意义
优化学生学习环境：通过对学生的学习行为等数据进行挖掘和分析，可以为每个学生提供个性化的学习方案和建议，提高学习效果。
提高校园管理效率：通过智能化管理，可以减少人力投入，提高各项任务的执行效率和准确率。
解决方案
该中学采用了人脸识别系统和学生卡系统，实现了对校园内所有人员的精准管理。同时，还引入了智能监控系统，对校园内的活动进行实时监控和记录。
实施效果
通过引入智慧校园技术，该中学实现了对校园内所有人员的精准管理，有效避免了学生出入管理混乱的问题。同时，智能监控系统也提高了校园的安全性，减少了安全事故的发生。
05
项目实施与运维
项目实施流程
培训与推广
为用户提供培训，提高使用技能，推广项目应用。
部署上线
完成系统开发后，进行部署上线，确保系统稳定运行。
系统开发
按照设计方案，进行系统开发、测试和修正。
需求调研
深入了解客户需求，明确项目目标和实施范围。
方案设计
根据需求，制定详细的实施方案和设计蓝图。
项目运维管理
智慧管理
科研项目管理智能化
通过智能化系统，实现科研项目的在线申请、评审、结题等环节的自动化管理，提高科研项目管理效率。
科研成果共享与交流
搭建科研成果共享平台，鼓励校内教师之间以及校际之间的科研合作与交流，促进科研资源的共享和优化。
智能科研助理
通过人工智能技术，为科研人员提供文献检索、数据挖掘、实验设计等辅助功能，提高科研工作效率。
本项目的目标是建设一个互联网智慧校园大数据信息化平台，实现以下功能
项目背景
项目意义
本项目的实施将带来以下几方面的意义
优化学生学习环境：通过对学生的学习行为等数据进行挖掘和分析，可以为每个学生提供个性化的学习方案和建议，提高学习效果。
提高校园管理效率：通过智能化管理，可以减少人力投入，提高各项任务的执行效率和准确率。
解决方案
该中学采用了人脸识别系统和学生卡系统，实现了对校园内所有人员的精准管理。同时，还引入了智能监控系统，对校园内的活动进行实时监控和记录。
实施效果
通过引入智慧校园技术，该中学实现了对校园内所有人员的精准管理，有效避免了学生出入管理混乱的问题。同时，智能监控系统也提高了校园的安全性，减少了安全事故的发生。
05
项目实施与运维
项目实施流程
培训与推广
为用户提供培训，提高使用技能，推广项目应用。
部署上线
完成系统开发后，进行部署上线，确保系统稳定运行。
系统开发
按照设计方案，进行系统开发、测试和修正。
需求调研
深入了解客户需求，明确项目目标和实施范围。
方案设计
根据需求，制定详细的实施方案和设计蓝图。
项目运维管理
智慧管理
科研项目管理智能化
通过智能化系统，实现科研项目的在线申请、评审、结题等环节的自动化管理，提高科研项目管理效率。
科研成果共享与交流
搭建科研成果共享平台，鼓励校内教师之间以及校际之间的科研合作与交流，促进科研资源的共享和优化。
智能科研助理
通过人工智能技术，为科研人员提供文献检索、数据挖掘、实验设计等辅助功能，提高科研工作效率。
本项目的目标是建设一个互联网智慧校园大数据信息化平台，实现以下功能
大学智慧校园信息化建设项目实施方案
资金使用与管理
建立完善的资金管理制 度，明确资金使用计划 和审批程序，确保资金 的合理使用和有效控制 。
风险管理
风险识别
全面分析项目实施过程中可能出现的风险因素，包括技术风险、市场风险、管理风险等。
风险评估
对识别出的风险因素进行评估，确定其可能对项目造成的影响程度和概率。
风险应对与监控
制定有效的风险应对措施，如风险规避、风险转移、风险减轻等，并建立风险监控机制，对项目实施 过程中的风险进行实时监测和预警。
提升教学质量和科研水平 ，为师生提供更好的学习 和科研环境。
促进校园文化交流和师生 互动，增强校园凝聚力。
加强校园安全防范，提高 校园安全保障能力。
02
建设内容与范围
硬件设施建设
03
校园网络升级改造
智能化教室建设
校园安防监控系统
对校园网络进行全面升级，包括网络设备 更新、光纤接入、无线网络覆盖等，以提 高网络速度和稳定性。
2
加强项目管理和监督，确保各项任务按计划推进 ，及时解决实施过程中出现的问题，保障项目顺 利进行。
3
重视项目成果的应用和推广，将实施效果与实际 需求相结合，不断完善和优化项目实施方案，提 高校园信息化水平。
THANKS
大学智慧校园信息化建设项 目实施方案
汇报人：xx
汇报时间：2024-01-17
目录
• 项目背景与目标 • 建设内容与范围 • 实施步骤与计划 • 资源保障与风险管理 • 效益评估与持续改进 • 结论与建议
01
项目背景与目标
项目背景
当前，随着信息技术的快速发展，智慧校园已成为高校 发展的必然趋势。
评估结果
根据评估结果，对项目进行总结和 反思，找出存在的问题和不足，提 出改进措施和建议。
建立完善的资金管理制 度，明确资金使用计划 和审批程序，确保资金 的合理使用和有效控制 。
风险管理
风险识别
全面分析项目实施过程中可能出现的风险因素，包括技术风险、市场风险、管理风险等。
风险评估
对识别出的风险因素进行评估，确定其可能对项目造成的影响程度和概率。
风险应对与监控
制定有效的风险应对措施，如风险规避、风险转移、风险减轻等，并建立风险监控机制，对项目实施 过程中的风险进行实时监测和预警。
提升教学质量和科研水平 ，为师生提供更好的学习 和科研环境。
促进校园文化交流和师生 互动，增强校园凝聚力。
加强校园安全防范，提高 校园安全保障能力。
02
建设内容与范围
硬件设施建设
03
校园网络升级改造
智能化教室建设
校园安防监控系统
对校园网络进行全面升级，包括网络设备 更新、光纤接入、无线网络覆盖等，以提 高网络速度和稳定性。
2
加强项目管理和监督，确保各项任务按计划推进 ，及时解决实施过程中出现的问题，保障项目顺 利进行。
3
重视项目成果的应用和推广，将实施效果与实际 需求相结合，不断完善和优化项目实施方案，提 高校园信息化水平。
THANKS
大学智慧校园信息化建设项 目实施方案
汇报人：xx
汇报时间：2024-01-17
目录
• 项目背景与目标 • 建设内容与范围 • 实施步骤与计划 • 资源保障与风险管理 • 效益评估与持续改进 • 结论与建议
01
项目背景与目标
项目背景
当前，随着信息技术的快速发展，智慧校园已成为高校 发展的必然趋势。
评估结果
根据评估结果，对项目进行总结和 反思，找出存在的问题和不足，提 出改进措施和建议。
互联网+智慧校园大数据信息化建设整体解决方案
数据来源：收集、 整合各种数据来源
数据处理：清洗、 整合、分析数据
数据分析：运用统 计学方法对数据进 行分析
数据应用：将分析 结果应用于智慧校 园建设中
数据来源：校园内各个系统的数据采集、整合 数据应用：分析、挖掘、预测和辅助决策 数据展示：可视化图表、报表和仪表盘 数据安全：保障数据隐私和安全，确保数据不被泄露或滥用
加强与相关部门的沟通协作：与学校各部门保持密切沟通，共同推进智慧校园大数据 信息化建设，确保持续改进的方向与措施符合学校整体发展需求。
添加标题 添加标题
未来发展趋势：互联网+智慧校园大数据信息化建设将不断深入发展，数据量将呈指数级增长，智能化应 用将更加普及
应对策略：加强技术研发，提高数据处理和分析能力；加强人才培养，提高团队素质；加强与政府、企业 等合作，共同推动互联网+智慧校园大数据信息化建设的发展。
互联网+智慧校园大 数据信息化建设整体 解决方案 汇报人：XX
目录
添加目录标题
背景与目标
方案内容
技术实现
实施步骤与计划
效益评估与持续改 进
添加章节标题
背景与目标
互联网+时代的 到来，为智慧校 园大数据信息化 建设提供了新的 机遇
传统校园信息化 建设的不足，需 要借助互联网+ 技术进行升级和 转型
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
实现数据共享与交换，提高教育资 源利用效率
加强校园安全防范，保障师生安全 和财产安全
方案内容
校园网络建设：提 升网络覆盖率和稳 定性，满足教学、 科研和管理需求
数据中心建设：构建 高效、稳定、安全的 数据中心，提供云计 算、大数据等服务
智慧校园大数据平台建设技术方案
数据存储层支持结构化数据、非结构化数据、 流数据等多种数据格式，并具备强大的数据备 份和恢复功能。
数据存储层还采用数据压缩和分级存储技术， 以降低存储成本和提高数据读写效率。
数据处理层
数据处理层负责对采集到的数据进行各 种分析和处理，包括数据挖掘、机器学 习、图像识别等。
数据处理层采用分布式计算框架（如Spark ）和流处理技术（如Flink），可实现高效的 数据分析和处理。
数据处理流程
设计合适的数据处理流程，包括数据清洗、数据转换、数 据挖掘、数据分析等环节。
01
算法和模型选择
根据数据处理需求，选择合适的算法和 模型，如机器学习算法、深度学习模型 等。
02
03
数据可视化展示
将处理后的数据以图表、图像等形式 进行可视化展示，提高数据的可读性 和易用性。
数据应用方案
数据决策支持
大数据平台架构设计
架构概述
智慧校园大数据平台是一个基于云计 算、大数据、人工智能等技术的综合 性平台，旨在实现校园数据的高效采 集、存储、处理和应用，为校园管理 和服务提供全面、精准的数据支持。
VS
架构设计包括数据采集层、数据存储 层、数据处理层、数据应用层四个主 要层次。
数据采集层
01
数据采集层是整个大数据平台 的基础，负责从校园各个系统 、设备、传感器等来源收集数 据。
经济效益分析
提升教育资源利用效率
通过大数据分析，能够更好地了解师生的需求，优化资源 配置，减少浪费，有效提升教育资源的利用效率。
提升教学质量
通过对学生的学习行为和成绩等数据进行深入分析，教师 可以更好地了解学生的学习状况，及时调整教学策略，提 升教学质量。
降低运营成本
数据存储层还采用数据压缩和分级存储技术， 以降低存储成本和提高数据读写效率。
数据处理层
数据处理层负责对采集到的数据进行各 种分析和处理，包括数据挖掘、机器学 习、图像识别等。
数据处理层采用分布式计算框架（如Spark ）和流处理技术（如Flink），可实现高效的 数据分析和处理。
数据处理流程
设计合适的数据处理流程，包括数据清洗、数据转换、数 据挖掘、数据分析等环节。
01
算法和模型选择
根据数据处理需求，选择合适的算法和 模型，如机器学习算法、深度学习模型 等。
02
03
数据可视化展示
将处理后的数据以图表、图像等形式 进行可视化展示，提高数据的可读性 和易用性。
数据应用方案
数据决策支持
大数据平台架构设计
架构概述
智慧校园大数据平台是一个基于云计 算、大数据、人工智能等技术的综合 性平台，旨在实现校园数据的高效采 集、存储、处理和应用，为校园管理 和服务提供全面、精准的数据支持。
VS
架构设计包括数据采集层、数据存储 层、数据处理层、数据应用层四个主 要层次。
数据采集层
01
数据采集层是整个大数据平台 的基础，负责从校园各个系统 、设备、传感器等来源收集数 据。
经济效益分析
提升教育资源利用效率
通过大数据分析，能够更好地了解师生的需求，优化资源 配置，减少浪费，有效提升教育资源的利用效率。
提升教学质量
通过对学生的学习行为和成绩等数据进行深入分析，教师 可以更好地了解学生的学习状况，及时调整教学策略，提 升教学质量。
降低运营成本
互联网+智慧校园大数据信息化建设整体解决方案
数据分析和挖掘
通过数据分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势，为学校管理提供科学依据和决策支持。
数据可视化
通过数据可视化技术，将数据以图表、图像等形式展示，方便用户理解和使用。
数据存储和管理
建立数据中心，采用分布式存储和集中式管理的方式，对数据进行存储和管理，保障数据的安全性和可靠性。
基于大数据的智慧校园信息化建设方案
基于大数据的智慧课堂案例
总结词
依托云计算技术，实现图书馆资源的动态分配、优化管理和高效利用。
详细描述
通过云计算技术，智慧图书馆可以实现图书资源的云端存储和管理，为读者提供更加便捷的借阅服务。同时，通过对读者行为数据的分析，为读者推荐相关领域的优质图书资源，提高阅读体验。
基于云计算的智慧图书馆案例
学情分析
通过分析学生选课、成绩、参与活动等数据，为教师提供学情分析报告，帮助教师及时掌握学生学习情况，为教学改进提供依据。
食堂管理
通过分析学生就餐数据，优化餐饮服务，为学生提供更健康、更美味的餐饮选择。
大数据在智慧校园信息化建设中的具体应用
大数据技术的应用也面临着数据安全、隐私保护、技术门槛高等挑战。
背景介绍
VS
本研究旨在构建一种基于互联网+智慧校园大数据信息化建设的整体解决方案
研究意义
通过本研究，可以促进智慧校园的建设，提高高校信息化水平，提升教学质量和科研水平，同时也可以提高高校的社会影响力
研究目的
研究目的和意义
研究方法：本研究采用文献综述、案例分析和实地考察等多种研究方法，对互联网+智慧校园大数据信息化建设的相关理论和实践进行深入探讨
研究内容：本研究主要包括以下内容
互联网+智慧校园大数据信息化建设的现状和问题分析
通过数据分析和挖掘，发现数据背后的规律和趋势，为学校管理提供科学依据和决策支持。
数据可视化
通过数据可视化技术，将数据以图表、图像等形式展示，方便用户理解和使用。
数据存储和管理
建立数据中心，采用分布式存储和集中式管理的方式，对数据进行存储和管理，保障数据的安全性和可靠性。
基于大数据的智慧校园信息化建设方案
基于大数据的智慧课堂案例
总结词
依托云计算技术，实现图书馆资源的动态分配、优化管理和高效利用。
详细描述
通过云计算技术，智慧图书馆可以实现图书资源的云端存储和管理，为读者提供更加便捷的借阅服务。同时，通过对读者行为数据的分析，为读者推荐相关领域的优质图书资源，提高阅读体验。
基于云计算的智慧图书馆案例
学情分析
通过分析学生选课、成绩、参与活动等数据，为教师提供学情分析报告，帮助教师及时掌握学生学习情况，为教学改进提供依据。
食堂管理
通过分析学生就餐数据，优化餐饮服务，为学生提供更健康、更美味的餐饮选择。
大数据在智慧校园信息化建设中的具体应用
大数据技术的应用也面临着数据安全、隐私保护、技术门槛高等挑战。
背景介绍
VS
本研究旨在构建一种基于互联网+智慧校园大数据信息化建设的整体解决方案
研究意义
通过本研究，可以促进智慧校园的建设，提高高校信息化水平，提升教学质量和科研水平，同时也可以提高高校的社会影响力
研究目的
研究目的和意义
研究方法：本研究采用文献综述、案例分析和实地考察等多种研究方法，对互联网+智慧校园大数据信息化建设的相关理论和实践进行深入探讨
研究内容：本研究主要包括以下内容
互联网+智慧校园大数据信息化建设的现状和问题分析
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
数据安全保障
数据访问控制
02
通过身份认证和权限管理，实现对数据的精细化控制，防止未经授权的访问和泄露。
数据备份与恢复
03
定期对数据进行备份和归档，确保数据的安全性和完整性。同时，提供快速的数据恢复功能，减少因灾难性事件造成的损失。
数据应用价值
通过数据分析和挖掘，为高校管理者提供准确、全面的数据支持和决策依据，提高决策效率和准确性。
提升教学质量
03
数据应用创新
通过数据分析和挖掘，为学校管理、教学、科研等方面提供数据支持和参考，推动学校各项工作的创新发展。
项目目标
01
构建大数据云平台
建立统一的大数据云平台，实现全校各部门、各学院、各学科的数据共享和管理。
02
数据整合与治理
通过数据整合和治理，实现数据的规范化和标准化，提高数据质量和管理效率。
xx年xx月xx日
智慧高校大数据云平台建设综合解决方案
引言大数据云平台建设方案高校大数据应用场景大数据云平台综合优势项目实施与运维方案项目投资与收益分析
contents
目录
01
引言
随着高等教育走向大众化和国际化，高校规模不断扩大，学生人数逐年增加，对教育和管理带来巨大挑战。
高等教育发展
目前高校信息化水平参差不齐，资源分散，数据孤岛现象严重，缺乏统一管理和规划，导致管理效率低下。
行为预测
通过对学生的行为轨迹、生活习惯等数据的挖掘和分析，可以对学生的学习成绩、思想动态等进行预测，为学校管理者提供决策支持。
学情分析
高校学生管理
高校教师管理
通过收集和分析学生对教师评价数据、教师工作量等数据，可以对教师的教学质量进行评估，帮助学校管理者对教师进行客观评价和激励。
智慧校园大数据平台技术解决方案
数据应用
提供各种数据应用，如报表、仪表板、 可视化等，方便用户了解数据、发现问 题和做出决策。
VS
数据可视化
采用ECharts、D3.js等可视化工具进行数 据可视化，将数据以直观的方式呈现给用 户。
技术实施路线图与时间表
系统设计
根据需求调研结果，进行系统 设计，包括架构设计、界面设 计、数据库设计等。
06
用户界面层
提供用户友好的界面，方便用户访问数据应用。
数据采集与存储解决方案
数据采集
采用ETL工具从各个数据源抓取数据，并清洗、整合。
数据存储
采用分布式存储系统如HDFS、S3存储海量数据，同时采用关系型数据库 MySQL、PostgreSQL存储结构化数据，采用MongoDB、Cassandra等 NoSQL数据库存储非结构化数据。
02
数据分析技术是大数据平台的灵魂，负责对数据进行深入挖掘和分析，发现数 据背后的规律和趋势。常见的分析技术包括机器学习、统计学等。
03
数据可视化技术是大数据平台的出口，负责将数据分析的结果以图形或表格的 形式呈现给用户，以便用户更好地理解和应用。常见的可视化技术包括 Tableau、PowerBI等。
技术更新速度
考虑技术更新速度对项目的影响，以及如何 保持技术的先进性。
技术支持能力
评估项目团队的技术支持能力，以及外部技 术支持的可获得性。
管理风险评估
团队能力
评估项目团队的技能和经验，以及如何提高 团队的能力。
项目管理
评估项目管理的有效性，包括项目计划、资 源分配、进度控制等。
沟通与协作
评估团队成员之间的沟通与协作能力，以及 如何提高沟通与协作效率。
建立数据采集、存储和管理机制，实现了数据的标准化和规范化；
智慧高校大数据云平台建设和运营方案
2. 加强数据安全保障： 建立健全数据安全管理 制度，加强数据加密、 访问控制等安全措施， 确保数据安全。
3. 深化数据分析：引入 更先进的数据分析技术 和算法，深化数据分析 ，为高校决策提供更有 价值的支持。
未来发展趋势与展望
• 未来发展趋势：随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，智慧高校大数据云平台建设和运营方案将迎来更多的 发展机遇和挑战。未来，平台将更加注重数据的开放共享和智能化应用，推动高校信息化向更高水平发展。
数据存储层
该层负责将处理后的数据存储在分布式文 件系统中，以便后续的数据分析和查询操 作。
数据应用层
该层包括各种数据应用模块，如数据可视 化、数据挖掘、数据分析等，以便为高校 提供全面的数据支持和服务。
数据管理层
该层负责对整个大数据云平台进行管理和 维护，包括数据安全、数据备份、数据监 控等方面。
硬件设备选型与部署
开发语言和工具
采用Java、Python、Scala等编 程语言，使用Hadoop、Spark等
大数据框架进行开发，以提高系 统的可扩展性和性能。
系统模块
将系统划分为多个模块，包括数据 采集模块、数据处理模块、数据存 储模块、数据应用模块和数据管理 模块等。
集成方式
采用API接口和消息队列等方式实现 各个模块之间的通信和集成。
1 2
提高高校的管理水平
通过大数据云平台的建设，可以提高高校的管理 水平和管理效率，实现精细化管理。
推动数字化校园建设
大数据云平台是数字化校园建设的重要组成部分 ，可以促进数字化校园的全面建设和发展。
3
提高高校的科研水平
通过大数据云平台的建设，可以为科研人员提供 更加精准的数据支持，提高科研水平和效率。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
Hadoop数据仓库
数据采集层
存量和增量 结构化采集工具
文本/接口/FTP 数据解析工具
数据源
结构化 数据
非结构 化数据
实时数 据
聚合建模数据
实时数据 流式实时处理工具
非实时 数据
学校业 务系统
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
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
互联网+智慧高校大数据信息化建设 整体解决方案
概述
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
随着信息技术的迅猛发展，高校领域中学习方式、 教学模式发生了重大变革，以云计算、移动互联、物 联网、大数据为特征的智慧高校产品和解决方案悄然 兴起。智慧高校解决方案，重点解决：减少重复建设、 提高教学质量、提升管理效率、促进高校均衡、彰显 高校公平等问题。
智慧 服务
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
2 高校大数据顶层设计
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
XXX科技
大数据平台总体逻辑图
架构 | 前后分离，可高效率并行开发 前端| 基于FaceBook开源框架React 后端 | 基于SpringMVC+Mybatis 管理 | 强大的集群管理，监 控 安全 | 支持IP白名单，SQL黑名单，SQL注入攻击拦截 扩展 | 支持水平扩展，纵向分库分 表
高校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。高校大数据将首先破解传统高校面临的六大难题（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），助推高校的全方位变革与创新 发展。
确立高校大数据在我国高校事业发展与改革中的战略地位已是国家高校现代化建设的必然要求。高校大数据是重要的国家战略资产、 高校领域综合改革的科学力量与发展智慧高校的基石。
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
目录
CONTENTS
1 高校大数据概述 2 高校大数据顶层设计 3 高校大数据解决方案 4 高校大数据应用案例分析 5 高校大数据应用系统
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
Hale Waihona Puke 1 高校大数据概述高校大数据开发背景
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
数据来源受限
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
分析数据量少
接口不完善
• 数字高校系统产生数据 • 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
高校大数据建设困境——用户多样
校领导
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
院领导
人类社会已经迎来“大数据时代”。培养大数据人才、利用高校大数据深化高校管理促进高校改革发展、使用大数据平台提高高校科 研水平和效率，既是高校面临的重要任务，也是高校发展的战略机遇。
高校大数据建设趋势
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
OA系统
研究生系统
报表系统 后勤系统 本科教务系统 学生管理系统 合同管理系统 审计系统
人力资源系统
数据
科研管理信息 平台
多而孤不岛精 共享 困难 举步维艰
财务资源平台
业务 孤岛
设备与实验管•理系统繁多
系统 • 兼容性不够
服务孤岛
迎新系统• 用户体验不好 • 分析挖掘难度大
审议系统
下一步怎 么办？
校友系统
……
重数个工 复据性作 建共服协 设享务同 严不不受 重足深阻
高校大数据建设困境——数据源
课程信息
档案信息 ……
监管部门 高教委 高校局
……
非结构化数据 ……G/天
学习资料等
邮件/消息/视频/咨询 ……
流式数据
交易 教学等
战略机遇：培养大数据人才、利用高校大数据深化高校管理促进高校改革发展、使用大数据平台
提高高校科研水平和效率，既是高校面临的重要任务，也是高校发展的战略机遇。
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”中明确提出要建设高校文化大数据。
XXX科技
应用层
智慧课室
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
云平台
智慧教学
大数据应用
API接口
第三方BI工具
学校管理
学校安全
学校教学
学校服务
学校科研
学生大数据竞赛
结果层
数据管理平台
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
计算层
机器学习
基础算法
基础模型
应用模型
实时流计算
存储层
交互式接口
校工会
校医院
图书馆
设备处
老师
本科生/研 究生
就业处
高校大数据的特征
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
智能终端广泛应用 集体知识共生共享 业务应用智能融合
互联网络高速泛在 外部智慧融会贯通 团队协作便利充分
高校大数据的组成
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
智慧 环境
智慧资 源
智慧 管理
Hadoop集群管理
自动化安装部署
采集工作流管理
互联网 数据
智慧高校-大数据平台-现有业务数据
互联网+智慧高校大数据信息化建设整体解决方案
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
……
结构化数据 ……T+
教务信息 课程与试题库
成绩/消费/服务信息
教职信息
学籍信息
……
半结构化数据 …….G+/天
智慧高校解决方案体系如同一棵大树，基础设施 集成服务是“土壤”，高校云平台是“根”;高校大数 据平台是主干;高校管理服务平台、智慧学习服务平台、 高校资源服务平台、家校互动平台是枝干;每个枝干上 的树叶是各类高校应用系统，这些枝叶是可以随着技 术和需求的变化而更新;根、枝干、树叶间充满了信息、 数据流的交互。