数据仓库技术在教育管理中的应用
数据仓库技术中的安全与权限管理方法
数据仓库技术中的安全与权限管理方法随着数据规模和复杂性的增加，数据仓库技术在企业中扮演着日益重要的角色。
然而，随之而来的是数据安全和权限管理的挑战。
本文将会探讨数据仓库技术中的安全与权限管理方法。
1. 数据仓库安全性的重要性数据仓库是企业存储和管理海量数据的中心。
其中包含的数据可能包含个人身份信息、商业机密和其他敏感数据。
因此，确保数据仓库的安全性至关重要。
如果数据泄露或未经授权的访问发生，将会造成财务损失、声誉受损和法律问题。
2. 身份验证和访问控制数据仓库的安全性的首要任务是进行身份验证和访问控制。
身份验证确保只有经过授权的用户才能访问数据仓库。
常见的身份验证方法包括用户名和密码、指纹识别和生物特征识别。
在用户登录后，系统需要进行访问控制，以确保他们只能查看和操作他们具备权限的数据。
3. 角色和权限管理为了简化权限管理，数据仓库通常使用角色和权限的概念。
角色可以根据用户的职位或角色来定义，而权限则决定了用户可以执行的操作。
通过将用户分配到适当的角色和权限组合，可以实现对数据仓库的细粒度控制。
4. 数据加密数据加密是一种重要的安全措施，可以确保即使在数据泄露的情况下，攻击者也无法直接获取敏感信息。
数据仓库中的数据可以通过对字段或整个表进行加密来保护。
加密的数据只能通过密钥进行解密，因此只有授权用户才能有效地访问和使用数据。
5. 审计和监控为了保证数据仓库的安全性，还需要进行审计和监控。
审计记录了用户对数据仓库的操作，包括登录、查询和修改等。
监控系统可以实时检测异常行为，例如大规模数据导出或非法访问尝试，并及时做出响应。
6. 数据备份和灾难恢复数据备份和灾难恢复是数据仓库安全性的重要组成部分。
定期备份数据可以确保在发生数据丢失或损坏的情况下能够快速恢复数据。
此外，备份数据应存储在安全的位置，以防止数据泄露或恶意访问。
7. 培训和意识教育最后，要保证数据仓库的安全性，员工的培训和意识教育也起着重要作用。
数据挖掘技术在高校学籍管理中的应用
恢 复等工作 。 ２３ －前端工具 主要包括各种数据分析工具 、 报表工具 、 查询工具 ， 以及各种基 于 数 据仓库开发 的应用。 中数据分析工具 主要针对联机分析ｆＬ Ｐ 其 ０ Ａ１ 服 务器 ． Ｌ Ｏ ＡＰ服务器是从数据分析和展现角度 出发 ． 照不同的 主题 ． 按
运用数学运算和数据处理技术 ， 灵活 、 交互式地 提供统计 、 分析和预测 ３２信 息处 理 流 程 ． 报告 。 而报表工具 、 数据挖掘工具既针对数据仓库 ， 同时也针对 Ｏ Ａ ＬＰ 各个信息系统 Ｅ Ｌ Ｔ 模块所包 含的操作有 以下几个 ： ） （ 连接源 信 １ 服务器 ， 进行多维分析 、 汇总 ， 形成 图表或报表 的形式 ， 使决策者 可以 息系统数据库 ； ） 抽取 ； ） （ 数据 ２ （ 连接 目标数据库 ； ） 量更新系统 检 ３ （增 ４ 清晰 、 直观地看 到分析结果 测分析 ； ） （ 数据转换和数据加载 ； ） ５ （ 数据汇总人数据仓库 。 ６ ２３１ ．． 数据源分析 ３３数据挖掘实现 ＿ 要想完成学生 信息数据仓库 ， 需要用 到以下各类数据 ： ） （ 单位信 １ 数据挖掘在学籍 管理 系统 中的基本流程： 定义问题 ． 数据准备 ． 确 息；） （专业教学计划 ；） ２ （ 计划基本信息 表 ； ） ３ （ 班级教学计划 ； ） ４ （ 课程替 ５ 读人数据并建立模型 ， 挖掘操作 ， 结果表达式 。要解决数据抽 代关 系： ） 生档案 ： ） （新 ６ （ 学籍基本字典 表 ； ） ７ （ 学生课程注册表 ： ） ８ （ 考试 定主题 ， ９ 取 和转换处 理工作 ． 我们 可以通过 自行编码的方式来完成 Ｅ Ｌ Ｔ 模块 科 目总表 ； ０ 卷订单 ；】 合成绩数据 ； 毕业生档案 。这些数据涉 蛳 Ｑ 烁 的建立 ． 这种方式的灵活性比较好 ， 虽然编码过程 比较复杂 ． 需要耗 费 及 到了很多不 同的对象 ， 如学籍 、 学生 、 课程 、 成绩等等 ， 这些数据分别 定 的时 间． 但其方便易用的灵 活特性很值得我们付 出努力 具体实 来 源于教学 系统数据库 中的计划 管理 、 考务管理 、 成绩管理 、 学籍管理 现 步骤如下 ： １ （ 连接 目 １ 标信 息系统抽 取数据 ： ） （ 进行数 据转换 ； １ ２ （ 选 ３ 模 块中的数据 择 目标数 据源： ） （ 导人 目 ４ 标数据仓库系统 。 ２ ．数据仓库设计过程 ．２ ３ 这种实现方式 不仅 可以方便地从 多个信 息系统 中任意选取所 需 在这 部分 的设计工作 中． 我们要完成对数据仓库设计 过程 。要 开 要的数据源进行数据抽取 ， 还可以相应地选取数据转 （ 下转第 １３页 ） ７ 发出一个 能够满 足实际需要的数据仓库 系统 ， 而整合 高校学籍 管理 从
信息化2.0时代数据中台在教育行业的应用
信息化2.0时代数据中台在教育行业的应用作者：洪伟任剑洪任剑岚来源：《中国教育信息化·高教职教》2022年第01期摘要：自数字经济被写入政府工作报告以来，各行各业都开始数字化转型方面的探索与实践，而数据中台作为数字化转型的重要引擎，对强化数据质量保障、促进数据共享开放、提升数据管理效能具有重要意义。
文章在回顾数据中台相关研究的基础上，阐述了建设教育数据中台的必要性及拟解决的问题，探索了教育数据中台的基本框架和主要建设内容，为同领域机构或部门提供了数字化转型的参考。
关键词：数据中台;服务共享;体系框架中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2022）01-0031-07伴随着以云计算、大数据为代表的新一代信息技术的发展迭代，数据呈爆炸式增长，关于企业数字战略转型的思考和实践也日益增多，阿里作为行业先行者，带头掀起了数据中台建设的浪潮。
教育作为数字时代重要一环，也同样面临着信息孤岛、服务转型升级等问题。
近年来，由于数据治理实践方法论的不断成熟，教育信息孤岛正被逐步破除。
随着数据中台的兴起和发展，其共建共用共享的体系架构，可进一步促进数据互联互通，推动教育数据资产化和服务智慧化。
一、数据中台的概念为了满足企业日益增长的业务需求，阿里在2015年12月宣布组织架构调整，提出了“大中台、小前台”的IT转型战略。
即依据“业务中台+数据中台”的双中台架构，将业务、数据和技术从前台剥离，以有形的产品体系和实施方法论为支撑，构建包含搜索事业部、业务共享事业部、数据平台事业部等在内的中台架构，形成持续将数据提炼成资产并服务于业务的机制。
通过产品技术和数据运营能力的整合，中台助力阿里完成了企业数字化转型、具备了业务快速创新的能力。
在阿里提出中台概念后，一些大型互联网、金融企业因为IT能力强、数据量大、组织结构灵活等特点，相继成了“中台”的追随者，围绕各行业、各领域数据中台的会议和解决方案也纷至沓来，大有谈及数字战略转型升级，就绕不开数据中台建设的趋势。
信息资源管理中的数据仓库与数据挖掘技术
信息资源管理中的数据仓库与数据挖掘技术随着信息技术的迅猛发展，大量的数据被生成和积累。
如何有效地管理和利用这些数据成为了信息资源管理的重要课题。
数据仓库与数据挖掘技术应运而生，成为了解决这一问题的有效工具。
数据仓库是一种面向主题的、集成的、稳定的、历史数据的集合。
它是通过将来自多个不同数据源的数据进行抽取、清洗、转换和加载而构建而成的。
数据仓库的建立可以将分散的数据进行集中管理，提供一种统一的数据视图，方便用户进行数据分析和决策支持。
数据仓库中的数据以主题为中心，按照一定的模型进行组织和存储，使得用户可以方便地进行查询和分析。
数据挖掘技术则是从大量的数据中自动发现模式、规律和知识的一种方法。
它是通过应用统计学、机器学习、人工智能等相关技术，对数据进行分析和处理，从中挖掘出有价值的信息。
数据挖掘技术可以帮助用户发现数据中隐藏的关联规则、趋势、异常等，为决策提供依据和支持。
数据仓库和数据挖掘技术的结合，可以更好地发挥它们的优势。
数据仓库提供了一个统一的数据存储和管理平台，为数据挖掘提供了丰富的数据资源。
而数据挖掘技术则可以从数据仓库中挖掘出有价值的信息，为数据仓库的建设和使用提供更多的参考和指导。
数据仓库与数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
在企业管理中，数据仓库可以帮助企业对销售、采购、库存等各个环节进行数据分析，从而优化供应链管理和提高运营效率。
数据挖掘技术可以帮助企业发现潜在的客户群体、产品关联性等，为市场营销和产品策划提供支持。
在金融领域，数据仓库可以帮助银行对客户的资金流动、消费习惯等进行分析，从而提供个性化的金融服务。
数据挖掘技术可以帮助银行发现潜在的欺诈行为、风险因素等，提高风控能力。
在医疗领域，数据仓库可以帮助医院对患者的病历、药物使用等进行分析，提供更好的医疗服务。
数据挖掘技术可以帮助医院发现潜在的病症关联、病例异常等，提高诊断和治疗水平。
然而，数据仓库与数据挖掘技术的应用也面临一些挑战和问题。
面向智慧校园的教育大数据分析关键技术
EDUCATION FORUM教育论坛摘要：针对业务系统数据标准不统一、数据结构多样化、数据更新不及时等因素给智慧校园建成造成的不利影响，论文通过构建大数据平台的方式对多源异构数据进行梳理，将结构化、半结构化和非结构化数据整合成数据仓库，在此基础上从学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。
系统已在学生管理和教学督导等部门普遍使用得到积极肯定。
关键词：智慧校园；大数据应用；网络行为分析；学业预警；精准督教经过多年的信息化建设积累，目前国内高校已建成了各类信息服务系统，为学校的校务管理、师生服务、对外交流等做出了很大贡献[1]。
智慧校园作为数字校园的高端形态，以面向服务为基本理念，构建资源共享、智能灵活的教育教学环境，能够有效支持高校的教学、学习、科研与管理活动，丰富校园文化，拓展学校的时空维度。
但“智慧”的基础是数据，一个完整的数据集，需要将来自各类数据源的数据按照统一的信息标准进行转换、梳理、清洗、纠错、匹配等操作，再以主题数据集的形式进行重新整合，形成具备整体性、标准性、一致性和完整性的新数据集，这就需要一个灵活、可扩展的技术平台来承载和运行。
受应用系统数据标准不统一、数据结构多样、数据更新不及时等因素影响，难以建立这样的标准技术平台，从而给校园大数据资产的挖掘应用造成了很大的困难[2-3]。
本文从大数据分析平台建立、学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。
一、大数据分析平台构建大数据分析平台旨在解决学校内部积累的海量高维、多源异构、缺失和噪声数据以及数据动态变化等挑战难题[4]，综合现有的各业务系统数据如人事、科研、教务、质控、一卡通以及各类设备日志数据、外部互联网数据等，构建共享数据仓库，帮助学校统一数据口径、管理数据资产、对数据使用过程进行监控，从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值，实现精准高效的分析和决策[5]。
浅谈数据挖掘在信息管理技术教学中的应用
致性 。它是面向主题的、 集成 的、 不可更新的（ 稳定的） 随时间不断变化 的数定的主题进行组织 ， 在这里 ， 主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心和重点注意 的方面， 一个主 题通常与多个信息系统相关。数据仓库的集成性表现在其中的数据是通过对源数据库 中数据进行清洗和整理
据 库应 用 的不 同之处 。 （ ） 据挖 掘 技术 二 数
要对数据仓库中的数据分析、 处理 ， 提取 出有用 的数据 和能直接服务 于决策 的信息 ， 可以有两种工具 ：
ＯＡ（ Ｌ Ｐ 在线分析处理 ） 和数据挖掘。Ｏ Ａ 是通过建立一系列的假设 ， ＬＰ 然后来证实或推翻这些假设来最终得到 自己的结论 。它在本质上是一个演绎推理 的过程 。如果分析的变量达到几十或上百个 ， 那么用 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ手动分
仓库中的数据需要包含了企业从过去到现在各个阶段的所有信息 ， 随着时间变化 ， 数据将被定期更新 。通过对
这些信息进行分析， 可以对未来发展趋势做出定量的预测。这也体现了数据仓库中的数据 随时间不断变化的
特点。数据仓库支持管理决策的过程 ， 它实际上是一个对数据 的清洗 、 整理、 分析 的过程 。这也是它与其他数
析验证这些假设是一件非常困难和痛苦的事情。数据挖掘与 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ不同 ， 数据挖掘不是用于验证某个假定 的 模式（ 模型） 的正确性 ， 而是在数据库中 自己寻找模型。在本质上是一个归纳 的过程。数据挖掘 ， 也称数据库
中的知识发现 ， 是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 ， 这些知识是隐含的、 事先未知的潜在 有用信息， 的知识一般可表示为概念 、 提取 规则、 规律 、 模式等形式 。数据挖掘通过预测未来趋势及行为做出前 瞻的、 基于知识 的决策。数据挖掘的 目 标是从数据库中发现隐含的 、 有意义 的知识， 能够指导信息资源的采集 ，
数据仓库技术在中考成绩分析中的应用探索
数据仓库技术在中考成绩分析中的应用探索近年来，随着中考网上阅卷工作的顺利实施，我市逐渐积累了大量、详细的中考成绩数据；虽然每年会有专人对中考成绩进行分析，但也没有能够全方位、多角度、跨年度地深入分析挖掘出中考成绩背后所包含的潜在价值。
基于传统的简单成绩查询，已经不能满足日益增长的数据分析需求，而数据仓库技术正是为了构建这种新的分析处理环境出现的一种数据存储和组织方式。
一、数据仓库简介数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，把企业内部数据和外部数据进行有效的集成，生成分析性报告，为企业的各层级决策和分析人员所使用。
数据仓库具有面向主题的、集成的、时变的和稳定性的特点。
二、中考成绩数据仓库的设计（一）中考成绩数据仓库的体系结构对于数据仓库的用户来说，数据仓库系统由数据源、数据仓库的数据存储、数据仓库的应用工具、前端工具组成。
具体体系结构如图所示：内部数据源主要为历年的中考报名和成绩数据。
外部数据源包括县区、学校的教学管理相关信息，以及教师个人相关信息、教学手段方法等信息，和学生学习相关信息等。
（二）中考成绩数据仓库的模型设计在进行数据仓库的设计开发时，通常要建立概念模型、逻辑模型、物理模型三个层次的数据模型。
1.概念模型设计进行概念模型的设计主要完成两项工作：一是确定主题域。
主题,简单来说，就是用户在使用数据仓库时所关心的方面。
主题域是决策者在使用数据仓库分析时关心的一个个分析领域，包括分析问题的各种角度和从相应视角观察分析到的事实数据。
从某种意义上来说，主题域也就是为数据仓库划定的一个大致的系统边界，确定主题域的工作也可以看作是为了设计好数据仓库而对用户进行的需求分析。
因此，进行数据仓库设计之前，要了解掌握哪些问题是用户感兴趣的？这些问题都需要什么样的数据信息等？二是确定数据仓库中各主题及其相关要素内容。
主题域确定之后，就可以对每个主题具体应包含的要素、内容进行描述。
数据仓库技术在企业管理中的应用探讨
操 作型系统 中的数据时 间期限 ，数据仓库 的键码结构总是 包含时间元
素 ，数据仓库中的数据仅是一系列某一时刻生成的复杂的快照。
（ 一 ）数据仓库的体 系结构设计
数据仓库的体系结构设计如图所示 。 可 以看 出， 数据仓库强调一些 历史的数据信息 ， 而且 ， 屏蔽掉了一些操作性的数据 ， 进行 了整理 和集 成。 在数据仓库 的基础之上 ， 可以产生许 多的部 门级和个体级 的信息应
的许 多不一致 性。例如 ： 关于 “ 性别”的编码 ，在业务数 据库 中 ， 可能 分别用 Ｍ ／ Ｆ 、１ ／ ０ 、男， 女等方式表示 ，在数据仓库 中要将这些表示进行
统一 。 如统一采用 １ ／ ０ 进行 区别 。数据仓 库是非易失的 ， 其数据通常是
一
在数据仓库设计 中， 主要考虑 如何设计业务事实表 ， 如何进行业务
在市场竞争 的环境 下，科学决策是企业生存和发展 的最重要环节。 越来越多 的企业认识到 ， 企业 只有利用信息技术与数据仓库技术 ， 深层
因此也称 “ 多维分析” 。另外 ，Ｏ Ｌ Ａ Ｐ分析 也可 以提供 钻取功能 ，将某
一
次地挖掘 、 分析 当前和历史 的生产业务数据 ，以及相关环境数据 ， 才能
消耗及 工艺信息。 数据仓库是集成的 ， 将采用某种方法消除应用问题 中
块记 录了供应商 、采购 、出入 库 、库存等方面数据 ；Ｍ Ｅ Ｓ系统记录了 成 品、 半成品质量 、 原料 消耗等方面的数 据。以上业务都具有建立数据
仓库数据源基础 ，具有典型 的分析应用价值 。
三、数据仓库在企业业务管理 中的应用
关联 的例子 ， 通过手工是很难统计 出来 的。 数据仓库提高 了对用户数据 的利用率 、 改善 了服务水平 。 通过数据仓库技术 ， 可以发现用户的消费
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数据仓库技术在教育管理中的应用
一、数据仓库技术及其特点
数据仓库是企业信息化建设中的重要组成部分，它是指按照一定的方式来存储和管理企业中各种数据的系统，以便企业在管理和决策过程中能够快速地获取有效的信息。
数据仓库技术是一种基于面向主题和面向时间的数据存储和分析技术。
它将企业中的数据按照主题、时间、地域等进行分类储存，以构建多维数据模型，利用OLAP等技术进行数据分析和挖掘，并提供了一系列的决策支持功能。
二、教育管理中的数据仓库应用
1.招生管理
招生管理是教育管理的重要环节。
传统的招生管理方式过于繁琐，往往需要从多个系统中获取招生数据，制定招生计划和招生策略时也缺乏充分的数据支持。
而数据仓库技术能够将招生数据进行统一存储和管理，构建多维招生模型，对招生数据进行分析和挖掘，通过对历史招生数据的分析，考虑招生人数与毕业生就业情况的关系，并根据这些信息来制定更加科学合理的招生计划和招生策略。
2.课程设置
课程设置是教育管理的重要内容之一。
传统的课程设置方式往
往是基于经验和规则的，没有科学的计算和决策过程。
而数据仓
库技术可以将教学数据进行统一存储和管理，从多个维度对教学
数据进行分析和挖掘，通过对学生选课情况、教师教学评价、学
生学术成绩等多个角度的分析，构建多维课程模型，为课程的设置、排课和教学效果评估提供支持和参考。
3.学生管理
学生管理是教育管理的核心工作之一。
传统的学生管理方式往
往需要从不同的系统中获取学生数据，存在数据不一致和重复录
入的问题。
而数据仓库技术可以将学生数据进行统一存储和管理，构建多维学生模型，对学生数据进行分析和挖掘。
通过对学生的
历史成绩、社会实践经历、学生行为等多个维度的分析，构建学
生画像，为学生管理工作提供了重要的支持。
4.教学质量评估
教学质量评估是教育管理的重要工作之一，也是学校内部管理
和外部评估的重要内容。
数据仓库技术可以将教学数据、评价数
据进行统一存储和管理，构建多维教学质量模型，对教师教学质量、学生评价、教学资源利用效率等多个维度进行分析和挖掘，
提供科学的评价体系，为教学改革和提高教学质量提供重要支持。
三、数据仓库技术在教育管理中的优势
1.多维分析能力：数据仓库技术可以为教育管理提供多维分析的能力，从不同的维度对教育数据进行分析和挖掘，帮助教育管理员理解和发现数据中隐藏的有价值的信息。
2.数据集成能力：数据仓库技术可以将来自不同系统的数据进行整合和集成，避免了数据不一致和重复录入的问题，提高了数据的一致性和准确性。
3.灵活查询能力：数据仓库技术可以提供灵活的查询方式，支持按不同的维度、时间、地域等进行查询和分析，为教育管理提供更加全面和深入的数据支持。
4.决策支持能力：数据仓库技术可以为教育管理提供决策支持的能力，帮助教育管理员进行科学决策和规划。
四、结语
数据仓库技术在教育管理中的应用是教育信息化建设的重要环节。
它通过多维分析、数据集成、灵活查询和决策支持等能力，为教育管理提供了有力的支持，有效地提高了教育管理工作的科学性和精细化。
随着信息技术的迅速发展，数据仓库技术也将不断发展创新，为教育管理的改革和发展提供更好的支持和保障。