产品介绍

 

     高校智慧大数据平台，是基于大数据、人工智能技术，整合校内外数据，构建各种业务应用的高校综合信息分析平台，通过对学生、学校、教师3类对象的行为特征、预警等数据的综合算法分析，生成校情报告、决策报告、智慧标签以及智能预警，为高校管理者提供全方位及时可靠的决策支持依据。

 

     智慧校园已经成为当前教育信息化发展的主题和潮流，是教育信息化的更高级形态，是对数字校园的进一步发展和提升。 以大数据、人工智能等现代化技术手段构建的信息化和智能化服务平台，以此提升学校现代化治理水平，促进人才培养质量提升。

整体架构

    数据中心：采用数仓分层的方式进行存储，基于数据标准规范实现数据体系化管理。

 

    大数据平台：通过数据治理实现数据统一、标准化管理。全面提升数据的完整性、规范性、及时性和一致性。

 

    智慧应用平台：集智慧报告/智能画像辅助决策化、智能预警场景化、智能多维应用一体化的大数据智能分析平台。

高校大数据管理平台

通过建设智慧校园系统提高学校的信息水平，实现覆盖全面、应用深入、高校稳定、安全可靠的智慧校园。

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高校大数据管理平台

通过建设智慧校园系统提高学校的信息水平，实现覆盖全面、应用深入、高校稳定、安全可靠的智慧校园。

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平台建设

      主要定位：整合高校内外数据，挖掘高校数据价值，采用数据治理高校，逐步提升管理能力、强化科研意识、推进教学改革等。

      主要目标：驱动高校大数据数据技术创新；推动高校内外数据价值挖掘；带动高校大数据产业发展。

  • 业务服务平台

     

    平台由校内数据和校外数据位为基础进行数据处理开发过程最后实现数据应用

     

    概括

    基础数据

    1）校内数据：专业课程、学生信息、上网数据、访问APP等

    2）校外数据：学术、招聘、3G、4G数据、银行、支付宝、微信等

     

    数据处理开发过程

    从基础数据中提取、选择特征—机器学习算法训练—大数据模型—大数据仓库—数据应用开发的过程

     

    数据应用

    包括：用户画像、学业预警、教学质量评估、课余兴趣爱好、精准资助分析、就业推荐、综合健康程度等

  • 高校业务聚合

     

    在此基础上以先进的云计算技术为支撑,构建了高校数字图书馆学科资源聚合＂云＂服务平台。

     

     

    优势

     

    覆盖学校工作的方方面面

    覆盖学生、教职工的方方面面

  • 高校工作治理

     

    实现数据资源在各组织机构部门的共享，以接口方式提供任何可用数据服务；充分发挥信息化作用，用数据价值增强师生对信息化发展的信心与价值认同。

     

     

    提升数据质量

     

    实现数据资源在各组织机构部门的共享，以接口方式提供任何可用数据服务

    挖掘出数据的价值，可视化展示，支持决策分析。充分发挥信息化作用，用数据价值增强师生对信息化发展的信心与价值认同。

  • 打造“高校大脑”

     

    通过业务服务平台、算法综合平台、数据交换融合平台。打造出智慧的“高校大脑”。

     

     

    特性

     

    产品可实现跨平台、跨网络、跨区域分布式部署。

    平台采用分布式架构，弹性管控集群资源。

  • 数据交换融合平台

     

    数据交换和整合，主要指提供离线批量数据、在线实时数据的交换和整合功能。

     

     

    概括

     

    数据交换和整合主要包括：数据源管理、设置管理、数据交换管理、权限控制、传输控制、安全控制

    数据建模和计算主要包括：数据建模、键值存储、文档存储、列式存储、数据计算

  • 算法综合平台

     

    主要通过整合基础算法，在此基础上，结合学校的业务定制开发相应的应用算法，为构建业务系统提供数据基础服务。

     

     

    概括

     

    基础算法主要包括：分类与回归、时序模式、聚类分析、关联规则

    应用算法包括：学业预警、成绩合格率预测、教学质量评估、强化学习推荐、图书借阅推荐、就业方向推荐、科研方向预测、其他应用算法等。

  • 建设阶断和周期

     

    重落地，微创新，量变到质变，规划思路从内外数据结合试点应用到结合教务科研扩大应用到结合社会实践拓展服务应用三个阶段；

     

     

    建设周期

     

    基础落地一般不超过6个月

    新建单项业务的一般不超过1个月

平台优势

软件环境配置

选项

要求

操作系统版本

  CentOS 7.6 或 同等类型红帽系统；（所需资源数量10-15台）

服务器硬件资源(CPU/MEM)

  1. CPU非超频状态下8核2.2Ghz同级别级以上的选型；

  2. 内存扩展类型同等级DDR3及以上选型，32G容量；

磁盘资源说明

  同等级类型下磁盘选型不能低于SAS 10000转指标，硬件资源推荐数据与系统盘隔离，数据盘采用        RIAD1组合模式，虚拟存储资源存储需要有冗余配置；（根据需求数据量动态选择）

网络资源

  在系统交付时需要具有访问外部网络条件，交付完成可以取消；

  私有网络内部网络推荐不低于千兆交换机网络接入；

软件运行环境

  基本Linux系统开发，开发运行环境如下：

  开发环境：Java、Python语言

  网络运行环境：学校内网

  服务器操作系统：Linux centos 6.9

  集成开发工具：  Intellij IDEA

  数据存储：基于hadoop技术栈大数据存储（HBase、Hive、HDFS、Kudu）

业务层面

  目标定位

  基于数据提供有价值的应用和服务

 

  业务逻辑

  整合校园内外数据，进行业务场景构建、数据加工、机器学习、产生新的数据应用

 

  解决问题

  技术数据采集架构处理产生新的应用服务，用于提供决策辅助

 

  服务对象

  学校校长、院长、主任以及各业务部门、班主任、辅导员、学生

数据层面

  数据来源

  业务系统、数据库/仓库、硬件设备、电子数据

 

  数据组成

  业务应用数据、设备数据、日志数据

技术层面

  主要技术

  Hadoop、redis、kafka、storm等大数据应用，TensorFlow、Python等机器学习技术，springMVC、    dubbo等微服务技术

 

  部署要求

  服务群集部署。机器数量较多，单机性能要求较低，网络要求高，存储内存要求高，读写IO要求较高

功能层面

  系统组成

  数据采集加工平台；数据可视化；算法平台

 

  系统形态

  BI可视化、数据服务、移动应用、数据库