為高校大數據解決方案提供建設咨詢、大數據建設、數據處理、數據的存儲與建模、分析與挖掘、呈現與應用、安全與運維等全流程服務。面向高校管理、服務、科研和教學的主要職能，為用戶提供軟硬件環境的整體設計，為高校構建整體的大數據應用服務環境，從而幫助用戶開展教育數據的深度分析和應用工作，助力高校從IT向DT邁進，創新信息化應用價值，構建持續化的發展能力。

一、 應用需求

2015年8月，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》(以下簡稱《綱要》)。《綱要》明確指出，要將大數據技術應用于我國的文化教育領域，建立教育文化大數據。從目前全國各高校的信息化規劃來看，都將大數據列為重點工作內容。高校中的數據有很高挖掘分析價值，近幾年來高校數字化校園的建設豐富了學校教學、科研、行政管理、生活服務等各方面的數據。然而，高校要想發揮這些數據的潛在價值，探索教育大數據的應用，還將面臨以下挑戰：數據接口不完善，有效數據質量不高；對信息化軟硬件和運維服務要求高；建設需要關聯分析、統一規劃；高校的用戶類型多，需求各異。

二、 架構

高校大數據解決方案的核心智能大數據Sunm-In Center， 采用業內領先技術， Sunm-In Center具備極高的可用性、超強的擴展能力、優秀的處理性能，能高效處理PB級別以上的數據。支持圖形化采集校內業務系統、互聯網以及設備日志等不同類別數據，提供強大的實時和離線計算能力的同時還擁有豐富的數據挖掘分析算法，能夠為高校管理、服務、教學和科研等方向提供深度的大數據綜合分析結果，從而為高校用戶打下海量數據深度分析的基礎，挖掘數據潛在的核心價值，輔助決策。

2.1、智能數據采集中心In Center-DC

InCenter-DC通過接口讀取、數據庫獲取、網絡爬蟲和智能錄入4種方式采集學校數據， 全量存儲在融合HIVE、MySQL、HDFS多種集群的數據倉庫中， 保證數據的原始性和多元性。此外， In Center-DC支持結構化、半結構化以及非結構化數據， 支持FTP、HTTP、Oracle和Syslog等采集方式。同時開創性地采用了可視化ETL工具設計， 用戶可靈活拖拽， 自主設計數據采集， 并提供圖形化的數據報告，用于數據監控與質量追蹤。

2.2、智能數據預處理中心In Center-PT

In Center-PT是數據預處理工具， 可將缺失數據、錯誤數據、不可用數據等進行處理，結合學校標準和國家標準規范，對學校數據進行重新梳理，以保證大數據分析的原始數據質量。

2.3、智能挖掘算法中心In Center-MA

In Center-MA內置了大量高校大數據與機器學習算法， 包括分類、聚類、回歸、頻度關聯和神經網絡等，形成學生素質評估、行為異常、心理異常等大數據分析模型。同時In Center-MA內置超過50種高校行業定制優化的專用算法， 用于深度挖掘分析大數據中的海量數據，從而快速基于高校業務構建大規模數據挖掘分析。

2.4、智能統一API中心In Center-UA

In Center-UA是通過整合大數據中各類型異構的數據庫， 實現接口統一封裝與數據調度， 屏蔽由于語言和工具導致的接口差異， 對外提供標準的JDBC接口， 同時支持R語言、Python、Java等多種開發語言， 并且支持對接第三方BI開發工具，提高用戶數據查詢、數據存儲管理和自主開發的易用性。

三、關鍵技術

3.1、精準可視化的數據治理技術

通過靈活拖拽，自主設計數據采集、適配和轉換的流程，并提供可視化的高校智能ETL工具箱， 實現數據的圖形化采集與監控管理。同時， Sun m-In Center成功采集與治理過的高校數據源超過40種，每天處理的數據條目超過300萬，有著非常豐富的高校數據采集落地經驗，可適應高校不同現狀的數據治理需求。

3.2、高效實時的數據處理技術

提供了批處理、分時處理和實時處理等多種數據處理方式，滿足高校不同類別數據產生因時間、空間及格式不同帶來的數據多樣性； 同時提供了Hash、Range、List和Datetime等分片技術， 實現了數據處理的動態均衡、彈性伸縮， 提升了數據處理的時效性。

3.3、極致性能與高效檢索技術

具備出色的多任務并行處理及分布式計算性能，在性能及擴展性方面具備低延遲、高吞吐、強容錯、易擴展等特點； 結合Eat ic Search和針對高校行業自定義分片技術，達到毫秒級全文搜索，可實現單條查詢速度3毫秒以內、十億多條日志量檢索時間在7秒以內。

3.4、高校算法模型庫

集成Spark計算引擎， 結合多種分布式算法和標準語言算法， 形成內容豐富的高校算法庫(含學生特征、心理異常等50多種算法)，讓高校大數據分析更具有戰略性和預測性；內置大量高校常用算法模型。用戶通過接口實時調用，實現自主大數據分析，實現數據的價值轉化，滿足高校自主開發應用、大數據競賽及靈活的數據分析需求。

3.5、開放數據標準與生態體系

提供了對外統一的API接口， 支持SQL、R語言、Python、Scala、Java等多種語言，可無縫對接第三方主流BI，從而實現快速自主構建大數據應用環境，滿足高校開發和運維的需求。整個產品設計基于業內領先的主流開源技術進行深度定制，并采用模塊化設計，可實現在不影響業務正常運行下的版本無縫升級。

3.6、極為嚴密的安全防護體系

融合了權限控制、數據加密/脫敏、審計隔離、報警阻斷和多租戶安全等技術，建立了標準規范的大數據安全防御體系，全面保障用戶的數據絕對安全。同時利用先進的編碼容錯技術，實現分布式數據存放與恢復，將平均無故障時間提高一倍。

四、 應用效果

為高校用戶的大數據應用提供了“一站式”的解決方案，包括軟硬件環境的建設和統一管理系統的構建，在高校大數據的實際應用上，以精準管理、個性化服務、科研評估以及個性化教學為目標，提供的大數據具體應。在關鍵應用的交付，能夠真正讓高校體驗到大數據的應用價值。

4.1、實現精準管理

1.微觀微觀分析學校所有數據，建設“管理駕駛艙”，實現全校和職能部門的發展態勢一目了然，讓全校情況數據化、可視化。

2.宏觀宏觀展現全校人事、教務、學工、科研、信息化等全方位發展現狀，為學校分析深層次的管理問題提供數據支撐，提前發現潛在問題；支持開放權限給各個職能部門，顯示該部門的整體情況。

3.總體構建正負面輿論預警模型，自動定位出現異常輿論通知校領導，同時支持事后輸入關鍵詞跟蹤輿論動態。

4.2、提供個性化服務

提供學生在校學習生活的全面數據展示，橫縱向對比每個學生的個人發展態勢，剖析學業、生活及綜合素質上升和下降的原因；建立全校學生身體素質、理工水平等多維度的個人畫像檔案，分析優秀學生的行為特征，為學生樹立行為模范；繪制出學生“行為軌跡”，預測學生失聯、逃課、心理以及安全隱患等異常行為，通知老師和領導以規避風險。

4.3、細化科研評估

挖掘高校科研的結構發展、成果效益等維度的特征，發現科研項目、學科發展和成果產出等數據間的相互關系，為學校定性科研管理、科研決策提供全面的數據支持，實現高校科研管理的可視化、靈活化和多樣化；橫縱向對比學校科研發展情況，分析學校之間的差距與優勢，提出科研發展策略和建議，提高科研管理的針對性和綜合效率。

4.4、促進個性化教學

提供學習、生活和活動等方面的報告，推送符合學生課程和興趣的優質教學資源，對學生選課、課程學習和期末復習提供針對性建議，讓學生更好地規劃大學生活，為個性化學習提供指導；分析各班各專業的課程學習進展，評估教學質量和預測教學效果，方便教師改善教學策略，促進因材教學。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据在高校的应用场景_高校大数据及AI应用解决方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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