職業院校大數據平臺

業務互聯 數據賦能 決策科學

大數據平臺功能
全范圍采集
梳理數據源全范圍采集數據,包括學校各業務系統、散落在各業務處室師生手中的數據、物聯網數據、記錄行為的海量半結構化日志數據、外部互聯網數據、以及視頻、圖片、視頻監控和人臉識別等非結構化數據。
依據標準清洗轉換
通過清洗轉換保證數據的正確性、相關性、格式化、標準化?;谛畔藴蔬M行相應的數據格式轉換(Transform)根據業務規則和約束借助數據質量檢測工具進行數據清洗(Cleansing)數據從數據源向數據倉庫裝載(Load)。
海量數據存儲和計算
在數據存儲層中,底層為統一分布式存儲HDFS。存儲在ODS庫、主數據庫、明細庫、主題庫、數據集市中。數據計算分為離線的數據處理和在線實時數據處理。通過YARN提供統一的計算資源管理調度,可以動態創建和銷毀集群,靈活部署業務。
全方位數據治理
數據治理包括數據標準管理、元數據管理、數據質量管理、主數據管理、數據補錄、數據生命周期管理。為學校制定整體的數據管理制度、詳細的數據管理細則。
全面開放的數據服務
數據分析與建模支持。多種數據展現形式,報表、圖表、即席查詢。資產管理:統一全面的數據API接口,為流程引擎平臺提供了全面、完整、權威的數據來源,大大加快了各類流程服務的建設進度和上線使用效率。

點為憑借多年職業院校信息化建設經驗,幫助學院梳理數據源,厘清底層數據。
實現結構化、半結構化、非結構化數據全范圍采集,校園網、互聯網、物聯網數據全網羅,做到真正的校園大數據、全數據。

校內管理

  • 教務管理
  • 學生管理
  • 科研管理
  • 人事管理
  • 資產管理
  • 財務管理
  • 辦公管理
  • 后勤管理
  • ...

校內教學

  • 專業建設
  • 課程建設
  • 教學資源庫
  • 在線課程
  • 智慧教室
  • 校內實訓
  • 頂崗實習
  • ...

校內設備

  • 上網行為
  • 網絡設備
  • 無線wifi
  • 服務器
  • 物聯網
  • 數字安防
  • 多媒體教室
  • 虛擬仿真
  • ...

互聯網

  • 行業網站
  • 學習社區
  • 招聘網站
  • 論壇貼吧
  • 微博
  • 新聞熱點
  • 辦公管理
  • 后勤管理
  • ...

以教育部標準為基礎建立學校數據標準,按照數據標準進行數據的清洗、轉換,保證數據的正確性、相關性、格式化、標準化。

成熟穩定的大數據平臺

我們提供經過多年商業化檢驗的大數據平臺軟件產品,確保海量存儲計算高速、安全、穩定、可靠。

全生命周期的數據治理過程

數據標準、元數據管理、數據血緣和影響分析、數據質量管理、主數據管理、數據補錄、數據共享,涵蓋數據的入、存、管、出整個過程。

全面監控、一鍵式安裝部署

通過成熟的大數據框架產品,讓復雜平臺簡單易用,降低學習門檻、提高使用效率。

豐富的高職大數據分析模型

通過多年的職業院校合作經驗與共同研究,積累了豐富的大數據分析模型,涵蓋診改、教學、科研、管理等幾十個領域,以實踐成果不斷提升我們的數據分析能力、效率、準確率。

靈活的展現模式

PC端、移動端、微信端、大屏等多種終端展現形式,充分滿足多場景需求。

大數據服務

數據標準建設服務

基于國際

遵循國家版本

以“人財物、教科研”
為核心進行標準拆分

遵循國家規范
業務域拆分

以部門崗位職責
為邊界和擴展

部門崗位職責
部門數據管理工作

對業務系統
進行分析

報表(自研)+BI(三方)+上
報數據等基礎數據應用
源表篩選 前置集成
全局清洗 全鏈檢查

公司和學校信息中心
確定業務域基線版本

業務域劃分
基線版本確定

提交業務部門
和校領導確認

加大部門參與力度
確保數據安全


數據治理規劃服務

在信息化管理規范上,補充對數據治理方面的各類規范、組織架構、政策制度、管理流程等。為了實現對業務標準更加全面的覆蓋,數據治理規劃要實現對前期信息標準規范制訂的補充,為了進一步加強大數據平臺對整體業務的支撐,按業務域梳理數據標準和數據關系。同時結合學校業務系統的數據字典,梳理一份全面的數據治理規劃標準。


數據清洗轉換服務

大數據中心的數據源多由不同廠商不同時期各職能部門分散建立,所采用數據標準不統一,數據之間缺乏整體性和關聯性。通過數據清洗轉換,按照全校統一的數據標準和交換原則,形成學校權威的數據中心,保證數據的完整性、可用性、唯一性。數據清洗轉換包括數據過濾、類型轉換、文件拆分與合并、維度轉換等功能。數據轉換的任務主要是進行不一致的數據轉換、數據粒度的轉換和一些轉換規則的計算。


數據質量檢查服務

建立和支撐起基于數據指標、質量檢核、問題發現和監控的完善的數據治理體系,從事前、事中和事后等各個環節規避、發現和解決數據問題,保證數據應用無后顧之憂。實現從數據的自助查找、開發、共享和交換,建立數據共享通道,實現數據的開放應用。


數據分析挖掘建模服務

通過多年積累,針對同一業務可提供不同的算法,學校根據自身的數據狀態進行選用。例如:精準資助模型,根據學校的數據內容,可選擇如下算法1或算法2,也可把兩個算法結合使用。

算法1:K-means聚類算法    數據:一卡通消費數據

(1)根據提取出來的一卡通的特征,采用聚類算法,可以將學生消費水平進行聚類,聚類可以將學生的消費水平分成不同的幾類:消費高、較高、中等、較低、低。

(2)對于消費水平低的學生可以列入疑似困難生名單,將此名單與基于學生基本數據得出來的困難生名單進行整合,最終得出精準的困難生名單。

算法2:決策樹算法    數據:學生基本信息數據

基于學生基本信息數據,構造決策樹,得出困難生名單,實現困難生全覆蓋,輔助學校進行困難認定與資助。


數據報表圖表制作服務

專項診改報告

人才培養質量年度報告

人才培養狀態數據分析報告

適應社會需求能力評估自評報告

大數據應用

管理駕駛艙

綜合校情展示

校本數據支撐

內部質量診改

綜合預警

輔助科研分析

個人數據展現

填報辦事支持

校園安全監測

電子資源統計

資產管理分析

就業智能匹配

診改支撐

提供診改“五橫”畫像展示平臺,包含學校、專業、課程、教師、學生維度的畫像展示,并且具有獨立的預警模塊,實時、動態的掌握學校發展情況,為及時糾偏提供大數據支持。

質量報告

依托于數據中心的各類數據,可以對數據進行二次匯總、加工,并按照格式要求導出文檔,實現自動生成院部年度質量綜合報告、專業建設年度專項質量報告、技術服務能力年度專項質量報告、師資隊伍建設年度專項質量報告、招生就業年度專項質量報告等。

領導駕駛艙

通過數據分析建模,為校領導提供經費使用效益分析、空間管理效益分析、人才引進效益分析、學科建設效益分析、優勢學科發展分析及預測、教學質量監控及評價、學生轉系轉專業意愿、就業相關分析、學生成績相關分析等分析數據,為學校決策提供大數據支撐。

學生行為預警

通過積累的各類預警預測分析模型,可對學生個體學業、心理、健康、消費、失聯、上網等多方面 進行預警預測,可也針對某項業務指標,例如診改指標等進行預警預測和智能提醒。

師生個人數據一張表

為每位師生提供“個人數據一張表”功能,通過學生一張表、教師一張表展示學生、教師的所有個人信息。全面掌握自己在校期間成績、業績、考核、上網、消費、圖書借閱等情況,便于了解自身情況以及排名情況,從而更好地規劃未來的學習工作生活和發展。
另外,為建設網上一站式服務大廳、填表平臺等提供基礎數據支撐,解決師生反復填報的問題。

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