《教育信息化“十三五”規(guī)劃》明確提出要建設“智慧校園”,“以數據為核心資產、以數據驅動業(yè)務革新”成為高校信息化建設的趨勢。數據體量越大、維度越多,就越能更好地為學校精準分析、個性化服務提供支撐。

　　但是,大量數據存在著各種問題,數據維度不完整、標準不統(tǒng)一,數據存儲物理割裂、邏輯割裂……實際上,大數據應用系統(tǒng)不能直接使用這些數據,學校決策也很難以此為依據。

　　在這種情況下,建設一個能將數據進行處理并共享、應用的數據中心是很多高校的首選解決方案,而尋道科技教育大數據中臺正好能夠提供完整的解決方案。

　　數據中心建設起來需要既實用、好用又安全。首先,什么樣的數據中心能稱得上“實用”?

　　“實用”就是當我們想用哪些數據,從數據中心里拿來就能直接用,并且能夠實現其價值。要實現這個效果,數據中心要做的事情可不少。

　　最基礎的,是要有一個科學的系統(tǒng)架構圖。我們可以采用微服務架構,把一個大型的單個應用程序和服務拆分為數個甚至數十個的支持微服務。當我們拓展某個應用功能時,可通過擴展單個服務組件來實現,而不需要修改整個的應用程序。

　　系統(tǒng)架構圖

　　第二,要將分布在各個業(yè)務系統(tǒng)的數據匯集起來,形成原始數據庫,并進行全面標準化管理。學校自定義數據標準后,根據具體的業(yè)務場景創(chuàng)建各種類型數據的收集同步任務,即可完成對應類型數據的數據匯集和同步,解決數據存儲物理割裂的問題。

　　數據標準化流程

　　第三,要對數據進行智能檢測。在數據中心的檢測平臺里,管理者可編輯數據格式、內容的檢測規(guī)則,對各種定制化、復雜的數據進行質量檢測。通過生成的檢測報告直觀看到數據的質量及問題點,以便完成對于問題數據的矯正修改。

　　智能檢測-新建檢測組件

　　智能檢測-數據質量情況

　　接下來,是高效的數據治理。我們很難直接使用從各個業(yè)務系統(tǒng)匯集過來的結構化數據、半結構化數據和非結構化數據,因為它們很多存在著重復、不規(guī)范、不完整、不準確的問題。

　　比如,不同業(yè)務系統(tǒng)中,同樣的省份、城市名稱在各自數據庫中,有的是實際名字,有的則是城市代碼、編號。

　　為了得到標準通用的數據,我們用在線頁面的處理方式,只需要拖拽對應的組件就可以完成對各個系統(tǒng)收集數據的轉換。

　　數據治理

　　進行數據治理后,數據中心基本上解決了數據不能用的問題。那“好用”的數據中心又是怎么樣的?

　　各業(yè)務系統(tǒng)、學校各部門要能夠非常方便、快速地對數據中心治理后的數據進行檢索和調用,在教學、教研、管理等多方面服務高校發(fā)展。

　　因此,我們可以以接口式共享和智能式共享兩種形式進行數據共享。這種共享方式操作少,且只需要在數據中心操作就可以完成。

　　接口式共享,可以將權限分配到具體的賬戶,由使用者主動發(fā)起申請或是系統(tǒng)管理員授權分配。

　　接口式共享

　　智能式共享,則可以面向工作匯報,也可以面向群體分析、主題分析和個人分析。

　　這是一種大數據導向的智能化分析服務,我們可以對學校資產、師資隊伍、科研研究、人才培養(yǎng)、招生就業(yè)、學院部門等各方面動態(tài)進行全面掌握,從而進行科學的管理和決策。

　　智能式共享

　　最后,數據中心一定要“安全”。

　　數據通過接口共享,系統(tǒng)使用oauth2協(xié)議對接口安全進行管理,視圖共享同樣會生成隨機的授權賬號及密碼,只能在有效的時間范圍內訪問。

　　另外,每個數據接入任務有詳細的接入日志顯示,可以隨時查看;通過API監(jiān)控看到實時的調用量,成功失敗率等等,從而保證數據安全。

　　數據中心作為智慧校園建設的基礎,要能提升校園數據質量和數據可信度、提高合規(guī)監(jiān)管和安全風險控制,幫助高校有效提升管理和決策水平、深入促進服務創(chuàng)新和價值創(chuàng)造,有力支撐大數據應用的高效落地,使高校師生能夠充分享受大數據帶來的個性化貼心服務。