智慧校园大数据建设方案（74页 PPT 精华科技）.pptxVIP

智慧校园大数据建设方案研讨主持人：XXX

诺兰模型1973-1979“一条不可逾越的学习曲线”转折点时间初始期普及期控制期集成期数据管理期成熟期费用

从2010年开始，我们专注于教育行业数据领域的产品研发，历时5年形成了完整的数据产品线。公司共拥有70余人的研发团队和50余人的软件实施服务团队，约占公司人员总数的50%，目前还在快速增长。各产品组的核心均为8-10年经验的资深研发人员，总监级别研发经验均在15-20年以上。

服务化、智能化、移动化、泛在化、融合化高值数据基础数据有效数据数据治理数据集成应用系统（低阶）数据挖掘应用系统（高阶）低价值、低质量数据层低价值、高质量数据层智慧校园、大数据时代高价值、高质量数据层元数据管理主数据管理质量监控治理监管数据集成数据标准身份认证挖掘平台挖掘工具挖掘模型挖掘算法CCCC一卡通统一门户掌上校园…基本校情教务人事科研…学工…（第一代）

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第一个数据阶段的主要问题仅能对数据进行简单的统计和分析，缺乏进行深层次利用的基础。数据集成度普遍不高、数据标准不够健全、数据质量整体而言较低，导致可以利用的数据种类和数量有限，难以形成大数据应用（深层次利用）的广泛基础。同时，缺乏解决这些问题的有效工具和手段。高值数据有效数据基础数据数据治理应用系统（低阶）数据集成数据挖掘应用系统（高阶）CCC智慧校园

数据治理是一个体系和过程。全局性的组织行为；对数据来源、处理和使用进行集中和规范的管理；目的是形成可重复利用的高质量的有效数据。C高值数据有效数据数据治理C基础数据应用系统（低阶）数据集成数据挖掘应用系统（高阶）C智慧校园

C高值数据有效数据数据治理C基础数据统一数据标准管理系统DataStandardsManagement分布式数据集成交换平台DataIntegrationPlatform元数据管理系统MetaDataManagement主数据管理系统MasterDataManagement数据治理相关的工具和系统数据质量分析与监管平台DataQualityManagementPlatform数据综合治理管理平台DataGovernancePlatform应用系统（低阶）数据集成数据挖掘应用系统（高阶）C智慧校园

元数据管理数据集成平台主数据管理元模型管理交换网络管理元数据映射管理元数据采集管理发布-订阅管理数据接入管理主数据服务管理元数据维护管理主数据模型管理主数据映射管理主数据质量管理元数据分析管理主数据查询管理元数据查询管理交换监控管理数据处理管理数据路由管理数据传输管理物理监控管理有效数据高值数据基础数据数据治理应用系统（低阶）数据集成数据挖掘应用系统（高阶）CCCC智慧校园

狭义的数据挖掘，指传统数据挖掘的定义，即从海量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值信息的非平凡过程。广义的数据挖掘，知识发现时识别出存在于数据中有效的、新颖的、具有潜在价值的乃至最终可以理解的模式的非平凡过程。C有效数据C基础数据数据集成简而言之，广义的数据挖掘，就是从已有数据中，发现新数据的过程。数据挖掘分为广义的和狭义的两种。高值数据应用系统（低阶）数据挖掘数据治理应用系统（高阶）CC智慧校园

智慧校园下的数据挖掘层的目的和进行方式，和传统数据挖掘是有区别的。积累并形成一个高价值数据层，为应用（高阶）提供基础。每一个数据挖掘模型必须是实时、自动和不间断运转的。需要对外提供大量标准化的、基于SOA服务的访问接口。分析速度必须达到实时处理的要求。基础数据高值数据有效数据数据治理应用系统（低阶）数据挖掘数据集成应用系统（高阶）CCCC智慧校园

分布式数据高速缓存分布式数据系统（Hadoop+MapReduce+Spark）知识层高价值数据、信息和知识图数据库（Neo4j）超级数据立方体（cube）基础数据高值数据有效数据数据治理应用系统（低阶）数据挖掘数据集成应用系统（高阶） 挖掘模型 数据库（OLDP） 分布式挖掘引擎 图表生成引擎 半结构化数据 标准化服务接口 挖掘算法 结构化数据 非结构化数据应用系统（高阶）CCCC现有数据智慧校园接口层数据层挖掘层展现层

大量高阶应用系统的出现，才意味着真正踏入了智慧校园的