高校数据中心的智慧数据体系的规划与设计

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

高校数据中心的智慧数据体系的规划与设计 作者:刘杰

来源:《电脑知识与技术》2015年第19期

摘要:随着高校的信息化建设水平的不断提供,需要对学校的信息资源进行有效整合和深度应用。文章对高校智慧数据体系的规划、设计和建设进行了初步研究和探讨,界定了智慧数据体系规划的内容,明确了研究方法。通过对高校各业务系统的分析,规划了高校信息资源体系架构,设计了数据管理和分析应用的技术平台,用于指导高校基于大数据技术的智慧数据体系平台构建。

关键词:数据体系;数据仓库;大数据;数据管理

中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2015)19-0003-02

随着高校信息化建设的逐步深入,各高校在建设过程中产生了大量的信息,如学生的学籍信息、选课信息、消费信息等;教师的教学信息、科研信息等;还包含涉及人、财、物等相关的校情信息。不少高校已建立了数据中心积累了大量的结构化数据,解决了“数据孤岛”问题。数据中心里面的数据除了能提供简单查询和统计功能外,许多看似没有关联的数据之间常常暗含联系,蕴藏更多的信息和知识,这就需要运用专业的工具和方法进行分析。因此,在当今智慧校园的大背景下,同时基于大数据、云计算等新技术快速发展和应用,各高校也需根据学校自身发展的需要,制定统一的数据标准体系,对学校的数据模型进行统一设计,这是推进学校数据中心建设的依据,在此基础上再进行数据采集、分析和挖掘,并最终展示出来,形成一套完整的智慧数据体系系统。智能数据体系是智能校园的一部分,它不但是简单地从数据到信息,从信息到知识,从知识到智能这么理性,更重要的是从价值发现新价值。因此,智慧数据体系也将成为一座桥梁连接虚拟世界和现实世界。

1研究内容

高校数据中心的智慧数据体系的研究包括四个部分组成:1)总体规划。总体规划是对全校业务系统和数据进行梳理,形成学校信息化建设的顶层设计。2)数据采集。数据采集是通过制定策略,获取学校各部门业务系统中产生的数据,并对其进行清洗和存储。3)数据分析。数据分析是运用专业工具对采集的数据进行专项的分析、提取和挖掘。4)信息服务。信息服务是指根据校园网各类用户的需求,通过门户或其他客户端将数据分析的结果传递给用户进行使用。

2总体规划

信息资源体系的总体架构规划采用SOA 架构进行规划,主要包括三层:网络基础设施层、数据平台层、服务展现层。见图1。

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高校数据中心的智慧数据体系的规划与设计 作者:刘杰

来源:《电脑知识与技术》2015年第19期

摘要:随着高校的信息化建设水平的不断提供,需要对学校的信息资源进行有效整合和深度应用。文章对高校智慧数据体系的规划、设计和建设进行了初步研究和探讨,界定了智慧数据体系规划的内容,明确了研究方法。通过对高校各业务系统的分析,规划了高校信息资源体系架构,设计了数据管理和分析应用的技术平台,用于指导高校基于大数据技术的智慧数据体系平台构建。

关键词:数据体系;数据仓库;大数据;数据管理

中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2015)19-0003-02

随着高校信息化建设的逐步深入,各高校在建设过程中产生了大量的信息,如学生的学籍信息、选课信息、消费信息等;教师的教学信息、科研信息等;还包含涉及人、财、物等相关的校情信息。不少高校已建立了数据中心积累了大量的结构化数据,解决了“数据孤岛”问题。数据中心里面的数据除了能提供简单查询和统计功能外,许多看似没有关联的数据之间常常暗含联系,蕴藏更多的信息和知识,这就需要运用专业的工具和方法进行分析。因此,在当今智慧校园的大背景下,同时基于大数据、云计算等新技术快速发展和应用,各高校也需根据学校自身发展的需要,制定统一的数据标准体系,对学校的数据模型进行统一设计,这是推进学校数据中心建设的依据,在此基础上再进行数据采集、分析和挖掘,并最终展示出来,形成一套完整的智慧数据体系系统。智能数据体系是智能校园的一部分,它不但是简单地从数据到信息,从信息到知识,从知识到智能这么理性,更重要的是从价值发现新价值。因此,智慧数据体系也将成为一座桥梁连接虚拟世界和现实世界。

1研究内容

高校数据中心的智慧数据体系的研究包括四个部分组成:1)总体规划。总体规划是对全校业务系统和数据进行梳理,形成学校信息化建设的顶层设计。2)数据采集。数据采集是通过制定策略,获取学校各部门业务系统中产生的数据,并对其进行清洗和存储。3)数据分析。数据分析是运用专业工具对采集的数据进行专项的分析、提取和挖掘。4)信息服务。信息服务是指根据校园网各类用户的需求,通过门户或其他客户端将数据分析的结果传递给用户进行使用。

2总体规划

信息资源体系的总体架构规划采用SOA 架构进行规划,主要包括三层:网络基础设施层、数据平台层、服务展现层。见图1。


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