XX学院智慧驾驶仓大数据分析系统建设意见.docx
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1、XX学院智慧驾驶仓大数据分析系统建设意见一、项目概况1 .建设背景XX学院是一所以外国语言文学为基础的公立省属普通本科高校,其数字化工作一直走在高校前列,近年来启动智慧校园建设,但一直以来数据缺乏良好的展示平台。同时,高校信息化的建设与发展不断更新迭代,已形成了“人、财、物”为管理对象的各种业务管理系统,也因此积累了海量的业务数据。但传统的各业务系统建设或多或少都有各自的数据分析与展示后台,由于系统之间的壁垒,数据无法实时共享,导致数据的分析展示作用、查看权限受限。2 .建设思路建设安全、绿色、先进的“智慧化校园”,突出“以用户为中心”的理念,运用互联网思维建设推广各类信息化应用,让信息化贯穿
2、一切管理和服务工作,培育信息化工作的“新常态”,全面支持学校培养英才、提升科研效能和提高治理能力,助力学校综合实力显著提升,建设成国内知名外语特色鲜明教育品质一流的应用型高校。通过数字赋能学校治理,撬动学校各领域、各方面改革,高水平推进学校整体智治。牢固树立“分析、综合、迭代”的逻辑思维,实现学校全量数据动态汇聚、智能治理、智能感知、主动服务、精准管理、科学决策、立体监督、高效协同的数智新生态。本次项目建设基于学校综合数据门户网站的整体建设思路,从基础数据门户网站平台建设、数据中枢架构设计和实施,到数据价值可视化展现3个维度进行;第一阶段在保留学校已有建设成果的基础上进行改造升级,完善学院的信
3、息化建设环境,为学院的教学、管理以及师生生活等提供信息服务;第二阶段在已建设完成的综合数据门户网站平台基础上,在整合校内基础数据源的同时,通过数据中枢,做好数据治理的基础实施工作,保障对外输出的数据质量,完善数据仓库的建设,和数据主题域的划分,来满足对多业务场景的数据分析、建模需求;第三阶段通过数据的可视化能力的建设,围绕学校情况,建设智慧驾驶舱,将数据价值实时展示,辅助各部门和单位做好业务决策,将沉淀的数据价值充分表达,提升决策效率。二、具体技术要求1 .数据采集服务以学校“十四五规划”任务指标为建设主题,对指标进行精细化管理,根据指标内容进行数据采集,打破数据信息孤岛,实现数据互融共享,以
4、指标内容为驱动,完成学校五个主题数据库(学校概况、学生数据、教师数据、教学数据、科研数据)的整合,连接散落在学校各个业务系统的重点数据指标资源归集,实现重点指标数据的统一管理,进行综合展示分析,让决策更清晰。1.1 数据采集(1)手工数据采集学校各部门在归集数据的过程中,存在大量exce1等手工处理的数据,在归集过程中缺乏部门技术人员支持,业务部门无法实现数据归集,造成工作力度不足,无法实现长效”精细”管理的局面。根据此情况提供数据补采工具,支持exce1模版下载后进行数据采集,系统支持配置指定用户的导入模版权限,同时支持exce1模版数据校验功能,如失败,可提供具体失败原因。部门按照固定模板
5、填写数据,并通过文件传输系统将文件上传到文件服务器,数据实施人员通过配置自动解析流程将数据解析入库,其中文件补采功能需包括模板设置、数据补采、日志查询、数据审核等功能:1)数据补采:支持模板校验,提示最终结果成功或者失败,失败提供具体的失败原因;2)日志查询:可按模板、关键字或者时间等分类进行查询,并列出详细的采集情况;3)数据审核:可定义数据审核范围,实现数据逐条及批量审核;4)权限控制:可按部门、按模板、按字段进行开放管理。(2)自动数据归集数据归集根据数据编目清单,数据中心获取业务数据并经过ET1后进入基础数据库的过程。数据来源为业务系统和文件系统,归集方式为根据具体业务进行全量抽取或增
6、量抽取,根据具体业务制定抽取的时间、频率、以上参数皆可配置。归集方式包括全量归集和增量归集。1)全量归集:将数据源中的数据全部从数据库中抽取出来,ET1后进入基础数据库。2)增量归集:采用基于时间戳、日志解析等方式进行增量抽取,ET1后进入基础数据库。(3)数据归集范围本期项目归集数据主要有我校现有资源目录数据、上级部门下发数据。1)数据资源目录基于目前我校各部门资源目录梳理情况,优先归集共享属性为无条件共享、受限共享的数据。制定XX学院主题数据归集任务清单。2)其他数据上级部门下发相关的数据、政务数据共享接口提供的数据、公共数据接口提供的数据等。1.2 数据标准更新数据标准是在学校数据平台框
7、架下,保障学校内、外部使用和交换数据的一致性和准确性,具有行业特点且共同使用的一种规范性约束。数据标准是学生数据平台数据治理的基础,亦是数据治理建设中的首要环节。一方面,数据标准为学校数据平台提供统一的数据标准定义和平台逻辑模型;另一方面,数据标准是学校数据平台进行数据治理的依据和根本。数据标准是衡量学校数据平台数据资产运营和管理的评估依据。数据标准规范化的管理内容包括:构建基于校情的数据管控制度及数据标准管理组织、制定基于数据流程的规范性文件、实现信息项数据字典标准的规范化定义。1.3 数据管理脉络化通过对数据流的梳理,可以看出数据管理的任务是构建元数据进行集中式的管理。在学校数据范围内,元
- 配套讲稿:
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