大学校园大数据应用系统框架构建探析

2018-05-09

物流技术 2018年4期

（湖南现代物流职业技术学院，湖南长沙 410131）

1 引言

智慧校园建设是各大院校建设、发展的热点，大学校园要建设成为智慧校园，则大数据系统的科学建设、应用与管理是必不可少的。对于构建大学校园大数据应用系统，许多大学都做过不同的尝试，例如以人事系统为基本体系的大数据系统、以学生管理系统为根本的数据管理系统，以课程、科研等为基础的数据系统。加之大数据系统建成后，与地方政府部门、科研部门、教育部门的系统对接中存在着不兼容的情况，导致建设成本高、使用不便、系统条块分割，不能成为一个有机整体，最终无法有效地形成智慧校园体系。

究其原因，大学对于校园、数据来源、数据处理需求、数据处理方式等不明确，没有统一的大数据应用系统框架，因此采购与开发过程中所得到的系统势必无法与现实需求相匹配。

2 数据来源分析

大学校园大数据来源纷繁复杂，从学校内部看有人事、学生、科研、后勤、实训室、课堂教学等；从学校外部看有行业、企业、政府主管部门、合作部门等。

将数据分割成入口（数据来源部门或个人）、出口（数据使用部门或个人），便能明确大数据系统的两根主线，即以“人”为主线的基本骨架体系，如图1所示：

图1 校园大数据系统的基本骨架

主线1中，不同部门、岗位、任务会产生不同的数据和动态，从而形成了以教职工为主线的数据源收集、处理及管理体系，即数据跟人走，形成教职工数据链。

主线2中，以学生为主线而产生变化。无论是学生管理部门，还是教育教学部门都能以学生的原始数据为基线形成学生数据链。

教职工数据链与学生数据链的交叉形成庞大的数据库，对这些数据的应用可构建起大学校园大数据应用系统。

大学校园大数据的来源如图2、图3所示：

图2 大数据库直接数据来源示意图

图3 大数据主要复合来源示意图

3 大数据应用系统的目的

大数据应用系统的研究是大数据应用系统构建的基础和出发点。最终实现智慧化校园建设是大数据应用系统的根本目标。

大数据应用系统的目的主要包括：

（1）为教职工的培养与成长提供可靠数据，以便有计划、更准确地切合教师和其他教职工的培训、指导，推进教职工个人职业生涯规划发展。

（2）改善教师团队构建机制，充分发挥团队特长。

（3）通过数据挖掘，找到最有效的方式对学生个人、团队进行研究培养，分析毕业生成长路径，为人才培养提供及时有效的数据和改进方法。

（4）强化教学质量管理，提升教学质量、工作质量。

（5）提升服务质量，促进学校与政府管理部门的有效对接。

4 大数据应用系统框架构建原则

大数据应用系统框架构建原则包括：

（1）集中、统一原则。大学大数据应用系统的框架构建中首先要对数据来源进行统一，将分散的数据应用系统集中统一起来，防止数据传递不畅、消除信息孤岛、重新进行系统开发，并能完成对旧有数据系统的有效对接、防止现有数据系统丢失。

（2）分层分级、分类管理的原则。分层：按人力资源管理、学生招生入学为固定数据入口外，其他数据产生按照管理层次（即决策层、管理层、使用层）进行分级管理，以确定不同的权限与要求。根据业务流程所产生的数据进行分类管理，满足不同使用层级的需求。

（3）可扩展原则：由于各院校的部门机构设置不一，其数据采集与分析模块多寡不一，系统框架构建时应留有接口，便于模块数据的拓展和新应用的开发。

（4）多平台原则。基于移动互联网的快速发展，以及数据采集的及时性需求，应用系统要包括计算机、平板电脑、手机等多功能平台，如有需要应拓展由单位研制配发的专有平台设备，以促进系统的广泛应用。

（5）自动爬虫原则。鉴于学校是一个相对独立的数据系统，部门或个人（含师生）在平常通过学院服务器联络至互联网，利用爬虫能够有效收集师生浏览的网站，并进行系统分析，以分析出师生的兴趣、爱好，以指导师、生成长；同时，根据学校发展需要，通过网络爬虫，收集与学校相关的政策、项目建设与管理、人才培养等相关信息，为学校的发展提供借鉴依据。

（6）数据安全原则。开发的应用系统要定时、自动生成备份系统，并能为数据的导入、导出提供便利、加密的方式要能确保各环节中的使用安全和管理安全需求，要符合国家对软件产品、硬件产品的安全规范与要求。

5 大数据应用系统框架构建

根据大学发展需求，并结合物联网、移动互联网、大数据、云平台、人工智能系统的大背景，可以构建如图4所示的大数据应用系统框架：

大学校园大数据应用系统大体可以分为六层，即输入输出层、基础数据层、部门工作数据层、业务流程层、系统集成层和网络应用层。每个层中有多个功能模块用以支持不同的岗位及业务需要，但其核心是基础数据层。整体应用系统的优劣将依据网络应用层及系统集成层的功能高低、使用的便捷性判定，这也是大学校园大数据应用系统开发成败的关键。