基于大数据的高校体育管理云信息系统研究

2019-05-27左海春顾志平曾利娟

福建茶叶 2019年3期

左海春，顾志平，曾利娟

（广州南洋理工职业学院，广东广州 510900）

1 引言

2016年10月，中共中央、国务院印发了《“健康中国2030”规划纲要》这一推进健康中国建设的行动纲领，随着全民健身时代的来临以及体育产业的发展，体育管理、体育康复等方面的专业人才尤其紧缺，高校要完成创新型人才培养，专业设置和人才培养要瞄准社会需要和人民群众需求，这就要求办学模式、教学计划、课程体系、培养途径都要进行大的变革，以期待体育管理信息系统有健康体育教育的大数据指导能力。同时，目前高校体育健康数据增长非常快，面对扩展能力不强的传统体育管理信息系统，显得有些力不从心，体育管理信息系统需支持海量数据以及非结构化数据的处理能力,以期待提升科学决策和提高教学管理工作效率。

随着云计算大数据等信息技术的飞速发展，把云大数据等信息技术引入到体育教学过程，提出基于大数据的高校体育管理云信息系统研究，将依托大数据和整合优质体育资源，构建体育大数据环境，建设大数据的高校体育管理云信息平台，提升高校体育管理信息系统的决策能力以及智能化水平，培养社会所需体育人才以及共享体育大数据、协同创新等具有非常重要的意义。

2 基于大数据的体育云信息系统设计

本文针对目前高校体育管理信息系统的应用需求进行技术分析，提出高校体育管理云信息系统总体设计及集成方案，建立基于高校大数据的体育数据仓库系统。

2.1 高校体育管理云信息系统总体规划

通过对广州各高校进行系统需求调研分析，统筹规划云信息系统的学生体质监控与教学实施是十分重要的，设计时要考虑规划期内的所有可能需求，进行整体设计，然后可以根据高校实际情况和需求分步实施，从而保证了系统在规划期内的一致性、先进性和可扩展性。以下从系统功能层次划分、工艺子系统划分和地理位置区域划分三个方面，分别进行总体分析介绍。

（1）系统功能层次划分采用金字塔式三层体系结构，自底向上分别为大学生体能监控层、教学实施系统监控层和体育云信息管理层，如图1所示。

基于大数据的大学生体能系统监控层是高校体育管理云信息管理系统的基础。它由多个相对独立的功能子系统组成，这些子系统可能是按照体育管理类别划分子系统，也可能是按区域位置或高校划分子系统，该子系统通过智能终端穿戴设备进行体能信息自动采集，通过设计存储、显示、语音提示、无线发射以及无线接收模块连接计算机，实时监测运动者的状态并收集学生个人运动数据等模块组成一个监控子系统，可以完成不同类型或区域高校的体育数据采集、监控，并为体育管理系统教学实施系统层提供基础数据。

图1 三层体系结构

图2 体能监控层设计

教学实施系统层是体能系统监控层与云信息管理系统的中间层。由各类体育类项目子系统组成，包括田径子系统，球类子系统，健美子系统等竞技体育和娱乐体育系统。对底层采集的数据时行分类，分析，并反馈给底层。同时根据这些数据进行分析处理判断，结合云信息管理层下达的命令或设置的参数。它是体育资源信息大数据平台的核心，是实现体育教学的关键。平台可向教学管理者，教师，还可以向体育管理部门、健身中心及学生，社会个人提供各类大数据服务。譬如，教师可根据授课内容，时间发布授课地点，学生根据教学内容选课，教学管理部门可以对所属场馆进行实时监控；个人根据体育场馆分布和实时人数，通过终端预约场地进行运动。

云信息管理层：主要包括有，数据交换与系统整合，实现体育资源信息在各相关部门之间的信息交换管理；目录管理和服务系统，它实现目录内容的审核、查询、发布等功能；运维管理系统，它主要实现体育信息平台的日常运行维护；API接口系统，可以实现本平台的服务与其他现有系统应用集成，也可直接进行资源信息平台的开发。平台系统，用于以平台为基础的各种应用管理，它面向管理员与个人，针对不同需求提供各类服务。

2.2 云信息系统功能设计

建设基于大数据的高校体育管理云信息系统，挖掘现有体育资源数据，将为需要体育资源数据的各类教与学应用提供支撑与服务，按功能划分，可以分三个功能子系统，（1）数据采集与监控，主要获取以往的体育资源信息，及以收集现有高校学生体质的实时数据。利用5G、WIFI、互联网技术实现稳定、可靠、安全的网络通道，实现完成数据收集和整合。（2）大数据处理系统：体育资源信息大数据系统包括数据支撑、交换数据与系统整合、运行维护系统，智化指导教学的核心子系统等。（3）大数据应用管理：大数据应用管理是基于大数据的高校体育管理云信息系统实现管理的应用层核心，是实现体育管理、体育教学的关键。

大数据的高校体育管理云信息系统构成如图3所示。

图3 体育管理云信息系统构成

2.3 基于大数据的体育管理数据仓库结构设计

大数据仓库是体育数据集中存储和综合数据挖掘分析统计、管理信息系统的重要数据基础。图3是本系统大数据仓库系统架构图。体育大数据仓库功能实现了智慧决策管理支持、数据挖掘统计分析，其主要的工作流及过程包括：采集数据、数据仓库、信息集市中心等。

（1）采集数据：数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具，本项目是利用一种软硬装置，采用无线网采集数据并输入到系统内部的一个接口，包括接口装载、数据接收处理、检查校验等主要组件。

（2）数据仓库：在大数据智能大环境下，数据仓库可以为高校网解决方案以及大数据方面提供了高效的计算资源，主要特点，效率足够高，数据质量高，可护展性。本项目通过滤器装置完成过滤工作。

（3）信息集市中心：完成从大数据到信息的转化，提供云信息化管理所需数据，是层次体系结构。

数据仓库设计：本项目有别于传统数据仓库的维度设计，主要包括有维度模型、ODS（operational data store）、OLAP等。本项目的数据仓库建设遵循基于高校体育大数据维度建模、包含聚合数据、集中体育数据源、支持高校历年数据、维护数据一致性。为了提高系统访问效率，项目设计上充分利用数据分区技术，通过空间来换取存储性能。OLAP支持多维大数据分析查询，建立立方体数据模型；数据抽取集完成从学生体能数据采集、汇聚到 ODS、集成到主数据表的过程；可视化模块通过虚拟仿真，可视手段直观显示系统数据结构关系。

大数据与数据仓库相融合思路，将大量需要聚合的数据预处理并存储，大大提高了信息管理系统的查询效率，同时也实现了向深度数据的转变。本项目在应用层与数据仓库间使用Mon DB非文档数据库系统，运行聚合数据和预处理及开发系统接口，将大数据仓库与Mon DB建立关系，完成体育各分类数据的批量实时加载与更新。数据架构如图4。

图4 数据架构示意图

根据项目数据架构设计需要建设的数据库有：索引库，它是整合体育数据的基础，由注册库所产生；注册库：注册库完成主索引库，它由注册服务完成；体育数据库：通过采集现有系统中的数所来整合，按照本系统标准设计的数据库；分析库：设计的目的是为了将教学管理业务和统计分开以保证业务系统具有较高的应用性能,它由体育报告共享库和体育数据库ETL而产生。交换库：是数据采集处理系统与平台交换的前置库。