高职院校智能校园数据中心建设研究

2017-07-19 10:26卢绍凌
卷宗 2017年12期
关键词:数据共享大数据分析数据中心

卢绍凌

摘 要:伴随互联网的飞速发展及大数据时代的到来,高职院校的信息化建设已由传统的单一系统操作,逐步向整体虚拟网络校园演变,智能校园建设可谓势在必行,与此同时,校园数据中心也凸显出其在智能校园建设中的重要性,为高职院校的教学与管理奠定了信息基础,更是学校进入大数据时代的基石。

关键词:智能校园;数据中心;数据共享;大数据分析

1 前言

信息和交互技术的同步发展,孕育着第四次工业革命,预示着工业4.0时代的到来。这意味着会引发一场新的技术和价值链组织的革命,会让各个领域都产生翻天覆地的变化。这些领域中首当其冲的就是教育行业,学校组织将是革命的先锋部队。伴随着互联网的飞速发展以及大数据时代的到来,高职院校的教育管理也应与时代同步,建立智能校园迫在眉睫。

智能校园建设的核心在以下几方面:1. 数字大平台——高职院校大部分已建立了教务管理、学工管理、OA办公、财务管理、图书管理、网络教学等业务系统,但这些系统建设分散,不成体系,应整合集成,使之成为整体统一的大型平台。2. 网格化——智能校园中的各类系统数据应互相有交集,且可共享、交互。3. 个性定制——针对不同用户对象的需求,定制不同的数据及推送内容,体现以人为本的思想。学校的教学、管理对信息系统的依赖程度越来越高,同时对系统的安全性要求也越来越强;伴随诸多业务系统的多年运行,产生了大量的数据,但数据的利用率却不成正比。另一方面,伴随高职院校智能校园的建设,无论是信息建设整体规划方面,还是系统运行维护的角度,数据的收集、整理、存储、共享的重要性都逐漸被认可,甚至提到一定的高度,因此校园数据中心成为智能校园建设的核心也被大家认同。从某种角度来说,系统的高可用性、数据的实时采集,就是指数据中心的高可用性和实时性。

2 高职院校数据中心建设意义

近些年,各高校都在重点建设智能校园,伴随大数据时代的来临,智能校园建设的重点也落脚于数据上,如何准确、高效的使用学校各种数据,为数据中心的建设提出了实际需求。

2.1 整合各业务系统数据,减少冗余数据

学校不同业务部门很多数据是相同的,诸如学生、教师的基本信息,但是由于不同业务系统的数据库无法共享,因此相同的数据在不同的系统中都需要做记录,这就造成数据重复记录,冗余现象严重,且硬件资源、运行环境重复建设,维护成本提高,造成资源浪费。数据中心可将公共数据进行记录,对各业务系统的数据进行整合,为业务系统提供访问接口,减少维护成本,降低资源浪费。

2.2 建立安全数据交换机制,减少开发工作量

数据中心使用Webservice、Burlap、Xml、javaBean、Servlet、ETL等技术,建立统一的数据标准,利用安全的数据交换机制,减少应用开发人员对不同系统开发的工作量,减少数据维护人员的工作压力,提高管理便利性及数据安全性,为日后智能校园建设提供数据标准及数据挖掘分析资源。

2.3 实现不同系统数据共享,消除信息孤岛

学校业务部门之间都会有数据共享,以往是交换表单后进行合并,建立数据中心可实现业务系统间的数据共享,使信息利用率提高,消除信息只能在本系统使用的弊端,同时增强数据的管理,实施远程备份,做好数据容灾措施,确保数据安全性。

2.4 动态采集过程性数据,实现大数据分析

学校以往的数据采集都是阶段性的,大部分为期末或年终进行,且采集上来的数据也并不能实时使用,数据的利用率极低,数据中心的建设为动态采集数据提供了土壤,大量的数据规范管理,可为学校的教学管理提供分析基础,为学校的发展提供决策支持。

3 高职院校数据中心建设重点

数据中心是智能校园得以正常运转的核心之一,数据的规划、准确性、可用性、安全性都对数据中心的建设提出的很高的要求,因此,建设高职院校数据中心,要关注以下几个方面:

3.1 硬件资源的科学规划

高职院校的数据主要来源于学校教学与管理,涵盖学校运作的方方面面,数据是逐年动态增长的。越来越多非结构化数据成倍增长,但共享性较低,并发访问需求高;而结构化数据增长速度相对稳定,且共享性强,因此,数据中心要进行科学的数据量预测,尽可能使用云和本地多种模式混合存储,将结构化和非结构化数据分开存储,便于管理,规划至少五年的存储容量,且应保证硬件的可扩展性,方便存储容量的扩展。

3.2 数据标准的制定

智能校园的建设是逐年完善的过程,因此,学校相关部门应制定与本院校相适应的数据标准,建立学校的元数据库,以便对已建设系统的数据进行清洗统一,同时为日后增建系统的开发提出准确数据标准要求,便于系统接入及数据管理,为智能校园的扩展性提供了保证。

3.3 数据治理工程

智能校园建设的目的是为师生提供便利的、一站式的服务,这就需要建设校级的统一认证、服务平台,使各业务系统不再孤军作战,而是协作互补,这就需要系统间的数据交换共享,且保持高度的一致性。那么,数据中心能否为各业务系统提供数据共享,数据的质量是关键所在,数据的治理就是为保证数据质量而进行的一系列的工作,诸如数据清洗、数据过滤、数据关联、数据映射、数据转换等等。准确、高质、完整的数据才是可用的数据,不同类型、不同时间点的数据界限明确,准确实时,才能为数据共享提供切实保障,也为数据分析降低干扰,提高分析准确性。

3.4 数据的安全保障

未来的世界是信息化的世界,数据是重中之重,保障数据的安全是十分紧要的工作。数据安全保障要从硬件、软件及制度三方面进行投入,硬件可以采用Raid模式,也可采用远程备份等多种容灾方法,软件方面要加强对数据中心监控及病毒防护,定期进行系统升级,最后需要制定相应的数据中心安全管理制度,保证专人监管,定期更换口令,做好维护日志填写,定期讨论工作重点,完善制度要求,

4 结束语

高职院校的智能校园建设正处于规划建设阶段,同时接轨了大数据时代,因此,校级数据中心的建设是高职院校信息化发展的核心内容,优质的数据中心可以为学校的教学、管理带来质的变化,本文对数据中心建设的一点研究,希望能为高职院校的信息化建设带来一些帮助,与大家共同学习进步。

参考文献

[1]戚丽,吴海燕,冯珂. 校园数据中心建设问题探讨[J]. 实验技术与管理,2004,(02):13-16

[2]戚丽,蒋东兴,武海平,冯珂.校园数据中心建设与管理方法的探索[J]. 教育信息化. 2002(S1)

[3]程大鸣,刘碧俊,任斌. 对“智慧校园”数据中心建设的探讨[J]. 福建电脑,2015,(09):68+77.

[4]金振海.校园数据中心建设研究[J].软件导刊. 2013, 12(4):125-126

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