由于前期数字化学校建造布景的约束，各大高校在数据层面均处于较为单薄的阶段，首要存在以下难题。

　　信息规范不一致、数据不完整、数据过错等问题构成数据不可信，导致剖析效果的误差，影响数据的同享交流；

　　当时，才智学校建造关于底层数据的需求更为急切，由于没有精确全面的数据，才智学校就无法到达预期的高度。

　　因而，南京理工大学启动了数据办理系统建造，以数据的“采、管、用”为方针，以全量数据中心建造和数据中台服务为依托，旨在提高才智学校数据服务才能，为学校供给全面、高效、精准的数据支撑。

　　数据办理需求首先树立办理的安排架构，清晰决议计划流程、权责联络、合作方法。学校树立起严重决议计划和协调推进、技术开发支撑、承当合作的数据办理系统，确保了数据办理工程的快速推进。

　　经过部分调研、比对迭代，构成威望信息规范。根据一致的编码规矩，为数据的全面打通和事务系统实时同步更新数据规范奠定了根底。

　　学校提出并实践了“先会集、后办理”的数据办理方法，即建造近源数据层，将数据的原始形状充沛进行露出和辨认，然后完成数据财物的盘点，构成关于数据财物办理的一致视图。

　　才智学校建造需求更多高价值数据源，例如记载行为的日志数据、线下表格数据、外部互联网数据，以及视频监控和人脸辨认等非结构化数据。此类数据的体量、结构、处理方法与事务数据彻底不同，存在很大的运用难度。

　　为完成低门槛的运用，学校规划了全量数据渠道架构（如图1所示），可以支撑多维数据源，完成高校全量数据的“实时可收集、全面可管控、处处可复用”，实在完成“数入一库，数出一库”。

　　完成了招投标系统、才智团建、第二成绩单等12个新建系统数据会集寄存；完成了对人事、学工、教务、科研、财物、研究生、一卡通等25个中心系统数据的全量收集和办理，生成了学校概略、学生办理、教学办理、教职工办理等13个数据仓库子集，合计沉积5亿多条结构化数据。

　　根据Hadoop和Spark大数据结构，完成了对上网URL、防火墙、无线大类中心日志数据的分布式收集、解析、存储作业，月体量近TB级。

　　规划并落地了对学工处、人事处、教务处、国资处等10个部分线下表格数据的一站式收集办理计划，在统筹部分人员维护数据习气的根底上，完成线下数据源的弥补。

　　该计划为高校审计数据上报作业供给了便当，为各大高校事务系统未建或运用作用欠好，又需求将线下数据进行整合和同享的需求供给参阅。

　　关于影响规模较大的主数据，选用可视化数据质量陈述推送的方法，让源头部分清晰数据质量问题，并对原始问题记载进行要点标示，推进其核对和改进。

　　遵从“个人对数据担任”的准则，树立师生个人数据中心，供给纠错补录功用。经过会集式的个人数据查阅和核对，确保个人数据更新的及时性，为各类事务申报供给可信数据源，防止重复填写。

　　事务系统规划的不齐备性是数据质量问题的本源，学校拟定了数据办理提高办法，完成从源头处理数据质量问题。

　　为构建更为敞开的数据服务生态，学校规划了集 “发布、请求、管控、监测”为一体的数据中台（如图2所示）。

　　一致发布中心：面向各渠道和系统供给一致的数据出口方法，可快速完成数据同享接口的发布，下降数据同享门槛；

　　一致请求中心：承继数据办理的效果，敞开校内数据资源目录，现在已有近20类、400+种数据资源上线运用；

　　大数据剖析的建造不能凭空捏造，要深化了解各部分、各集体的实在需求，以精准的大数据剖析效果全面辅佐领导决议计划、校务办理及流程优化，推进学校的久远开展。

　　现在，已为人事处、学工处、校友会、后勤服务中心、学校办理与保卫处、开展规划处等部分供给大数据剖析服务，以下是部分亮点使用。

　　经过剖析食堂消费数据完成精准扶贫，将善款直接打入进餐低于平均水平的学生饭卡内。在维护学生庄严的前提下，确保困难学生可以吃饱饭。

　　根据发生的海量历史数据和实时数据，完成IT资源运转剖析、反常检测、智能猜测等功用（如图3所示），处理高校IT架构杂乱、运维困难的问题，提高学校根底IT运维才能。

　　近年来，怎么在破解高校数据恶疾的根底上，充沛发掘和发挥大数据的价值，是高校信息化范畴面对的新课题。

　　南京理工大学经过数据办理系统的规划和实践，打造了以全量数据中心和数据中台服务为中心的才智学校数据支撑系统，为当时和未来信息化建造提质增效夯实了数据根底。

　　本文以此为例扼要剖析了高校数据层面普遍存在的问题，提出了对应的处理办法，在高校事务特性的根底上，提出一个可学习的高校数据办理道路，为各高校的数据办理建造供给参阅。

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