大数据环境下高校智慧校园建设分析与探讨大数据课件.pptx

,大数据技术在智慧校园的应用与探索,智慧校园与大数据管理大数据服务创新与实践探索、思考、及展望,“十二五”期间，信息化逐步从流程为主向“面向服务” 为导向转变，在基础设施、大数据管理、应用服务等方面进 行了积极探索，取得了一定的成果“十三五”临近，立足于前期的工作基础，通过认真总 结、广泛调研和开拓思路，明确以“智慧校园”作为信息 化规划主题然而，什么是智慧校园？业界关于其内涵、定义的存在不同的看法。今天想以服 务信息化为主的思路，和与会专家分享在“智慧校园”规 划和建设方面的一些思考,生命周期信息化“全覆盖”,校园信息化经历了基础建设、应用推广和服务提升三阶段,互联网模式新信息化环境下IT新趋势,信息化正在扮演更加多元的角色从单一注重信息技术管理领域围绕改善用户体验、业务大数据分析、业务流程管理领域IT全方位嵌入到业务、服务过程之中由自建或共享的服务组织，集中提供IT应用和基础架构，并全面嵌入在各种相关的业务服务之中大数据信息重要性超越了流程本身相比业务流程设计，信息管理和应用技术的重要性更高创建信息化业务模式，从外部数字化到逐步建立内部全面 的大数据化业务能力，加强IT技术与业务流程的全面融合需要从技术角度、业务流程、人员角色、上升到整体战略 层面，通过IT驱动业务发展和模式创新,“智慧”的概念(狭义) -生物所具有的高级综合能力， 包含有：感知、记忆、理解、联想、分析、判断、决定等多种能力校园“智慧运行”(延伸) -学校在行政、教学、科研、 文化等各个方面充分融合，协调发展，呈现透明高 效的治理状态和充满活力的创新发展机制主要特征 智能感知、个性服务、互联协作,“智慧校园”是学校智慧运行的抽象概括，其特,征早期典型归纳为：1）互联网络高速泛在2）智能终端广泛应用3）团队协作便利充分4）集体知识共生共荣5）业务应用智能融合6）外部智慧融会贯通目标是通过信息技术，全面促进教学手段和方法 现代化，创新人才培养、科研组织和社会服务模式， 推动管理服务的改革创新,智慧校园因“校”而异,不同的背景、基础和期望，使得不同的学校理解存异普遍结合移动应用、互联网和物联网等技术，探索用户服务的快捷、便利模式已涌现出了许多“智慧型”应用/idea-智慧校车、智慧餐盘、智慧教室、智慧课堂体现校园信息化“以人为本”、“面向服务”的观念逐步深 入人心，也表现出校园信息化工作者意图将信息化服务覆盖 到校园每个角落的急迫心情,问题的本质,单纯的基础设施升级并不能弥补业务的鸿沟片面追求应用的形式显然不会改善用户体验服务脱离流程的支撑可能被流程、大数据所掣肘智慧校园应用整体表现：信息化服务的质和量的提升大数据是信息化发展和改善核心驱动力做好大数据管理和服务是迈向智慧校园必经之路之一利用好积累的大量大数据资源并成为进一步发展的基础资源服务是信息化最终面向用户的触点，依托大数据、整合流程，最终形成创新性的服务体验,校园管理与服务信息化的困境,当前的局限性面向业务条线、事务处理，缺乏整合，被业务部门牵着走积累的大数据主要来自于业务过程，可使用的外部大数据极少迫切需求综合大数据分析与利用场景：学科评估、发展规划、部门二级管理、面向个人服务需要明细大数据、精确大数据，进一步统计分析问题和困境部分业务没有信息化支撑，缺少这方面的大数据部分业务系统独立运行、形成信息孤岛，拿不到大数据个人填写的大数据质量不高、大数据不全，无法强制,共享大数据库- 各业务系统中间表 -,科研系统- 科研账号/预算申报/经费设置/经费到款/ -,财务系统- 财务账号/预算立项/经费使用/经费到款/ -,科研项目模型,到款 大数据,预算大数据,支出大数据,决算 大数据,经费结果,到款结果,经费账号,预算模板,入账凭证,科研经费大数据平台项目 大数据,经费 大数据,统计 报表,立项结果,项目负责人,部门领导科研秘书,校领导,在共享大数据库的基础上形成各类系 统的大数据结果视图，形成围绕科研 项目大数据模型建成的大数据平台,科研相关大数据综合利用,业务办理的传统流程职能部门为中心，纸质材料为凭据，用户上门寻求服务业务条线实现信息化业务系统为中心，用户操作为驱动，用户在线获得服务流程解构，采用工作流引擎用户最常用的表单填写纳入“一表通”模块业务流程分解为不同的业务“状态”，定义驱动模式和条 件(流程驱动、文档驱动、消息驱动)建立统一消息发送机制，状态变更实时通知建立工作流所需要大数据子集，流程状态变更 实时反映在本地大数据集合，定期大数据回写建立流程监控和报表工具流程发起和成果体现通过门户展现,业务流程解构,要求和期望以信息化为抓手, 一站式服务理念：服务师生、服务基层、强调主动 一门式是解决物理距离；一站式则解决心理距离、且物理距离为零 机关转变作风的重要内容，职能梳理与定编定岗关联 服务的标准化关乎到行政作风，完善制度、转变服务方式 一站式服务与公共信息平台结合，有序内涵集成、更新机制、互联共享、办事流程指示，是基于公共信息服务平台的办事平台 大数据源头及大数据服务是基本工作，需要及时更新、共享大数据；不断梳理业务、后台处理，所有部门都要有相关意识 一站式服务该尽早做，实施难度大、很难短期内一蹴而就完成，要有耐心和思想准备，需分步实施、逐步推进,大数据是信息化的核心资源,在多年的信息化建设和应用过程中，已经积累了大 量教学、科研、运行管理等方面的业务大数据传统的以流程为主体的业务服务模式所沉淀下来的 大数据成为了新的宝贵资源信息化发展进入新的阶段-智慧校园、云服务、泛在学习、知识管理信息化大数据的形态也在发生变化传统文档、资料的再加工 资源“知识化”非结构化大数据的重要性凸显 网络教学资源、视频资料、科研大数据等WIFI、物联网等新技术普及使得大量微观大数据触手可得 地理信息、用户行为等大数据反哺 提升服务水平、提高管理效率,“数字校园”,IT部门驱动、支撑学校各业务条线的信息化转型，将传统信息 化业务解构，形成业务端(面向业务部门)和服务端(面向用户)，其成 果是完成重点业务（如迎新、离校）和领域跨度较低的流程整合与 重构，建立基本的信息化服务“智慧校园”学校通过二级管理和体制创新改革，以建立“一站式”服务为 目标，从根本上改变组织管理模式，并依托信息化作为有效手段来 管理大数据和疏通流程。IT部门以大数据化和工作流管理为基础，最大 限度地将业务和服务解构、流程和界面分离，形成服务的“碎片化” 和管理的“平台化”，形成创新性的服务体验校园在改革过程中，重视信息化的支撑作用，通过大数据化 和工作流管理，探索建立“eHall-网上办事服务大厅”从局部的“信息化服务”向更加全面的“服务信息化”拓展,“智慧校园”要完成的重要转型(三要素),大数据化1、完成大数据中心的整 体升级，将非结构化数 据纳入大数据中心管理范 畴2、对传统业务大数据和 信息资源进行面向对象 的分类和集成，根据业 务的需要形成服务成效 大数据化、业务模式大数据 化、用户行为大数据化、 用户属性大数据化等多种 大数据化实体,服务化1、针对部门业务和常规信 息化系统进行流程梳理， 以“服务”视角重新组织 业务过程2、服务一站式设计将“服 务”放到篮子里，切断服 务与业务的直接联系，释 放用户的体验3、服务平台化屏蔽了服务 后端的大数据交换、业务逻 辑，使得服务和大数据、服 务之间松耦合化，提升服 务适应性,智慧化1、完善综合业务网和物联 网的融合与互通，建立无 障碍的信息发布和传播途 径2、将传统信息化校园不太 关注的学习、资源、交流 等过程贯通，以智能分析 技术推进服务的“智能化” 发展3、强调对大数据的综合利用 和实时性，要求服务碎片 化、全面性渗透到教学、 科研和管理的每个角落,大数据化创新信息化服务(一),服务成效大数据化 - 用户使用信息化服务时 间、点击数和填写表单次数、以及服务系统 中的评价体系来综合体现 通过服务调整对大数据的持续改变来衡量服务 优化的成效业务模式大数据化 - 对业务过程进行量化，可依此对业务管理调整进行预测 在财务报销程中，根据网上预约人数和同期 实到人数进行综合评判，业务部门据此预测 安排服务人员数量,大数据化创新信息化服务(二),用户行为大数据化 - 可根据用户使用网络系统的日志 来分析用户群体在使用系统和网络的过程中对各种资 源的停留时间、资源消耗和共同兴趣 教学科研部门可据此调整教学策略，为用户统一提供相应 协作平台和资源共享服务，而信息化部门则可根据用户行 为特征优化网络带宽资源，提高网络利用率和用户体验用户属性大数据化 - 根据用户自身填报或统计挖掘数据来对用户某方面能力和属性进行描述，以便学校为每个师生提供良好服务 在教师科研教学能力属性挖掘中，对图书馆历史大数据中论 文署名进行梳理、关联到个人，并结合教师在eLearing网 络教学平台活跃程度、教学评估等信息，可能描绘出一个 教师的科研能力、科研范围、合作者、教学能力、学生关注度和欢迎程度等，为学校改进教学和科研管理提供依据,成王败寇 - 信息化面临新的机遇,体制改革/改良，对信息化提出了更高的要求，必须从以下几方面做好准备大数据基础 建立完备的大数据管理和服务机制，完善各种 大数据采集、交换、分析和利用工具，以较低的经济成本 和学习成本交付给学校各业务主体(用户)流程协同 熟悉学校各种业务流程和改变形式，采用高 效便捷的工作流引擎，快速配置和部署实施，支持表单 填写、过程审批、流程重构及报表生成服务模式 建立业务、服务的“标准化”、“耦合化”和“碎片化”，定义标准服务接口，建立服务的大数据驱动模型，将服务端独立于后端，开发和推广采用统一和 创新技术，即便于维护管理，有效提升用户体验, 大数据化管理, 创新建立层次化大数据服务与管理体系，纳入个人、二级单位和学校三级业务主体，意图形成大数据采集、流通、利用的良性生态 建立二级单位业务大数据托管平台、个人大数据中心、部门大数据中心等数 据管理系统 建立面向二级单位的大数据快速配置分析平台，面向学校的主题大数据分 析展示、决策支持平台 工作流驱动 探索以工作流引擎驱动业务流程重构的方法 业务模型驱动：工作流、部门、权限、大数据、业务规则、报表模型 快速开发迭代：可视化、拖拽式设计，支持快速迭代生成 向导模板复用：支持向导式生成，相似流程支持模板复用 一站式服务 完善和重构服务结构，创新建立网上服务大厅 建立“一表通”和“统一填报”等模块 建立大数据总线和统一通信架构，消息通过移动终端(微信、短信)发布 建立“公共服务平台”完备架构,智慧校园与大数据管理大数据服务创新与实践探索、思考、及展望,校园信息化大数据应用现状和存在的问题,校园信息化大数据体系现状 实现基本的大数据集中和交换 实现单个业务系统的业务大数据展示分析 实现部分全校性大数据统计和报表服务校园大数据利用存在问题 大数据规模扩大，大数据同步规则复杂，管理成本增加 大数据质量和应用有效性不高，大数据利用困难 业务流程变更对大数据组织架构提出要求终端用户使用遇到困难 用户与信息库间存在信息获取、信息处理和信息提供等方面巨大矛盾，师生用户始终游离于大数据产生和交换过程外 师生利用个人大数据需登录不同业务系统，系统越多、与“人”相关大数据就越多，要全面获取这些大数据难度也越大,随着信息化快速发展，基础设施和应用系统积累了海量数据，但实际开展大数据分析和挖掘工作还非常有限(大数据信息知识)重视程度不高、价值认识不够需跨领域实施、难破行政架构分析模型匮乏、缺乏配套工具以完成流程为主、大数据质量不高大数据利用与前期信息系统规划、设计和开发脱节造成了积累的大数据与实际应用需求存在严重偏差大数据中心建设的着眼点在“大数据”存储、传输的是大数据输入、输出的是大数据体现成效的是有价值的大数据信息系统中最有价值、最有待发掘的宝藏是积累的大数据,大数据利用现状=建设真正的“大数据中心”,从数字化到大数据化,大数据化过程 - 对多来源、多维度、持续性的业务大数据进 行统一归纳、整理，满足各个业务部门和信息化服务系统 的需要 大数据格式标准化 内容主题化 大数据有效、实时，获取成本低 大数据利用应不依赖于任何业务部门，大数据平台可以提供各种所 需的业务大数据在信息化应用中，数字化和大数据化大相径庭 数字化指的是将职能部门的业务流程转化成业务系统，将业务 过程产生的大数据转换成电子大数据存入大数据库的过程 信息化则更多的体现在应用和服务的有效支撑 大数据化则是指在数字化和信息化基础上，利用大数据来对事物和 现象进行描述，使之能同时被人和IT设施所理解，量化是大数据 化的核心,校园大数据管理与服务模式亟待创新,传统的大数据管理与服务模式已经严重制约了校园信息化的发展进程用户：需求越来越强调个性化、精细化学校：推行校院二级管理，决策支持IT部门：业务越做越复杂，疲于应对各种细节-需求变更，协调代码开发、测试及发布等服务商：深陷泥潭-所有业务产品线被快速变化的学校管理规则牵制，需要一个十分庞大而恐怖的维护队伍随着学校管理模式的变革、信息化本身的进程要求，IT部门在大数据管理与服务工作中的使命使得每个业务主体都能成为信息化过程中大数据管理与服务的生产者和受益者，也使得大数据处理的每个环节都可以由最合适的主体来完成，建立起良性的大数据生态环境,大数据化管理概念和重点问题,“大数据化”是一个“技术”层面的概念任何信息化技术、应用和服务的实施，都不可能脱离有效管理而独立存在大数据与业务之间需关注：整合、治理、对接 “大数据化管理”是校园信息化部门在推动学校 信息化整体大数据化过程中，所实施的技术、策 略和方法的总和“大数据化管理”的重点问题包括：大数据采集渠道泛化、手段标准化、网络大大数据采集与保存、 去重及有效性验证大数据整合主题化、知识化、层次化大数据共享大数据脱敏、大数据安全大数据利用面向不同的业务主体提供不同的利用服务大数据管理良性的大数据业务生态环境、工具与手段,校园大数据整合与服务工作目标,工作要求学校领导明确提出全校大数据整合的要求 机关部门根据各自职能定位，按照学校统一的大数据标准和接口要求，建立工作信息库 在此基础上，逐步建成学校统一的管理信息公共服务平台， 实现各部处、各条线管理信息集成和共享，为广大师生提供 便捷的信息服务并要求信息办承担此项任务的具体技术工作工作目标实现全校范围的各领域大数据共享为师生一站式服务、校院两级管理、校级分析决策提供大数据支持,重点研究和解决的问题,关注大数据生命周期四要素 从哪来? 怎么来? 到哪去? 如何用?覆盖生命周期全系列大数据学生管理从招生、迎新，到在校期间的日常管理，再到毕业、学位、就业、离校等环节，都有信息化系统支撑教师的校园电子公务、人事管理、组织管理、科研管理、教学 管理、资产管理等系统也都经过了多年的实践、运行研究技术支撑的基础要素,解决学校关心的核心问题 支撑教学改革、改变管理理念、提高管理效率、提升服务水平、 增强核心竞争力、,大数据从哪来?,大数据收集情况, 通过较低的收集大数据的经济成本和较低的交给业务主体的学习成本， 梳理了学校35个职能部门、401个基础大数据表 绝大部分已通过上传或者自动同步的方式采集到了学校大数据中心， 其余在整理中 这些基础大数据表中超过一半的大数据是学校原大数据中心未涵盖大数据,大数据怎么来?,科技处、财务处实现大数据联通,共享大数据库- 各业务系统中间表 -,科研系统- 科研账号/预算申 报/经费设置/经费 到款/ -,财务系统- 财务账号/预算立 项/经费使用/经费 到款/ -,业务系统在共享大数据库中保存一个完整的中间表,业务系统 自行同步 大数据（手 工、脚本）,医科科 研系统,理科科 研系统,文科科 研系统,军工科 研系统,资产管 理系统,财务管 理系统,大数据到哪去?,大数据采集,传统方式：大数据整合时，先做顶层设计，定义好主题数据库，然后进行大数据抽取复旦大数据整合方式：xxx年开始将各种大数据按照一定周期进行全库复制，放入tydb(学校大数据库)，再根据大数据分析的实际需求，逐步进行主题大数据库的设计、调整， 实现快速配置大数据采集范围：xxx年，学校组织对所有业务部门进行了职能梳理；2015年在校领导牵头下，学校办与信息办联合，根据学校业务部门的职能，整理部门职责范围内 产生的所有管理大数据，经业务部门补充、完善并最终确 认，逐步形成和完善全校信息化大数据中心的基础大数据集,大数据如何用?,大数据服务体系支撑平台,大数据采集与共享工具大数据采集与托管工具(Exchange)ODI大数据同步工具GP分布式大数据存储集群大数据分析平台QlikView平台DSS平台SAS、SPSS、Matlib大数据分析工具大数据服务工具工作流引擎一表通平台个人大数据中心平台,逐步形成良性的大数据生态环境,学校业务大数据库,独立业务大数据库,单机版大数据,原始大数据,共享规则,ODI工具,大数据处理层,分类规则,转换规则,清洗规则,索引,关联规则,大数据集,科研经费主题库,部门大数据中心,一卡通主题库,个人大数据中心,师资主题库,信息产品,统计,检索,报表,查询,一表通,大数据分析,决策支持,学校领导,职能部门,部门,个人,服务对象,输入 反馈,输入 反馈,整合,分类,加工,展示,大数据采集,采集,建设意义和目的支撑学校一站式服务建设、推进院校二级管理推动科研管理改革、推进校务信息公开、统一大数据平台(三个层次)教师/学生个人大数据中心部门大数据中心及分析平台校级大数据展示和决策支持平台统一大数据服务和特点教师/学生个人查询/填报部门/部门查询、快速配置校级分析/展示、决策支持,校园大数据平台的规划,科学规划，重构大数据基础，以“面向对象”方式有机组织教 学、科研、财务、人事、生活等各类大数据资源大数据管理后端和前端服务分离，实现“松耦合”化大数据的交换、保管等过程，由信息化部门统一操作大数据产生(收集)和校验由用户与二级单位共同承担大数据组织结果能被“一站式”服务等服务平台直接调用大数据的分析和应用由二级单位与学校灵活定义和整理利用贯穿学校、二级单位和师生个人大数据收集、流转和服务机制围绕“人”为核心融合各类属性大数据，建立个人大数据中心，提供用 户查看、上传和修改个人大数据的通道建立一表通，减少用户业务申报和流程周转步骤，提高大数据精度建立面向二级单位和学校的大数据采集平台和分析展示平台，提高不 同层面大数据管理、业务分析和管理决策的能力,大数据平台/体系特点,面向目标的创新型/层次化校园大数据服务体系,硬件环境,安全业务库 体系,标准,ETL,个人,二级单位,学校,一表通,一站式 服务,建立目标：以个人、二级单位和学校为主体，建立大数据采集、流通共享和应用服务机制探索符合校园需求的基础大数据平台建设标准 标准、存储、计算、处理和安全机 制完善大数据采集、校验、融合和分析利用的机制一站式服务、大数据展示分析服务等大数据服务试点使得每个业务主体都能成为信息化过程中大数据管理与服务的 产生者和受益者，也使得大数据 处理的每个环节都可以由最合 适的主体来完成，建立起良性 的大数据生态环境,基础大数据平台的设计和实施,大数据产生 统一制订代码规范标准 “谁产生、谁维护”(UC) 视图、变动跟踪表、中间表等 方式保证业务系统大数据变更独 立性和安全性大数据接口 建立视图实现业务逻辑到大数据 交换逻辑的转换 触发器、变动记录表、时间戳 等方式，个别采用跟踪日志 “主动推”大数据及时采样 “被动取”大数据定时采样大数据总线 星型分布-独立，松散耦合， 易维护和升级,交换中心 过滤测试大数据、识别非法大数据 将系统私有代码转换为校级公用代码主题大数据 中心交换层已把分散在各个业务系统的数 据汇总，但大数据仍然按业务组织 将各业务系统大数据按主题聚合，简化分析 教职工、学生、专科生、科研等主题历史大数据 校园业务具有时间周期性，业务部门通常 只关心本学年、本学期大数据，因此在业务 大数据库中积累历史大数据缺乏推动力 在基础大数据平台中积累历史大数据，建立时 间关联,大数据库结构调整和优化,大数据整合-信息化的必然过程,随着应用深入和普及，业务间出现了大量大数据交换需求；由于时 间积累、建设方式多样和系统耦合度因素，大数据交换呈网状结构， 随着需求增加、授权越来越复杂 急需对现有信息或大数据进行整合，提高信息资源的利用率，提高 系统间信息共享、交换、服务和决策支持的能力，构建跨部门的 大数据交换和共享分析的专用平台整合-规划、研发、服务全方位考虑目标满足师生员工进行集成式个人大数据处理和全方位信息服务需求满足业务部门变更大数据的需要和部门间大数据共享的需求满足校级信息决策需求：包括校级/跨部门综合统计、分析和评价等内容从结构上对业务类的结构化信息和资源办公类的非结构化大数据整合从应用上对业务部门自身产生的大数据（私有信息）、部门间共享的大数据（交换信息）、为大众提供信息服务的大数据（公共信息）整合，同时需确 保特定大数据(保密信息)的安全,大数据服务整体架构,人员信息,论文信息,财务信息,项目信息,资产信息,教学信息,学校视角,部门视角,大数据打通,大数据化建立面向对象的业务大数据整合,个人视角,教师/学生个人大数据中心,个人大数据中心抽取了与“人”相关的各类信息，主要功能包括大数据展示、一表通、大数据分析等服务以教师个人大数据中心为例，大数据集主要包括基本信息：如基础信息、工作经历、学习经历、进校前信息、导师信息及指导学生名单等科研创新信息：包括科研项目、各类科研成果、论文、著作等主题大数据，教务教学信息包括学生与学生开 课、选课情况及学生名单、精品课程信息等个人资产信息：包括来自于资产系统的设备、家具信息等其他信息：主要包括图书借阅、门禁、一卡通消费、教师公寓、体检信息等与个人密切相关的大数据,财务信息：,生活信息：,资产信息：,教学信息：,科研信息：,个人信息：,教师,基本信息,导师信息,财务信息,资产信息,著作,联系方式,发表文章,科研项目,专利,教学信息,课程信息,门禁信息,一卡通信息,流量信息,图书借阅信息,房产信息,图2：教师大数据展示模型个人大数据中心提供面向用户的大数据界面，建立个人填 报中心等大数据采集门户，加快大数据流通的效率和准确性,财务信息：,生活信息：,住宿信息：,学习培养信息：,个人信息：,学生,基本信息,个人履历,缴费信息,宿舍信息,成绩信息,联系方式,选课信息,体锻信息,门禁信息,一卡通信息,流量信息,图书借阅信息,奖、助学金信息,贷款信息,补助信息,图3：学生大数据展示模型,大数据化建立师生个人大数据中心模型,大数据服务平台教师个人,大数据服务平台学生个人大数据中心,大数据服务平台学生个人大数据中心,“一表通”汇集个人大数据申报业务,将会放入portal个人大数据中心,信息办和人事处综合办进行了教职工 信息字段再次梳理(基本字段+专业字 段)，教职工信息字段共245个，其中基 本字段89个，其余字段仅人事处内部 使用。目前已经完成了全部基本字段 的来源确认和大部分大数据采集，针对 性查缺补漏，开发教职工各种信息表 格，在此基础上，为下一步向部门、 个人提供服务奠定了良好的基础,师生数字档案,学习简历,家庭情况,转校、转专业,注册缴费,学生基本信息,资助,学生干部,住宿,毕业信息,食堂,图书馆,附 加 信 息,姓 名,民 族,籍 贯,政治 院面 系 貌,专 业,身 份 证 号,一卡通,选课成绩,学籍信息,奖惩,论文著作,活动,财务,医疗保健,学生档案,档案转递,学生荣誉称号,奖学金,成绩,选课,退学,休学、复学,档案接受,住宿安排,住宿操行评定,退舍/调舍,贫困生信息,勤工助学,贷款,减免学杂费,团、学生会干部,社团、园区干部 部门干部,已修学分,优秀毕业生,协议书及去向,行 政 区 划,思 想 教 育,能 力 培 养,文 体 娱,征 兵,联 系 方 式,社 团 活 动,学 生 会 活 动,助学金,勤工助学干部,学生处分,学生,部门大数据中心,面向部门和职能部门的服务提供人事、科研、教学的信息查询与统计服务根据要求定制专题大数据服务部门大数据指标体系在部分文、理、医科部门调研基础上，组成“部门大数据中 心”大数据指标，在“大数据展示平台”上开发展示页面，可 实时查看部门的部分大数据大数据指标内容, 部门概况（14项） 师资（56项） 学术论文（24项） 理科科研项目（12项） 文科科研项目（10项） 财务经费（12项）,资产设备（12项）学生教育（31项）学生教育（25项）招生与就业（10项）留学生与国际交流（22项）图书（7项）,部门大数据分析中心,大数据服务与管理平台部门/部门,部门视角师资,部门视角论文,部门视角资产,项目与科研经费,专业绩点、课程绩点、总绩点,部门大数据中心(数学xxx),整合xxx自身原有的大数据,xxx部门大数据分析应用,xxx研 究生大数据分析,OLAP分析应用,经济困难学生消费金额与总体分布比对（男、中餐）,2,3 9 15 33 30,6288 35,124,15705,80 302228,102 317077 102 100,410 421 435 404 396,335,290 273,206 198,163 146,119 111 95 138,75 64 79,12010080604033 20 11 4200,5 5,11 9,85,69 65,52,34 35,21,25,14,10 9,13,5,9 3 3,4 1 1 1 1,-50,50,150,250,350,450,233.43.84.24.64.855.25.45.65.866.26.46.66.877.27.47.67.888.28.48.68.899.49.810.21112131520,金额,人数,总体男生 困难男生,普通学生男女绩点分布对比图,3,18,2726,51,72,95 117 187,260 346 238 313,290 396 431 465 603,486 606 434 468 355 210 124,39,7,1,3,3,11 13,31,3797 134,128 167 199 335 320,483 673 622 818,745 706 606 340 194,41,4,0%,25%,50%,75%,100%,0 0.4 0.6 0.8 1,1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9,绩点,百分比,女 男,不同招生类型学生平均绩点比较找学霸,部分 需要 关注 学生 绩点 比较不同大类学生平均绩点比较,四届新生第一学期学习成绩分析东/中/西部城镇与农村学生绩点比较,大数据服务与管理平台,大数据服务与管理平台相关大数据分析,招生分类与学习成绩食堂就餐时间的分析阅览室出入流量分析招生类型毕业去向比较,利用图书馆知识资源大数据-提供大数据服务,论文年度分布,校园1980-xxx年Web of Science论文年度分布,300025002000150010005000,1980,1981,1982,1983,1984,1985,1986,1987,1988,1989,1990,1991,1992,1993,1994,1995,1996,1997,1998,1999,2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,xxx,论文数 比对数,论文部门分布（前33位）,校园1980-xxx年Web of Science论文部门分布,0,2000,4000,10000,化学系,物理学系,信息科学与工程xxx,生命科学xxx,数学科学xxx,附属中山医院,附属华山医院,高分子科学系,xxx,计算机科学技术xxx,附属肿瘤医院,药xxx,材料科学系,生物医学研究院,公共卫生xxx,先进材料实验室,现代物理研究所,管理xxx,附属儿科医院,环境科学与工程系,附属眼耳鼻喉科医院,附属妇产科医院,力学与工程科学系,分析测试中心,脑科学研究院,神经生物学研究所,附属华东医院,附属公共卫生临床中心,微电子研究院,放射医学研究所,发育生物学研究所,附属金山医院,经济xxx,通讯作者分布（前40位）,校园1980-xxx年Web of Science论文通讯作者分布400350300250200150100500,赵东元 余龙 金国新 葛均波 魏益民 吴劼 周鸣飞 武利民 唐克轩 金亚秋 邵志敏 陈芬儿 杨芃原 武培怡 吴宇平 傅正文 黄维 李富友 丁建东 夏永姚 张祥民 王斌 黄骏廉 毛裕民 刘天西 邓春晖 汪长春 陈刚 曹勇 孔继烈 贺林 陈天平 戴维林 周锡庚 汤钊猷 周水庚 章忠志 范康年 贺福初,大数据服务与管理平台服务业务部门,上海论坛用户无线网络使用情况,168,50,23 23 15 10 9,6 5,4 4 4 3 3 3 3,2 2 2 2 2 2,1 1 1 1 1 1 1,AppleIntel,Samsung AzurewaveLiteonHtcMurataAskeyLg Sony Xiaomi Gemtek HuaweiInpro Quanta ASUSTekLenovo Meizu NokiaRim Twinhan Arcadyan Beijing BenyChiGuangzhou PostMicro-star MotorolaZte光华楼 美研中心 本部食堂 文科楼二教理图 留办 文图 11号楼1号楼 六教 新闻xxx8号楼 附小 经济xxx三教 叶耀珍楼 10号楼 计算中心四教 保卫处 二附中 化学楼 环境系 江湾图书馆 微电子楼五教 跃进楼,无线终端设备统计总计: 352,199,57,10 10 9 8,7,6 5,4 4 4 3 3 3 3 3,2 2 2 1,1 1 1 1 1 1 1,接入区域统计总计: 352,26.2,23.322.622.3,20.0,18.217.617.216.716.516.3,15.915.414.714.514.514.214.213.713.6,123456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20,无线终端使用时长TOP20单位：小时,15.3,9.3 8.4,7.5 6.7,5.2,3.9 3.0,2.4 1.8 1.6 1.4 1.4 1.3 1.2 1.2 1.1,0.9 0.8 0.7,12345678910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20,无线终端吞吐率TOP20单位：Mbps,“一站式”网上办事服务大厅,校园网上办事服务大厅(eHall)面向全校师生服 务，两批(63+20)+20项上线服务开放试运行、征求意 见()真正实现“一站式”服务 体现“服务优先”的 理念，注重关心与师 生利益密切相关的审 批事项 将信息化技术手段转 化为良好的用户服务 体验，精简和优化办 事流程,网上服务大厅门户,个人库,一表通 生成表单（开源工 具、快速配 置）,业务库,标准库,工作流引擎配置开发,启动,统一通信(SMS/Email/WeChat),个人大数据 中心(大数据抽取配置),运行监控,(QV快速配置),结束,接口,展示,大数据总线,衔接,网上服务大厅系统框架,网上服务办事大厅eHall应用统计分析,访问量及来源ISP,访问量及来源省份,访问量及来源省份,业务应用分类,eHall应用统计分析,应用访问情况,访问量变化,访问量及客户端分辨率,应用访问情况,APP - iFudan (移动服务门户),移动门户基于新技术架构重构，已于2015年5月27日正式发布新版本重点改造了班车查询、失物招领等功能；新增了文科阅览室占用情况、在职证明打印申请等功能,服务微信公众平台 (移动服务门户),服务微信公众平台,信息办自建微信服务公众号“复旦信息办”，提供 轻量级服务和查询窗口,网络运行大数据的利用,服务受理：IT服务的单接触点服务台,2008年4月信息办运行服务量统计6050,1001 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30日,403020,人次,电话咨询 接待用户 邮件咨询 外出服务,运维服务大数据分析-周报,运维服务大数据分析,2500020000150001000050000,30000,35000,4500040000,2008年,2009年,2010年,2011年,2012年,xxx年,电 话,咨 询,xxx年度用户服务大数据分析统计,无线网络大数据管理与应用,WIFI的使用规模巨大并发超3万，远大于有线网用户；多品牌设备共存看不见摸不着、易受干扰、覆盖面广、用户数大经常被抱怨，而又说不清楚常见的问题及可能的原因：看不到SSID 因掉电等原因导致AP离线WIFI常断线 Rouge AP信号干扰无法认证、页面打不开 认证系统故障、DNS被某些软件篡改网速慢 接入AP负载过高、总出口带宽限制用户反映无线网不好用讲不清楚、无法追溯,网络大数据管理面临新要求,建设运行职责分离，运行团队需集中、全面和简单的工具入口统一，快速辅助判断问题投资决策大数据分析，支持学校信息化设施投资和服务决策对各区域设备资产的利用率和压力全面了解服务支持大大数据时代，大数据开放，支持科研、服务优化业务部门期望通过网络行为分析能辅助学生管理、教学活动,配置管理SSID统计分析图表,SSID及接入用户数比较,开设SSID的AP数量,实时统计AC负载、端口流量图表,AC负载,端口流量,实时统计AP负载图表,AP负载主要由信 道负载和流量决定,实时统计AP接入用户数报表,实时查看AP接入 用户的数量,中午时间的教学 楼无线用户数,实时统计用户数变化趋势图表,学生宿舍用得少,教学楼用的多,食堂每天就两个 时间段比较多,图书馆白天一直很多,实时统计在线用户报表,用户名、IP、接入 AP、终端、应用和时 长,实时统计各楼宇在线用户数,实时统计在线用户终端系统比例,实时统计账号并发数报表,有些上网账号被滥用,实时统计账号高并发用户,查询服务历史行为,下午在8号楼（学生院）处 理网络问题,中午路过11宿舍早上路过北区食堂,实时统计各楼宇在线用户数,区域用户分布,下午在8号楼（学生院）处 理网络问题,区域用户分布图 AP数量、接入终端数 负荷最重的AP接入数等,实时统计楼宇在线用户数,用户流动趋势,以中午时段为例，食堂 和教学楼区域用户量 大，向食堂的流动性强,用户流动趋势实例,用户关系分析,早晨6:30 第三教学楼区域 同部门，不同性别,第三教学楼区域用户关系分析,用户关系分析,早晨7:30 第三教学楼区域 2015级学生最多,第三教学楼区域用户关系分析,用户关系分析,师生用户关系分析,大数据整合工作进展,信息办经过两年多的努力，积累了一定的工作基础来自全校业务系统几乎所有历史大数据(跨度十几年)大数据交换、保管、分析和展示的基础平台配合部分业务部处实施大数据分析展示试点工作有大数据、有偏差、有平台、增需求！信息办作为技术部门，对学校业务大数据需求并不敏感，需要学校整体规划、各业务部门和部门共同配合,大数据服务工作进展,全校大数据展示分析平台工作进展全校统一大数据仓库已经初具规模为大数据仓库建立了整套大数据采集、清洗、转换的大数据 采集框架，开始为高基报表、教务处评教分析、综合 校情分析等工作提供大数据服务全校大数据展示分析平台在探索中不断丰富内容建立了人事、学生教学、学生教学、理科科研、 文科科研、固定资产、财务等展示分析主题，可根据 全校、机关部处、部门、个人等多个层次进行查询、 分析建立了部分高基报表支持学校的岗位考评工作，由系统计算教师部分工作量，并预填入个人考核表,大数据应用工作进展,全校大数据展示分析平台应用成果为学校高教所提供本科教学质量评估、学生教育质量评估大数据支持为招办提供学生招生大数据支持为发展规划处提供校情分析大数据支