IaaS（Infrastructure as a Service）基礎設施即服務

伴隨信息技術發展，用戶（hù）的觀念已經從擁有設備變成享受服務。回溯曆史，硬件定義反映的是工業化演進；軟件定義反映（yìng）的是信（xìn）息（xī）化演（yǎn）進；隨著互聯網（wǎng）、物聯網日漸成（chéng）熟，軟件定義也將演進到服務定義，即由技術升級帶來商業模式（shì）的變化（huà）。服務才是企業最核心的價值；服務品質才是客戶關（guān）心的核心利益；麵對日（rì）益深入（rù）的高校信息化建設浪潮，卓（zhuó）智在全國推出了智慧校園IaaS服務理念，並將IaaS細分為：

1、NETaaS（Networks as a Service網（wǎng）絡即服務）

2、EIDaaS（Electronic Identification as a Service電子校園卡即服務）

3、SECaaS（Security as a Service安全即服務）

4、IDCaaS（Internet Data Center as a Service數據中心即（jí）服務）

5、DATaaS（Big Data as a Service大數據（jù）即服務）。

本（běn）章主要詳述IaaS-DATaaS（Big Data as a Service大數據即服務）的主（zhǔ）要內容（róng），具體如（rú）下（xià）：

DATaaS大數據即服務平台功能

作為高校大數據綜合服務商，国产99视频精品一区通過自主研發的大數據平台，對高校（xiào）大數據進行廣泛（fàn）采集和深度（dù）挖（wā）掘，實現學校（xiào）業務的全麵可視化、學生管理的智能（néng）感知和學校管理的科學決策；確立治理優先任務、成果、關鍵（jiàn）業務驅動因（yīn）素 的邏輯過程，助力（lì）高（gāo）校進行校園管（guǎn）理流程的（de）改造。国产99视频精品一区智慧校園大數（shù）據決策平台，旨在通過大數據、雲計（jì）算、智能感知等先進技術，秉承“用數據參與決策”的核心理念，圍繞“平台+工具+服務”進行（háng）建設（shè），即數據基礎平台，數據決（jué）策（cè）平台、決策（cè）服務平台。

產品主（zhǔ）架構說明

係統采用（yòng）的網絡大數據決策平台（tái）融合了目前（qián）各類開發技術，共同（tóng）打造了一個穩定、成熟、靈活的（de）大數據平台。平台（tái）架構由四大框架組成，分別為前（qián）端框架、web框架、後端框架與數據倉庫框架，整體平台的技術架構如下圖所示：

大（dà）數據基礎平台（tái）

麵向（xiàng）學校數據治理，構建（jiàn）大（dà）數據基礎架構，提供數據采集和整合的能力，並兼容教育部信息（xī）標準；通（tōng）過網絡提供的大數據管理平台數據智能（néng）治理中心模塊，通過治理工具將采集的校內業（yè）務係統的數據進行（háng）智能（néng）采集及治理，定製治理規則，實現數據的標準化，建立（lì）統一的數據規範標準（zhǔn），建立一套基本涵蓋（gài）學校全維度數（shù）據字段規範庫，滿足學校現有業務（wù）係統及擴展建（jiàn）設的業務係（xì）統標準數據平（píng）台。同時，該標準化庫具備良好的（de）擴展功能，應對未來數（shù）據維（wéi）度（dù）需求增加時的擴展需求。

大數據決策平台

大數據決策平台麵向管理，服務於管理者，通過業務看板，讓管理者直觀（guān）、及時（shí）、準確了解學校業務運行狀態，使管理決策更高效，更（gèng）精準；主要功能包含：校（xiào）情大（dà）數據決策中心、信（xìn）息化決策中心、決策算法中心、指標配置（zhì）中心、預警配置中心、陽光指數平（píng）台。

大（dà）數據決（jué）策平台

大數據決策（cè）平（píng）台主要分（fèn）為：校情大（dà）數據決策中（zhōng）心、信息化決策中（zhōng）心、決策算法中心（xīn）。及綜合數據配置中心、陽光指數平台。

綜合校情決策平台：

針對學校業務提供113個分析圖表，覆蓋（gài）人才培養、師資隊伍、學科建設、科學研究、國際交流、辦學條件及（jí）後勤（qín）管理主題，平台根據學校業務發展需要選（xuǎn）擇分析指標，配置相應業務主題展示頁麵，輔助校領（lǐng）導可（kě）以隨時（shí）了解校園整體運行和治理（lǐ）的動態成果。

信息化決策平台：

包含信息數據管理決（jué）策平台和信（xìn）息化設備管理決策平（píng）台。

（1）信息化數據管理決策——從監（jiān）控和分析校園網絡數據的角度提供數據展示；

（2）信息化設備管理決（jué）策——從（cóng）校園網絡設備的監控和分析角度提（tí）供數據展示。

決策算法中心（xīn）：

本挖掘算法（fǎ）中心包含網絡在教（jiāo）育行業大數據中的（de）算（suàn）法沉澱庫以（yǐ）及應用（yòng）模型庫（kù），針對大數據業務係統，基於基礎模型和應用模型采用類似機器學習算法、基礎算法（fǎ）、聚類算法（fǎ）、推（tuī）薦（jiàn）算法等，實現對（duì）數據的建（jiàn）模分析。

基於大數據平台（tái）靈活的指標（biāo）配置管理，數據決策平台研發出一係列專業（yè）、便捷化使用的數據分析建模工具，方便學（xué）校快速上手，運用算法工具對學校數據進行深度的挖掘分析，以輔（fǔ）助業務管理。學校可以通過（guò）後台算法模型配置平台通過訓（xùn）練數（shù）據進行算法（fǎ）調（diào）優和配置，領導可以調用訓練好的算法模型進行複雜事（shì）件的預（yù）測、歸納分析。

數據配置決策平台：

係統數據配置預置了一些基礎的圖標個標準（zhǔn）化配置，還提供了可（kě）以自（zì）定義（yì）操作的靈活操作機製，支持指標查詢和圖表自定義配置功能，支持11種圖（tú）表形（xíng）式的自定義切換，提供校領導自定義查詢條件、統計分析、生成報表/圖表功能管理進行統一管理和控製,可以極大的提升學（xué）校管理員操作的靈活度和效率，並（bìng）降低日常運維的難度和工作量。

陽光指數平台：

決策中心依托於數據基礎平台，是一套將數據參與決策理念充分實現的方法論工具。它將高校中（zhōng）多維度、跨係統數據進行有效整合，通過數據指標化管理和配置（zhì），將數據以可視化的（de）展現形式為業務部門提供（gòng）場景化的數據決策服務。

陽光指數配置引擎是陽光校園（yuán）運行狀態的（de）指數化管理工具。通過陽光指數配置引擎，校領導可根據學校治理策略選擇並配置關鍵（jiàn）指標和確定指（zhǐ）標影響因子，並自定義關鍵指標和指標影響因子的權重，從而學校可以量（liàng）化學校核心（xīn）業務的運行狀態，及（jí）時發現業務（wù）短板，精（jīng）準輔助決策；主要優勢：全麵的高校管理範圍（wéi）覆蓋、日常運營建設的可量化性、實（shí）時的掌握學校變化及趨勢、很快的追溯的問題發（fā）生的源頭、及時發現自身的不足和同標杆學院（yuàn）的對比情況。

決策服務平台：

決策服務平台包括：學生管理服務、教務管（guǎn）理服務、智慧決策報告服（fú）務、引擎為學（xué）校師生提供更精準的個性化服務。

學生管理服務

通過搜集學生的多維度行為數據，包括：上網搜索內容、位置停留時長、使用終端類型、觸發預警頻次等維度，幫（bāng）助學（xué）校（xiào）管理者針對學生群體進行標簽化分析。幫助學生管理者從學習，網絡（luò）行為，生（shēng）活等多維度分析學生群體的習慣和特點，幫助學校實現（xiàn）個性化培養教育提供數據支撐。

1、學生預（yù）警總覽：

立足學生日常管理，提供7大預警主題（離校、群體離校、晚歸、過宅、危險言（yán）論、負（fù）麵傾向、疑似孤僻（pì））的預警提醒、統計（jì）分析和曆（lì）史（shǐ）查詢功能。預警包（bāo）含預警概況和預警詳細列表（biǎo）。概況展示了預警數量、待處理嚴重預警數量和預警數量（liàng）的發展趨勢。趨勢（shì）圖橫坐標是嚴重程度、縱坐（zuò）標是預警緊急程（chéng）度，用戶可通過（guò）左（zuǒ）右（yòu）拖動下麵的橫條查看不同日期預警數量（liàng），係（xì）統默認展示本月至當前的總體預警數量趨勢。

預警列表展示了預警類型（xíng）、事件等（děng）級、事件id、學生（shēng）姓名、學（xué）號、學院、預警內容、預警時間（jiān）、處理情（qíng）況。事件按照嚴重（chóng）和緊急的（de）程度分為4個象限（xiàn），對應不（bú）同的警示顏色。用戶可在狀態欄對待（dài）處理的事件進行處理，也可以點擊篩選按鈕通過預警類型字段、事件等（děng）級字段、學院字段、處理情況字段對列表進行篩選。

整體上展（zhǎn）示全校學生的預警分布，以對學生成績有整體上的預期。用戶將鼠標放在曲線上（shàng），可查看該點對應（yīng）學生預測（cè）的具體（tǐ）情況。

2、學生畫像：

通過搜集學生的多維度行為數據，包括（kuò）：上網搜索內容、位置停留時長、使用終端類型、觸發預警頻次等維度，幫助學校管理者針（zhēn）對學生群體進（jìn）行標簽化分析。幫（bāng）助學生管理者從學習，網絡行（háng）為，生活等多維度分析學生（shēng）群體的習慣和特點，幫（bāng）助學（xué）校（xiào）實現（xiàn）個性化培養教育提供數據支撐。學生畫像整體分為個人畫（huà）像和群體畫（huà）像。

（1）群體畫像

通過將在（zài）校生行為數據進行大數據分析，為每個學生貼上具有行為或思想的（de）特征（zhēng）標簽，並（bìng）按照群體分類（lèi），用戶可（kě）以查（chá）看每個分類的人群特征，並從院係、年級、男女比例三個（gè）方麵進行群體標簽的分析，幫助學校定位不同（tóng）標簽人群的特征和規律，幫助學（xué）校（xiào）進行精細化學生管理，為學校進（jìn）行個性化管理和教育引導進行數據支撐。通過對不同行為數據進行標準化設（shè）置，快速鎖定出現行為異常的學生，並進行及時糾偏（piān）。

（2）個體（tǐ）畫像

通過搜集學生（shēng）的多維度行為數（shù）據，如行為數據、學生信息、消費信息、在校關（guān）係網等等，綜合（hé）性地分析判斷學生的狀態。全麵刻畫學生畫像，幫助學校管（guǎn）理者針對單個學生（shēng）進行畫像（xiàng）分析。幫助（zhù）學生管理者從學習，網絡行（háng）為，生活等多維度分析學生的習慣和特點，幫助學校實（shí）現個性化培養（yǎng）教育提供數（shù）據支撐。

教務管理服務：

學習狀態分析

通過分析學生的學習成績、課堂（táng）人均分（fèn）神時長、課堂人均分神頻率、分年級顯示聽課不集中的學生占比，整（zhěng）體評估學生的學習水平和課堂準點（diǎn）逃課情況，同時對學生本學期每門課成績進行預測。

教學熱度透析：

通過網絡（luò）數據，以無感知的方式針對到課率、考勤（qín）、課程熱度（dù）等方麵的（de）趨勢進行分析

服務報告：

基於決策（cè）平台的（de）業務場景，進行數據深度挖掘，製定（dìng）學生（shēng）預警周期（qī）性（xìng）報告，如離校預警報告，網絡危險言論預警報告等。定期的發送給相關負責人，通過該係列報告，讓各個業務負責人更加（jiā）清楚的認知當前（qián）的校園情況，提供按時間段劃分的大數據總結報（bào）告，可（kě）以按類型、按主題總結推送；以（yǐ）便更加準確的定（dìng）位和解決問題。提供H5的頁麵展示和服務。