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    国内某知名院校

    项目背景

    学院的信息化建设在国内处于先进水平,学院建设的教、管、训等各种业务系统优化了管理工作的流程,规范了管理制度,提高了工作效率。但是这些数据没有被充分地利用起来,且部门间信息不流通,数据只在各个部门纵向流通,没?#34892;?#25104;部门之间的横向流通,作为数据分析和建模主要对象的业务数据分别保存在各个业务系?#25345;校?#38656;要进行清洗、管理。

    目前学院建设的部分系统有一定的统计功能,一方面这些统计功能数量比较少、功能比较简单,没有挖掘出这些数据的真正价值;另一方面这些统计功能只能对自己系统的数据进行统计,不能对跨系统的数据进行分析和建模,更不能形成可视化的数据展示。缺乏大数据?#25945;?#32479;一管理。

    项目需求

    1.统一对外服务接口:提供标准化的对外服务接口封装; 
    2.权限管理:实现对?#25945;?#21151;能权限和数据权限的统一管控;
    3.工作流:通过工作流运行机制,实现对各类任务的统一配置和调度管控;
    4.数据?#35797;?#31649;理:制定数据?#35797;?#31649;理办法,推动数据?#35797;?#20998;类管理,建立数据采集、管理、交换、体?#23548;?#26500;、评估认证等标准制度。加强数据?#35797;?#30446;录管理、整合管理、质量管理、安全管理、提高数据准确性、可用性。

    项目实施

    1.围绕“教学质量监测诊改?#20445;?#21516;时展开业务调研和数据调?#26657;?#26681;据分析需求范围,梳理客户的分析指标。 
    2.搭建大数据?#25945;ǎ?#38598;群管理。
    3.制作数据分析报告,数据服务于教学。

    客户收益

    通过项目建设,YDH实现了学院18个业务系统数据?#35797;?#30340;整合,Yonghong Z-Suite作为YDH的数据分析模块,包括课堂教学分析、教师工作量数据分析,教师教学工作质量分析等,建立学院教学大数据分析运行体系,形成适合教学大数据管理的教学管理运行体 系,从教师教和学生学两个方面实现对课程教学大数据支持,同时为有关教学需要的基础性、决策性、参考性数据提供基本服务。

    教学诊改的提出体现了国内教育专家们的智慧,我们之前有近20个业务系?#24120;?#20294;是很多系统间的数据没有被利用挖掘,这个项目我们也了解了很多大数据公司,有几个产品?#19981;?#19981;错的公司,他们只懂大数据,不懂教育,这是不行的,永洪这两方面?#24049;?#38750;常专业,?#36234;?#20102;我们的?#23548;市?#27714;。现在,大数据?#25945;?#26159;学校决策、管理的重要工具,我们之?#30333;?#25945;育信息化时的那些系统里面的数据也真正服务于教学了。

    —— 李院长

    案例详情

    学院非常注重数据和教学的结合,借助数据服务于教学。
    经过调?#26657;?#24418;成了学院大数据?#25945;?#19994;务需求,主要从11个大项,120个小项进行统计分析。涉及的方向包括课堂教学大数据监测、到课率统计、教师工作量核算、教师教学质量?#24049;恕?#39640;等教育质量数据分析、教学运行监测、成绩数据分析、教学基本数据分析、学生技能素质分析、教师画像和学生画像。
    YDH适用于将存储在文件、关系型数据库、实时数据流等各类数据源中的结构化数据、非结构化数据及半结构化数据采集到YDH?#25945;?#20013;进行存储、处理、分析,辅以Yongong Z-suite展现和挖掘,实现了学院教学从 GB到TB、PB级的大数据处理场景,包括但不限于以下场景:

    1.数据仓库建设

    YDH完整覆盖数据采集、数据存储、数据处理、数据共享、数据安全、数据分析等数仓建设?#26041;冢?#29992;户通过YDH?#25945;ǎ?#22823;大?#26723;?#25968;据仓库、数据处理、数据应用的运维成本。

    2.实时流式数据处理

    用户可基于YDH?#25945;?#24555;速开发本行业在实时流式场景下的大数据处理、分析的应用程序,以实现对学院实时业务的风险监控与告警。
    流式数据处理可用于课堂教学监测、学生教学楼分布情况等。

    3.离线数据处理

    YDH基于Hadoop体系的MapReduce、Hive、Pig、Spark等技术向学院提供强大的数据离线批处理能力,用户可以便捷的使用YDH?#25945;?#23545;学院数据进行抽取、转换、加载等离线数据处理加工。
    通过离线数据处理引擎,用户可迅速的对学院所积累的数据进行ETL处理,快速发掘海量历史数据价值。

    4.数据分析与探索挖掘

    通过YDH?#25945;?#25152;提供的强大数据分析与探索挖掘能力,用户可快速对学院在PB级规模下的大数据进行可视化的探索式分析,在纷繁复杂的数据中快速获取数据洞察力,辅助于教学。
    用户还可通过YDH?#25945;?#25552;供的强大机器学习能力对学院数据进行深度挖掘,进一步发掘海量数据中蕴藏的无限价值。

    Yonghong的价值观:以卓越的数据技术为客户创造价值,实现客户成功。