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

伴隨信息技術發展，用戶的觀念已經從擁有設備變成享受服務。回溯曆史，硬件（jiàn）定義反映的是工業化（huà）演進；軟件（jiàn）定義反映的是信息（xī）化演進；隨著互聯網、物聯網日漸成熟，軟件定義也將演進到服務定義，即由技術（shù）升（shēng）級帶來商業模式的變化。服務才是企業最核心的價值；服務品質才（cái）是客戶（hù）關心的核（hé）心利（lì）益；麵對日益深入的高校信息化建設浪潮，私人影院在线观看免费在（zài）全國推出（chū）了智慧校園（yuán）IaaS服務理念，並將IaaS細分為：

1、NETaaS（Networks as a Service網絡即服（fú）務）

2、EIDaaS（Electronic Identification as a Service電子（zǐ）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（shù）據中心即服務）

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

本章主要詳述IaaS-DATaaS（Big Data as a Service大數據即服務）的（de）主（zhǔ）要內容（róng），具（jù）體如（rú）下：

DATaaS大數據即服務平台功能

作為高校大數據綜（zōng）合服（fú）務商，私人影院在线观看免费通過自（zì）主研發的大數據平台，對高校大數據進行廣泛采集和深度挖掘，實現學校業務的全麵可視化、學（xué）生管理的智（zhì）能感（gǎn）知和學校管理的科學決（jué）策；確立（lì）治理優先任務、成果、關鍵業務驅動因素 的邏輯過程，助力高校進行校園管理流程的改造。私人影院在线观看免费智慧校園大數據決策（cè）平台，旨在通過大數據、雲計算、智能感知（zhī）等先進技術，秉承“用數據（jù）參與決策”的核心理（lǐ）念，圍繞“平台（tái）+工具+服務（wù）”進行（háng）建設，即數據基礎平台，數據決策平台（tái）、決策服務平台。

產品主（zhǔ）架構說明

係統采用的網絡大數據決策（cè）平台融合了（le）目前（qián）各類開（kāi）發技術，共同（tóng）打（dǎ）造了一個（gè）穩定、成熟、靈（líng）活的大數據平台。平（píng）台架構由四大框架組成，分別為前端框架、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（xià）圖（tú）所示：

大數據基礎平台

麵向學校（xiào）數（shù）據治理，構建大數（shù）據基礎架構，提供數據采集和整合的能力，並兼容教育部信息標準；通過網絡提供的大數據管（guǎn）理平台數據智能治理中心模塊，通過治理工具將采集的（de）校內業務係統的數據進行智能采集及治理，定（dìng）製治理規（guī）則，實現（xiàn）數據的標準化，建立統一的（de）數據規範標準，建立一套基本涵蓋學校全維度數據字段規範庫，滿足（zú）學校現有業務係統及擴展（zhǎn）建設的業務係統標準數（shù）據（jù）平台。同時，該標準化庫具備良好的擴展功（gōng）能，應對未來數據維度需求增加時的擴展需求。

大（dà）數據決策平台

大數據決策平台麵向管理，服務於管理（lǐ）者，通過業（yè）務看板，讓管理者（zhě）直觀、及時、準確了解學校業（yè）務運行狀態（tài），使管理（lǐ）決策更高效，更精準；主要功能包含：校情大數據決策中心、信息化決策中心、決策（cè）算（suàn）法中心、指標配置中心、預警配置中心、陽（yáng）光指數平台。

大數據決策平台

大（dà）數據（jù）決策平台主要分為：校情大（dà）數據決策中心、信息化決策中心（xīn）、決策算法中心。及綜合數據配置中心、陽光指數平台。

綜合校情決策平台：

針（zhēn）對學校（xiào）業務提供113個分析圖（tú）表，覆蓋人才培養、師資隊伍、學科建設、科學研究（jiū）、國際交流、辦學（xué）條件及後（hòu）勤管理（lǐ）主題，平台根據學校業務發展需要選擇分析指標，配置（zhì）相應（yīng）業務主題展示頁麵，輔助校領導可（kě）以隨時了解校（xiào）園整體運行和治理的動態成果。

信息化決策平台：

包含（hán）信息數據管理決（jué）策平台（tái）和信息化設備管理決策平台。

（1）信息化數據管理決策（cè）——從監控和分析校園（yuán）網絡（luò）數據的角（jiǎo）度提供數據展示（shì）；

（2）信息化設（shè）備管理決策——從校園網絡設（shè）備的監（jiān）控和分析角度提供數據展示（shì）。

決（jué）策算法中（zhōng）心：

本挖掘算法中心包含網絡在教育行（háng）業大數據中的算法沉澱庫以及應用模型庫，針對大數據（jù）業務係統（tǒng），基於基礎模型和（hé）應用模型采用類似機器學習算法、基礎算法（fǎ）、聚類算法、推（tuī）薦算法等（děng），實現對數據的建模分析。

基於大數據平台靈（líng）活的指標（biāo）配置管理，數據決策平台研發出一係列（liè）專業、便捷化使用的數據分析（xī）建模工（gōng）具，方便學校快速上手，運用算法工具對學校數（shù）據進行深度的挖掘分析，以輔助（zhù）業務管理。學校可以通過後台算法模型配置（zhì）平台通過訓練數據進行算（suàn）法調（diào）優和配置，領導可以（yǐ）調用訓練好的算（suàn）法模型進行複雜事件（jiàn）的預測（cè）、歸納分析。

數據配置決策平台：

係（xì）統數據配置預置了一些基礎的圖標個標準化（huà）配置，還提供（gòng）了可以自定義操（cāo）作的靈活操作機製，支持指標（biāo）查詢和圖表自定義配（pèi）置功能，支持（chí）11種圖表形式的（de）自（zì）定義切換，提供校領導自定義查詢條件（jiàn）、統計（jì）分析、生成報表/圖表功（gōng）能管理進（jìn）行統一管理和控製（zhì）,可以極大的提（tí）升學校（xiào）管理員操作的靈活（huó）度和效率，並降低日常運維的難度和工（gōng）作量。

陽光指數平台：

決策中心（xīn）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。它將高校中多維度、跨係（xì）統數據（jù）進行（háng）有效（xiào）整合，通過數據指標化管理和配置，將數據以（yǐ）可視化的展現形式為（wéi）業務部門提（tí）供場景化的數據決策服務。

陽光指數配置（zhì）引擎是陽光校園運行狀（zhuàng）態的指數化管理工具（jù）。通過陽光指數配置引擎（qíng），校領導可根據學校治理策略選擇（zé）並配置關鍵指標（biāo）和（hé）確定指標影響因子，並自定義關（guān）鍵指標和（hé）指（zhǐ）標影響因子的權重，從而學校可（kě）以量化學校核心（xīn）業務的（de）運行狀態，及時發現業務短板，精準輔助決策（cè）；主要優勢：全麵的高校管理範圍覆蓋、日常運營建設的（de）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生的源（yuán）頭、及時發現自身的不（bú）足和同標（biāo）杆學院的對比情況。

決策服務平（píng）台（tái）：

決策服務平台包（bāo）括：學生管（guǎn）理服務、教務管理服務、智（zhì）慧決策報告服務、引擎為學校師生提供更精準（zhǔn）的個性化服務。

學生管（guǎn）理服務

通過搜集學生的多維（wéi）度行為數據，包括：上（shàng）網搜索內（nèi）容、位置停留時長、使用終端（duān）類型、觸發預警頻次等維度，幫助學校管理者針對學生群體進行標簽化分析。幫（bāng）助學生管理者從（cóng）學習，網絡行為，生活等多維度分析學生群體的習慣和特點，幫助學校實現個性化培養教育提（tí）供數據支撐。

1、學（xué）生預警總覽：

立足學生日常管理，提（tí）供7大預警主題（離校（xiào）、群（qún）體離校、晚歸、過宅、危險言論、負麵傾向、疑似孤僻）的預警提醒、統計分析和曆史查詢功能。預警（jǐng）包含預警（jǐng）概況（kuàng）和預警詳細列（liè）表。概況展示了預警數（shù）量、待處理嚴重預警數量和預警數量的發展趨勢。趨勢圖橫坐標是嚴重程度（dù）、縱坐標是預警緊急程度，用戶可通過左右拖動下（xià）麵的橫條查看不同日期預警數量，係統默認展示本月至當前的總體預警（jǐng）數量趨勢（shì）。

預警列表展示（shì）了預警類型、事件等級、事件id、學生（shēng）姓名、學號、學院、預（yù）警內容、預（yù）警時間、處理情況。事件（jiàn）按照嚴重和緊急的程度分為4個象限，對應不（bú）同的警示顏色。用戶可在狀態（tài）欄對待處理的事件進行處理，也（yě）可以點擊篩選按鈕（niǔ）通過預警類（lèi）型字（zì）段（duàn）、事（shì）件等級字（zì）段（duàn）、學院字段、處理情況字段對列表（biǎo）進行篩選。

整體（tǐ）上展示全校學生的預警分（fèn）布，以對學生成績有整體上的（de）預期。用戶將鼠標放在曲線上，可查看該點對（duì）應學生預測的具體情況。

2、學生（shēng）畫像：

通過（guò）搜集學生（shēng）的多維度行為數據，包括：上網搜（sōu）索內容、位置停留時長、使用終端類型、觸發預警頻次等維度，幫助學校管理者針對學生（shēng）群體進行標簽化分（fèn）析（xī）。幫（bāng）助學生管理者從學習，網絡行為，生活等多維（wéi）度（dù）分析學生群體的習慣和特點，幫助學校實現個性化培養教育提供數據支（zhī）撐。學生畫像整體分為個人畫像和群體畫像。

（1）群體畫像

通過將在校生行為數據進行大數據分析，為每個（gè）學生（shēng）貼（tiē）上（shàng）具有行為或思想的特征標簽，並按照群體分類，用戶可以查看每個分類的人群特征，並從院係、年級、男女（nǚ）比（bǐ）例三個方麵進行群（qún）體標簽的分析，幫助學校定位不同標簽人群的特（tè）征和規律，幫助學校進行精（jīng）細化學生管理，為學校進行個（gè）性化管理和教育引導進行（háng）數據支撐。通過對不同行為數據進行標準化設置，快（kuài）速鎖定出現行為異常（cháng）的學生，並進（jìn）行及時糾偏。

（2）個體畫像

通過搜集學生的（de）多維度行為數（shù）據，如行為數據、學生信（xìn）息、消費信息、在校關係網等（děng）等（děng），綜合性地分析判斷學生的狀態。全（quán）麵刻（kè）畫學（xué）生畫像，幫（bāng）助學校管理者針（zhēn）對（duì）單個學生進行畫像分析。幫助學生管理（lǐ）者從學習，網絡行為（wéi），生活等多維（wéi）度分析（xī）學（xué）生的習慣和特點，幫（bāng）助（zhù）學校實現個性化培養教育提供（gòng）數據（jù）支（zhī）撐。

教務管理服務：

學習（xí）狀態分析

通過分析（xī）學生的學習成績、課堂人均分神時長、課堂人均分神頻率、分年級顯示聽課不集中的學生占比，整體評估學生的學（xué）習水平和課堂準（zhǔn）點逃課情況（kuàng），同時對學生本學（xué）期每門課成績進行預（yù）測。

教學熱度（dù）透析：

通過網絡數據，以無感知的方式針對到課率、考勤、課（kè）程熱度等方麵的趨勢（shì）進行（háng）分析

服（fú）務報告：

基於決策平台的業務場景，進行（háng）數據深（shēn）度（dù）挖掘（jué），製定學生預警周期性報告，如離校預警報告，網絡危（wēi）險言論預警報告等。定期的發送給相關負責（zé）人，通過該係列報告，讓（ràng）各個業務負責人更加清楚的認知當前的校園情況，提供（gòng）按時間段劃（huá）分的大數據總結報告，可以按類（lèi）型、按主（zhǔ）題總結推送；以便更加準確的定位和（hé）解決問題。提供H5的（de）頁（yè）麵展示和服務。