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如何建设实用、好用又安全的高校数据中心?

2020-06-30 11:12:30  来源:互联网

摘要:《教育信息化“十三五”规划》明确提出要建设“智慧校园”,“以数据为核心资产、以数据驱动业务革新”成为高校信息化建设的趋势。
关键词: 数据中心
   《教育信息化“十三五”规划》明确提出要建设“智慧校园”,“以数据为核心资产、以数据驱动业务革新”成为高校信息化建设的趋势。数据体量越大、维度越多,就越能更好地为学校精准分析、个性化服务提供支撑。

但是,大量数据存在着各种问题,数据维度不完整、标准不统一,数据存储物理割裂、逻辑割裂……实际上,宝博棋牌应用系统不能直接使用这些数据,学校决策也很难以此为依据。

在这种情况下,建设一个能将数据进行处理并共享、应用的数据中心是很多高校的首选解决方案,而寻道科技教育宝博棋牌中台正好能够提供完整的解决方案。

数据中心建设起来需要既实用、好用又安全。首先,什么样的数据中心能称得上“实用”?

“实用”就是当我们想用哪些数据,从数据中心里拿来就能直接用,并且能够实现其价值。要实现这个效果,数据中心要做的事情可不少。

最基础的,是要有一个科学的系统架构图。我们可以采用微服务架构,把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务。当我们拓展某个应用功能时,可通过扩展单个服务组件来实现,而不需要修改整个的应用程序。

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系统架构图

第二,要将分布在各个业务系统的数据汇集起来,形成原始数据库,并进行全面标准化管理。学校自定义数据标准后,根据具体的业务场景创建各种类型数据的收集同步任务,即可完成对应类型数据的数据汇集和同步,解决数据存储物理割裂的问题。

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数据标准化流程

第三,要对数据进行智能检测。在数据中心的检测平台里,管理者可编辑数据格式、内容的检测规则,对各种定制化、复杂的数据进行质量检测。通过生成的检测报告直观看到数据的质量及问题点,以便完成对于问题数据的矫正修改。

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智能检测-新建检测组件

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智能检测-数据质量情况

接下来,是高效的数据治理。我们很难直接使用从各个业务系统汇集过来的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,因为它们很多存在着重复、不规范、不完整、不准确的问题。

比如,不同业务系统中,同样的省份、城市名称在各自数据库中,有的是实际名字,有的则是城市代码、编号。

为了得到标准通用的数据,我们用在线页面的处理方式,只需要拖拽对应的组件就可以完成对各个系统收集数据的转换。

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数据治理

进行数据治理后,数据中心基本上解决了数据不能用的问题。那“好用”的数据中心又是怎么样的?

各业务系统、学校各部门要能够非常方便、快速地对数据中心治理后的数据进行检索和调用,在教学、教研、管理等多方面服务高校发展。

因此,我们可以以接口式共享和智能式共享两种形式进行数据共享。这种共享方式操作少,且只需要在数据中心操作就可以完成。

接口式共享,可以将权限分配到具体的账户,由使用者主动发起申请或是系统管理员授权分配。

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接口式共享

智能式共享,则可以面向工作汇报,也可以面向群体分析、主题分析和个人分析。

这是一种宝博棋牌导向的智能化分析服务,我们可以对学校资产、师资队伍、科研研究、人才培养、招生就业、学院部门等各方面动态进行全面掌握,从而进行科学的管理和决策。

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智能式共享

最后,数据中心一定要“安全”。

数据通过接口共享,系统使用oauth2协议对接口安全进行管理,视图共享同样会生成随机的授权账号及密码,只能在有效的时间范围内访问。

另外,每个数据接入任务有详细的接入日志显示,可以随时查看;通过API监控看到实时的调用量,成功失败率等等,从而保证数据安全。

数据中心作为智慧校园建设的基础,要能提升校园数据质量和数据可信度、提高合规监管和安全风险控制,帮助高校有效提升管理和决策水平、深入促进服务创新和价值创造,有力支撑宝博棋牌应用的高效落地,使高校师生能够充分享受宝博棋牌带来的个性化贴心服务。


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