永洪科技惠卓卓：大数据多样化数据分析平台助力构建智慧校园

永洪科技大数据智慧校园

惠卓卓 | 2017-08-17 15:42

【数据猿导读】 2017年08月16日，由数据猿、HCR慧辰资讯双方联合主办的主题为“大数据助力个性化教育”活动在酒仙桥东路电子城科技园隆重举行，永洪科技的惠卓卓特意来为大家分享了关于大数据助力智慧校园。

2017年08月16日，由数据猿、HCR慧辰资讯双方联合主办的主题为“大数据助力个性化教育”活动在酒仙桥东路电子城科技园隆重举行，永洪科技的惠卓卓特意来为大家分享了关于大数据助力智慧校园。

分享要点如下：

我今天分享的主题是《如何在校园构建大数据分析平台》，主要关于如何构建一个学校的智慧化校园，以及数据化的分析应用。在构建智慧校园、大数据分析的过程中，可能也会面临各种各样的问题，第一个是数据分析平台在校园的一些应用，以及他面临的挑战，还有就是我们永洪在这方面可以提供什么样的解决方案。

大数据分析在校园里的应用，其实是各种各样的，总结来看无非就三点：

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1、教务管理，这个是偏教学、资源等一系列的因素。

2、教学辅助，在国外的毕业生的素养来看，他们非常提倡对数据的分析理解能力。这在国内来说是比较欠缺的。现在学生毕业找工作的时候，大家更愿意去看你会不会一些基本的、专业性的一些东西，但是很少会有人去问你，有没有具备数据分析的能力。这也是为什么在整个行业来讲，数据分析师的价值会越来越大的原因。

3、对科研方面的支撑，这更多的是针对一些高校。高校里面会有各种各样的课题研究，以及不同的实验室。其实在科研过程中会有各种各样的数据，包括自身的一些数据、分析逻辑，或者是现在国家也在推崇、构建的不同行业的数据，比如说工业4.0，这里面会积累各种各样的传感类的数据，比如说振动、温度、湿度，以及在生物方面，我们也正在构建生物基因库。

那么，永洪是做什么的？

在教学管理方面，学校里有各种各样的设备，比如说教学设备，或者是偏专业性的一些科研设备，其实对学校来讲，这方面的采购成本是非常大的，如何把设备的资源合理化以及利用得到最大化这其实是学校比较关心的一点。

另外，就是教学考评分析管理。

在教学过程中，我们学校比较注重考试的考评，每堂课学生对他的评价、效果是如何的，这教务处非常关心的。再就是学生分析管理，现在物联网的普及，学校是可以采集到学生的各种各样的数据的，比如说消费数据、图书馆里的门禁系统、再就是校园Wi-Fi，这是有行为记录的，再就是课程管理，哪些课程需要进行优化，哪些课程需要保持，这也是教务处非常关心的。

教学辅助更多的是培养学生的实操能力

比如说学财务专业的学生，他要学习一些财务分析的理念、财务专业的理念。另外，我们可以引入一些外汇的模拟数据，通过这些数据的分析，让学生从中能够看出来一些问题。我们现在正在提倡的是什么不只是为公司出报表，更多的是站在公司的整体战略制定上提供一个大的方向，这就是一个管理理念的提升，包括市场和营销这两块。

我们如何评价他的市场投入，以及市场计划的制定，还有一个是营销方面，如何做营销的管理，这一系列的因素，其实在用人单位来看，都是非常重要的一些要素。这也为我们学校提供专业性的人才提供了一些方向，也包括酒店管理、人力资源管理，各种各样的专业和培训。

在大数据分析平台建设方面，我们面临着什么样的挑战？

第一，是数据多样化。

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刚才两位嘉宾也分享了，他们已经做了非常大量的工作，把这些数据给采集到了，包括我们的教务系统、教学系统，还有实操的一些系统，实验室里一些设备的传感数据，我们如何实现综合的分析比如说学生考试的成绩的分析。还有一种想法，在他做考试分析的时候，我们是不是也要对老师的教学进行分析比如说同样的物理课，三个老师去教，按照教程来看是完全一样的，但是教出来的效果可能就不是一样的了。我们就要分析，他的教学方法，或者是学生对他的评价，能不能实现一个综合的分析以及对我们整个课程的安排。你比如说上午的课和下午的课，他们的教学效果是不是有差别性其实对我们来说，这种数据都是有的，我们需要做的就是如何实现综合性的分析，以及从中去挖掘他之间的一个关联性，以及数据之间的耦合性。

其次，高性能的支撑。

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在数据结构化的过程中，其实有海量的数据，各种各样的数据，实现区块性的评价，我们需要采集区块性的数据，区域性的数据对我们来说是非常大量的，如果把每一个知识点、每一个考试，每一个学校里按周去进行考试的统计的话，这个数据量是很大的。如果实现高性能的支撑我们想要的结果是，能够实现秒级的响应(展现出来)，我们需要高性能的计算和数据的结构化。在数据没有结构化之前我们是没有办法进行分析的，这也是为什么科大讯飞把数据进行结构化的一个原因。结构化处理之后，我们其实是可以拿过来做综合的分析的，或者是把教务系统打通。

再次，就是深入分析。

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结果展现的背后逻辑其实有各种各样的建模，当然，这个建模是非常复杂的，建模的过程我们叫做深入分析的过程。再就是丰富展现的形式，刚才黄总的素材里也有展现，用不同的展现形式去看他形式，比如说线图去看趋势，饼图看占比，柱状图去看对比性。这就可以非常容易的解读数据了。

不同的业务系统会有自己一套单独的存储，现在很少有学校构建一个统一的存储平台，我们要面临的问题是什么各种各样的数据源。其实，永洪是可以直接对接的，这样就可以解决数据独岛的问题。永洪在BI产品之外还有一款产品，对PB级的产品是可以实现快速响应的。

我们刚才也提到了深度分析支撑，在建模的过程中需要它的逻辑性，以及一个工具去支撑。还有一点，丰富的展现形式。刚开始很多人都在提倡我们只注重结果，其实不可否认的一点是，现在社会大家对美的追求是越来越高的。我们对整个可视化效果的追求是什么嘴上说不是很重要，其实最终我们也发现，我们是蛮追求可视化的效果的，我们追求各种各样的展现形式。

如何让业务人员，或者是技术性没有那么强的人员有能力去实现他的分析？

我们80%、90%的操作是通过拖拽实现的。刚才提到一个老师想做一个自己的分析，一方面的数据来自于教务平台，或者是学校开放的一些数据平台，另外，更大的一部分是来自于他自己手头的表，和自己记录的一些数据。在分析的过程中就不可避免了一点，就是数据关联和清洗这块。你可以通过我们的平台实现轻量级的数据清洗，以达到你最终的分析目的。

这是产品的特点，整个的安装部署都非常简单，类似于我们安装一个QQ，可以支持单击部署，也可以分布式部署。

我不知道大家对BI领域有没有了解的一些人员其实在BI整个发展历程来看，是由传统到敏捷的。敏捷和传统最大的区别在于传统的做法是采用Q的方式，为什么会采用这样的方式这是受硬件、技术发展的限制，之前是没有能力处理大数据运算的，所以要进行一个24表或者是Q的过程，对数据整体预算进行一个减压。现在完全有能力去实现这种细节数据的实时运算了。

最后，就是大家比较关心的移动化办公。

老师出去讲课的时候，他可能要了解一下他的整体情况，比如说教学安排，教学计划的调查。假如说一个高校老师出去做一场演讲，针对他的一些学术论文，之前的做法是把数据提前算出来，然后放在PPT上进行展现。其实，现在完全是有能力在他演讲的现场直接去展示。

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这是我们部分效果的一些展示，我们有一个学校做了一个迎新的分析(对生源的分析)。这块是学校做的图书馆运营的分析，这是偏教学运营这块的。

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这是我们做的学生画像，包括学习成绩、在校园内的移动轨迹分析。好多学校已经有了Wi-Fi，我们是可以识别出来他的运动轨迹的。我们发现一些比较有意思的事，这块的背后逻辑性、关联性需要有专业知识去支撑，我们如何去建模，如何做一个识别模型，这是有着一系列的(背后)逻辑在的。

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这是整体就业分析，一方面可以提升学生的整体素质，对学科也可以做系列的调整。哪些学科的就业率持续走低，我们就要考虑是否要做调整，哪些学生的就业率是非常高的，这样对我们学科建设来说是有着非常大的帮助的。

它的最大价值是什么？

国家层面已经开始在牵头构建各个领域的数据中心，包括广电、生物的，或者是工业方面的，包括行业协会，或者是国家部委牵头组织的大的数据池。其实很多数据的来源也可以从中获取到。也有一些学校目前已经采购了一些数据，就是花钱去买一些数据，如何可以把这些数据充分应用起来，让数据资产为我们产生价值，这也是很多学校比较关心的一个问题。

可以利用我们这个大数据分析平台输出一些结果性的东西。一些学校可以借助一些行业的，或者是宏观的数据，能够给企业出一种咨询报告。

我今天的分享就到这里，有什么问题可以私下交流。

来源：数据猿

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