XX大学数据中心平台项目建设需求说明.docx
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1、XX大学数据中心平台项目建设需求说明一、项目背景1.现状XX大学数据中心平台是为学校内部提供数据共享、数据服务应用及数据管理的信息化基础设施。数据中心建设经历“以技术为导向”到“以应用为导向”,再到“以服务为导向”的发展历程,目前完成了2期的项R建设,已建设内容如下:(1)数据中心(一期)根据“以技术为导向”的指导原则,数据中心(一期)主要困绕“数据共享”和“数据治理两个方面进行基础技术平台的建设。建设内容包括建立数据仓库、数据共享交换平台、支持数据治理活动的元数据管理系统和数据标准管理系统;同时,基于平台进行业务系统的数据集成和数据标准的制定工作。(2)数据中心(二期)根据“以应用为导向”的
2、指导原则,数据中心(二期)主要围绕“数据股务应用”进行项目建设,同时通过“完善基础技术平台功能”和“深化数据治理活动”两个方面的项目建设,提高数据共享能力和数据质址,推动数据服务应用的建设目标的实现。建设内容包括:建立数据服务应用(离基表应用、领导驾驶舱、个人数据门户、业务报表管理系统、学生宿舍智慧管理):完善基础技术平台功能(数据共享门户和数据服务生态平台),建设自助式、丰富接口方式的、数据资源丰富可视化的数据共享以及增加数据质量、数据安全、数据模型,数据资产等数据治理领域的辅助技术工具:建立数据治理制度体系(制定了数据标准管理、数据质量管理、元数据管理、数据集成管理等制度。经过两期的建设和
3、数据治理,采集了30余个核心业务系统的数据,建立了8大类262个数据标准和19192个标准代码,建立共享数据资源177个,规范共享数据接口421个,已为75个下游业务系统提供数据服务。数据共享平台每天的数据交换员在300万次以上,在定程度上打破了数据孤岛、应用孤岛、业务孤岛,已建成“1+7”的数据服务生态:一个数据中台和七大数据应用,数据作为生产要素的地位得到提升。但随着学校高质量发展以及信息化建设的不断深入,对数据服务提出了更高的要求,现有基于ET1.的定时数据采集与交换服分已无法满足“互联网+校务”服务需求,尤其是数据中心缺乏对实时数据计算能力和非结构化数据处理能力,无法满足业务系统对实时
4、计.算、非结构化数据利用及融合数据价值挖掘与数据服务等日益增加的需求。2 .存在问JB经过前面两期的建设,学校数据质量大幅提升,数据资产作为学校的战略性资产地位不断得到强化,数据中心建设是项基础工作繁、技术要求高、建设周期长和影响面广的系统化,持续性的基础工程,目前数据中心仍存在以下问题:(1)缺少对发柴业务数据实时共享及实时数据分析支持能力。目前学校数据中心已建成基于ET1.等技术的定时采集、汇聚和交互平台,基本满足了非实时性的数据服务场景,比如报表服务、业务系统数据交互服务、领导驾驶他等:但尚不能满足基于实时性的数据服务场景,比如一网通办、自助打印、迎新离校等场紧,以及财务、校园卡等涉及金
5、融业务的应用场景.比如目前在毕业季办理学生批量离校业务时,其中“欠用清缴”、“图书归还”等业务中的数据同步需要30分钟以上,极大影响了办事效率和用户体验。(2)缺少对半结构化及非结构化数据的统一存储计算分析能力。近年来学校分批次建设了200余间智念教室、并启动了新一代校园安防体系建设。现有数据中心无法满足对来白于这些系统或场景的学习日志、教学视频录播、视频监控等半结构化、非结构化数据的存储、分析、利用。XX大学关于进一步提升拔尖创新人才培养版量的实施意见中明确要求实现基于“多模态数据驱动,实施发展性学生学业评价.从多个维度开展基于多模态的学生学业评价改革J采集在线学习、课堂交瓦、教学录播、图书
6、借阅、校园等多场景行为数据,纵向采集学生从入学到毕业全过程学业数据,为学生学习质量监测提供可视化表征。因此,需要建设湖仓管理底座,实现对日志数据源、电子文件数据源、AP1.数据源、声像文件数据源等多种数据源类型的实时数据采集。(3)数据应用场景数砥较少,提供师生数据服务能力有待提高,经过前面两期的持续数据治理,学校的数据质量大幅提升,学校数据资产基础形成,推出了广受教职工欢迎的智能表格填报等数据服务,极大减轻了教师的指尖负担。但目前数据应用场景还太少,数据效能发挥不足,如何基于已有数据治理成果,以服务化视角IR新组织数据信息,实现数据变现及数据业务化,强化面向师生个人的数据眼务能力,提升师生.
7、获得感,是学校数据中心建设嗔需解决的问题。二、项目概况1.建设目标项目建设将推动由数据故略驶动的业务及管理变革,挖掘数据服务应用场景,提升教育决策科学化、管理精准化和服务个性化水平,推进教育治理方式改革和学校的高质量发展,具体实现绩效目标如R1 .增加实时数据共享和分析功能,提升计兑时间颗粒度从分钟级到充秒级,满足智慈校园迎新、离校、自助打印股务等互联网校务体系实时数据服务场景,提高数据计算吞吐量.增强数据计算稳定性,完善数据共享功能.提升对数据共享服务场景的支持水平.2 .增加非结构化及结构化数据的统一存储、加工、处理,及价值挖掘能力,构建湖仓一体化数据架构,提升对全域数据的管理水平.3 .
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