高校数据中台应用

高校数据中台：开启教育数字化转型新征程高校数据中台是什么？高校数据中台，是一个集数据采集、存储、处理、分析和应用为一体的综合性数据平台。它如同一个智能的“数据管家”，将分散在高校各个部门、各个业务数据中台还通过统一的数据接口，为学校的教学、科研、管理等各类应用提供数据服务。无论是教师想要分析学生的学习情况，优化教学方法；科研人员需要挖掘科研数据中的潜在规律，寻找创新方向；还是学校管理者希望通过数据洞察学校的运营状况，做出科学决策，数据中台都能及时、准确地提供支持。数据中台的关键作用打破数据孤岛，促进流通共享在传统的高校信息化建设中，各部门往往根据自身业务需求独立建设信息系统，这些系统犹如难以全面、准确地了解学校的运营状况，决策更多地依赖经验和定性判断。而数据中台具备强大的数据处理和分析能力，能够为高校决策提供科学依据。以招生为例，数据中台可以整合历年的招生数据、考生来源分布、专业学习成绩、课堂表现、作业完成情况、教师的教学评价等多维度数据，通过数据分析评估教学效果，发现教学过程中存在的问题，为教学改进提供方向。推动教学科研创新，激发活力教学和科研是高校的核心任务，数据中台为两者的

实现全校数据的统一管理和服务，建立从数据源到数据应用的全链路治理体系。它既保留了原有系统的独立性，又通过中间层实现了数据的互联互通，为智慧校园建设奠定了坚实基础。高校数据中台实施路径构建高校数据中台高校数据中台解决方案在数字化浪潮席卷全球的今天，高等教育机构也面临着数据爆炸式增长的挑战与机遇。高校数据中台作为一种新型的数据管理架构，正在成为解决高校数据治理难题的关键方案。高校数据现状现代高校在体系，打破系统间的数据壁垒。在技术层面，数据中台包含数据采集、存储、计算、治理、服务和可视化等完整链条。与传统的数仓相比，数据中台更强调数据的服务化和资产化，能够快速响应业务需求。对高校而言，数据中台可资产目录和数据服务平台。典型的高校数据中台包含多个功能模块：数据集成模块负责对接各业务系统；数据处理模块进行数据清洗和转换；数据仓库模块实现主题式数据存储；数据服务模块提供API等标准化接口；数据资产模块管理元数据和数据地图；数据安全模块保障全流程安全合规。日常运营中产生了海量数据，包括学生信息管理系统、教务系统、科研管理系统、财务系统、图书馆系统等多种异构数据源。这些系统往往独立建设，形成了数据孤岛，导致数据难以共享和整合。同时，高校数据具有多样性特点

特点：统一的数据服务框架：它建立了学校数据服务框架，通过设计规范，为学校构建了完善的数据服务体系，充分满足了当前和未来数据应用的需要。数据标准化与共享：高校数据中台拥有一个完善的数据治理平台，可以按照高校数据中台是在高校内部建立的一个统一的数据服务框架，旨在统一存储和统一口径管理校内数据。它通过大数据和人工智能技术对数据价值进行提炼，以辅助领导决策，赋能业务发展。具体来说，高校数据中台具备以下教育部标准规定的数据子集进行系统集成，并全面覆盖学校现有数据，实现学校数据的全面覆盖和共享，扩大数据服务范围。数据质量监控：在提高数据质量方面，高校数据中台形成了完善的数据质量监控机制，通过建立覆盖数据分析检测规则、制定相关数据信息质量检测计划、生成数据服务质量报告、处理异常数据的监控机制，全面保证数据环境质量。数据共享交换流程重构：高校数据中台帮助高校重建数据共享机制，实现数据的有序运行。通过建立可视化与决策支持：建设高校数据湖、主数据库和分析专题库，实现数据资产化存管用。同时搭建数据驾驶舱，直观展示学生、教务、师资、科研等指标及发展目标达成情况，辅助领导决策。星环数据中台解决方案作为一家企业级

、要求、标准和工具。数据安全与合规性：高校在数据采集和使用过程中，必须严格遵守个人隐私保护的相关规定，所有数据采集须按照“一数一源、最小够用”的要求明确数据范围及用途。数据管理与维护：通过制定明确的理论指导和技术框架。数据中台建设：结合数据和业务视角，建设数据中台，构建完整的数据资产体系，对数据资产进行全方位、全功能、全生命周期的智能化管理。数据资源目录和数据标准建设：加快数据资源目录和数据标准建设高校数据治理方案旨在通过建立完善的数据管理体系和安全保障措施，实现数据资源的高效整合、安全共享和深入分析，以支持教育决策和提升管理效能。针对高校数据治理方案，以下是一些关键点和建议：数据治理体系建设：高校应构建数据治理体系，将多源、异构、分散的数据转化成数据资产，实现数据的高效组织与科学管理。数据治理三层次模型：包括基础数据实体层、业务流程融合层和数据安全管理体系，明确数据治理工作的目标、任务“谁主管谁负责、谁运营谁负责、谁使用谁负责”的原则对工作中数据的安全处理承担主体责任。数据管理制度体系和数据安全保障体系：不断建设和完善数据管理制度体系和数据安全保障体系，为学校开展数据治理工作提供

、某流域还是某几个城市，同时确定数据收集的时间跨度，是近十年、五十年甚至更长时间。选择数据来源渠道实验与观测实验室实验：在高校的各类专业实验室进行。如化学实验中，研究某种新型材料的合成，科研人员需精确研究中，通过检索医学期刊论文，收集不同治疗方法的临床实验数据，包括患者人数、治疗效果、副作用等。学位论文数据库：除期刊论文外，高校的学位论文数据库也是重要的数据来源。研究生的学位论文往往围绕特定有效的数据收集方法。例如在社会学研究中，为了解某一特定群体的生活方式和文化习俗，研究人员可以选取部分具有代表性的个体进行面对面访谈，详细记录访谈内容。校内科研平台与数据库科研项目管理系统：高校内部的相关研究项目的管理系统中，获取实验设备的使用数据和部分实验结果数据。学科特色数据库：许多高校会根据自身学科优势建立特色数据库。例如，某高校以其历史文化研究为特色，建立了当地历史文献数据库，涵盖了大量古籍、方志、族谱等资料，为相关历史研究提供了丰富的数据资源。数据收集的规范与质量保障制定数据收集标准：为确保数据的一致性和可比性，高校科研团队需要制定详细的数据收集标准。例如在生物学实验中，对于生物样本

高校数据治理是一个复杂的过程，其目标是整合和规范化高校内部的数据管理，提升数据质量，并保障数据的安全性和隐私性。高校数据治理主要步骤：明确数据治理范围：确定数据治理的对象，包括哪些数据和哪些部门需要参与数据治理。系统业务梳理：明确数据在信息系统的分布情况，为后续进行数据职权、责权划分及数据关联关系的明确打好基础。数据流梳理：通过梳理数据流向及运行状态，充分了解数据的产生、采集、存储、加工、应用等目录。建立全员参与数据治理机制：高校的数据来源于包括职能部门、二级学院、教职工等在内的多方，为了从源头上保证数据质量，提高数据治理效率，建立全员参与数据治理机制。星环数据治理解决方案星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案，涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面，同时，还为企业提供数据管理成熟度评估（DCMM）指导，在数据战略，数据治理，数据标准、数据架构、数据安全，数据质量，数据应用，数据生存周期八大项数据管理能力方面结合企业实际需求，帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。多个环节，有助于建立完善的数据全生命周期管控体系。建立数据标准体系：通过对数据和业务进行梳理，得到相关数据项标准、代码标准、编号标准等，基于系统对数据项进行重新组合，终形成适用于校情的数据资源

数据中台应用在当今数字化浪潮中，数据已成为企业宝贵的资产之一。如何高效管理和利用这些数据，成为企业面临的重要课题。数据中台作为一种新兴的数据管理和应用架构，正逐渐受到广泛关注和应用。数据中台的概念与数据服务。与传统的长周期数据项目不同，数据中台支持快速迭代和持续交付，大大缩短了数据价值实现的时间。数据中台的主要应用场景在客户洞察方面，数据中台发挥着重要作用。企业可以通过整合来自不同渠道的客户数据，构建360度客户视图。这种全面的客户理解有助于精准营销和个性化服务，提高客户满意度和忠诚度。例如，零售企业可以利用数据中台分析客户购买行为和偏好，优化商品推荐和促销策略。运营优化是另一个重要应用领域。数据。风险管理也是数据中台的典型应用。金融机构可以整合内外部数据，建立更完善的风险评估模型。通过实时监测交易数据，及时发现异常行为，防范欺诈风险。在信贷审批过程中，多维度的数据分析有助于做出更准确的信用特点数据中台是指将企业内部分散的数据资源进行整合、治理和标准化，形成统一的数据服务能力中心。它既不是简单的数据仓库，也不是传统的数据平台，而是一种介于前台业务系统和后台数据仓库之间的中间层。数据中台的

，为学校各部门、师生以及外部合作伙伴提供数据共享和应用服务，推动数据在教学、科研、管理和服务中的创新应用，如为教师提供科研数据分析平台，帮助其了解学科前沿动态和科研趋势。技术支撑数据管理平台：建设高校敏感数据进行处理。数据分析与挖掘工具：利用统计分析软件、机器学习平台、数据可视化工具等，对高校数据进行深入分析和挖掘，发现数据中的潜在价值和规律，为学校的决策和管理提供数据支持，如通过分析学生的行为数据高校数据治理是指高校运用一系列的管理和技术手段，对学校内产生的各类数据进行规划、整合、优化和管控，以提升数据质量，保障数据安全，促进数据的流通与共享，充分发挥数据在教学、科研、管理和服务等方面的价值，以下是具体介绍：治理目标提升决策科学性：通过整合和分析多源数据，为高校管理层提供准确、全面、及时的数据支持，辅助制定招生计划、学科建设规划、师资队伍建设等战略决策，提升决策的科学性和合理性。优化教学与管理流程：打破部门间的数据壁垒，实现数据在教务管理、学生管理、科研管理、财务管理、后勤管理等业务流程中的顺畅流转，优化业务流程，提高工作效率和管理水平，例如实现学生从入学到毕业的全过程数据贯通

商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户台提供业务场景和数据来源，数据中台对业务中台产生的数据进行整合和分析，为业务决策提供支持；AI中台则基于数据中台的数据和业务中台的业务场景，提供智能化的服务和应用，进一步提升业务效率和创新能力。深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...