高等教育数据中台建设

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安全风险日益凸显，而数据价值挖掘不足则浪费了宝贵的资源资产。这些问题呼唤一种更高效、更智能的数据管理解决方案。数据中台的核心价值数据中台是一种将数据作为核心资产的战略性架构，它通过统一的数据标准和治理体系，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

近日，教育部高等教育司公布了有关企业支持的产学合作协同育人项目申报指南（2020年第二批）的通知，星环科技入选2020年第二批产学合作协同育人项目申报指南通过企业名单。星环科技入选2020年第二批产学合作协同育人项目申报指南通过企业名单经企业申报、产学合作协同育人项目专家组审议通过，形成了2020年第二批产学合作协同育人项目申报指南。教育部高等教育司指导、教育部产学合作协同育人项目专家组主办的“2020年教育部产学合作协同育人项目对接会”上，现场发布2020年第二批产学合作协同育人项目，并对项目建设目标、参与条件、成果要求、申报途径等进行了详细介绍，以促进项目对接，加强项目交流，展示项目成果。2020年教育部产学合作协同育人项目对接会教育部产学合作协同育人项目是为贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要》和《国务院办公厅关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》文件精神，创新产学合作量、项目质量、项目影响力的巨大飞跃。星环科技依托星环大数据人工智能教学实训平台TranswarpUniversity，针对学校特点和学生水平，多年来为高校的大数据人工智能教学提供实训实验环境，并配套提供支撑

教育系统数据中台建设是推动教育数字化转型的关键举措，它能够整合教育领域的各类数据资源，打破数据孤岛，实现数据的互联互通和共享应用，为教育教学、教育管理、教育决策提供有力支持。以下是关于教育系统数据中台建设的详细介绍：一、教育系统数据中台建设的背景随着信息技术的飞速发展，教育领域积累了海量的数据，包括学生信息、教师信息、教学资源、考试成绩、校园管理数据等。然而，这些数据往往分散在不同的系统和部门中，形成了数据孤岛，导致数据难以共享和利用。为了充分发挥数据的价值，提升教育质量和管理效能，建设教育系统数据中台成为必然选择。二、教育系统数据中台建设的目标数据整合与共享：打破数据孤岛，实现教育系统内管理效率和透明度。三、教育系统数据中台建设的核心内容1.数据采集与集成多源数据采集：从学校管理系统、教学平台、在线学习平台、考试系统等多渠道采集数据。数据集成：通过ETL（数据抽取、转换、加载）工具：构建数据共享平台，实现教育系统内数据的互联互通和共享应用。四、教育系统数据中台建设的实施步骤1.规划与设计需求分析：深入调研教育系统内的数据需求，明确数据中台的建设目标和功能需求。架构设计：设计数据中台

台的关键作用打破数据孤岛，实现数据整合与共享在传统教育信息化建设中，各业务系统独立建设，数据存储分散。教务系统记录着学生的课程安排、考试成绩等信息，学生管理系统存放着学生的基本档案、奖惩记录，而教学教育数据中台：开启教育数字化新时代教育数据中台是什么教育数据中台，是教育领域数字化变革中的关键力量，它就像是一个智能的教育数据“管家”，将散落在各处的教育数据进行集中管理、高效处理和深度分析。在传统的教育信息化环境里，各类教育数据往往分散在不同的业务系统中，形成了一个个“数据孤岛”。而教育数据中台的出现，打破了这种数据隔离的困境。它把来自不同源头、不同格式的教育数据汇聚到一起，进行标准化处理和整合，让原本孤立的数据产生关联，从而为教育决策、教学优化、学生个性化发展等提供全面、准确的数据支持。简单来说，教育数据中台可以打通学校各个业务系统之间的数据壁垒，实现数据的互联互通和高效利用。教育数据中资源平台则保存着丰富的课件、视频等教学资料。这些数据各自为政，形成了一个个“数据孤岛”，难以发挥数据的整体价值。教育数据中台的出现，打破了这种数据隔离的局面。它通过数据采集工具，将来自不同系统、不同

论证，包括数据采集的必要性和可行性，采集数据与已有教育数据的关系，数据采集机制、经费保障等。数据治理中心：青蓝智慧数据中台建设原则中提到，数据治理中心是整个数据中台的核心，负责数据的规划、管理、监控和服务。数据安全与保护：随着智慧校园建设的逐步推进，数据中台作为一个重要的数据管理平台，承担着学校重要数据的存储、处理、分析和共享等任务，为学校提供高效、便捷、安全的教育信息服务。教育数据全方位赋能：数据教育数据中台是教育行业数字化转型的核心，它涉及到数据的采集、治理、分析与共享等多个方面。以下是教育数据中台的关键组成部分和特点：数据采集与存储：教育数据中台需要按规定程序批准采集教育数据，并经过充分治理服务内容包括梳理数据目录、数据加工服务、元数据管理、数据质量管理、数据血缘追溯、数据纠错补录、离线数据采集等服务。数据服务：教育数据中台提供数据服务，包括数据资产管理、数据可视化、数据应用等全方位评估。数据标准制定：统一数据规范，定义各个主题域的数据标准，形成统一数据目录、统一数据标准和统一数据接口规范，依标建库建表，稽核数据质量。数据集成服务：打破数据孤岛，实现多源、多态、实时、批量数据统一

智慧校园：高校异构数据集成解决方案数据孤岛：高校信息化建设的普遍困境在高等教育机构数字化转型过程中，一个普遍存在的难题是各类信息系统之间形成的"数据孤岛"现象。教务管理系统、科研管理平台、人事信息系统、财务软件、图书馆管理系统、学生工作平台等往往由不同厂商在不同时期开发建设，采用各异的技术架构和数据标准。这种异构性导致系统间数据流通受阻，形成一个个孤立的信息岛屿。数据孤岛带来的直接后果是管理效率虚拟化技术也受到关注。与物理集成不同，数据虚拟化层提供统一的逻辑视图，实际数据仍保留在原有系统中，只在查询时动态整合。这种方式对原有系统影响小，实施速度快，适合需要快速响应变化的场景。实施过程中的关键低下。例如，当学生基本信息在教务系统更新后，图书馆系统、宿舍管理系统可能无法自动同步，需要人工重复录入。这不仅增加了行政人员的工作负担，还容易导致数据不一致。更深层次的影响是阻碍了数据价值的挖掘——分散存储的数据难以进行综合分析，无法为学校决策提供有力支持。异构数据集成的技术路径解决高校数据孤岛问题的核心在于实现异构系统间的数据集成。当前主流的技术方案包括以下几种：基于中间件的数据交换平台是一种

数据中台建设是企业数字化转型的核心，旨在通过整合和管理数据资源，提升数据的利用效率和价值。以下是数据中台建设的关键方面和技术选型建议：一、数据中台建设方向业务与数据双轮驱动：OneID：建立统一的接口或数据产品，业务系统可以直接调用数据服务，无需进行复杂的数据处理，从而缩短数据到业务的路径，加速业务创新。二、数据中台建设目标数据驱动，价值创造：实现数据全面资产化，建立数据质量管理制度和规范，并。OneService：构建统一的数据服务平台，提供标准化的数据服务接口，方便业务系统调用，提升数据服务效率和质量，降低数据使用成本。数据形态目标：数据全面资产化：将企业所有数据纳入数据中台进行统一管理，包括结构化数据：数据服务自助化：数据中台提供自助式的数据服务平台，业务人员可以根据自己的需求，自助查询、分析和使用数据，无需依赖数据团队的支持，从而提高数据使用效率。缩短数据到业务的路径：数据中台将数据封装成API构建数据资产高效输出和循环落地机制，形成数据资产管理闭环。提升数据应用效率：实现数据服务自助化，缩短企业数据到业务的路径，提升数据应用效率。三、数据中台技术选型数据存储技术：关系型数据库：适合结构化

系统的专业产品和系列解决方案，目标客户广泛覆盖K12、高等教育和职业教育领域。未来，双方将发挥各自优势，在大数据人工智能课程开发、渠道共享等方面展开合作，星环云课堂也将以此为契机拓展星环大数据2018年11月7日，芬兰互联网教育龙头企业Dikaios一行到访星环科技北京公司，并与星环云课堂就大数据在线教育领域的合作进行了交流与探讨。DIKAIOS是芬兰大的在线教育服务商，致力于提供在线教育人工智能认证培训课程在芬兰乃至整个欧洲的市场。星环云课堂自成立以来秉承开放共享、合作共赢的基本原则，通过实验室共建、学科共建、公关互动、实习就业、人才认证、行业赛事等措施与国内外众多高校和教育机构建立稳固、深厚的合作，除芬兰DIKAIOS，其他合作单位包括北京大学、复旦大学、南京大学、同济大学、华东师范大学、新加坡国立大学、新加坡理工学院、大数据分析与应用技术国家工程实验室、北京大数据研究院、工信部数据中心联盟、上海计算机学会等。在此也由衷地欢迎国内外各大数据人工智能领域相关高校、科研机构、企事业单位与星环云课堂一起携手，推进大数据人工智能“产学研用”的无缝结合，为大数据产业培养和输送专业人才，共同推动大数据人工智能产业的美好未来。

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意识、提高数据采集和处理质量，提升数据分析能力等举措，可以有效提升数据运用效能，提升高等教育管理数字化水平。这些方案和建议可以帮助高校构建有效的数据治理框架，提高数据管理效率，确保数据安全和合规性，同时最大化数据的价值。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“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、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

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...

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...

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...

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...

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...

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。...

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。

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...

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...