王扉

摘 要：采用互聯(lián)網(wǎng)+、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)相結(jié)合的技術(shù)，建立學(xué)生事務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，對(duì)接現(xiàn)有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫和文件數(shù)據(jù)，通過優(yōu)秀的ETL工具對(duì)中心業(yè)務(wù)有幫助的各種不同的存儲(chǔ)格式的數(shù)據(jù)源進(jìn)行集中整合，建立集中數(shù)據(jù)倉庫，深入挖掘，實(shí)現(xiàn)智慧分析提供決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算 大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)中心

中圖分類號(hào)：G645 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2018）02（a）-0158-02

學(xué)生事務(wù)中心通過10余年的信息化建設(shè)，已建成以業(yè)務(wù)條線為主體的“2+8+2”的12個(gè)平臺(tái)的建設(shè)，包括學(xué)生學(xué)籍信息、學(xué)生就業(yè)信息、學(xué)生資助信息，非上海生源落戶信息等各類信息累計(jì)已超過千萬條，在各個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中橫向還不能通過數(shù)據(jù)庫層直接調(diào)用。希望在建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，打通各個(gè)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)一個(gè)學(xué)生事務(wù)中心的統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心。

1 建設(shè)學(xué)生事務(wù)中心大數(shù)據(jù)平臺(tái)的意義

大數(shù)據(jù)重在實(shí)時(shí)處理與應(yīng)用，以獲得所需要的信息和知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值以及為學(xué)生事務(wù)管理服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等應(yīng)用工具在大數(shù)據(jù)處理中發(fā)揮著重要作用，現(xiàn)代信息技術(shù)是大數(shù)據(jù)賴以存在和發(fā)展的重要支撐力量。解決信息孤島，通過大數(shù)據(jù)分析，挖掘歷年沉淀的學(xué)生信息數(shù)據(jù)，意義重大。

2 基于云計(jì)算架構(gòu)的大數(shù)據(jù)運(yùn)算分析平臺(tái)

2.1 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)硬件平臺(tái)建設(shè)

平臺(tái)運(yùn)行硬件環(huán)境：服務(wù)器群、大數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)、萬兆網(wǎng)絡(luò)等。

平臺(tái)運(yùn)行軟件環(huán)境：Linux、服務(wù)器虛擬化軟件、數(shù)據(jù)庫、地圖、可視化BI軟件等。

平臺(tái)運(yùn)行技術(shù)：采用分布式云計(jì)算技術(shù)，彈性擴(kuò)張平臺(tái)運(yùn)算能力。

2.2 分布式大數(shù)據(jù)管理層軟件

（1）對(duì)接現(xiàn)有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫和文件數(shù)據(jù)。

（2）融合各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源。將分散在各個(gè)業(yè)務(wù)子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)歸集起來（包括自有數(shù)據(jù)、上級(jí)數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等），通過建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)，進(jìn)而充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，提供全員使用的檢索功能，提供多維度數(shù)據(jù)支持。通過優(yōu)秀的ETL工具對(duì)中心業(yè)務(wù)有幫助的各種不同的存儲(chǔ)格式的數(shù)據(jù)源進(jìn)行集中整合，建立集中數(shù)據(jù)倉庫：文本格式、oracle數(shù)據(jù)庫、sql數(shù)據(jù)庫、sysbasee數(shù)據(jù)庫、access數(shù)據(jù)庫、txt文件、excle文件、data文件等；建設(shè)可配置的自動(dòng)抽取方案。

（3）建立分布式文件系統(tǒng)。建立分布式大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫，包括分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、對(duì)象存儲(chǔ)、圖數(shù)據(jù)庫。對(duì)不同來源的每條數(shù)據(jù)給予40位唯一哈希值，避免數(shù)據(jù)的重復(fù)性。建立數(shù)據(jù)索引，便于快速查詢以及快速調(diào)用。元數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)的安全管理和審計(jì)。

2.3 數(shù)據(jù)感知與數(shù)據(jù)處理建設(shè)

數(shù)據(jù)標(biāo)簽的建立，多達(dá)數(shù)百種標(biāo)簽的定義。表關(guān)聯(lián)定義。關(guān)系發(fā)掘。搜索引擎，包括全文檢索、漸進(jìn)式搜索、單表查詢等。算法庫建設(shè)，數(shù)據(jù)的分析挖掘、比對(duì)碰撞。可視化建設(shè)，包括地理位置展現(xiàn)，儀表盤，圖表建設(shè)。

2.4 數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用模型建設(shè)

指標(biāo)模型：結(jié)合學(xué)籍管理經(jīng)驗(yàn)，自定義各類指標(biāo)，系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算匯總異常指標(biāo)，并發(fā)送給應(yīng)用系統(tǒng)及相關(guān)警員。比對(duì)模型。通過比對(duì)模型比對(duì)出來的預(yù)警信息，系統(tǒng)可以根據(jù)設(shè)定自動(dòng)發(fā)送到指定的單位。學(xué)生管理。知識(shí)管理。

2.5 API建設(shè)

平臺(tái)向應(yīng)用系統(tǒng)提供豐富的API接口，應(yīng)用層可以通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取綜合信息及數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

3 基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)

大數(shù)據(jù)支撐體系架構(gòu)如下。建設(shè)基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理軟件，對(duì)大數(shù)據(jù)底層軟件進(jìn)行統(tǒng)一管理，既要管理服務(wù)總線，又要統(tǒng)一管理大數(shù)據(jù)底層各類軟件。各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要通過服務(wù)總線獲取數(shù)據(jù)查詢信息或者數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

3.1 大數(shù)據(jù)軟件平臺(tái)建設(shè)

如圖1所示，采用業(yè)界先進(jìn)的理論體系，支撐各類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及大批量數(shù)據(jù)的存放、查詢、分析，并且大數(shù)據(jù)平臺(tái)能主動(dòng)學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。所以，大數(shù)據(jù)平臺(tái)融合MPP數(shù)據(jù)庫、Hadoop、搜索引擎、圖數(shù)據(jù)庫、消息總線、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、NOSQL等先進(jìn)的技術(shù)，形成統(tǒng)一管理的數(shù)據(jù)平臺(tái)。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的支撐方式主要包括兩大類：數(shù)據(jù)查詢服務(wù)、數(shù)據(jù)分析服務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)用的支撐，大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要具備的功能架構(gòu)分為三層：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)感知層、學(xué)習(xí)層。

3.2 數(shù)據(jù)管理層

（1）數(shù)據(jù)采集：由于數(shù)據(jù)類型豐富，需要專門的ETL模塊，將來自O(shè)ralce＼SQL Server＼DB2＼MySQL，以及Excel＼PDF＼Word文件，甚至還有錄音錄像文件采集到大數(shù)據(jù)平臺(tái)，而且ETL工具采集過來后，要和大數(shù)據(jù)文件系統(tǒng)及數(shù)據(jù)倉庫對(duì)接起來入庫。

（2）元數(shù)據(jù)管理：元數(shù)據(jù)是主數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，元數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存放，追溯數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系，建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，以及對(duì)每條數(shù)據(jù)的屬性做管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的生命周期管理。

（3）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：由于數(shù)據(jù)來源不同，格式不同，存放方式不同，所以從采集入庫的裸倉，到可以使用的數(shù)倉，需要做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。否則系統(tǒng)呈現(xiàn)的格式以及方式都不同，比如有些表定義“男”“女”，有些表定義成“1”“0”。有些定義成數(shù)值，有些定義成字符。這個(gè)是較大的數(shù)據(jù)治理過程。

（4）數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)：每條數(shù)據(jù)給予40位哈希值唯一標(biāo)識(shí)符，不能重復(fù)。每條數(shù)據(jù)建立唯一索引。

（5）分布式文件系統(tǒng)：分布式存放，使得系統(tǒng)具備動(dòng)態(tài)可擴(kuò)充的彈性架構(gòu)。

（6）分布式數(shù)據(jù)倉庫：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)分析挖掘的基礎(chǔ)，支持超大規(guī)模的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)倉庫是由內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫及Hbase等構(gòu)成。

（7）圖數(shù)據(jù)庫：存放大量的實(shí)體、對(duì)象之間的關(guān)系。

（8）安全審計(jì)：大數(shù)據(jù)平臺(tái)的安全，審計(jì)，權(quán)限管理。

3.3 數(shù)據(jù)感知層

（1）標(biāo)簽定義：通常是數(shù)據(jù)庫中沒有存在的表示方式， 經(jīng)過某些指標(biāo)對(duì)應(yīng)，給實(shí)體對(duì)象一個(gè)屬性標(biāo)志?；蛘咄ㄟ^某些事件，給實(shí)體一個(gè)事件標(biāo)識(shí)。

（2）關(guān)聯(lián)定義：同樣包括屬性關(guān)聯(lián)和事件關(guān)聯(lián)。建立數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，要經(jīng)過需求調(diào)研，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，制定關(guān)聯(lián)規(guī)則等系列過程。在眾多表之間，眾多對(duì)象之間，要定義是可以被關(guān)聯(lián)的，關(guān)聯(lián)定義是關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)。關(guān)聯(lián)分析又稱關(guān)聯(lián)挖掘，就是在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其他信息載體中，查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性或因果結(jié)構(gòu)。

（3）知識(shí)管理：有關(guān)實(shí)體的非結(jié)構(gòu)化文檔管理方法。

（4）搜索引擎：在數(shù)據(jù)分類之后，提供全文檢索功能。

（5）條件篩查：用戶自定條件，發(fā)現(xiàn)符合多重條件的結(jié)果。

（6）時(shí)空特征：實(shí)體對(duì)象的屬性改變或事件發(fā)生的時(shí)空排序，用于梳理實(shí)體的演變。比如某學(xué)生什么時(shí)候取得了某項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)，什么時(shí)候參加實(shí)習(xí)等等。

（7）報(bào)表可視化：為分析預(yù)警的可視化呈現(xiàn)提供了編程接口工具。

（8）地址數(shù)據(jù)庫：按國家標(biāo)準(zhǔn)要求，重新將地址入庫。在很多系統(tǒng)里由于填寫不規(guī)范，地址信息比較亂，導(dǎo)致分析不方便。

3.4 學(xué)習(xí)模型層

（1）指標(biāo)建模：包含指標(biāo)定義工具，即彈性指標(biāo)機(jī)器學(xué)習(xí)。指標(biāo)是預(yù)警分析的啟始條件之一。不同應(yīng)用預(yù)警，需要不同指標(biāo)模型。比如對(duì)于圍標(biāo)嫌疑分析，除了做關(guān)系模型外，還需要指標(biāo)模型。

（2）比對(duì)模型：在多維表之間做比對(duì)分析，尋找多個(gè)對(duì)象出現(xiàn)的相近相同的值，要求性能快，數(shù)據(jù)挖掘的功能。

（3）關(guān)系模型：首先根據(jù)業(yè)務(wù)需求，定義關(guān)系，關(guān)系有很多種大數(shù)據(jù)系統(tǒng)自定義運(yùn)行任務(wù)，不斷發(fā)現(xiàn)關(guān)系。關(guān)系模型是預(yù)警模塊的重要基礎(chǔ)。

（4）實(shí)體檔案：通過各類數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)實(shí)體背景檔案。

（5）語義分析：不同文本之間的關(guān)鍵詞詞頻分析，相似度分析?？梢杂糜谕稑?biāo)方案的雷同性比較。

（6）趨勢預(yù)測：通過訓(xùn)練模型，分類分析或傅里葉算法等，市場預(yù)測。

4 結(jié)語

學(xué)生事務(wù)中心的數(shù)據(jù)可以通過建立分布式數(shù)據(jù)融合平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、建立數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)搜索、分布式計(jì)算等。自動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)體的維度建立、大數(shù)據(jù)自動(dòng)關(guān)聯(lián)。自動(dòng)適應(yīng)日益變化的數(shù)據(jù)源，為大數(shù)據(jù)分析及輔助決策提供支撐。學(xué)生事務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)將會(huì)為不同層面提供數(shù)據(jù)支撐，將來還要建設(shè)市—校間的數(shù)據(jù)交換將大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)結(jié)果推送到各個(gè)學(xué)校，讓學(xué)校了解各學(xué)生數(shù)據(jù)的走勢。

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