卢绍凌

摘 要：伴随互联网的飞速发展及大数据时代的到来，高职院校的信息化建设已由传统的单一系统操作，逐步向整体虚拟网络校园演变，智能校园建设可谓势在必行，与此同时，校园数据中心也凸显出其在智能校园建设中的重要性，为高职院校的教学与管理奠定了信息基础，更是学校进入大数据时代的基石。

关键词：智能校园；数据中心；数据共享；大数据分析

1 前言

信息和交互技术的同步发展，孕育着第四次工业革命，预示着工业4.0时代的到来。这意味着会引发一场新的技术和价值链组织的革命，会让各个领域都产生翻天覆地的变化。这些领域中首当其冲的就是教育行业，学校组织将是革命的先锋部队。伴随着互联网的飞速发展以及大数据时代的到来，高职院校的教育管理也应与时代同步，建立智能校园迫在眉睫。

智能校园建设的核心在以下几方面：1. 数字大平台——高职院校大部分已建立了教务管理、学工管理、OA办公、财务管理、图书管理、网络教学等业务系统，但这些系统建设分散，不成体系，应整合集成，使之成为整体统一的大型平台。2. 网格化——智能校园中的各类系统数据应互相有交集，且可共享、交互。3. 个性定制——针对不同用户对象的需求，定制不同的数据及推送内容，体现以人为本的思想。学校的教学、管理对信息系统的依赖程度越来越高，同时对系统的安全性要求也越来越强；伴随诸多业务系统的多年运行，产生了大量的数据，但数据的利用率却不成正比。另一方面，伴随高职院校智能校园的建设，无论是信息建设整体规划方面，还是系统运行维护的角度，数据的收集、整理、存储、共享的重要性都逐漸被认可，甚至提到一定的高度，因此校园数据中心成为智能校园建设的核心也被大家认同。从某种角度来说，系统的高可用性、数据的实时采集，就是指数据中心的高可用性和实时性。

2 高职院校数据中心建设意义

近些年，各高校都在重点建设智能校园，伴随大数据时代的来临，智能校园建设的重点也落脚于数据上，如何准确、高效的使用学校各种数据，为数据中心的建设提出了实际需求。

2.1 整合各业务系统数据，减少冗余数据

学校不同业务部门很多数据是相同的，诸如学生、教师的基本信息，但是由于不同业务系统的数据库无法共享，因此相同的数据在不同的系统中都需要做记录，这就造成数据重复记录，冗余现象严重，且硬件资源、运行环境重复建设，维护成本提高，造成资源浪费。数据中心可将公共数据进行记录，对各业务系统的数据进行整合，为业务系统提供访问接口，减少维护成本，降低资源浪费。

2.2 建立安全数据交换机制，减少开发工作量

数据中心使用Webservice、Burlap、Xml、javaBean、Servlet、ETL等技术，建立统一的数据标准，利用安全的数据交换机制，减少应用开发人员对不同系统开发的工作量，减少数据维护人员的工作压力，提高管理便利性及数据安全性，为日后智能校园建设提供数据标准及数据挖掘分析资源。

2.3 实现不同系统数据共享，消除信息孤岛

学校业务部门之间都会有数据共享，以往是交换表单后进行合并，建立数据中心可实现业务系统间的数据共享，使信息利用率提高，消除信息只能在本系统使用的弊端，同时增强数据的管理，实施远程备份，做好数据容灾措施，确保数据安全性。

2.4 动态采集过程性数据，实现大数据分析

学校以往的数据采集都是阶段性的，大部分为期末或年终进行，且采集上来的数据也并不能实时使用，数据的利用率极低，数据中心的建设为动态采集数据提供了土壤，大量的数据规范管理，可为学校的教学管理提供分析基础，为学校的发展提供决策支持。

3 高职院校数据中心建设重点

数据中心是智能校园得以正常运转的核心之一，数据的规划、准确性、可用性、安全性都对数据中心的建设提出的很高的要求，因此，建设高职院校数据中心，要关注以下几个方面：

3.1 硬件资源的科学规划

高职院校的数据主要来源于学校教学与管理，涵盖学校运作的方方面面，数据是逐年动态增长的。越来越多非结构化数据成倍增长，但共享性较低，并发访问需求高；而结构化数据增长速度相对稳定，且共享性强，因此，数据中心要进行科学的数据量预测，尽可能使用云和本地多种模式混合存储，将结构化和非结构化数据分开存储，便于管理，规划至少五年的存储容量，且应保证硬件的可扩展性，方便存储容量的扩展。

3.2 数据标准的制定

智能校园的建设是逐年完善的过程，因此，学校相关部门应制定与本院校相适应的数据标准，建立学校的元数据库，以便对已建设系统的数据进行清洗统一，同时为日后增建系统的开发提出准确数据标准要求，便于系统接入及数据管理，为智能校园的扩展性提供了保证。

3.3 数据治理工程

智能校园建设的目的是为师生提供便利的、一站式的服务，这就需要建设校级的统一认证、服务平台，使各业务系统不再孤军作战，而是协作互补，这就需要系统间的数据交换共享，且保持高度的一致性。那么，数据中心能否为各业务系统提供数据共享，数据的质量是关键所在，数据的治理就是为保证数据质量而进行的一系列的工作，诸如数据清洗、数据过滤、数据关联、数据映射、数据转换等等。准确、高质、完整的数据才是可用的数据，不同类型、不同时间点的数据界限明确，准确实时，才能为数据共享提供切实保障，也为数据分析降低干扰，提高分析准确性。

3.4 数据的安全保障

未来的世界是信息化的世界，数据是重中之重，保障数据的安全是十分紧要的工作。数据安全保障要从硬件、软件及制度三方面进行投入，硬件可以采用Raid模式，也可采用远程备份等多种容灾方法，软件方面要加强对数据中心监控及病毒防护，定期进行系统升级，最后需要制定相应的数据中心安全管理制度，保证专人监管，定期更换口令，做好维护日志填写，定期讨论工作重点，完善制度要求，

4 结束语

高职院校的智能校园建设正处于规划建设阶段，同时接轨了大数据时代，因此，校级数据中心的建设是高职院校信息化发展的核心内容，优质的数据中心可以为学校的教学、管理带来质的变化，本文对数据中心建设的一点研究，希望能为高职院校的信息化建设带来一些帮助，与大家共同学习进步。

参考文献

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