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数据中台在职业院校的应用
发布时间:2023-09-14浏览次数:
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近年来,随着职业教育改革的不断深化,对职业院校的教学管理和资源配置提出了更高的要求。传统的数据管理方式已无法满足职业院校的发展需要。为此,职业院校纷纷引入数据中台,为学校的信息化建设提供更为全面、高效、智能的数据支持,助力职业院校实现高质量发展。

一、需求背景

职业院校大多存在数据孤岛严重、数据运营效率低下、数据管理分散、数据分析能力不强等问题。每个月采用传统方式填写报表向主管部门上报数据,工作量大、人力成本高。建议针对学校业务需求,建设学院数据中台,帮助学院完成数据的整合、清洗、治理、存储、计算、分析和可视化等数据管理与应用工作,实现数据的统一存储和共享,降低数据运营成本,提高数据运营效率,同时提升数据管理和应用的能力。

二、应用场景

职业院校可通过数据中台实现以下应用场景:

1.数据统一管理:整合职业院校内部的各类数据资源,实现数据的集中存储、管理和共享。

2.业务协同:通过数据中台的开放接口,与职业院校内部各业务系统进行数据对接,实现业务数据的互联互通。

3.数据可视化:通过数据中台,将各类数据进行直观、可视化的呈现,为职业院校决策者提供数据支持。

4.智能分析:通过对数据的深度挖掘和分析,为职业院校提供有针对性的决策建议。

5.数据安全:确保学院数据的安全、合规和稳定运行。

三、数据来源

为确保数据中台的数据来源广泛、可靠,需要对数据源进行采集和集成。主要采集数据源包括:

教务系统:采集课程安排、教师授课、考试安排等教学数据。

学生管理系统:采集学生基本信息、成绩、学分、奖学金等学习数据。

人事管理系统:采集教师、学生、教职工、教职工考勤等人力资源数据。

财务系统:采集教学经费、学生收费、教师工资等财务数据。

校园一卡通系统:采集学生消费、图书借阅等校园生活数据。

其他数据来源:如学校官网、社交媒体等渠道,采集相关数据。

四、应用策略

为充分发挥数据中台的价值,需要制定相应的数据应用策略。主要策略包括:

1.数据分析与挖掘:利用数据挖掘和机器学习技术,对数据进行深度分析和挖掘,发现潜在的应用价值。

2.数据智能推送:基于用户画像和行为数据分析,为用户提供个性化的信息推送服务。

3.数据驱动决策:通过数据分析和预测,为学校管理层提供决策依据,支持学校的发展规划。

4.数据驱动教育:利用大数据技术分析教育教学数据,为教育教学提供数据支持,优化教育资源分配。

5.数据驱动科研:利用大数据技术分析科研数据,为科研人员提供研究数据支持,推动科研成果的产出。

五、结论

职业院校数据中台用户主要包括学校管理层、数据团队、教师、学生、企业合作伙伴等,如有效利用,可大幅提升学院的数据应用能力和数据分析水平,降低数据管理成本,提升数据管理和应用的整体效率。用数据说话,为学校教务管理、教学管理、校务管理水平的提升,提供科学决策依据。

数智平台是智政科技自主知识产权的数据中台产品,是一个基于数据全生命周期管理流程的数据资源管理服务平台,平台可通过数据采集、数据管理、数据治理、安全管控等模块,将自身数据资源、外部数据资源进行统一的获取、治理、整合,在平台上实现对学院各系部、各部门汇集数据的集中管控,并形成相关数据资源。通过可配置和可自定义的自动化接口生成功能,向学院内各业务系统协同提供数据资源支撑,向第三方提供更好的数据共享服务。我们通过公司的项目规划设计能力(智力能力)、软件定制开发能力(业务能力)、高成熟度的智政技术中台(技术能力)和基于数智平台延伸的数据梳理分析能力(数据能力)四大能力,可为广大大中院校提供根据学校实际状况定制服务的数智平台建设服务。

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