构思一体化解决方案
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紧跟教育信息化发展新动向

为发现数据价值而开展数据治理

 

 

 

一次高校管理者的调研中发现,在数据分析和使用过程中,校方所面对的重大问题有三个:

· 不能将数据用于不同领域进行有效决策

· 数据质量较差

· 缺乏先进的数据分析工具

 

 

针对以上问题,康赛提出一种新的思路——为发现数据价值而开展数据治理因为只有高质量的数据才可能支持数据的高价值


在这一思路指导下,康赛提出以价值为导向的数据治理方案“高校数据治理活动域、输出与工具链”,包含了5大活动领域:数据整合与清洗、数据质量持续提升、数据关系梳理、数据挖掘与预测、数据可视化。其中,数据治理活动领域与高校其他业务活动领域的关系,即前者为后者提供决策依据、与业务优化的依据,后者为前者提供数据来源。

 

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△ 康赛高校数据治理活动域、输出与工具链

 

数据整合

 

首先,在第一个数据整合活动域,数据整合的目标是数据大集中。其内容包括数据标准建立、元数据构建和智能数据抽取。利用强大的企业级数据清洗与整合工具康赛DCl®可实现:

  • 单向整合:即将源业务数据通过数据清洗转换整合到目标库

  • 双向整合:对互相有业务数据依赖的异构系统,打通数据壁垒

  • 点对点整合:将双向的整合贯穿多个业务系统

  • 数据分发:即将规范的业务数据下发给各个业务系统,实现对业务数据同步的更新

  • 集中整合:即数据上报,通常都是将清洗、转换成固定的格式后向数据中心上报

  • 多级上报、下发:按照以上5个方面实现业务系统间的数据协同,打通数据的上行和下发,数据具备横向、纵向实时交换,即解决了数据孤岛

 

 

 

数据关系

 

康赛提出了四层架构的全量数据中心概念,包括原始数据层、主题数据层、分析数据层、应用数据层组成。由于数据间的关系错综复杂,在康赛全量数据关系管理系统中,采用了图形化的方式展示并管理这些数据,呈现的是数据图谱,简明直观的效果让人对数据关系一目了然。


 

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△ 康赛全量数据中心

 

 

数据质量

 

数据缺失、数据不一致等数据质量问题一直烦恼着高校信息中心的老师们。康赛基于国际数据质量评估框架构建了自己的E大夫数据质量评估框架,E大夫数据质量管理实现了从测量、监控、追踪、清洗到数据质量提升的一个完整的闭环


并且,康赛首次提出的数据质量Q指数,量化了数据质量的评价,实现了数据质量变化趋势的跟踪。康赛自主研发的规则描述语言RDL实现了柔性配置质量检测规则的目标,可以精准定位每一条脏数据,明确脏数据的来源,实现了数据质量的实时监控,并能自动生成数据质量报告,为数据治理指明方向。

 

 

数据发现

 

数据质量有了保障,学校才可能从数据中发现有价值的东西。数据价值挖掘工具Eureta全量数据发现系统实现了可视化交互,内嵌众多的数据挖掘算法和教育领域的行业知识,并且好用易用

 

  • 可视化交互操作:告别数据深度挖掘“黑暗”命令行时代

  • 内嵌众多数据挖掘算法:聚类/分类/Logistic/k-means/…

  • 挖掘学习过程可视化:交互式高效模型优化

  • 智慧教育数据深度挖掘主题模版库:利用模版快速进行数据的深度分析发现新知

  • 人人都可以使用:不需要算法编程,GUI操作即可完成建模

 

 

举个例子,如果要对学生综合预警做挂科预测,只要能收集到历史课程成绩、课程上课出勤率、图书借阅次数、一卡通早餐次数、一卡通消费金额、上网情况分析(如网络流量、游戏时间、网络社交时间、上网时间段、上网位置等)等信息,就能通过Eureta全量数据发现系统,预测学生本学期课程的挂科概率,辅助老师了解学生的学习情况,有效帮助学生度过学习困境,提高学习成绩。

 

 

 

数据可视化

 

康赛全量可视化系统是一个快速可视化工具,它在运算能力、速度、大屏刷新,敏捷和智能方面遥遥领先。无论是PB、TB级别数据量均能从容面对。无需建模,直接使用拖拉的方式将数据呈现数来,仪表盘大屏展示+多维分析+动态面板钻取的全新结构,用户在使用经过转化的数据源后可以在任何时候,任何地点都可获取及时且准确的数据,任意鼠标拖拽,想到哪就到哪,符合人脑的决策思维习惯。它是康赛根据10余年教育行业集成交付经验,抽象、归纳多种业务应用问题而推出的一个面向教育行业的可视化设计UE产品。


 

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△ 某教育局教育大数据总览概况

 


此外,根据康赛多年在教育大数据方面的案例经验,提出由一个组织架构、一组管理规定、一套软件工具构成的数据治理最佳实践模式。目前,康赛数据治理方案已在多所高校部署实践,已经初见成效。