永洪科技惠卓卓：大数据多样化，数据分析平台助力构建智慧校园

2017年08月16日，由数据猿、HCR慧辰资讯双方联合主办的主题为“大数据助力个性化教育”活动在酒仙桥东路电子城科技园隆重举行，永洪科技的惠卓卓特意来为大家分享了关于大数据助力智慧校园。

编辑 | 张宏

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2017年08月16日，由数据猿、HCR慧辰资讯双方联合主办的主题为“大数据助力个性化教育”活动在酒仙桥东路电子城科技园隆重举行，永洪科技的惠卓卓特意来为大家分享了关于大数据助力智慧校园。

分享要点如下：

我今天分享的主题是《如何在校园构建大数据分析平台》，主要关于如何构建一个学校的智慧化校园，以及数据化的分析应用。在构建智慧校园、大数据分析的过程中，可能也会面临各种各样的问题，第一个是数据分析平台在校园的一些应用，以及他面临的挑战，还有就是我们永洪在这方面可以提供什么样的解决方案。

大数据分析在校园里的应用，其实是各种各样的，总结来看无非就三点：

1、教务管理，这个是偏教学、资源等一系列的因素。

2、教学辅助，在国外的毕业生的素养来看，他们非常提倡对数据的分析理解能力。这在国内来说是比较欠缺的。现在学生毕业找工作的时候，大家更愿意去看你会不会一些基本的、专业性的一些东西，但是很少会有人去问你，有没有具备数据分析的能力。这也是为什么在整个行业来讲，数据分析师的价值会越来越大的原因。

3、对科研方面的支撑，这更多的是针对一些高校。高校里面会有各种各样的课题研究，以及不同的实验室。其实在科研过程中会有各种各样的数据，包括自身的一些数据、分析逻辑，或者是现在国家也在推崇、构建的不同行业的数据，比如说工业4.0，这里面会积累各种各样的传感类的数据，比如说振动、温度、湿度，以及在生物方面，我们也正在构建生物基因库。

那么，永洪是做什么的？ 

在教学管理方面，学校里有各种各样的设备，比如说教学设备，或者是偏专业性的一些科研设备，其实对学校来讲，这方面的采购成本是非常大的，如何把设备的资源合理化 以及利用得到最大化 这其实是学校比较关心的一点。

另外，就是教学考评分析管理。

在教学过程中，我们学校比较注重考试的考评，每堂课学生对他的评价、效果是如何的，这教务处非常关心的。再就是学生分析管理，现在物联网的普及，学校是可以采集到学生的各种各样的数据的，比如说消费数据、图书馆里的门禁系统、再就是校园Wi-Fi，这是有行为记录的，再就是课程管理，哪些课程需要进行优化，哪些课程需要保持，这也是教务处非常关心的。

教学辅助更多的是培养学生的实操能力

比如说学财务专业的学生，他要学习一些财务分析的理念、财务专业的理念。另外，我们可以引入一些外汇的模拟数据，通过这些数据的分析，让学生从中能够看出来一些问题。我们现在正在提倡的是什么 不只是为公司出报表，更多的是站在公司的整体战略制定上提供一个大的方向，这就是一个管理理念的提升，包括市场和营销这两块。

我们如何评价他的市场投入，以及市场计划的制定，还有一个是营销方面，如何做营销的管理，这一系列的因素，其实在用人单位来看，都是非常重要的一些要素。这也为我们学校提供专业性的人才提供了一些方向，也包括酒店管理、人力资源管理，各种各样的专业和培训。

在大数据分析平台建设方面，我们面临着什么样的挑战？ 

第一，是数据多样化。

刚才两位嘉宾也分享了，他们已经做了非常大量的工作，把这些数据给采集到了，包括我们的教务系统、教学系统，还有实操的一些系统，实验室里一些设备的传感数据，我们如何实现综合的分析 比如说学生考试的成绩的分析。

还有一种想法，在他做考试分析的时候，我们是不是也要对老师的教学进行分析 比如说同样的物理课，三个老师去教，按照教程来看是完全一样的，但是教出来的效果可能就不是一样的了。我们就要分析，他的教学方法，或者是学生对他的评价，能不能实现一个综合的分析以及对我们整个课程的安排。

你比如说上午的课和下午的课，他们的教学效果是不是有差别性 其实对我们来说，这种数据都是有的，我们需要做的就是如何实现综合性的分析，以及从中去挖掘他之间的一个关联性，以及数据之间的耦合性。

其次，高性能的支撑。

在数据结构化的过程中，其实有海量的数据，各种各样的数据，实现区块性的评价，我们需要采集区块性的数据，区域性的数据对我们来说是非常大量的，如果把每一个知识点、每一个考试，每一个学校里按周去进行考试的统计的话，这个数据量是很大的。

如果实现高性能的支撑，我们想要的结果是，能够实现秒级的响应(展现出来)，我们需要高性能的计算和数据的结构化。在数据没有结构化之前我们是没有办法进行分析的，这也是为什么科大讯飞把数据进行结构化的一个原因。结构化处理之后，我们其实是可以拿过来做综合的分析的，或者是把教务系统打通。

再次，就是深入分析。

结果展现的背后逻辑其实有各种各样的建模，当然，这个建模是非常复杂的，建模的过程我们叫做深入分析的过程。再就是丰富展现的形式，刚才黄总的素材里也有展现，用不同的展现形式去看他形式，比如说线图去看趋势，饼图看占比，柱状图去看对比性。这就可以非常容易的解读数据了。

不同的业务系统会有自己一套单独的存储，现在很少有学校构建一个统一的存储平台，我们要面临的问题是什么 各种各样的数据源。其实，永洪是可以直接对接的，这样就可以解决数据独岛的问题。永洪在BI产品之外还有一款产品，对PB级的产品是可以实现快速响应的。

我们刚才也提到了深度分析支撑，在建模的过程中需要它的逻辑性，以及一个工具去支撑。还有一点，丰富的展现形式。刚开始很多人都在提倡我们只注重结果，其实不可否认的一点是，现在社会大家对美的追求是越来越高的。我们对整个可视化效果的追求是什么 嘴上说不是很重要，其实最终我们也发现，我们是蛮追求可视化的效果的，我们追求各种各样的展现形式。

如何让业务人员，或者是技术性没有那么强的人员有能力去实现他的分析？ 

我们80%、90%的操作是通过拖拽实现的。刚才提到一个老师想做一个自己的分析，一方面的数据来自于教务平台，或者是学校开放的一些数据平台，另外，更大的一部分是来自于他自己手头的表，和自己记录的一些数据。在分析的过程中就不可避免了一点，就是数据关联和清洗这块。你可以通过我们的平台实现轻量级的数据清洗，以达到你最终的分析目的。

这是产品的特点，整个的安装部署都非常简单，类似于我们安装一个QQ，可以支持单击部署，也可以分布式部署。

我不知道大家对BI领域有没有了解的一些人员 其实在BI整个发展历程来看，是由传统到敏捷的。敏捷和传统最大的区别在于传统的做法是采用Q的方式，为什么会采用这样的方式 这是受硬件、技术发展的限制，之前是没有能力处理大数据运算的，所以要进行一个24表或者是Q的过程，对数据整体预算进行一个减压。现在完全有能力去实现这种细节数据的实时运算了。

最后，就是大家比较关心的移动化办公。

老师出去讲课的时候，他可能要了解一下他的整体情况，比如说教学安排，教学计划的调查。假如说一个高校老师出去做一场演讲，针对他的一些学术论文，之前的做法是把数据提前算出来，然后放在PPT上进行展现。其实，现在完全是有能力在他演讲的现场直接去展示。

这是我们部分效果的一些展示，我们有一个学校做了一个迎新的分析(对生源的分析)。这块是学校做的图书馆运营的分析，这是偏教学运营这块的。

这是我们做的学生画像，包括学习成绩、在校园内的移动轨迹分析。好多学校已经有了Wi-Fi，我们是可以识别出来他的运动轨迹的。我们发现一些比较有意思的事，这块的背后逻辑性、关联性需要有专业知识去支撑，我们如何去建模，如何做一个识别模型，这是有着一系列的(背后)逻辑在的。

这是整体就业分析，一方面可以提升学生的整体素质，对学科也可以做系列的调整。哪些学科的就业率持续走低，我们就要考虑是否要做调整，哪些学生的就业率是非常高的，这样对我们学科建设来说是有着非常大的帮助的。

它的最大价值是什么？ 

国家层面已经开始在牵头构建各个领域的数据中心，包括广电、生物的，或者是工业方面的，包括行业协会，或者是国家部委牵头组织的大的数据池。其实很多数据的来源也可以从中获取到。也有一些学校目前已经采购了一些数据，就是花钱去买一些数据，如何可以把这些数据充分应用起来，让数据资产为我们产生价值，这也是很多学校比较关心的一个问题。

可以利用我们这个大数据分析平台输出一些结果性的东西。一些学校可以借助一些行业的，或者是宏观的数据，能够给企业出一种咨询报告。

我今天的分享就到这里，有什么问题可以私下交流。