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校园大数据实施三阶段
http://www.edu.cn   2014-01-27 中国教育网络 作者:赵泽宇 陈翼 张凯 宓詠

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  校园大数据是在信息化校园建设与运行基础上不断发展起来的,基本上经历了数据积累阶段、数据展示与利用阶段和数据分析与决策阶段,最终实现有效服务于学校和师生用户。

  大数据是什么

  自从互联网进入Web 2.0 时代以来,网络应用产生了巨大的变化,人们不仅单方面获取信息,同时也在创造信息,例如人们通过即时通信和社交网络媒体分享兴趣爱好、讨论策划活动,物联网和移动互联网则能感知用户的包括地理位置、行为轨迹等数据,而电子商务提供商可以通过浏览、询价、对比等数据来判断买家喜好。互联网保留了网络用户发布的大量文本、多媒体内容和行为数据,使得服务提供者们通过挖掘分析,从凌乱纷繁的数据背后能够找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务,并使得对产品和服务进行针对性的调整和优化成为可能。

  “大数据”因此进入业界的视野,其概念指的是所涉及的规模和范围超越传统工具和技术手段的能力、不能在合理时间处理并辅助决策的数据,以及在此基础上衍生的技术和应用。大数据的特征可用5个“V”来描述:数量庞大(Volume)、种类繁多(Variety)、高速产生 (Velocity)、真实准确(Veracity) 和价值巨大(Value)。与传统数据处理的概念不同,大数据强调数据的全面性、半结构化和准结构化等非结构化数据、以及非直接的数据内容是大数据的重要组成部分;大数据是伴随着用户行为自然产生的,并非因为需要调查而产生。大数据技术所面对的问题重点并不在于收集和掌握的数据信息有多么巨大,而在于如何对这些数据进行专业化处理,寻找出问题并提供解决的方法。

  大学从数字化到数据化

  数据化是大数据的基础。在信息化校园中,数字化和数据化大相径庭。“数字化”指的是将业务过程中产生的信息、教学科研所产生的资源或用户使用网络的轨迹转换成电子数据存入数据库的过程;而“数据化”则是指在数字化的基础上,利用数据来对事物和现象进行描述,使之能同时被人和计算机所理解的结果。信息化校园大量数据来自于不同来源、数量庞大的结构化与非结构化数据群,大部分都不能直接用于预测和分析。而通过对数据有效的组织,能将大量来自不同源的异构数据量化组合,形成服务成效数据化、业务模式数据化、用户行为数据化、用户属性数据化等在信息化服务中管理者比较关心的数据化形式。数据化是将数据从无序到有序的加工阶段,数据化的最终成果是将数据对象属性量化,构建数据挖掘和服务的基本对象,简化数据分析和利用过程。例如,基于各种电子资源进行课程、教学资源的“知识化”,以及根据一卡通消费、校园网络行为识别来标识用户不同方面的行为和特征都是数据化的具体实现。

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