西安智慧教育报价(西安智慧教育下载)

大数据基础部分

目前市教育局以及各区县教育局和相关教育管理部门的业务应用系统，绝大多数的数据服务于行政业务、日常统计等基础应用，数据来源不一致，不统一，缺乏数据可信度，难以为上层综合应用提供有效支撑，无法满足教育管理信息的服务精准化。

西安市教育大数据平台（三期）项目

因此，教育数据治理工程中要强化数据应用与服务建设，在对各类业务应用中经常用到的数据资源进行服务化构建和封装的同时，提供数据应用服务如数据可视化服务、查询检索服务、数据标签服务等强数据相关的通用服务，为教育管理相关的大数据应用平台和智能协同业务应用体系构建提供数据支撑。

平台数据治理主要实现局、校之间的数据联动、基础数据同步以及相关跳转，并将多来源数据进行清洗转换后形成可信数据存储于西安教育大数据仓库，使之容纳现有系统中的数据。

在组织层面、业务层面、数据层面分别实现以下目标：

组织层面：实现教育局组织管理职责下放，管辖组织内部学校自主管理，组织外部教育局统一管理。

业务层面：针对已建设智慧校园，实现学生基础信息、教师基础信息、用户登陆信息的统一，实现统一登陆，局校平台间的跳转。

数据层面：为各类需采集信息的提供标准API接口，为已建设智慧校园相关模块的学校提供自动的数据采集与上报。为未建设相关智慧校园模块的学校，提供批量录入数据的入口，方便局端统计数据。

推动教育大数据基础库数据质量持续提升，实现数据清洁，综合提高基础数据库数据质量水平。

本期数据清洗具体方法与执行要求分别从数据资产目录、数据标准、数据模型、数据分布等维度出发进行数据清洗，确保教育大数据基础库的数据清洁度。

1、数据资产目录方面针对业务对象目标需要明确、唯一的数据责任主体，对业务对象全流程数据清洁负责。对数据分类是否完整、业务定义是否准确、资产目录是否完整进行核查和整治。

2、数据标准方面需要进行唯一性、业务用途及定义准确、业务对象关联数据标准清晰，并能对数据进行应用验证。

3、数据模型方面做到物理数据模型设计应遵从逻辑数据模型，数据库中物理表的落地应遵循物理模型。

4、数据分布方面提供完整的信息链和数据流，准确分析业务对象、数据资产、教育主题、数据服务的数据血缘关系，为数据清洗做出技术支撑。

5、清洗数据时必须将各个业务数据综合分析确定权威数据来源，对多来源的数据进行展示、综合分析数据质量，找出问题数据并通知管理员、数据治理后形成单一权威数据为决策者服务。

6、对历史数据进行数据清洗后可按指定周期开发报表查询，并且清洁后的数据可以为第三方通过API提供数据服务。

数据清洗是直接影响数据应用的效果与西安教育大数据基础库建设，所以需要建立持续改进的数据清洗机制，从数据清洗计划、控制、度量和改进四个动作做到数据清洗的PDCA循环，做到教育大数据基础库数据清洗工作的良性循环。

根据本期信息化应用展示、教育督导系统、教师发展管理系统的需求，教育大数据仓库需同步教师的培训、获奖、证书等业务数据，以及教师发展管理系统中教师评价、教育督导系统中督导评价数据，供不同部门在不同系统中使用。

同时，为积累教学质量监测中教学质量数据，需同步学生成绩数据以及学生与教师间的关系数据。具体数据管理方法与数据库设计要求如下：

为更好地促进教育信息化的发展，解决数据标准、资源共享等方面存在的不足，需要完善和拓展前期已建的统一数据平台，从各个独立系统中抽取数据，实现数据的集中维护、集中管理，实现跨系统的数据共享。从技术上保证数据的规范性、可交换性和互通性。基础数据库的初始化数据来源于现有的各应用系统。通过对这些应用系统中的数据进行抽取、转换等处理，形成标准一致、格式统一的初始化数据。基础数据库集中存放教育管理相关的数据，包括学生、学校、教职工等相关教育基础数据。

对前期建设的数据共享服务进行升级改造，提供完整规范的统一标准化的数据接口标准，实现对数据库的合理共享。逐步完善公共数据平台的日常维护和运行保障机制，制定管理规范、技术规范、工作流程、服务章程等各项规章制度，保障公共数据平台和各个业务系统的持续运行。构建教育局全局共享数据集，并形成学校全局数据共享的管理、维护、处理和服务机制，实现学校信息资源的共享、集成和利用。

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