隨著信息技術的深度發展，數據的重要性日益凸顯。“數據是寶貴的資產”這一概念在教育領域被廣泛提及。教育部在《關于加強新時代教育管理信息化工作的通知》中也著重強調，以數據為驅動力，提升教育管理數字化、智能化水平，推動教育決策由經驗驅動向數據驅動轉變。
盡管深刻認識到教育數據的重要性，但數據的應用問題仍在不同程度上困擾著諸多高校。對于還在探索數據應用的高校，在前端的數據治理環節就容易遭遇“卡脖子”問題，各部門建設的業務系統各自為政，“數據煙囪”現象嚴重，難以實現數據的融合、共享及應用。
對于信息化發展態勢較好的高校，也面臨數據治理成效裹足不前的問題。由于無法實現全量數據治理，學校只能根據當下的應用需求對局部底層數據進行治理。這種“快餐式”的數據治理方式，導致學校在拓展新的應用時，需要重復、多次進行數據治理，數據質量難以保障，應用分析結果存在誤差的風險。
為掃清這些數據問題，高校需要建設一套強大的數據中臺系統，在為學校持續積累數據資產的同時，有效消除數據壁壘，實現全量數據的治理和共享，為學校的各類需求快速地提供數據服務。
為充分滿足各高校的數據應用需求，三盟科技基于在大數據領域積累的技術優勢與實施經驗，為高校提供教育大數據中臺解決方案。旨在幫助學校聚合和治理海量異構數據，打造具有資產價值的全量數據底座，能夠持續不斷地提供多樣化的數據服務，滿足學校靈活多變的業務需求。
「整體框架」
三盟科技教育大數據中臺的整體架構主要包括設計統一的數據服務框架和統一的大數據環境。通過幫助學校構建靈活開放的大數據底座，讓學校數據資源的整合共享能力和開放服務能力獲得極大提升。
統一的數據服務框架，即建立學校數據服務框架。通過規范“數據共享、數據可視化服務、數據分析服務、應用服務與應用開發”的流程，幫助學校構建符合場景需求的數據服務體系并實施落地。
統一的大數據環境，即建設校本大數據環境。平臺既能存儲和管理不斷涌入的海量數據，又能為學校的數據分析、數據挖掘、智慧校園應用提供基礎的大數據計算與存儲環境，并進行統一管理和運維。
「建設內容」
數據中臺的建設，既要滿足學校當下的需求，也要立足于學校未來發展需要，做到更強的“擴容性”。為此，三盟科技教育大數據中臺立足于“可持續發展”的戰略高度，為高校構建了一套完善的數據服務體系，充分滿足學校當前和未來對數據的應用需求。
(1) 建立數據治理規范標準體系//
不同學校的數據使用情況存在差異，如果通用一套數據標準，容易導致數據難以被充分利用。三盟科技的數據治理以各個學校的實際情況為出發點，同時結合教育部標準和學校實際業務需求，幫助學校建立專屬的數據項標準體系，真正做到了量體裁衣，“一校一標”，讓數據得以被學校高度利用。
此外，教育大數據中臺還利用機器化治理工具輔助數據治理，不僅做到了數據字典自動翻譯，還實現標準轉換自動映射。平臺可通過歷史治理經驗進行數據項標準自動轉換，協助學校完成“校標”的建設，解決數據轉換過程耗時長、轉換不規范等問題，保障不同項目實施的落地效果。
▲機器化治理平臺
(2)全量數據標準化與共享//
三盟科技教育大數據中臺擁有成熟的數據治理平臺，不僅根據教育部標準規定的數據子集進行集成，還將學校現有的所有數據進行全覆蓋，實現學校數據全量覆蓋及全量共享，擴大數據服務范圍。
平臺還采用分布式數據交換框架，實現高并發的同構數據、異構數據之間的數據抽取、格式轉換、同異步傳輸、動態部署、可視化管理監控等功能，為學校未來5-10年的應用提供穩定的底層支撐。
(3)全方位數據質量監測//
數據質量的優劣是影響數據分析結果的重要因素之一。在提升數據質量方面，教育大數據中臺形成了完善的數據質量監測機制。通過建立覆蓋數據檢測規則制定、數據質量檢測計劃制定、數據質量報告生成、異常數據處理的監測機制，全方位保障數據質量。
▲系統質量報告&分析
此外，在數據質量管理方面，平臺還支持對表進行質量檢查，同時生成數據質量報告，并將數據質量反饋給相關部門，讓其清晰了解數據情況。以此形成學校常態化數據治理體系，推進學校數據質量穩步上升。
(4)重構數據共享交換流程//
平臺通過幫助學校重構數據共享機制，實現數據的有序流轉。采用建立信息資源目錄的創新模式，對學校真實可用的數據資源進行清單展示，實現學校各部門數據資源的自助共享，提供如網購般的數據服務體驗。
▲資源目錄
▲數據交換概覽
截至目前，三盟科技教育大數據中臺相關產品已服務全國500多所知名高校，包括985/211高校50所，本科高校100余所，位居教育行業前列。
其中，北京大學、武漢大學、西安交通大學、復旦大學、中山大學、東南大學、西南大學、暨南大學、中南大學等知名高校均已應用該系列產品。據了解，三盟科技數據中臺為高校創下每日100倍數據交換量的佳績，深受高教行業用戶青睞。
▲數據總覽示意圖
此外，平臺還擁有行業領先的算法模型訓練體系，支持機器學習實踐。目前，三盟科技已從眾多高校的落地經驗中形成了多達4233種算法模型組合應用，包括學生畫像、成績預測、精準資助、心理健康分析等，廣泛應用于學校學工、就業、財務、教學、診改等職能處室。其模型準確度也達到了業界標桿水平，如北京師范大學的心理健康模型、西安交通大學的精準資助模型、中國海洋大學的學科分析模型以及陜西鐵路職業技術學院的診改專有模型等，這些算法模型的準確度均取得用戶的高度認可。
大數據時代的大幕在教育領域正徐徐拉開，越來越多高校躬身入局，為充分發揮數據效益展開積極探索。在高校構建以數據驅動的現代化教育體系的道路上，教育大數據中臺將成為其中重要的助推器。教育大數據中臺通過構建從采集、整合、共享到應用的數據生態，形成貫穿全校教學、管理、服務的大數據樞紐，將有效助力高校信息化迎來發展新格局。
