我讲的题目《高校大数据应用发展与实践》。报告分为三个内容：第一，讲一下大数据的来龙去脉，发展历程；第二，星环科技的简单介绍；第三，共同探讨教育大数据怎么做。

 一、技术发展趋势

 什么是大数据？每个人的理解都不同，后来总结了一下，我们认为，首先第一个，它是一个新的技术的综合，不是简单的分布。第二，大数据是一个系统，有很多工具支撑，因为国际上的定义，大数据是指用目前技术无法处理的数据集。第三，大数据一定要有数据，数据是最重要。大家看一下，以Hadoop为代表的大数据的发展与现状，后来开始做搜索，发布版本，作为一个顶级项目，现在整个生态体系建立起来了。

这里再讲一个技术趋势，我们认为，大数据和云计算必将走向融合。大数据的体量很大，维度很多传统的架构难以适应，从而提高了云计算的用户接受度。其次，“大数据+云计算”的基础设施；第三，本身来说大数据是完全分布式阶段，这个将来也是云提供了非常重要的基础服务；另外一个趋势，未来大数据市场很大。 

二、星环科技简介

 星环是在2013年成立，经过三年多时间，现在整个公司300多人，在全国实施了300多个项目，我们可以很自信地说，我们在大数据方面的技术积累，不差于任何一个公司。

 我们公司，是一个具有前瞻性的大数据厂商，公司没有其他背景，我们是从英特尔出来一帮创业者做的，他们是在08年的时候接触了大数据，后来开始创业。一些主要的行业，如电信、智能交通、电力、金融等都是我们客户。我们现在最大的集群在全国960多个节点，超过几十个P的数据量。

 Gartner对我们评价，认为我们在技术上是很领先的，这是他给出的数据仓库关键能力给我们的评价，我们在第七的位置。在整个大数据的生态体系里面的定位，最底层基础设施层，我们有一个产品，往上有一个产品，是数据仓库，我们也不会做其他的一些客服方面的东西。我们也会跟开源的很多工具整合，进行数据挖掘与机器学习，我们把每一个算法，把数据连起来，这是我们的数据库，通过索引的方式才能够提高查询的效率。

 简单地吹一吹星环，第一个，我们对SQL支持是最好的，支持存储过程；第二个，性能真的非常好，用户用了之后就觉得非常好，处理过程当中，数据千万不能丢，一定要保持一致性；第三，我们是唯一支持分布式事务处理；第四，业界唯一支持分布式流式SQL，最后提供了一些工具。 

三、星环科技与金智教育在教育大数据的发展策略

 我们跟金智教育之间怎样合作的？我们两家都有特点，也不是一样的公司，但是可以合作，合作点主要有这么几个方面，一个信息化建设，会采集更多的数据；一个是建大数据中心，然后做分析，还有共同做培养。

 最后，我们和金智教育共同打造一个校园的或者教育的大数据，也是解决到底大数据能干什么。我们规划，基于大数据和我们现在校园业务之间的关系，要以应用为出发点，结合业务。在大数据方面，从技术角度来讲有这么四个层次：大数据决策支持、数据探索与预测，数据统计分析以及一卡通的分析，用户的轨迹、作息规律等，对我们非常有帮助。

在数据探索和预测方面，我们在其他行业也做，如用户画像、数据集成和综合查询。在教育方面，比如说可以面向一些院系，提供每一个学生的数据，或者每一个班的数据，或者对比的数据，为上层提供决策支持。通过这样的数据整合，大数据还可以预测么时候可能会发生故障，发生什么故障，要怎么样预防。还有，过去我们的数据比较偏重于结构化数据，很多过程数据没有保留，我们只有学生成绩、选课，学生充值刷卡结束了，但是还有很多数据，可以融合。那么，我们就可以建一个数据中心，采集更多数据，形成大数据池，借助数据开放平台的能力做更多的应用。所以，未来，主数据和大数据也是开放的。 

最后跟大家分享一下我们设想的大数据应用场景，应用是关键，数据是基础，模型是难点，工作量最大的，是数据清洗准备，考虑大家的创新能力就是应用场景。 

先讲一下数据服务中心，大数据可以提供很丰富的数据查询功能，提供数据服务本身就是很重要的事情，以人为例，在校信息，日常成绩，都可以整合起来，这是科研的一些数据，我们老师、课题经费等等数据，这是对个人的评价，这个老师一些特点，在哪些方面比较强，哪些方面比较弱，哪些方面应该加强自己努力的方向，都可通过数据进行分析。 

另外，数据服务中心还可以做面向学生域、教师域和运营管理域的标签数据库，据此进行各种画像分析，提升数据中心服务的能力。画像之后可以很明显地掌握每个学生真实的情况，这对我们学校管理非常重要。

 数据服务中心还可以对数据预测和分析结果，给到一些指导性建议。同时，统计分析还可在大数据上做报表，比如说做各种各样统计、教职工项目，招生等，这个数据可以很快生成，进而可以横向的和纵向比较，各个学科优势在哪，专利比较多，还是论文比较多，缺的是项目还是什么，都可以做分析。面向人才培养，比如说从学院角度来讲，学院是总体评价，我们可使用分类，聚类、关联规则挖掘等算法对数据综合分析，甚至还可以做一些心理健康预警，比如说他很孤单，所有行为都是他一个人的，没有小伙伴，另外几个都是一起去图书馆学习，一起刷卡，吃饭，这样的话，他有没有群体性行为。还有“标签”，通过数据预测学生可能的成绩，有没有可能挂科等等。 

关于大数据专业的学科建设，第一个，课程方面建设，基于大数据方面的能力，可以跟大家一起开发课程；第二，可以给大家设计很多的实验环境，比如说银行里面风险分析，或者一个传感器分析，我们告诉你一个模拟数据，你怎么处理，实践性还是非常强的；第三个，可以跟学校做一些科研上的支持。

 最后总结一下，我们“技术能力+金智教育领域业务能力”就可以是一个成功的大数据项目。我认为，大数据应该是一个很好的上升的阶段，今天，听了前面这么多老师的报告，我觉得更有信心说教育这一领域，未来会是大数据的爆发点。好，谢谢大家!