数据平台范文10篇

摘要本文在解决远程开放教育系统的信息孤岛问题的基础上，总结出了一个通用的主题数据平台架构。并进一步针对它在不同的环境、采用不同的策略，给出了实现框架。

关键词SOA；数据平台；信息暴露

1引言

本课题来源于中央广播电视大学教务管理系统的后续开发。随着中央电大在开放式教育思想指导下的教学改革的展开，系统业务量急剧猛增，原有的教学管理系统已经逐渐的满足不了应用需求。所以新一代教学管理系统正在开发中，同时由于教育业务本身的连贯性，导致了新旧系统并行的局面出现。但是由于新旧系统间缺少关联和通信以及必要的规范，导致信息“孤岛”现象严重，而旧系统又恰恰是电大不可放弃的重要投资。同时由于各个系统集成度不足，运行业务的数据库和应用程序也是在不同时期部署的，它们来自不同的供应商，使用各不相同的定制技术。从而面临着如何构建一个强壮的、可靠的，将新旧系统中的分散功能组织成可共用的标准服务来满足业务要求的平台，成为我们需要研究的难点。

通过实践我们可以发现，应用程序始终都与数据有关，企业级的服务程序更是如此。今天，企业应用程序开发中有高达70％的时间都是用于访问不同的数据。因此，对企业信息和数据按业务逻辑进行梳理和抽取，形成企业数据的统一表现实体，该实体可以在全企业范围内得到一致性的使用，是迈向面向服务的体系架构的第一步。因此我们提出了主题数据平台的概念。

2主题数据平台结构

摘要：政务大数据管理平台建设的背景是优化营商环境、促进政务服务改革，以“数据多跑腿、群众少跑腿”为目的，促进政务数据共享交换，提升政府服务能力、城市智慧管理能力。近年来在大数据技术快速发展的背景下，我国已经开始创建政务大数据平台，获得了一定的成绩。新时期为制定与我国政务工作需求相适应的政务大数据平台的建设策略，文章提出几点战略规划建议，旨在为提升政务大数据管理平台的规划建设效果提供帮助。

关键词：政务大数据管理平台；战略规划；技术政务

大数据管理平台主要就是政府进行数据管理的系统，具有5V属性，主要就是容量、速率、多样性、真实性、价值，从宏观层面来讲，政务大数据主要就是面向政府或者是政府自由的数据，涉及到生活、服务与公共三项数据。为了能够提升政府大数据的管理效果，应着重构建有关的管理平台，制定相应的战略规划，合理使用先进技术，确保有关的管理平台良好发展。为了更好的完成政务大数据管理平台的建设工作，应该完善战略规划，合理使用先进技术，积极构建数据归集交换、数据管理与统一身份认证的相关平台，完善有关平台的政务大数据管理功能，保证各项工作的高质量、有序性开展。

1合理建设数据归集交换的数据管理平台

1.1平台的构建要求。对于数据归集交换平台而言，主要就是面向政务部门，合理使用完善的网络信息基础设施与优势性的资源，在资源共享、业务协同的过程中，提升区域之内的信息资源共享效果，达到良好的网络互通的目的，预防出现重复建设问题、纵强横弱问题、信息孤岛问题等等，使得各级政府部门都能够在数据交换的过程中，有着集约化、具体性的指导。数据归集交换平台的建设，主要是依托国家电子政务外网，在合理利用原本系统的同时，对其进行扩容处理和优化处理，建设出多级条块都能融会贯通、运行管理性能和效果较高、自控能力良好、持续性扩展性能强的平台。在建设平台的过程中，应遵循节约投资的基本原则，尽可能提升各种基础设施的应用效率，创建完善的多交换域模式，增强平台的交换能力、效率，确保平台管理效果和数据采集效果，在优化并且拓展相关框架的同时，使得平台之内更好的容纳各级政府的数据共享、交换，符合政府在数据共享方面与交换方面的根本需求。1.2平台的战略规划。具体的数据归集平台建设和发展过程中，应结合政务信息化发展的根本需求，将基础性的网络设施、安全体系当做是载体，按照电子政务的发展需求制定统一规范、平台与设计的战略规划，使得平台建设工作能够向着标准化、制度化、规范化的方向发展。政府部门在有关的平台中可以对数据进行系统性的分析，梳理目录的同时可以更好地实现信息交换的目的，也可以在平台中各种资源，订阅相关的信息，对政务数据进行统一性的共享与交换处理。在设计平台的过程中，应保证其在人口、法人、地理信息、宏观经济四大库有着专门的信息交换域，可以为进一步开展民生资金方面、财税增收方面、经济运行监测方面的政务业务的协同工作提供基础、支撑。在制定战略规划的过程中，应按照政府部门的具体需求，遵循着安全性原则、稳定性原则、标准型原则等等，完善平台的可维护性能、广泛应用的性能、拓展性延展性的性能。①应该遵循标准性的战略规划原则，根据有关的法律制度、行业技术标准等，在确保合理共享政务信息资源的同时，增强信息交换的效果，尽可能使用统一性的基础设施与产品，增强其中信息交换系统的稳定性，保证通用性，健全有关的数据构架，争取在战略规划的过程中提升平台的标准化程度[1]。②遵循先进性的战略规划原则，创建耦合性较低的软件架构，利用先进的软件设计良好运行的软件系统，保证系统的先进性，同时还需将行业标准当做是基础部分，运用先进的技术工具，确保系统具有一定的通用性，可以针对信息资源全面的共享处理。③遵循安全性的战略规划原则。就是在规划的过程中设置有关的管理维护模式，保证所使用的基础设施部分、中间设备部分、软件硬件部分的安全性，在规划建设平台的过程中，选用与标准相符的基础设施，创建科学化、有效性的信息安全管控体系，完善其中的CA认证模式和SSL功能。④遵循实用性的战略规划基本原则，形成正确的平台构建和设计观念意识，完善其中的方案内容，在确保系统性能的同时，提升平台运行的合理性，确保平台运作的适用性，可以在具体工作中有效解决和应对问题，保证平台建设的实用性。⑤遵循灵活性的战略规划原则，将API接口当做是基础部分，在其中设置适配器工具，保证内部系统和外部系统之间的良好对接，在增强系统运行稳定性的同时，改善系统在发展过程中的松耦合性，使得系统之内的资源可以高效性的整合运用。除此之外，战略规划期间还应该遵循可管理性、可扩展性的基本原则，形成良好的数据归集处理平台[2]。1.3具体的技术措施。如图1所示，数据归集平台属于数据共享平台中的一部分，构建政务大数据归集管理平台的过程中，应该完善相关的标准规范体系，统一的数据交换、运行管理、平台对接等规范内容，在规范性应用技术的同时不断增强相关的平台建设效果。在应用技术的过程中，主要的要求为：①明确有关的平台建设内容，就是要进行交换管理平台的良好建设，保证分布式的各个节点服务器都能够统一性的接入处理，确保区级的业务都可以全面性的覆盖连接，保证数据归集交换平台具备稳定运行的性能，可以增强数据传递的安全性与可靠性。应该构建交换业务的多域管理模式，保证各种业务域都能够更好的进行交换逻辑隔离。同时还需对政务资源进行统一性的目录处理，融入到有关的数据归集交换平台中，统一开展政务数据的管理工作。②具体的建设工作中应该遵循统一性的技术规划原则，将政务数据资源的交换需求当做是基础部分，全面进行部署、逐渐落实各类工作，因地制宜的整合资源，遵守着经济性原则、实用性原则，按照政务部门的具体发展、信息化的现状，明确有关的数据归集交换平台的规模和标准，使用信息技术、大数据技术等全面进行信息资源的整合，以此减少平台构建的成本。在建设期间还应该借鉴国内外的成功经验，确保所使用技术的先进性和规范性[3]。

2合理建设系统化的数据管理平台

全球性的网络化、信息化进程正改变着人们的生活方式，Internet技术应用以及电子商务的飞速增长给人们生活工作的各个层面带来了深刻的影响。随着计算机与网络技术的迅猛发展，“政府信息化”越来越受到政府机关的重视，各地政府机关纷纷开始建立电子政务业务系统。目前大多数政府机关已建立了大量的信息系统，例如档案管理系统、税务系统、工资系统、人事管理系统、OA系统、公共服务一卡通、资产管理系统等。但众多业务应用系统相互独立，它们各自采用不同平台、不同数据库、不同编码，致使各业务系统之间的数据交换和信息资源共享存在困难，信息孤岛现象明显¨1]。

同时，众多的应用系统所带来的身份的认证和管理的复杂性既使得管理成本不能降低，又使得整个系统的安全性、可整合性降低，这已成为电子政务信息管理系统进一步发展的瓶颈所在。因此，要想改变电子政务信息化水平的现状，整合信息资源，解决“信息孤岛”问题，就必须建立一个公共数据平台，它是在政府部门原有的各业务系统层面上搭建的一个高层应用平台，将各业务系统的异构数据集成应用，向下屏蔽各异构信息源异构性，向上提供数据集成基础服务，实现各种信息系统的互通互联和数据共享、数据的一致性，并在此基础上实现规范的信息管理。近年来，随着语义Web的发展，其核心技术本体在数据集成方面得到了应用。本体作为共享领域概念模型，可以通过定义领域内一致的术语和术语间的关系来描述异构信息源的语义信息，从而消除异构数据源的语义冲突。

在国外，对本体的研究较早，本体已经应用到各个领域。相比国外，国内对本体的研究起步较晚，尤其是在电子政务方面，缺乏一致的本体模型，相关的应用也少。目前，本体技术很少在电子政务信息化建设中应用，因此，如何把本体技术应用到电子政务异构数据管理集成中，采取何种策略进行构建，消除电子政务各信息系统异构数据库模式的语义冲突，从而解决电子政务中异构系统导致的信息孤岛问题，构建统一的数据平台，以便提高政府管理效率，就显得尤为重要。

1电子政务与本体

1.1电子政务与本体概述

电子政务是政府机构广泛深入地应用现代信息和通信技术，将政府内部和外部(社会)的责权与职能通过计算机网络硬件和软件技术进行集成、整合、优化、重组，做到跨越时间和空间，突破部门分割和传统组织、工作方法与工作流程的限制，力求全方位地、有效地施行与提供安全、高效、优质、规范和符合国际水准的管理与服务。本体是为了某种目的描述世界时的一组抽象化概念，并且该组概念是得到广泛认可的、以规范化形式描述的。根据定义描述本体时目的的不同，本体可以分为多种类型，依照领域依赖程度，可以细分为顶级(top—leve1)、领域(domain)、任务(task)和应用(application)，这里研究的是领域本体，领域本体由属性、对象、关系和子领域本体组成。引入本体的思想，借助本体对领域知识进行详细描述，以抽象出概念化的语义层次，为进一步研究语义化的信息交互提供了基本的语义层次2J。从形式上来说，本体由概念、关系、函数、公理和实例5种元素组成。本体中的概念可以是一般意义上的概念，也可以是任务、功能、行为、策略推理过程等；关系表示概念之间的关联；函数则是一种特殊的关系；公理用于表示一些永真式；实例是指属于某种概念的基本元素，即某概念类所指的具体实例。

摘要：为了解决高校各业务系统在信息化建设过程中，由于建设时间和空间上的差异,出现的“信息孤岛”现象和数据离散、异构等问题，提出一种基于ODI的智慧校园数据集成共享平台。平台通过利用Oracle的ETL工具ODI，对各业务系统数据进行集成，并将集成后的数据共享给统一身份认证平台以及网上办事大厅和校园移动App中的各种应用与服务。通过平台的构建和应用表明，业务系统的主要数据得到了治理和标准化，数据的交换和共享率也得到了很多大提升。

关键词：智慧校园；数据集成；数据共享；统一身份认证；网上办事大厅；ODI

1背景

高校信息化建设随着云计算、物联网、大数据、智能感知等新兴信息技术的不断发展已经步入智慧校园建设阶段，而高校在信息化发展的过程中，由于缺乏有效合理的规划和协调，各业务部门根据自己的需求建设了众多业务系统，出现了“信息孤岛”现象，形成了数据类型和数据访问方式多样，数据标准不统一等问题，并且随着时间的发展累积了大量的业务和数据资源，冗余数据和垃圾数据都普遍存在于业务系统中[1-4]。这些问题严重阻碍了智慧校园建设的进程，导致在数据层面，数据私有化，数据流动性不强，数据质量不高，各业务系统产生的数据无法交换、共享，无法发挥大数据的作用；业务层面，校内业务系统相互隔离，各应用之间的融合度不高[4-5]，师生办理业务跑路多、不方便。为了解决上述问题，数据的集成和共享势在必行，数据集成是把不同来源、格式、特点、性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为用户提供全面的数据共享，数据只有通过共享，才能保证数据的一致，减少冗余，提高利用率[6]，实现数据的流动和业务的融合。本文提出一种基于ODI（OracleDataInte⁃grator）的智慧校园数据集成共享平台，利用Oracle的ETL（Ex⁃tract-Transform-Load）工具ODI对各业务系统产生的源数据进行抽取、清洗和转换后，将数据共享给统一身份认证平台以及网上办事大厅和校园移动App中的各业务系统、表单流程和服务，实现数据的交换、共享和流动；师生通过统一身份认证访问网上办事大厅和校园移动App中的各种业务和服务，实现单点登录和业务的融合。

2智慧校园数据集成共享平台架构

针对智慧校园建设充分整合信息资源和应用资源的需求，本文提出的智慧校园数据集成共享平台主要包括数据源层、数据处理层、数据存储与管理层和数据应用与服务层，如图1所示。数据源层，主要是作为数据源的各业务系统的数据，包括结构化和非结构化的数据，利用ETL工具抽取到数据处理层。数据处理层根据国家规范标准和学校标准，对抽取过来的源数据进行清洗和转换后，存储到数据中心。数据存储与管理层主要是对数据的存储和管理。其中，元数据管理的目的是在建立元数据标准的基础上，统一进行数据抽取、清洗和转换，以实现对各业务系统数据的整合[3]。主数据是全校范围统一标准和规范的数据，以解决异构系统之间关键数据的不一致、不正确、不完整等问题。数据中心则以数据库的形式存储集成后的数据，主要用于各业务系统的数据共享、综合查询以及数据分析与挖掘等。数据应用与服务层是应用和服务集中展示层，网上办事大厅和校园移动App将各种应用、工作流流程、综合化查询、表单制作和服务集成到同一平台，并作为进入应用和服务的唯一门户。师生通过统一身份认证平台对身份的合法认证之后进入网上办事大厅和校园移动App，便可在该平台根据角色的不同快速找到符合角色的服务。

摘要:基于红河州高原特色畜牧业发展信息化管理平台成功搭建和两年有效运行，文章从数据收集的管理体制基础、平台开发基础和日常管理制度等几方面详细介绍畜牧业数据管理平台的搭建，并从规模养殖场数据采集、散养户数据采集、价格数据采集、临时数据采集等几方面介绍畜牧业数据的挖掘利用，以及提取相关数据形成展示页面的功能。

关键词:畜牧业；大数据；采集；管理；挖掘

传统畜牧业数据的收集过程比较复杂，数据分散，无法长期保存和难以深入挖掘利用，信息孤岛严重。以物联网、云计算、大数据以及人工智能为代表的新一轮信息技术革命推动粗放式传统畜牧养殖向知识型、技术型、现代化的智慧畜牧养殖转变，利用技术优势已成为驱动畜牧业快速发展的重要因素[1]。搭建一个有效的数据收集管理平台，做到日常数据实时更新、填报数据实时审核、临时数据快速增加模块的数据采集管理平台就很有必要。平台搭建完成后的数据保存、管理和挖掘利用非常方便，能够快速形成畜牧业大数据中心。红河哈尼族彝族自治州初步建设完成的“红河州高原特色畜牧业发展信息化管理平台”（以下简称平台），在利用先进的信息化手段提高管理效率，纵向整合畜牧业州、县市、乡镇、村（企）四级数据，横向整合猪、鸡、牛、羊等各畜种养殖信息的基础上，基本形成了全州畜牧业大数据服务中心。

1畜牧业数据采集管理的基础

1.1数据采集的体制基础。红河州按管理体制分为州、县市和乡镇三级业务管理部门，这三级管理部门组成了一套完整的、运转正常的畜牧业管理体系，基于正常的体制配备，平台按三级划分初步建立了数据收集管理平台的体制。州畜牧技术推广部门负责州级管理并向下可查询所有数据，13个县市畜牧技术推广部门各安排一个管理人员和若干个业务人员（账号级别不同）管理本级和乡镇数据，每个乡镇设置一个管理人员和若干个业务人员管理乡镇数据，从而形成三级联动，每一级根据不同权限实时负责和掌握不同数据报表进度。1.2数据采集的平台基础。平台设计全面采用了B/S结构，主要逻辑功能在服务器端完成[2]。州、县市和乡镇三级畜牧管理部门用户操作完全通过www浏览器实现，形成3-tier结构[3]。全州一套平台，程序维护开发全部由州级完成。在设计上，为了保证平台运行的稳定性和可扩充性，采用了模块化结构设计，使用了友好的图形图像界面，最终实现所有管理操作网络化，节约了大量后期开发和维护成本。同时采用了地理信息技术展示辖区内养殖场的分布，此设计基于主流WebGIS开源框架OpenLayers[4]开发，能够展示所有养殖场地理位置分布、查看养殖场卫星图、浏览养殖场基本信息等。1.3数据采集的制度基础。为了有效地收集和管理数据，数据收集实行“周五数据日”制度。每个周五为数据集中上报日，当天各级管理人员均在线上报、审核数据和管理维护日常养殖场的基本信息。同时，平台实行进度跟踪制度，每一级数据的填报进度自动计算更新率，各级按更新百分率进行跟踪，有利于实时查看数据的更新进度。例如，州级规定所有养殖场基本数据最少一个季度更新一轮，那么在本季度的3个月中，每个月的更新率应该达到33.33%以上，否则会提醒相关管理员加强维护数据。

2畜牧业数据的挖掘与利用

摘要:文章通过对农业大数据及其在农产品销售中的作用的分析，探讨农业大数据在助力农产品营销、提升农产品电子销售运输，创新农业营销活动，提高使用者业务能力等方面的应用效果，以期为未来农业发展有所贡献。

关键词:农业大数据；大数据分析；平台构建

1农产品销售中大数据的作用

1.1农业大数据有助于确保农作物农产品的质量。农业大数据平台使人们可以更好地了解农业实践并利用由农业部提供的科学，技术和气象信息大数据确保作物质量和生产力。1.2农业大数据节省了农产品的销售成本。大数据节省了农产品销售的大部分市场研究成本。根据实时数据，以实现对农产品和销售市场的了解；农业大数据除了提供有关农产品价格的实时信息之外，还节省了营销成本，并促进了农产品的购买，买卖双方通过信息平台相互了解，基于自身需求访问和购买数据，这使得农产品的销售更加方便快捷。1.3大数据技术可以实现农产品的电商销售。比如美团生鲜、京东生鲜等都推出了农产品销售的电商平台。通过使用大数据来分析农产品消费者的购买习惯，从而进行针对性的营销，精确开发潜在客户。

2农业大数据的应用策略

2.1农业大数据+农产品营销。2.1.1通过大数据精准定位目标客户。在农业综合企业平台上使用大数据来分析和处理数据，可以使农业商品生产商更好地了解客户群，从而精准营销和目标广告投放。农产品营销不再是“广撒网”，而是有针对性。例如，向喜欢使用QQ的客户发送消息，向喜欢使用邮件的客户发送邮件，给优先客户回电或在线维护。实践表明，精确广告不仅可以节省企业的成本，还可以避免不必要的浪费，通过精确的信息推送，满足客户需求。2.1.2通过农业大数据打造新的农产品营销。当今世界处于数字化媒体时代，农产品销售也需要利用农业大数据建立新媒体营销团队，开展新媒体宣传活动，吸引客户。例如利用抖音短视频现场直播农产品的过程，定期组织优惠活动鼓励消费者购买等。2.1.3农业大数据可用于提供个性化的营销服务。农业大数据为消费者提供海量的信息，这也使消费者的选择范围更广，因此销售信息需要基于客户的个性化需求呈现，通过个性化的营销策略使客户成为粉丝，例如引入动态农产品电子商务网页，动态页面更新与数据库相关的销售信息，为消费者提供个性化和准确的服务。2.2利用大数据提升农产品电子商务的运输与跟踪。2.2.1利用农业大数据改善农产品运输管理。通过大规模的数据建立快速响应、层次丰富、覆盖面积大、物流系统完善的服务，从而确保农产品的运输和保存。大型农业数据平台可以将农业生产区与加工区连接起来，通过非结构化系统数据（例如用于物流管理的条形码和二维码）打造网上农产品供应链。2.2.2借助农业数据实现农产品安全监测。近年来，有关粮食安全的负面信息频发，粮食安全问题已引起社会各界的普遍关注。利用农业大数据可以确保对农业生产和消费的不同环节进行实时监控和有效追溯，帮助监管者制定决策，并赋予消费者权力，在监视农产品生产者和分销者的同时保证产品安全。此外，依靠大型农业数据平台对农产品的动态反应，也可了解消费者的需求和喜好，从而有助于改进产品质量，优化生产策略。2.2.3完善农产品售后服务的控制和检查。农产品质量控制部门应规范农产品检验程序，定期检测和抽查，并加大对不合格农产品的制裁力度，以确保食品的安全。2.3通过大数据创新农业营销相关活动。企业通过分析耕地数据制定具有针对性的农产品种植计划，及时了解市场信息，这有助于提高资源利用率，为农民带来更多收益。通过利用农业大数据将金融服务公司与农民联系起来，可以提高农业金融活动的效率，评估和转移与农业活动有关的风险。此外，农业金融公司可以在融资的同时制定一套农产品加工和营销计划，以帮助农民，尤其是边远地区的农民解决农产品的销售问题。

摘要:在教育部发展数据科学与大数据技术专业的背景下，本文以贵州理工学院阿里巴巴大数据学院为依托，以数据科学与大数据技术专业学生为研究对象，通过与阿里云和慧科集团进行校企合作，提出了大数据专业创新实践教学平台的建设思路，对实践平台中的智慧教室和智慧学习管理系统进行了阐述，为培养大数据人才提供创新实践教学平台。

关键词:新工科；大数据；校企合作；实践教学平台

1引言

国家十三五规划纲要中明确提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。在这样的契机下，大数据领域必将迎来建设高峰和投资良机，而推动大数据发展不仅依靠国家战略与相关政策的支持，更需要大数据相关人才的支撑。截至2019年，在教育部每年度公布的高校新增数据科学与大数据技术专业名单中，2015年度首次获批3所，2016年度获批32所，2017年度获批248所，2018年度获批203所，共计486所[1]。该专业今后会有大量毕业生涌入市场，为市场需求填补人才空白。教育部于2017年提出了以实施“卓越工程师教育培养计划2.0版”为抓手，把握工科的新要求、加快建设发展新兴工科的号召[2]。与此同时，工业和信息化部近年来为推动我国制造业转型升级和重塑国际竞争新优势，相继实施了推动互联网+、大数据产业发展等若干重大举措，对信息技术人才培养也提出了新的需求。为积极响应教育部和工信部的号召，本文立足产业发展对大数据技术新工科人才的需要，积极探索大数据创新实践教学平台的建设，助力加快大数据技术领域的新工科建设，促进大数据技术人才的培养[3]。大数据专业创新实践教学平台是实践教学的重要组成部分[4]。它是支撑大数据人才培养的重要平台，是支撑大数据学院校企联合共建特色特点构建的核心，是大数据学院赋能学校和社会的共享平台。创新实践教学平台的建设对支撑大数据专业人才培养、探索适合本校师生的混合式教学模式、构建具备创新精神的学习氛围、促进教师水平整体提升具有重要的探索价值[5]。

2创新实践学习智慧教室建设

智慧教室包括集翻转课堂、实时直播、在线互动、移动学习、学习行为追踪等多种功能为一体，导入行业前沿的应用技术及最佳实践案例，采用新兴教育技术手段打造云生态教育环境解决方案，为大数据人才培养带来无限可能的未来实验室。智慧教室主要包括以下几个功能：（1）无线覆盖。教师和学生可以在教室里下载或者上传资源，进行云上实验。以公有云的方式为教学提供服务，云端系统拥有全媒体学习行为跟踪在线教学系统、前沿科技领域的在线课程体系。弹性的公有云计算服务支持大数据相关课程的实验教学。（2）高清视频。教师可以播放高保真视频以及教学内容，方便学生对实验有一个更加清晰直观的认识。（3）互动直播。通过远程视频双向互动系统模块套装，可以实现实时直播。教师和学生双方可以进行现场互动，逼近真实的课堂，犹如优秀名师在现场实施教学。（4）座位灵活。通过教室里灵活多变的布线，可以灵活机动地安排实训、讨论、练习等实验室教学安排，以便在功能性上对教室的布局进行调整。比如，教室的桌椅不仅可以拼接成传统的四边形上课形式，方便教师在讲台上传授知识；还可以拼接成六边形上课形式，方便学生成组讨论。

1地方科技管理大数据的内涵与国内研究现状

1.1地方科技管理大数据的内涵。本文所指科技管理主要是科学技术研发与应用的过程管理。传统的地方科技管理数据是与科技管理相关各类数据集合，包括科技项目、研发机构、科研成果、专家、企业（高新型或科技型）、财政投入、政策法规等信息。从大数据概念上讲，传统的地方科技管理数据体量有限，类别也很难称为复杂，而且大多数属于关系型数据，无论是项目还是论文、专利、成果，价值密度都比较高，这些特点都不符合大数据的特征[6]。本文认为，如果运用大数据思维去分析，地方科技管理涉及的人力、物力、财力资源最终都会以数据的形式存储、整合，这些数据分散于长期积累的各类电子政务系统、科技管理信息系统及其他业务系统中，如能将这些系统的数据整合与互联网实时数据进一步扩展，此时的地方科技管理数据无论是体量还是类型复杂度、数据价值密度都将接近大数据特征。如传统的专家库包含的信息相对有限，如果加入专家画像技术，通过收集专家的项目、成果、专利、论文、合作关系、同行评价、社交媒体引用热度等，对一位专家的综合评价就会更加准确。同样的，单纯的科技计划项目数据难以称为大数据，如果按照国务院办公厅《关于印发科学数据管理办法的通知》（国办发[2018]17号）规定的，将每个项目涉及的科学数据与项目进行匹配，综合财政提供的项目资金使用情况、项目中期检查情况、财务预算及开支情况等信息，再辅以科技报告、科技成果登记等文献资源，将在项目立项、评审专家遴选、项目实施过程管理、项目验收及成果共享等科技管理流程发挥重要作用。1.2地方科技管理大数据的国内研究现状。在大数据与科技管理的理论研究方面，乔晓东等[7]提出科技大数据概念，分为科技知识大数据与科技活动大数据，分别对应文献类资源和科技活动中的实体及其关系之间的数据，进而提出一种包括资源发现、网络检测采集、科研分析评价、科技情报服务等综合科技管理的大数据服务体系；袁伟等[8]从科技资源的挖掘与利用角度，提出借助大数据管理方法与模式对科技资源数据进行标准化整合汇聚，面向科技创新发展与管理决策需求深度挖掘与利用科技资源数据的对策建议；徐迪威[9]对大数据与科技管理的关系进行研究，提出基于大数据的科技管理存储层、处理层、应用层的层次体系。在大数据与科技管理的实际应用方面，北京市科学技术委员会提出打造“首都科技大数据平台”的口号，整合分散于各政府部门、科研机构等单位的科技资源并向社会数据需求方开放[10]；贵州省借助“云上贵州”建设，提出“科技云”这一科技数据资源开发与利用的新范式[11]；上海市研发公共服务平台整合专家人才、大型仪器、科技文献、研发基地等科技创新数据资源，建成“上海科技创新资源数据中心”[12]；“内蒙古科技创新大数据平台”分类实现服务云、管理云、数据云，实现“一站式”创新资源平台服务[13]。

2地方科技管理大数据建设的现存问题

由于我国大数据环境下的科技管理研究尚处于起步阶段，虽取得一定成果，但还存在以下问题。2.1缺少成体系的理论研究支撑。以科技管理为主题的大数据建设研究，公开的文献报道多以平台搭建、数据中心建设为主；对科技管理数据资源整合的标准，跨体系各分散系统的科技管理数据如何汇交，科技管理大数据平台的基础模型如何构建，社交媒体等互联网数据如何融入科技管理，以及平台安全保障及运行维护模式等方面的深入研究不多；同时，虽然对大数据技术在科技管理某些环节的应用开展了研究，但对于科技管理整体过程的体系化研究不够全面，未能覆盖科技管理的各个环节，如针对应用大数据优化科技管理的关键决策环节、优化科技管理公共服务模式等问题，缺少相关理论研究。2.2平台重建设，轻服务。在科技管理领域，各地都纷纷开展各自的大数据平台建设，如“首都科技大数据平台”“内蒙古科技创新大数据平台”“贵州科技云”“青岛科技大数据平台”“上海科技创新资源数据中心”等，重点多在于基础环境建设及平台搭建，在服务内容方面，大部分停留在信息整合、数据初步分析等粗加工服务模式[14]。“上海科技创新资源数据中心”提供以各类情报分析产品为代表的科技管理数据精加工服务，而在时下热门的精准化定制及智能决策支撑等创新服务模式方面未见过多涉及。2.3缺少特色数据，数据应用能力较弱。已有研究成果在研究或实现科技管理大数据时，多将专利、期刊论文、成果等科技文献元数据作为大数据的主要来源，虽然在一定程度上保证了科技管理大数据的体量，但缺少深度挖掘（如基于科技文献的专家画像、科研合作关系发现、专家及人才评价等），也缺少特色的科技管理数据（如项目管理过程数据、科技成果登记数据、财政支付财务数据等），最终实现的科技管理服务仅是常规科技管理的信息化展示。除此之外，各大数据平台提供的数据开放、创新辅助等公共服务能力较弱，社会公众对科技管理大数据的获取及应用热情不高，影响平台的社会价值。2.4存在数据主权争议、涉密数据安全难以保障。由于科技管理业务的条块化分割及其他方面的原因，大多数数据处于碎片化存储阶段，各省很难有同一机构保存科技管理的全部或者大多数原始数据，也很难在所有权层面实现科技资源的重新整合。虽然有学者提出“科技云”这一概念，以期在资源供给层面减少科技信息资源服务的复杂性，但实际操作中总在一些技术层面存在无法逾越的壁垒，需要通过研究相关理论、制定相关政策法律等以保障实施。科技管理部门并非不愿意主动开放科技管理大数据平台，很大一部分原因是地方科技管理部门对科技管理数据的研究并不充分，对相关数据哪些可以公开、哪些包含隐私信息、是否涉密等问题，缺少专门机构梳理和研究，在一定程度上影响了科技管理数据的有效利用。2.5缺少专业化人才团队。科技管理大数据建设不仅需要数据科学、软件开发等方面的技术人才，也需要相关政策理论研究人员、科研管理人员参与其中，缺少复合型的专业化人才团队已成为地方科技管理部门开展大数据平台建设遇到的突出问题之一，管理决策部门还停留在经验决策阶段并不擅长应用大数据环境下的分析，数据分析部门并不了解底层数据逻辑无法有效建模，平台开发人员不理解科技管理业务逻辑无法有效设计并开发数据模型及业务系统接口，科研管理人员对科技管理大数据应用的需求也很难转化为大数据平台开发者需要的模型。

3地方科技管理大数据平台模型及服务模式实例

在科技管理大数据平台建设方面，已开展了一些共性方面的研究，比较一致的做法是将科技管理大数据平台按科技管理服务内容划分为若干子平台。如许秀梅[15]提出的基础条件子平台、科技研发服务子平台、成果转化与交易子平台、产业科技大数据服务平台；李欢[16]提出的科技战略子平台、技术产业化平台、科技研发子平台等。这些平台构建模型，根据科技管理各项业务进行划分，是对现有科技管理体系的改良，将原先分散在各个不同机构的科技管理业务整合到一个平台上，从而解决原先各个科技管理业务系统间相互关联性不足的问题。2017年，安徽省科学技术情报研究所提出“十三五”期间要建成“一个智库、一个中心、一个服务基地”，其中“一个中心”即建成科技管理大数据中心。本文以此为实例探讨科技管理大数据平台建设实践问题。3.1数据融合策略。通过安徽省科技管理大数据平台建设项目实践，本文提出科技管理大数据整合的策略：一是尽可能升级系统，拓展数据接口，互通互享公开信息；二是某个机构承接科技管理数据的使用权；三是通过制定统一的数据汇交标准、数据汇交管理办法等搜集科技管理数据；四是必须与有知识产权的数据商合作。通过上述策略，实现从离散数据到大数据，从大数据到大情报，从大情报到大决策的转变。在大数据管理及数据融合方面，采取行政手段与数据交换相结合的方式，一是将原有安徽省科技管理信息系统升级，并预留与其他业务系统的接口，如安徽省政务服务系统、科技文献服务平台、科技成果登记系统、科技报告服务系统、成果奖励系统、各类科技统计系统、财政支付平台等；二是将不适宜重构的其他科技管理大数据相关业务系统的业务、管理与后台支撑分离，不影响业务的开展，同时将数据的使用权集中于一个机构；三是对于极少部分存在数据主权争议的系统，通过行政手段制定数据交换制度，虽然在一定程度上影响了数据的时效，但保证了科技管理大数据的完整性；四是采购专业数据商的可信社交媒体数据，并与专业数据商合作，开展全部科技管理大数据整合加工工作。3.2平台模型与服务模式。在尽可能获取科技管理相关大数据的基础上，借鉴吴信东等[17]提出的“从大数据到大知识”的HACE+BigKE模型，提出安徽省科技管理大数据平台数据融合框架及平台整体架构（见图1）。该模型主要展现地方科技管理大数据池的数据来源，包括科技计划项目、科技成果登记、科技统计数据、地方专家库、专利信息服务及科技成果奖励等；单位自建的科技文献平台及可交换数据的大型仪器共享平台等；采购来自专业数据商的社交媒体数据。同时，该模型还实现了安徽省科技管理大数据平台主体架构。数据池外层是各项数据挖掘算法，如最基础的中文分词系统，专家画像所需的聚类及关联规则算法，项目评审所需的基于深度学习的专家推荐系统，成果转化推荐所需的协同过滤算法等。最外层是整个科技管理大数据的统一服务平台，对外主要分为四大类服务，即面向社会公众的开放数据服务、基础条件服务、统计分析服务等，面向宏观科技管理决策的深度分析与情报支撑服务，面向科技研发的嵌入式信息服务，面向成果产业化的技术转移与成果推介服务等。同时，还需要有移动App及微信小程序等移动端服务的支撑，以适应当前用户的使用习惯。本文以面向科技研发的嵌入式信息服务为例，说明地方科技管理大数据平台如何嵌入科研项目流程，提供面向科技研发的嵌入式信息服务（见图2）。面向科技研发的嵌入式信息服务需要结合创新主体的科技研发需求，主动对接、参与重大科研项目的研发活动，体现对重大科研项目的支撑作用，主要实现科技文献辅助、专利分析支持、创新资讯检索、文献资源检索、科技政策咨询、技术难题找专家或团队等业务功能，实现以科技项目研发活动为中心，嵌入科技研发链各个环节，面向重大科研项目的精准化、链条化信息服务模式。

摘要：伴随着社会的不断进步，高等职业院校的教育也在不断的改革以及提升，有关的教育部门对公平数平台的安全建设越来越重视。对于高职院校来说，公平数据有着能够把院校日常管理进行有效的推动，与此同时，高职院校也将其作为人才培养的重要设施。把公共数据平台进行合理的利用，在问题查找的时候可以更加的快速，把高职院校的特点以及有点给战士了出来，在校园的日常事务管理当中也起到了很好的效果，现在的高职院校在进行建设公共数据平台的时候会发现一些问题，每个子系统里面的数据没有办法进行共享，这个问题的出现给公共数据平台带来了极大的危险，需要将科学的管理方法融入其中，让每个子系统可以无间隙的融合。通过对高职院校公共数据平台安全建设进行分析，希望能够将高职院的信息数据安全能够安全的发展。

关键词：高职院校；公共数据平台；安全建设；分析

现在的市场经济的发展速度愈发的快速，国家对高等职业教育的发展也重视起来，并提出了相关的战略计划，让高职院校的发展能够更加的迅速，近几年，高职院校的规模在全国都在一直的扩大，为了促进高职院校的发展，高职院校的教学体系以及安全管理正慢慢的完善起来，但还是有一些高职院校的相关水平达不到维持发展的要求，需要根据院校自身的情况来把业务进行拓展，让每个业务可以结合起来组合成一个完善以及安全的公共数据平台，只有通过这样的手段才可以把每个业务之间的信息进行共享，把院校的教学质量和教学生平提高起来。在把数量比较大的信息数据资源进行整理的时候，需要把信息资源的优势给整理出来，让他们的优势发挥出来。高职院校在进行公共数据平台建设的时候，会被业界各方讨论，教育部在这方面需要对高职院校进行传统观念的改变，将意识转变过来，把公共数据平台的安全建设融入进高职院校当中，把院校的信息管理不断的更新、完善，把公共数据平台安全建设进行加强，这样才可以把高职院校的教学水平给提高起来[1]。

1建设高职院校的公共数据平台的重要性

1.1公共数据平台可以为高职院校提供相关的信息依据公共数据平台的建设需要把教育部门所的文件以及评估的标准用来进行参考，所以公共数据平台和我们国家的教育改革发展有相同的方向，在进行公共数据平台建设的时候，可把高职院校的教育重点工作给体现出来，还可以体现出教育改革和发展方向的重要性。在进行制定公共数据平台的时候，可以从中挖取出高职院校的特点和人才培养的方向，这也可以把高职院校的基础信息以及社会的响应力给体现出来[2]。1.2公共数据平台可以把数据信息进行整合。高职院校在李彤公共数据平台的时候，用的主要方法是分析统计法，把院校里面的各种信息数据整理起来，然后通过转换变成院校希望得到的信息数据，把这些数据用过传输的手段输送到每个子系统里面，或者就在平台上进行评价，把数据进行分类变成单独的数据串，通过数据的手段来对数据串上的信息进行即使的补充，把每个数据链进行相关的对比分析，可以把高职院的年度工作都城货以及院校的实力给分析出来，把分析出来的问题进行评价，为了院校以后的发展可以打下很好的基础。1.3在高职院校中公共数据平台可以起到很好的发展作用。高职院校的行政管理工作需要很多的决策，而准确以及安全的却侧所带来的的使公共数据安全的有效数据，只有公共安全平台的数据准确了才可以在做出决策的时候有相关的依据，这种循环是一直存在的。在高职院校当中的行政管理人员处理高职院校的日常事务的时候，不用再和以前一样慢慢的进行每个系统的信息数据的考察，只要院校建立了公共数据平台，就可以从中取得院校内的所有信息数据，让管理人员和做决策的人可以更加的准确以及安全进行相关的工作[3]。公共数据平台的建立最初是为了进行培养人才、管理课程以及专业建设而创建的平台，其最主要的目的还是为了将院校的教学质量进行提高，在进行公共数据平台建设的时候，可以把社会的信息技术的了解，在高职院校的发展当中有着非常重要的地位。1.4高职院校的内部管理在公共数据平台当中可以进行加强。把公共数据平台建立可以让高职院校中的教职人员可以十分方便以及快捷的进行信息资源的获取，可以把高职院校里面的管理技术提高。高职院校的管理工作使用传统的方法是需要由上级领导慢慢的传递到下层领导当中，这种传递的联系方式会让院校的日常处理工作十分的慢，在这种管理的过程当中，会导致一些信息的丢失，导致信息的传达失误，在公共数据平台建立起来后，就不一样了，可以把高职院校里面的管理进行加强，院校内的教职人员只需要在平台当中进行信息的，把可以把相关的信息进行传递，让层层传递的信息出现失误的概率不在发生，从而把高职院校管理的效率提高起来[4]。

2高职院校内公共数据平台建设的问题建议

1目的与意义

智慧旅游是现在旅游行业发展的趋势，国内各省市都想对本省的旅游资源进行整合，同时将旅游各项资源提供方联合，使政府管理部门，旅游企业、旅游者能够方便的获取到自己所需的资源。在当前旅游活动趋于散客化、常态化的前提下，对如何解决应用新媒体为潜在游客提供旅游信息，推广当地的旅游资源；旅游企业如何从过去游客（特别是散客）的旅游行为中抽取出不同的行为特征，以此为依据设计出满足不同需求的旅游产品，提高企业经营效率；旅游管理部门层面如何有依据的进行旅游规划方面存在的不足，需要从旅游大数据分析视角对平台进行改进。由政府旅游部门主导建立一个旅游信息服务平台，利用在互联网、业务系统形成的大量旅游即时数据，进一步指导旅游行业实践，更好地服务旅游者。既可以为潜在旅游者提供准确的，不同目标的旅游信息，还可以为旅游目的地的管理部门提供深度数据挖掘，实现高效的管理和游客营销。

2现有旅游管理平台数据方面存在问题

旅游管理平台的核心是数据，现有平台中数据是依据业务功能产生，数据之间的关联程度低，包括外部填报数据，旅行社数据，内部基础数据。数据在时间，空间上处于不同跨度，对游客旅游全流程数据缺乏统一规划，在未来需要完善旅游过程中的数据采集、统计、分析。现在旅游平台中数据源普遍存在三大类数据问题：第一、数据来源问题。主要包括：数据之间或和游客其它行为数据关联度不够，无法在数据统计中产生更大的作用；关键数据未被结构化和对象化；系统外部获取的数据较为单一，和系统内数据建立联系困难。第二、数据的关联性问题：旅游平台现有的统计对象与平台数据之间的关联简单，对象与对象之间的关联也缺乏以游客关键字段作为主线来串联，使得对现有数据挖掘，只能针对不同阶段的数据进行不同维度的基础统计描述来获取对游客特征的概要描述。第三、数据主要是结果性数据，缺乏过程性数据。

3智慧旅游数据改进建议

大数据的潜在价值可以通过数据的“复杂性”和“关联性”体现出来的，如果从平台中能够得到想要的复杂数据，我们可以为景点画像，知道什么消费水平的游客爱在什么时间段会进入景点，这样景点根据游客数量与消费习惯进行资源调配和营销活动。可以针对性为游客画像，比如通过对强相关数据的分析，一个可以提供这样数据的平台才是改进的目标。需要从以下几点对平台数据发展提出对策。3.1增强多方数据的关联性，完善数据网络，从注重旅游数据的“状态和结果”，到注重旅游数据的“过程”。从非旅游政府到旅游企业，从不同角度和视野，反映出整个旅游行业的游客的流向。旅游平台如果具备了从多个数据源采集来的关联化、结构化和过程化的数据集，就可以充分了解和掌握旅游的总体情况。再对这些累积形成的大数据按不同主体，例如某旅游区对全国各省市吸引度模型分析，基于时间序列的到某城市旅游游客数量预测模型，旅游游客消费行为特征模型，旅游游客满意度分析模型等。这样旅游过程中的规律就能很清晰的呈现出来，从而反作用于旅游业，实现真正的“智慧旅游”。3.2丰富数据采集方式，由单一被动采集变为主动收集+被动采集双管齐下利用信息化手段，丰富数据采集方式，提升数据的时效性。必要时利用行政手段，建立以主动数据搜集为主，被动数据填报为辅所谓综合数据采集机制，在此基础上，加强数据同步反馈，及时应对旅游突发事件。通过主动+被动采集的架构，实现两种采集方式的数据自我校验。3.3平台应建立专门的旅游数据中心当旅游数据实时采集机制建立后，数据的关联关系更为关键，如果平台缺少自身具有关联的数据采集，仅仅数据价值的增长率远远小于数据量增长率，大数据分析也就无从谈起。针对游客，平台数据服务可以提供更加自主的、参与度强的旅游体验与服务。针对旅游服务提供者，平台数据服务可以通过平台的大数据形成游客识别和分类模型，景区可以依托平台数据分析能力，实现景点客流趋势监测预警、景区检测、游客导航服务等功能。针对旅游监管部门，平台数据可以针对旅游行为的各个环节监管模型，量化为旅游指数。监管部门通过定期对各层级的旅游指数监控就可旅游行为的健康程度。