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高校综合校情分析

数据可视化建设方案

用数据说话,用数据决策

为校方高层领导和相关管理者提供仪表盘和瞭望塔,快速、准确反映师生、教学、科研等动态情况,为高校快速发展提供大数据信息支撑及服务,提供“一站式”(One-Step)决策支持的管理信息中心系统。(建立100+指标体系)

解决学校信息化现状与问题

在多年来的信息化普及和应用下,高校的各种信息管理系统积累了大量数据,利用这些数据进行综合性分析评估,对高校教学管理的决策支持、提高教学质量十分有意义。领导者犹如航海的舵手,必须有仪表盘的引导和现代化网络工具的支撑,能有有效决策管理,“大数据综合校情分析”如同为领导和管理者提供仪表盘和瞭望塔将校园各类业务系统和纷繁的海量数据进行汇总、提炼、处理,并实时、准确反映学生、教师、教学、科研等动态情况,为高校提供大数据信息支撑及服务。

平台操作复杂

项目配置及管理不便捷

数据源支持不足

平台组件难以满足需求

不支持复杂数据交互

不支持复杂事件交互

核心指标

高校核心指标管理是指对高校运行过程中的关键要素进行量化管理,以便更好地评估和监测高校的整体表现和状态;核心指标的选择应该根据不同高校的实际情况和特点来确定.

学生域

学生域包含6个分类23个指标:学生概况、重点关注学生、奖助学情况、学生获奖、招生分析、就业分析等,通过不同维度进行学生情况综合分析,为招生及学生培养工作的不断提升提供决策支撑。

教师域

教师域包含5个分类27个指标:师资概况,荣誉称号,师资结构,基础发展能力,教学与专业能力。 综合人事管理及人事档案方面数据,分析学院人事结构、教师人员发展情况,为制定科学的校内人才发展规划提供准确数据支撑。

教学域

教学域包含7个分类35个指标:专业情况、课程概况、教材建设、评教分析、教学管理与研究、实践教学条件、教室概况等。 通过教务系统等数据收集与处理,不同维度进行分析教学资源、教学过程、教学成果等指标,了解教学各环节的动态变化,助力于学校教学统筹规划及教学水平的不断提升。

科研域

科研域包含7个分类11个指标:科研课题、科研人员情况、课题性质、课题级别、课题分类、著作与论文、技术专利等。 主要从学校科研数据中多个维度进行分析展示科研项目的情况。包含科研人员、团队、专利、专著、获奖、成果转化等多方面科研相关内容,为学校科研管理理清脉络,为领导决策提供科学依据。

平台核心功能

校级领导驾驶舱

校级领导通过此界面总览数据,提供了便捷、全面地数据查看渠道。

专业团队调研部署实施

综合校情的后端数据架构,主要是基于数据中台数据仓库来建立高校的分析模型。将数据统一采集(期间涉及到数据采集、数据口径的统一、数据清洗等环节);采集到数据仓库,按照分析模型存储和传输;前端报表展示应用,以及大屏展示环节,抽取数仓的数据,通过可视化固定展示或实时展示。

需求分析

和规划

数据准备

和整合

数据可视化设计

上线调试

定制服务

国产化适配及部署方案

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