关键词：大数据对高校信息化的挑战数据(组图)

重要提示：中国高校信息化发展经历了网络化、数字化、信息化时代。顺应计算机发展趋势，进入智慧校园；当前计算机技术发展中最突出的技术是大数据技术。中国高校的信息化要想跟上时代的步伐简述在信息化时代下大数据特点，就必须依靠大数据技术，将高校信息化升级到智能化阶段。本文简要介绍了大数据时代大数据技术和高校信息化的发展。关键词：高校信息化现状 在信息技术飞速发展的今天，中国高校信息化建设经历了网络化、数字化、信息化时代，正在进入智慧校园时代。目前，全国大部分985、211高校已经开始建设智慧校园；如清华大学、浙江大学、南京邮电大学等多所高校；努力实现无处不在的在线学习、融合创新的在线科研、透明高效的学校治理、多彩的校园文化、便捷周到的校园生活。大数据的意义是什么？大数据不仅是指数据量超过一定规模的数据集，但也指在一定时间内需要进行复杂计算的数据集。由于大数据可以处理大量复杂计算的数据，并深度挖掘其潜在价值，逐渐取代海量数据、大规模数据、海量数据的形式。体量、多样性和速度体现了大数据的三大特征。从这三个特点，我们可以将大数据定义为要分析计算的数据一定是海量的，数据形式多样，包括结构化数据和高维非结构化数据，而数据分析、计算和结果的时间是更短。多样性和速度体现了大数据的三个特点。从这三个特点，我们可以将大数据定义为要分析计算的数据一定是海量的，数据形式多样，包括结构化数据和高维非结构化数据，而数据分析、计算和结果的时间是更短。多样性和速度体现了大数据的三个特点。从这三个特点，我们可以将大数据定义为要分析计算的数据一定是海量的，数据形式多样，包括结构化数据和高维非结构化数据，而数据分析、计算和结果的时间是更短。

大数据的意义 当前行业对大数据的研究意义在于充分发挥和挖掘大数据的价值。大数据不仅可以为科研机构、工业生产和企业发展提供所需的数据成果，还可以为其发展提供可靠的依据。例如，零售巨头沃尔玛每小时处理超过一百万的客户交易，其数据量超过 2.5pb。大数据对高校信息化的挑战 数据共享 从大数据对信息量的海量来看，目前国内大部分高校都无法满足其要求；由于此前对信息化建设缺乏重视，高校各信息系统的数据只有信息孤岛一一隔离；数据利用率不高，同一属性数据在各个系统之前的编码也不同，冗余度高。为解决这一问题，需要制定符合国家校级要求的数据标准，建立数据共享平台，实现校级各系统之间的数据共享和交互。历史数据采集 由于高校信息化发展较晚，大部分历史数据仍以非结构化形式存在，数据来源也多种多样，包括数据库、文本类型、文本类型等结构化、半结构化和非结构化数据。网页。; 这给数据收集带来了很大的问题。因此，我们在处理数据时，需要从数据中剔除重复、不一致或类似的数据。目前，数据集成通常采用联邦的方式构建，基于中间件模型和数据仓库。这些技术解决了数据共享问题，并为不同的重点和应用提供了决策支持。

数据挖掘 数据挖掘是指根据复杂的算法从大量数据中检索数据，以获得特定的决策支持。在数据检索的过程中简述在信息化时代下大数据特点，获取数据的潜在规律性，将具有一定规律性的数据聚集在一起，以人们可以理解的形式展示出来。数据挖掘发现数据的潜在规律性模式为：描述性模式和预测性模式；描述性模式主要是进行规范的描述，便于人们理解数据中潜在的规律性，以显示其数据特征；预测模式主要针对时间强序列数据，根据历史值和当前值预测未来值。大数据下高校信息化发展[J]. 在大数据新形势的推动下，高校信息化发展进入智慧校园时代。利用大数据作为数据源支持管理决策和分析，可以有效地支持教与学。以服务为基本理念。建立统一的数据标准 在大数据驱动下，原有的数据标准已不能满足当前高校信息化建设的需要。建立数据标准的目标是满足当前的需求，更大程度地保证数据交互的正确性和一致性。如果现在建立高校数据标准，应该参照《教育管理信息化高校管理信息化》和《高校管理信息化》的标准要求。充分利用现有先进的大数据技术和服务化理念，构建支持教学互动的系统。、移动计算和新一代智能信息平台。