最全的教育行业大数据解决方案，个个针对痛点
2014年起，“大数据”概念首次被正式写入《政府工作报告》；2017年，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。大数据的悄然兴起也带动了教育行业的革新，移动教育、云课堂等的出现，使得教育行业再次成为了可以中长期保持高景气的行业。然而，初涉数据领域的教育行业同时也面临着相当大的难题，还需要更加体系和全面的解决方案。
教育行业信息化现状
现如今，大多数高校的信息化建设已经得到全面发展。各类网络、服务器、存储、私有云、公共数据库、统一身份认证、一卡通系统和内容管理系统等基础设施都已经建设完成，大部分业务部门已经在使用信息化系统，在部门内实现信息化管理，并且产生了良好的效益。
但与此同时，教育领域的大数据应用现状也出现了不少的问题：
- 各系统各自为政，分开建设，缺少统筹，水平参差不齐。更有部分部门信息化思维跟不上当今数据时代的发展，依旧用excel处理数据。
- 各业务系统积攒大量数据，未打通数据前数据安全难以保障。
- 各个业务系统的数据交换只能通过定制化的数据平台进行，耗时耗力。
- 各系统平台的数据，尤其是各个业务部门的业务数据，缺乏统一的平台进行分析和管理，无法快速建模实现分析和展示。
教育行业大数据技术应用架构
教育行业的信息化现状要求管理者能快速搭建分析平台，敏捷制作专属分析报告，但市面上的很多数据分析工具都不能包含全部的数据架构，造成数据分析的不系统和不全面。
这里以FineBI的一站式大数据分析解决方案为例，从源数据对接、数据抽取转化、数据仓库、数据集市、整合分析、自助分析，完整的FineBI教育行业大数据技术应用架构如下图所示：
源数据方面，整合教务系统、图书馆系统、后勤系统以及数据补录相关的数据，然后进行数据抽取、数据转换、数据加载的质量管理，之后将相关数据写入数据仓库，并且输出到数据集市中进行数据建模，按照招生分析、教职工分析、学生成绩分析、科研项目分析、图书馆分析等进行整合，通过FineBI实现基础科目的数据可视化展示，以及各类灵活场景的数据探索式自助分析。
教育行业通用FineBI分析方案
1、高校招生数据分析
a.问题背景
在以往如果想要对学校招生情况进行分析，遇到一些需要进行探索式分析的场景时，会非常麻烦：
- 为什么今年招的学生多了？去年招的学生少了？这些应如何分析？
- 某个地区的生源逐渐变少？是在哪一个环节出现了问题？是地区教育水平问题，还是地区招生名额限制导致的？
- 每年的计划招生人数和实际录取人数变化趋势如何？某个学院出现相关录取专业比例下降，问题出在哪里？
b.问题解决分析思路
针对以上问题，往往固定化报表很难完全回答全部问题，那么我们需要做的是：
- 整合以往招生相关数据，并在各流程进行数据收集，完成数据建模，通过业务包进行归类整合。
- 通过FineBI自助数据集和分析型仪表板，对不同场景的问题进行多维探索式分析，灵活应对各类分析需求。
c.方案/指标体系
d.应用对象
高校各学院的相关招生部门。
e.成果展示和应用价值
- 通过分析对比不同区域的历年招生情况，合理制定各个地区每年的招生名额。
- 分析相关学院专业的录取情况，对录取比例相对较低的专业适当提高宣传力度，提高专业录取比例。
- 分析相关专业的志愿等级录取比例，不断调整和优化招生策略，提升学校和专业吸引力度。
2、图书馆大数据分析
a.问题背景
在以往，高校管理者对公共场所的使用情况并不怎么了解，以图书馆为例：
- 图书馆借阅最多的书籍是什么？什么类型的图书更加受到学生欢迎？会随着时代的发展而演变吗？
- 每个类别借阅最多的图书分别是什么？图书馆是否有相关类别的图书资源不足需要补充？
- 哪些学院的入馆率最高？他们最爱看什么书？哪些学生入馆率最高，他们最喜欢看什么书，这批学生有什么特征？
对于高校管理者而言，他们渴望了解更渴望分析，以便为优化高校公共场所的管理策略提供科学的数据决策依据，提高高校公共资源利用率，但却无有效工具或者途径能够支撑。
b.问题解决分析思路
- 整合图书馆相关内部的数据，将不同系统、不同数据库中数据整合，通过图表加明细的方式统一展现。
- 将数据进行合理的展示并进行分析，借助FineBI的联动、钻取等OLAP多维分析功能帮助回答更加深层次的问题。
c.方案/指标体系
d.应用对象
图书馆相关管理人员
e.成果展示和应用价值
- 分析不同类别、不同学院的图书借阅情况，帮助图书馆管理人员针对性的调整书籍种类。
- 分析年度借阅量最高的学生/教师，辅助进行学生/教师评优（图书馆借阅之星）等事务作为数据决策支撑。
3、校园一卡通消费分析
a.问题背景
在以往，高校的消费数据分布极为分散，在引入一卡通之后却没有有效地进行高校的消费数据分析：
- 高校内各承包的食堂对师生的吸引力是否充足，每日来用餐的人数及金额究竟是多少？
- 师生在各个学校消费类别中，哪个类别消费金额最大？消费低的类别是什么，是否有什么问题导致？
- 师生的消费时间有什么规律，对应的消费类别的高峰期分别是什么时候，如何降低各个食堂窗口的排队压力？
以上的相关问题，在过去都无法直观的看到并分析，更无谈通过数据指引学校领导进行管理决策优化了。
b.问题解决分析思路
- 整合一卡通数据。将不同系统、不同数据库中数据整合，通过图表加明细的方式统一展现。
- 通过部分指标：消费人次/金额窗口TOP10，食堂人均消费等来对食堂经营进行把控。
- 借助FineBI的联动、钻取等OLAP多维分析功能，帮助决策者回答更加深层次的问题。
c.方案/指标体系
d.应用对象
高校管理后勤部门
e.成果展示和应用价值
- 帮助食堂管理人员人员快速分析食堂数据，为决策优化提供依据。
- 整合并分析内外部数据，快速优化各个业务环节，提升食堂质量。
- 分析食堂各窗口在不同时间段的消费情况，通过优化相关窗口的开放时间，降低各个食堂窗口的排队压力。
4、高校教职工数据分析
a.问题背景
在以往，高校管理者对高校内部教职工具体情况无准确认识，即使有数据，但看表也较为头痛：
- 高校每个月的入职、离职情况如何，什么时间是入职/离职的高峰期？
- 教职工的学历和年龄分布如何，不同的学历男女占比是否存在差异？
- 教职工的职级分布如何，人才引进类别是如何分布的？
b.问题解决分析思路
- 整合内部的数据。将不同系统、不同数据库中数据整合，通过图表加明细的方式统一展现。
- 根据不同数据的特征，将数据进行合理的图表展示并进行分析。
c.方案/指标体系
d.应用对象
拥有权限的管理层
e.成果展示和应用价值
- 帮助高校管理人员快速获取学校教师信息，结合FineBI的联动、钻取等OLAP多维分析功能以回答更加深层次的问题，提升业务数据分析效率。
- 整合并分析内外部数据，综合分析高校的员工结构是否科学合理，对高校人事部门下一步方向有指导意义。
总结
教育行业的BI解决方案需要从上到下的一体化架构分析，根据应用对象进行用户画像，按照不同的系统进行数据整合，同时用户的操作也需要灵活的交互式，才能在业务协作过程中快速释放数据价值。
微软、百度都曾经提出过自己的教育行业软件方案，但是因为专业性和适用性不强，不如FineBI这种专业的数据分析工具能够满足用户的需求，在数据架构上真正解决教育行业的痛点。
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