大数据时代，作为一个人们重新认识世界、改变信息获取及处理方式的时代，它在为人们提供便利的同时，也带来了一些问题。尤其是对教育行业来说，大数据时代的到来既是一个机遇，也是一个挑战。所以为了弥补当前高校在大数据时代背景下出现的数据碎片化的现象，提出了针对此现象的一种高校碎片化信息整合的处理模型。希望能够通过这个碎片化信息处理模型，来解决高校中存在的问题，面前能够为高校的决策提供一些参考依据。
1高校信息碎片化的问题
随着信息时代的到来，各大高校的信息化意识也越
来越强，在各个方面都建立了信息化系统管理，例如教务管理系统、人事管理系统、科研管理系统等等一系列的信息化管理系统。这些信息化管理系统的出现，也为高校的工作提供了很大的便利。但是随着信息化网络的不断发展，数据的储存越来越大，大数据时代也悄然到来。在高校中，由于师生的一些共同活动或者其他活动导致出现了很多在系信息化管理系统之外的数据，而如何利用这些在结构外的数据为高校人才的培养、校园活动、科学研究等一系列活动提供支持，已经成为了当下高校所必须要解决的问题之一。
对于这些碎片化的信息，有许多高校已经提出了关于信息集合在一起的方案。最有名的应该是清华大学在2009年提出的一种碎片化信息集合的方案。这个方案的基本原理就是把碎片化的信息统一集合在一个
共享平台中心，然后对这个平台的用户提供统一查询的方式。而后清华大学在2011年提出的信息共享中心平台已经完全能够满足他们学校内部的信息需求。而后面复旦大学对于碎片化的信息则是利用数据的使用目的分别建立
主题，主要是从业务逻辑的角度上来对碎片化的信息进行整合。除了这两所高校以外，南京农业大学也建立了碎片化信息集中管理的机制，但是这个机制和前两个学校奖励机制的最大不同是从企业管理的角度出发进行适当的改造而形成的。
综合上面提到的几个高校，对于碎片化信息处理的方法来看，虽然通过这些信息管理平台的建立似乎能够完全解决碎片化信息的问题，但是通过仔细的研究，难免发现其仍然存在着一些局限性。具体有以下几点:
(1)难以提供个性化的决策支持。高校在进行决策
时，需要通过大量数据的支持。但是需要注意的是，高效决策时需要的数据并不是只要求数量大，还需要做到时间的跨度长，来源于多个方面等。只有这样的数据才能够为高校决策提供真实的数据支持。再加上高校的决策，往往都是进行一些定性的描述，而不进行定量的分析，所以在决定的时候很难划分数据的范围以及建立分析的模型。
(2)整合碎片化信息系统的动态可扩展性差。当前
各大高校所使用的碎片化管理平台主要是以业务流程而基金项目：2017年度广西高校中青年教师基础能力提升项目《大数据时代下高校碎片化数据分析与整合研究》阶段性研究成果,(项目编号:2017KY1361)。作者简介：黄捷，男，工程师，系统管理员，本科，研究方向：计算机应用技术；周敏，男，讲师，工程师，信息中心主任，硕士，研究方向：教育信息化、智慧校园工程。
桂林理工大学怎么样收稿日期：2019-02-21
试谈大数据时代下高校碎片化数据分析与整合的有效措施
黄捷，周敏
（桂林理工大学博文管理学院，广西桂林541006）
摘
要：信息化时代的不断普及，对人们的生活产生了非常大的影响。其中在高校教育方面，不仅为学生学习知识带来了很大的便利，也影响着教师的教学方式。但是正是在这种大数据时代背景下，学生在学习交流、生活等方面都产生了碎片化的数据。对大数据时代下高校碎片化数据的分析和整合的措施进行了阐述，希望能够为后来的研究提供一定的帮助。关键词:
大数据时代；高校；信息碎片化；数据分析
形成的各种应用，这些应用之间是相互独立的。所以在开发这些应用的时候，就要花费大量的人力、物力资源。而且这些应用的建立一般都是按照各个学校的标准建立的，所以一旦发生变化，就需要进行重新建立，例如奖学金、助学金的发放标准等问题。所以当前的碎片化信息管理平台，其实存在着一定的局限性，即只能用运用于已经设计好的标准，所以本人认为整合碎片化信息系统的动态可扩展性差。
(3)缺少对于碎片化信息整合可视性的研究。碎
片化信息整合的可视性是指利用计算机网络对信息进行研究分析，然后把分析结果发布到管理平台上。这样，使用者就可以直观地对大量数据最后得出的结果进行观察。但是当前存在着一些碎片化信
息整合系统来说，并没有此项功能。这些碎片化信息整合的平台只是把碎片化的信息集合在一起，并没有对碎片化信息进行深入的研究。除此之外，当前的碎片化信息整合的平台，也无法让使用者进行主动的数据分析，使用者如果想要对数据进行深层次的分析，需要在其他平台进行。
在这些高校建立碎片化信息管理平台的基础上进行优化，提出一个新的碎片化信息管理平台中心，希望这个新的碎片化信息管理平台能够解决上述提到的3个问题。
2高校碎片化信息数据整合的流程
主要是从用户的需求进行分析入手，通过对碎片化
数据进行整合，从中选取用户的需求数据，以达到碎片化信息高利用率的目的。高校碎片化信息，数据整合的流程基本有4个步骤，分别为：碎片化信息数据的获取、碎片化信息数据的处理、按照需求进行整合、知识发现。其中碎片化信息数据的获取主要是指对于不在信息化管理平台的一些碎片化的信息进行收集与分析，然后在这些数据的基础上建立一个数据库。碎片化信息数据的处理主要是指对于这个数据库中的碎片化信息进行分析处理。主要的随便发信息整理思路，如图1所示。
3
高校碎片化信息数据整合模型设计
3.1高校碎片化信息处理框架
高校对于随便发信息进行整合的主要目的是希望能
够把全平台的信息都利用起来，为高校提供更多的便利。而在这个整合的过程中，必然需要很多专业人员、管理人员以及开发人员的技术支持。所以在整合的过程中，需要按照不同的技术层次来划分不同层次所要具备的技术要点。一般来说，主要分为4个层次，即数据层、整合层、应用层以及展示层。
(1)数据层。在高校对于碎片化信息进行处理的过
程当中，数据层可以说是整个处理过程的基础。数据层主要包括3大部分，即异构数据源、数据库的转化模块以及知识库。数据层的主要目的就是对于易购数据源进行转化和处理，需要把一些不合格的数据进行处理，统一整合为标准数据，然后把这些数据储存在数据库中。通俗地来说，数据层就是把所有的数据都转化为一个统一的标准。因为只有先把数据统计的标准进行统一，才能够进行后续的工作。
(2)整合层。整合层是作为高校碎片化信息处理过程中的核心地位。主要任务是把碎片化的信息进行分析整理。一般来说是按照碎片化信息的需求进行分类处理，把相同类别的或者相关联的碎片化信息整合到一起。然后还要进行碎片化信息之间重复率的计算，并且剔除掉重复的部分。在整合结束之后，
把最终得到的有效碎片化信息放置到数据库中，以便后续者的使用。整合过程其实就是对碎片化信息进行进一步处理的过程，相比上一步的数据处理来说，这一部的数据处理更为仔细。
(3)应用层。这一层的主要功能就是对上一层已经处理完成的数据进行应用。这一层的具体使用方式
是，用户通过关键词搜索，然后计算机把指令下到这里，应用层就会根据客户的需求进行数据的检索，可以呈现出与关键词有关的所有数据，以满足使用者的需求。
(4)展现层。展现层是整个碎片化信息处理的顶
层，它主要是为应用层做辅助工作。这一层会为使用者提供友好的图形界面以帮助使用者进行交流。这一层的设计主要是针对上面提到的无法对碎片化数据进行可视性研究而设计的。通过这一个界面的设计，使用者能够图1高校信息碎片化整合思路
数据获取与表示异构数据获取知识表示
碎片化处理形成统一处理规则有效性检测
按需整合分解需求确定整合规则
知识发现整合结果可视化解析生成分析报告
(下转第92页)
再次见面上进行数据的深层次的总结分析。
3.2高校碎片化整合的关键技术
(1)数据获取和知识表示
数据的获取就是从大量的数据库中寻求一些有用的数据，然后利用统一的数据结构，把这些数据都储存在数据库中。在高校碎片化信息数据的处理过程中，需要进行大量数据的收集工作。如果我这些数据是在原先的信息管理平台中存在的，那么直接利用统一的数据规则，把它转化就可以放到数据库中了。如果是一些不存在于原有信息平台上的数据，就是要先整理成有关联的数据的形式，然后再进行数据的统一处理。(2)可视化结果的展示
可视化结果展示是指系统平台直接对于数据进行深层次的处理，在用户使用时，直接给出数据之间的深层次关系，一般是以表格、图表的形式。通过从多个不同的角度进行数据的分析与处理，能够满足
不同使用者的不同需求。具体来说，在高校的信息管理平台上进行多方面的可视结果展示就是把年、月、日或者是周、学期作为一个纬度，把学生的班级、学号等学校信息组成的另一个纬度，然后从这两个纬度进行不同的分析。可视化结果的展示能够让使用者清晰地看到不同纬度的分析结果，这样使用者也能够明确数据之间的深层次的、潜在的联系。而且用户还可以自己选择想要的纬度进行分析，更为灵活。4结语
现有的高校碎片化信息管理平台一般为两大类：一种是对数据集成过程中的研究，这种方式不能为学校的决策提供数据支持。第二种是按照业务流程进行的数据整合，这种方式虽然能够满足用户的需求，但是需要建立很多不同的平台，设计的成本比较高。而本文提出的碎片化信息数据处理的方式是在上面两个方式的基础上再加以改进、优化提出的，对于前两个方法的缺点都有所改进，而且集合了前两个方法的共同优点。但是，在具体的应用过程中，也会存在着一些问题，这就需要更多的专家学者进行进一步的研究。
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