大數據技術在高校信息化中的應用與研究的思考

胡欣顏

摘要：隨著社會市場經濟的不斷進步，大數據時代已然到來。為了促進現代化經濟建設的進一步發展，確保各個行業與大數據信息技術的完全融合，是社會市場經濟快速發展與進步的必要前提條件。為此，需結合大數據時代背景互聯網概念，建立高校與社會發展相適應的現代信息化教學模式，引導學生創新思維能力的發展，從而增加學生的專業能力與綜合素質水平，為國家培養高素質的復合型人才。

關鍵詞：大數據技術;高校;信息化應用;研究思考

引言：

現階段，科學信息技術手段的逐漸普及使社會各個領域的現代信息化建設步伐飛速進步，高校傳統模式下的教學方法以及無法順應社會市場經濟不斷變化的發展需求，需要做出相對應的創新改革，將對應的大數據技術與高校相關教學課程有效結合，充分發揮大數據技術的實際價值，推動高校的信息化建設進度。

1.高校信息化建設現狀

現階段，大數據技術在信息化中的實際應用過程對各大高校來說，大多仍處于迷茫階段。高校建設了眾多大數據信息系統，如教務管理系統、招生就業系統、一卡通系統、考勤以及網絡管理系統等各類大數據平臺系統，為在校師生提供較為方便快捷的先進信息化服務，同時也產生了大量的數據信息。大數據技術在高校信息化中的應用需要以此種數據信息為根據，對其進行有效的開發與利用，才可對高校各方面的工作成果較以往更為有效，也在一定程度上提高了高校的現代化信息建設水平。

除此之外，由于前期階段高校的信息化系統建設缺少健全完善的統一標準與規劃方案，使大數據信息系統所產生的數據信息具有不統一性、碎片化特征，難以實現互相共享以及有效的信息交流溝通，極大程度上限制了高校教學質量與管理水平的提高。

2.大數據技術在高校信息化建設中的應用

2.1數據采集模塊

大數據技術具有多元化、多樣化的特征，其數據信息來源廣泛，數據采集的對象也分為多個種類。如高校實際運營過程中的教學數據、管理數據、一卡通數據、科研數據以及各類上網瀏覽記錄以及互聯網數據信息等，大數據技術基于以上數據信息為依據，來進行有效的數據資源的采集提取與分類整理以及數據存儲工作，從而為后續的數據資源處理工作的有序開展奠定基礎保障。

2.2數據處理模塊

隨著現代化經濟建設的不斷發展，當今時代背景，信息資源數量正急劇增漲，數據資源具有極高的駁雜性與碎片化特征，數據預處理與格式轉換所需要花費的相關經濟成本投入也較高，通常情況下采用三種數據采集方法對其進行有效的采集分析。

一種方法是利用節后與ETL工具，針對大數據時代背景下的結構化數據信息采用數據庫導入的方式對其進行有效的數據采集分析工作，其中，ETL工具可使用如Kettle或是其他相關工具;另一種方法是對非結構化與半結構化的數據信息進行采集分析工作，利用Flume或Sqoop等方式對其進行有效的數據采集分析工作。

除此之外，針對互聯網絡上的半結構化以及非結構化數據信息，可借助網絡爬蟲工具，對互聯網資源的原始網頁數據信息進行采集抓取，從而對其進行數據采集分析工作。也可運用分布式的存儲架構來對互聯網絡信息數據資源進行處理，按照數據信息的不同類型與不同特征，通過數據信息資源的整合、清洗變換等處理方式，將結構化信息數據資源存儲于RDBMS中，與之相對應的半結構化信息數據資源以及非結構化信息數據資源則持久化到HBsae以及HDFS中，達到數據資源預期中的理想處理效果。

2.3數據挖掘分析模塊

大數據信息處理架構期間，數據信息資源的挖掘分析模塊是其核心模塊，將直觀影響到大數據信息處理架構的實際效果，其重要性不言而喻。數據挖掘分析模塊通常情況下，是通過Kafka將數據信息資源在其內部架構中進行分發，再根據不同的業務需求以及數據信息資源的實際情況與種類的不同，數據信息資源可分為兩方面，一方面是基于Spark Streaming的準實時處理部分，另一方面則是基于MapReduce的離線處理部分，通過以上處理方式將數據信息資源同步到ElasticSearch中（實時索引系統），為龐大駁雜的大數據信息資源提供實時有效且方便快捷的數據信息資源檢索服務。

同時，數據信息資源的挖掘分析工作主要是基于Hive平臺，調用Hive平臺的挖掘算法來進行數據信息資源的并行計算，從而獲取到大量數據信息資源中所隱藏的知識模式，也要基于高校的信息化建設數據資源處理標準，嚴格按照國家相關法律法規去創設與之相對應的數據信息資源分析模型。

2.4數據應用模塊

如字面意義所言，數據應用模塊是將其數據資源信息的采集分析處理結果應用到高校的各類實際分析決策場景中，為高校師生提供較以往更為有效的個性化服務于更為科學合理的決策項目與教學管理模式。通過建立大數據信息資源共享平臺，可使高校的數據信息資源不再具有碎片化特征，使其形成統一的大數據信息資源處理模式，數據信息資源的處理效率與處理質量較以往也有了極大程度上的提升，為學生提供全方面的學習服務與生活服務，也為教職工與高校提供了更為真實準確的數據信息資源的后臺保障，使決策更為合理。

3.大數據技術在高校信息化建設中的作用

大數據技術可實現高校的數據信息資源整合與配置優化，避免傳統模式下“數據孤島”現象的產生，使高校的治理能力得到一定程度上的提升，管控措施也得到相應完善。同時，大數據背景下，可基于師生之間互動教學與實際學習過程中的數據信息資源開展全面智能的動態化數據采集與分析，以此為依據不斷創新發展高校的教學模式與教學方法，以便提升課程的教學質量與教學效率，有利于高校的人才培養。

除此之外，大數據技術也可分析學生的實際需求以及心理動態，從而在第一時間發現學生個體情緒上的不穩定，繼而有效保護學生的人身安全，提高高效的教學管理水平。

結束語：

大數據技術的發展對高?，F代化信息建設的有序開展奠定的重要的后臺技術基礎保障，同時也是現階段教育行業深化創新改革的必然要求。大數據技術在高校的信息化應用中，可將自身的作用充分發揮到最大效益，最終促進學生健康成長以及教職工教學質量與教學效率的提升，從而有效推動我國教育行業的健康可持續發展。

參考文獻：

[1]張海峰.大數據時代高校國有資產全生命周期信息化建設探析.實驗室研究與探索，2020（10）.

[2]邱筠.大數據時代高校資產管理信息化建設探析.湖北師范大學學報，2020（5）.