原文《智慧教育大数据信息化顶层设计及智慧应用建设方案》WORD格式，共653页约23万字，主要从智慧教育大数据顶层设计总体框架（基础环境、大数据管控中心、教育大数据应用服务）、技术路线（大数据技术、数据融合技术、大数据分析与可视化、微服务架构）、智慧应用系统等进行建设。

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总体框架

以满足大数据平台、应用、服务建设要求为基础，整合现有软硬件资源，构建数据机房计算、存储、网络、容灾、安全等软硬件基础设施环境；建设涵盖核心基础数据库、数据采集、数据共享、数据挖掘、数据控制、数据服务的数据处理中心大数据管控平台以及数据标准、数据安全等管理体系；聚合已建设应用管理系统，打造新型大数据应用服务系统，构建教学服务体系。全地区、全学校、全学段、全过程采集教育各环节数据单元，整合教育元数据内容形成教育数据集，打通教育各应用系统及管理口之间数据壁垒，形成教育数据链条。分析、挖掘、预警教育决策信息，聚类、提取、发现教、学、管各类行为习惯数据，全面数据化指导教育业务管理；精准、智能化提升教育质量水平；智慧、个性化培养教与学行为习惯。

顶层设计架构图

基础环境

基础环境为教育大数据的核心平台及各应用系统提供所需的基础网络环境、硬件平台环境、虚拟化环境、基础安全环境等。主要包括云平台、网络设施、安全设施、专业运维团队等软、硬件基础设施以及为保障基础环境稳定、高效、可靠运转所建立的数据中心安全体系。

大数据管控中心

大数据管控中心位于基础环境层之上，负责存储、管理教育相关核心大数据内容，以“一人一号”、“一校一码”建立标准数据源，管控数据源，同时为数据应用服务提供各类信息资源及数据服务。

基础数据库构建以组织机构、教籍、学籍、学校等教育基本元数据组成的核心库以及教情、学情、考试、资源等教育过程数据组成的主题库构成。

数据控制包含数据标准管理、数据代码集管理、数据过程和数据质量管理等，严格追溯数据从采集、清洗、采用、更新全过程的每一个数据变迁痕迹，保证系统数据质量高效、稳定、可用。

数据采集、共享、挖掘分别代表了数据三个核心流转过程，采集数据遵从“一数一源”，共享数据提取“一源多用”，挖掘数据分析“一数多链”。在每个环节严格控制数据流入及数据间的关联关系。让数据内容透明化、数据关系明确化、数据表现决策化。

数据安全及数据标准体系的建立是保障大数据管控中心所有工作正常开展、监管、考核的具体措施。

教育大数据应用服务

应用服务既是教育数据的采集输入层，也是教育数据的服务输出层。承载了教育大数据中心的各级各类信息化应用系统，作为具体业务的执行单元，教育大数据应用服务层是实现教育管理、教学服务、教育惠民等业务流程数字化的重要载体。

大数据应用服务采用集中部署，多级应用的云端架构。集中建设减轻系统维护工作量，数据互通避免系统建设数据孤岛、多端多源数据采集、集中统一应用权限管控、方便快捷统一认证管理、多样丰富应用统一提供。

教育局、学校等管理单元依托各级云平台统一构建各类业务应用系统，平台与平台之间进行数据互通管理，系统与系统之间依托平台开展业务工作，构建区域教育画像、学校发展评估、教学质量监测等教育管理及决策类应用及数据服务。老师、学生、家长作为应用单元根据教学、学习、跟踪需要选取相应服务系统，系统自动采集各角色日常使用数据，分析挖掘有用数据形成教师画像、学生画像、教学预警、家校联合情况等教育教学类信息服务。

技术路线

大数据技术

教育管理业务系统的各类应用将产生大量的业务数据。数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。大数据技术根植于云计算，着眼于“数据”，关注实际业务，提供海量数据采集、分析、挖掘、展现等方面的支持，看重的是海量数据存储管理能力。对结构化和非结构化混合的大数据，采用MPP 并行数据库集群与Hadoop集群的混合来实现对百PB 量级、EB量级数据的存储和管理。用MPP 来管理计算高质量的结构化数据，提供强大的SQL和OLTP型服务，Hadoop实现对半结构化和非结构化数据的处理，以支持诸如内容检索、深度挖掘与综合分析等新型应用。

数据融合技术

数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。为共享数据中心、主数据库、数据集市、数据仓库，提供统一的数据标准规范和数据接口，进行统一的数据集成与接入，实现从数据标准到元数据管理、主数据管理、数据仓库的自动同步，对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以便辅助人们进行态势/环境判定、规划、探测、验证、诊断，并为可视化数据分析提供数据支撑。

大数据分析与可视化

大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下，大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。数据分析和可视化基于计算处理层。分析包括简单的查询分析、流分析以及更复杂的分析(如机器学习、图计算等)。查询分析多基于表结构和关系函数，流分析基于数据、事件流以及简单的统计分析，而复杂分析则基于更复杂的数据结构与方法，如图、矩阵、迭代计算和线性代数。一般意义的可视化是对分析结果的展示。但是通过交互式可视化，还可以探索性地提问，使分析获得新的线索，形成迭代的分析和可视化。

微服务架构

微服务架构是一项在云中部署应用和服务的新技术，一个应用是由多个小的、相互独立的、微服务组成，这些服务运行在自己的进程中，开发和发布都没有依赖。不同服务通过一些轻量级交互机制来通信，例如 RPC、HTTP 等，服务可独立扩展伸缩，每个服务定义了明确的边界，不同的服务甚至可以采用不同的编程语言来实现，由独立的团队来维护。