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  • 智能决策系统

    系统简介

           智能决策系统是在智能化校园已建立的各类业务系统基础上,从学校和院所部门的决策需求为出发点,围绕学校招生、教学、学生培养、科研、人事、资产管理、信息化建设等活动,全面汇聚各个业务系统的多维度数据,通过综合仪表盘和多层关联深钻的方式,提供对学校各方面情况的深度数据融汇、智能关联、多维分析、可视化展示,支持全方位校情感知,同时以问题为驱动、用数据作为支撑,辅助支持学校在教学、科研、管理效能等方面的决策。开放面向学生和教授的个人画像,帮助教授和学生了解自身在校期间的教学、科研、学习、生活情况。

    智能决策系统建设于2018年初启动,经历了四期建设。目前内容覆盖十三大主题——综合校情、科研活动、本科生招生、本科生培养、研究生招生、研究生培养、学生行为、资产、人事、信息化、院所画像、教授个人画像、学生个人画像,2529个分场景。通过访问角色和访问内容的分层设计,达到不同层级、不同部门用户对不同业务分析场景和主题的访问授权控制。

    系统在技术上采用松耦合的分层结构进行总体架构设计:在数据处理层,采用SpringCloud微服务架构,支持数据清洗、数据处理模块的热插拔和平滑扩容;数据展示层,支持自定义开发、自定义配置的分析图表以及其他外部系统图表的嵌入等功能。在安全方面做到了高等级防护:纳入到WAF防护系统,保护本系统各种内容访问的安全性;增加https访问通道,为数据进行加密传输,避免通过访问通道外泄数据;增加反向代理,隐藏系统实际物理位置;隐藏实际访问路径,使系统可被访问资源对用户透明;增加访问日志功能,记录访问日志,确保对系统的任何操作有迹可循。

    随着智能决策系统的持续建设,相对于系统建设初期,系统复杂度和数据量级都发生了显著的增长和变化,如何保持系统稳定、高效地访问,一直是持续在思考的问题。2023年,除系统功能的持续建设外,也同时尝试对系统架构进行了相应优化。为提高访问效率,增加了分布式搜索引擎ElasticSearch,解决常规关系型数据库在实时大数据量复杂查询方面的性能瓶颈。为增强数据同步和处理能力,增加了全新的ETL中间件DataX和任务管理平台,解决现有平台中数据同步任务的弱关联问题,提高了数据同步的准确性和稳定性。(数据统计截至20231231日)

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