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摘 要：目前，随着高校信息化建设的提速，智慧校园已逐渐成为高校信息化建设的热点，随着网络覆盖、信息系统的投入使用、RFID、二维码、视频监控、普适计算等信息技术的应用，使得高校产生的数据总量不断增加，数据结构也日趋复杂。大数据技术作为IT 领域新一代的数据管理技术与架构，在智慧校园中具有极大的潜在应用价值。
关键词：智慧校园；海量数据；大数据技术
信息技术能助推高校教育教学管理变革创新，提升学校教学、人才培养质量。进21世纪以来，我国高校信息化脚步加快，已迈入智慧校园建设的新阶段，随着RFID、二维码、视频监控、普适计算等智慧校园信息技术的应用，高校信息管理系统、一卡通系统、校园BBS论坛、贴吧、网站点击流量、通信设备、监控系统等产生的数据量呈几何级数快速增长，采用新型技术对海量数据进行有效分析和处理，提炼出有价值的数据信息供学校管理部门参考决策，将使得智慧理念在高校管理中真正得以实现。
1 高校智慧校园中数据分析处理现状及不足
1.1 技术运用理念问题
智慧校园是新型信息化技术，往往由学校领导决策，信息网络中心等部门负责实施，如果要全面推行，势必得到全院师生的理解和支持，比如信息资源平台的使用，需要每个部门、每个员工甚至包括每个学生都对信息资源平台有所了解，掌握系统模块和功能，熟悉其操作流程和办法，才能确保信息平台和系统真正发挥作用。
然而，对于一种新技术，领导层往往看重的是技术是否已经运用，而不是很关注运用状况和结果，比如智慧校园环境下，对海量数据是否能加以提炼以供决策，真正助推学校改革发展，相信不单单是校领导层，对于信息网络中心等信息技术负责部门考虑的都比较欠缺；由于信息技术专业性强，对很多非计算机专业师生家长来说，要完全接受需要一个过程，使得系统平台普及以及数据收集等工作难以全面开展，影响了数据分析结果的普遍性。
1.2 数据收集机制缺乏
智慧校园中的海量数据不能很好利用的重要原因是缺乏有效的数据收集工具，汇聚数据难。目前，高校获得各种海量数据的途径多为学生、教务等管理信息系统、QQ群、纸质表格等，对于各种系统收集的数据比较分散，难以综合运用结果，比如对学生信息收集分散凌乱，学生处、招生处、教务处等部门对有些字段重复进行收集，浪费人力财力，且不利于统一数据接口的建立。另外，由于收集部门的分散，没有统一的责任部门，每个部门对收集到的电子数据往往用完就删掉了或者保管时间不长，对纸质档材料往往用完就归档封存，数据再利用相当不便，效率低下。
1.3 数据分析环节有待加强
对于信息系统或者调查问卷等收集到的数据，应进行数据分析，因为不管是信息系统也好还是调查问卷也好，存在噪声数据或者人为乱填等因素，因此，必须对收集到的数据去伪存真，噪声处理或者相似度检查等，以获得最接近客观现实的数据。而很多高校，由于缺乏有关数据管理员等专业技术人才，对收集的数据有的缺乏分析环节，直接提交管理层参考和决策使用，有的则采用的数据分析技术比较落后，比如采用excel等工具进行简单筛选，连OLAP数据分析工具都没有，更不用提Spark技术数据处理平台了。
1.4 数据处理系统技术落后
高校管理部门收集到的数据有些是批量数据，有些是学生上网或者饭卡消费的实时数据，有些是聊天、做作业等图片数据，需要批量数据处理系统、流式数据的处理、实时交互计算、图数据处理系统等处理系统软件分别进行处理。而高校管理人员对不同类型数据缺乏辨别，加上这些数据处理软件技术复杂、软件昂贵、人才缺乏、使用不便等因素，导致先进的数据处理软件未能在高校数据平台中得以使用，数据处理效率低下。
2 大数据技术简介及在智慧校园中的应用前景
大数据技术包括海量数据的收集、分析、处理等技术，其中处理技术包括对静态数据的批量处理，对在线数据的实时处理以及对图数据的综合处理，在处理过程中会用到Apache Hadoop、Spark等处理平台系统；数据分析技术包括绍深度学习、知识计算和可视化等关键技术，解决如何对图像、声音、文本等数据进行有效表达、解释和学习。
“智慧校园”是一个包含云计算、物联网、智能传感等技术的综合体，是对“数字校园”的拓展和提升。“智慧校园”通过把传感器嵌入和装载到校园的供电、供水系统以及建筑物、设备等校园生态系统的各种物件中，实现物联网与互联网的连接、校园生活与物理系统的整合，而后将学习、管理、办公系统等众多软件系统平台融入到“校园云”，从而将云、物联网、互联网联接起来，进而实现大规模数据的实时抓取和深度分析计算，最终形成有效的决策依据，“智慧校园”通过对大量非结构化形态的数据进行分析形成智慧教学和管理，因此，对数据如何获取、复杂数据类型实现、数据处理速度和数据分析能力要求较高，而大数据技术作为IT 领域新一代的数据管理技术与架构，在对结构化、半结构化和非结构化数据实施深度挖掘并形成智能决策依据方面有较强的优势，因此，在智慧校园数据收集、分析、处理等环节使用大数据先进技术将会使“智慧校园”建设提升到一个新的高度，大数据的技术特性和潜在价值必将使其成为“智慧校园”中不可或缺的重要组成部分。
3 结语
通过分析智慧校园数据收集、分析、处理等环节存在的问题，分析大数据技术的先进性和优越性以及在智慧校园中的应用前景，可为高校信息化建设部门提供参考，让智慧校园目标得以真正实现。
参考文献：
[1] 程学旗，靳小龙等.大数据平台技术综述[J].软件学报，2014.9.
[2] 刘卓，崔忠伟.大数据技术在高校智慧校园中的应用[J].软件导刊，2015.8.
[3] 王晓光.大数据及云计算技术在智慧校園中的应用研究[J].中国教育信息化，2015.
[4] 姚琪.大数据在智慧校园中的价值研究[J].信息网络安全，2013.8.
作者简介：常红春（1983-），男，湖南衡阳人，湘潭医卫职业技术学院，讲师，硕士，主要研究方向为系统设计、网络管理。
关键词：智慧校园；海量数据；大数据技术
信息技术能助推高校教育教学管理变革创新，提升学校教学、人才培养质量。进21世纪以来，我国高校信息化脚步加快，已迈入智慧校园建设的新阶段，随着RFID、二维码、视频监控、普适计算等智慧校园信息技术的应用，高校信息管理系统、一卡通系统、校园BBS论坛、贴吧、网站点击流量、通信设备、监控系统等产生的数据量呈几何级数快速增长，采用新型技术对海量数据进行有效分析和处理，提炼出有价值的数据信息供学校管理部门参考决策，将使得智慧理念在高校管理中真正得以实现。
1 高校智慧校园中数据分析处理现状及不足
1.1 技术运用理念问题
智慧校园是新型信息化技术，往往由学校领导决策，信息网络中心等部门负责实施，如果要全面推行，势必得到全院师生的理解和支持，比如信息资源平台的使用，需要每个部门、每个员工甚至包括每个学生都对信息资源平台有所了解，掌握系统模块和功能，熟悉其操作流程和办法，才能确保信息平台和系统真正发挥作用。
然而，对于一种新技术，领导层往往看重的是技术是否已经运用，而不是很关注运用状况和结果，比如智慧校园环境下，对海量数据是否能加以提炼以供决策，真正助推学校改革发展，相信不单单是校领导层，对于信息网络中心等信息技术负责部门考虑的都比较欠缺；由于信息技术专业性强，对很多非计算机专业师生家长来说，要完全接受需要一个过程，使得系统平台普及以及数据收集等工作难以全面开展，影响了数据分析结果的普遍性。
1.2 数据收集机制缺乏
智慧校园中的海量数据不能很好利用的重要原因是缺乏有效的数据收集工具，汇聚数据难。目前，高校获得各种海量数据的途径多为学生、教务等管理信息系统、QQ群、纸质表格等，对于各种系统收集的数据比较分散，难以综合运用结果，比如对学生信息收集分散凌乱，学生处、招生处、教务处等部门对有些字段重复进行收集，浪费人力财力，且不利于统一数据接口的建立。另外，由于收集部门的分散，没有统一的责任部门，每个部门对收集到的电子数据往往用完就删掉了或者保管时间不长，对纸质档材料往往用完就归档封存，数据再利用相当不便，效率低下。
1.3 数据分析环节有待加强
对于信息系统或者调查问卷等收集到的数据，应进行数据分析，因为不管是信息系统也好还是调查问卷也好，存在噪声数据或者人为乱填等因素，因此，必须对收集到的数据去伪存真，噪声处理或者相似度检查等，以获得最接近客观现实的数据。而很多高校，由于缺乏有关数据管理员等专业技术人才，对收集的数据有的缺乏分析环节，直接提交管理层参考和决策使用，有的则采用的数据分析技术比较落后，比如采用excel等工具进行简单筛选，连OLAP数据分析工具都没有，更不用提Spark技术数据处理平台了。
1.4 数据处理系统技术落后
高校管理部门收集到的数据有些是批量数据，有些是学生上网或者饭卡消费的实时数据，有些是聊天、做作业等图片数据，需要批量数据处理系统、流式数据的处理、实时交互计算、图数据处理系统等处理系统软件分别进行处理。而高校管理人员对不同类型数据缺乏辨别，加上这些数据处理软件技术复杂、软件昂贵、人才缺乏、使用不便等因素，导致先进的数据处理软件未能在高校数据平台中得以使用，数据处理效率低下。
2 大数据技术简介及在智慧校园中的应用前景
大数据技术包括海量数据的收集、分析、处理等技术，其中处理技术包括对静态数据的批量处理，对在线数据的实时处理以及对图数据的综合处理，在处理过程中会用到Apache Hadoop、Spark等处理平台系统；数据分析技术包括绍深度学习、知识计算和可视化等关键技术，解决如何对图像、声音、文本等数据进行有效表达、解释和学习。
“智慧校园”是一个包含云计算、物联网、智能传感等技术的综合体，是对“数字校园”的拓展和提升。“智慧校园”通过把传感器嵌入和装载到校园的供电、供水系统以及建筑物、设备等校园生态系统的各种物件中，实现物联网与互联网的连接、校园生活与物理系统的整合，而后将学习、管理、办公系统等众多软件系统平台融入到“校园云”，从而将云、物联网、互联网联接起来，进而实现大规模数据的实时抓取和深度分析计算，最终形成有效的决策依据，“智慧校园”通过对大量非结构化形态的数据进行分析形成智慧教学和管理，因此，对数据如何获取、复杂数据类型实现、数据处理速度和数据分析能力要求较高，而大数据技术作为IT 领域新一代的数据管理技术与架构，在对结构化、半结构化和非结构化数据实施深度挖掘并形成智能决策依据方面有较强的优势，因此，在智慧校园数据收集、分析、处理等环节使用大数据先进技术将会使“智慧校园”建设提升到一个新的高度，大数据的技术特性和潜在价值必将使其成为“智慧校园”中不可或缺的重要组成部分。
3 结语
通过分析智慧校园数据收集、分析、处理等环节存在的问题，分析大数据技术的先进性和优越性以及在智慧校园中的应用前景，可为高校信息化建设部门提供参考，让智慧校园目标得以真正实现。
参考文献：
[1] 程学旗，靳小龙等.大数据平台技术综述[J].软件学报，2014.9.
[2] 刘卓，崔忠伟.大数据技术在高校智慧校园中的应用[J].软件导刊，2015.8.
[3] 王晓光.大数据及云计算技术在智慧校園中的应用研究[J].中国教育信息化，2015.
[4] 姚琪.大数据在智慧校园中的价值研究[J].信息网络安全，2013.8.
作者简介：常红春（1983-），男，湖南衡阳人，湘潭医卫职业技术学院，讲师，硕士，主要研究方向为系统设计、网络管理。