主流大数据采集平台架构对比分析

主流大数据采集平台架构对比分析

目录

Apache Flume (4)

Fluentd (7)

Logstash (12)

Chukwa (13)

Scribe (14)

Splunk Forwarder (15)

总结 (17)

任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和监控)。

其中，「数据采集」是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，「数据采集」的挑战也变的尤为突出。这其中包括：

?数据源多种多样

?数据量大

?变化快

?如何保证数据采集的可靠性的性能

?如何避免重复数据

?如何保证数据的质量

今天我们也来看看主流的几个数据采集平台，重点关注它们是如何做到高可靠，高性能和高扩展。

Apache Flume

Flume 是Apache 旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。Flume 使用JRuby 来构建，所以依赖Java 运行环境。

Flume 最初是由Cloudera 的工程师设计，用于合并日志数据的系统，后来逐渐发展用于处理流数据事件。

Flume 设计成一个分布式的管道架构，可以看作在数据源和目的地之间有一个Agent 的网络，支持数据路由。

每一个agent 都由Source，Channel 和Sink 组成。

Source

Source 负责接收输入数据，并将数据写入管道。它支持HTTP、JMS、RPC、NetCat、Exec、Spooling Directory。其中Spooling 支持监视一个目录或者文件，解析其中新生成的事件。

Channel

Channel 存储，缓存从source 到Sink 的中间数据。可使用不同的配置来做Channel，例如内存、文件、JDBC等。使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。Sink

Sink 负责从管道中读出数据并发给下一个Agent 或者最终的目的地。它支持的不同目的地种类包括：HDFS、HBASE、Solr、ElasticSearch、File、Logger 或者其它的Flume Agent。

Flume 在source 和sink 端都使用了transaction 机制保证在数据传输中没有数据丢失。

Source 上的数据可以复制到不同的通道上。每一个Channel 也可以连接不同数量的Sink。这样连接不同配置的Agent 就可以组成一个复杂的数据收集网络。通过对agent 的配置，可以组成一个路由复杂的数据传输网络。

配置如上图所示。Flume 支持设置sink 的Failover 和Load Balance，这样就可以保证，即使有一个agent 失效的情况下，整个系统仍能正常收集数据。

Flume 中传输的内容定义为事件(Event)，事件由Headers(包含元数据，Meta Data)和Payload 组成。

它提供SDK，可以支持用户定制开发。

其客户端负责在事件产生的源头把事件发送给Flume 的Agent。客户端通常和产生数据源的应用在同一个进程空间。

常见的Flume 客户端有Avro、log4J、syslog 和HTTP Post。另外ExecSource 支持指定一个本地进程的输出作为Flume 的输入。

当然很有可能，以上的这些客户端都不能满足需求，用户可以定制的客户端，和已有的FLume 的Source 进行通信，或者定制实现一种新的Source 类型。

同时，用户可以使用Flume 的SDK 定制Source 和Sink。不过它似乎不支持定制的Channel。Fluentd

Fluentd 是另一个开源数据收集框架。它使用C/Ruby 开发，用JSON 文件来统一日志数据。它的可插拔架构，支持各种不同种类和格式的数据源和数据输出。

它同时也提供高可靠和很好的扩展性。Treasure Data, Inc 对该产品提供支持和维护。

Fluentd 的部署和Flume 非常相似：

其Input/Buffer/Output 非常类似于Flume 的Source/Channel/Sink。Input

Input 负责接收数据或者主动抓取数据。支持syslog、http、file tail 等。

Buffer

Buffer 负责数据获取的性能和可靠性，也有文件或内存等不同类型的Buffer 可以配置。Output

Output 负责输出数据到目的地，例如文件、AWS S3 或者其它的Fluentd。Fluentd 的配置非常方便，如下图：

Fluentd 的技术栈如下图：

FLuentd 和其插件都是由Ruby 开发，MessgaePack 提供了JSON 的序列化和异步的并行通信RPC 机制。

FLuentd 的扩展性非常好，客户可以自己定制(Ruby)Input/Buffer/Output。

Fluentd 从各方面看都很像Flume，区别是使用Ruby 开发，Footprint 会小一些，但是也带来了跨平台的问题，并不能支持Windows 平台。

采用JSON 统一数据/日志格式也是它的另一个特点。相对于Flumed，配置也简单一些。Logstash

Logstash 是著名的开源数据栈ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana) 中的那个L。

它用JRuby 开发，所有运行时依赖JVM。

Logstash 的部署架构如下图，当然这只是一种部署的选项。

一个典型的Logstash 配置如下，包括了Input、filter、Output 的设置。

几乎在大部分的情况下，ELK 作为一个栈是被同时使用的。所以当你的数据系统使用ElasticSearch 的情况下，logstash 是首选。

Chukwa

Apache Chukwa 是apache 旗下另一个开源的数据收集平台，它远没有其他几个有名。

Chukwa 基于Hadoop 的HDFS 和Map Reduce 来构建(显而易见，它用Java来实现)，提供扩展性和可靠性。它同时提供对数据的展示、分析和监视。奇怪的是，它的上一次github 更新是7年前，可见该项目应该已经不活跃了。

Chukwa 的部署架构如下：

Chukwa 的主要单元有：Agent、Collector、DataSink、ArchiveBuilder、Demux 等等，看上去相当复杂。由于该项目已经不活跃，我们就不细看了。

Scribe

Scribe 是Facebook 开发的数据(日志)收集系统。已经多年不维护，同样的，就不多说了。

Splunk Forwarder

在商业化的大数据平台产品中，Splunk 提供完整的数据采集、数据存储、数据分析和处理，以及数据展现的能力。

它是一个分布式的机器数据平台，主要有三个角色：

Search Head 负责数据的搜索和处理，提供搜索时的信息抽取。

Indexer 负责数据的存储和索引Forwarder，负责数据的收集、清洗、变形，并发送给Indexer 。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

大数据技术架构解析

技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技

人才培养工作状态数据采集平台分析报告

人才培养工作状态数据采集平台分析报告 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

人才培养工作状态数据采集平台 平台数据分析报告 二○一一年十月 平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 践场所占有面积平方米；生均学生宿舍面积平方米；生均教学科研仪器设备值元；新增设备比例%；生均纸质图书册、电子图书；生

均年进书量册；百名学生教学用计算机台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比:1。高级职称教师占专任教师的%，具有硕士以上学位教师占专任教师的%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄岁。平均兼课量学时，听课次，走访学生寝室次，走访校外实习点次，参与学生社团文体活动次。

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：

（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

人才培养工作状态数据采集平台

人才培养工作状态数据采集平台填报指南（一） 评建办咨询电话 综合楼304 8715（1850）朱晓峰张磊 综合楼302 8715（1858）殷锐

一、 注释 例一 （一） 注释类别一 1. 院校名称若同时使用两个以上院校名的请一并填写。 2. 建校时间指院校独立设置具有举办高等职业教育资格的时间（上级主管部门批准时间）。 3. 建校基础指高职学院的筹建基础，具体包括哪几所学校。 4. 举办方（单一选项）:省级政府/地市级政府/行业/企业/其他 5. 院校性质（单一选项）:公办/民办 6. 院校类别（单一选项）:第一产业/第二产业/第三产业/综合 7. 立项部门（单一选项）:国家/省/未立项 8. 每位院校领导信息占一行。 9. 性别（单一选项）：男/女。 10. 每兼一门课即填一行

11.一体化教室是指兼具理论教学与动手能力培养功能的教室。（有待学院相关部门认定） 12.每个校内实践基地（含实验室、实习实训基地）填一行。 13.主要面向专业填制不超过5个。 14.支持部门（单一选项）：国家/省 15.社会（准）捐赠设备值泛指社会各方的捐赠，包括为学校所用，不为学校所有的可称为“准 捐赠”的仪器设备等；实物资产折算为资金统计。 16.大型设备指单价≥5万元的设备。 17.所列主要项目一般不超过5项。 18.专职管理人员，当其承担多个实验实训室管理时，以某个实验实训室为专职，其它都为兼 职。并在填写是表明“兼”。（有别于指导实训的教师） 19.每个校外实习实训基地填制一行格。其它校外教育资源，可以用“补充说明”形式表达。 20.是否有住宿条件（单一选项）：是/否 21.基地是否发放学生实习补贴（单一选项）：是/否 22.级别（单一选项）：省/市 23.部门（单一选项）：中央部委/省市部门/行业/企业/其他 24.日常教学经费包括实验实习费、教学仪器维修费、教学差旅费、资料讲义费、体育维持费 和聘请兼职教师费等。 25.校内专任教师可包括正式签约聘用的非在编的全职教师。 26.学历（单一选项）：博士研究生/硕士研究生/大学/专科/专科以下 27.学位（单一选项）：博士/硕士/学士 28.专业特长指教师在专业领域某一方面的优势和专长。 29.专业技术职务指教师获得的人事部门认定的职称，包括教师系列职称、工程系列职称、研 究员系列职称等；B1.技术职务等级（单一选项）：高级/中级/初级。（原中专的高级讲师也可计入高级职称人数，改制超过6年的高级讲师不再计入。） 30.职业资格等级指教师获得的劳动与社会保障部门、其他部委、行业、企业等颁发的各类职 业资格证书。各类技能证书也在本栏填写。 31.本学年所授课程全部列出 32.是否为专业带头人（单一选项）：是/否（有待学院相关部门认定） 33.是否为骨干教师（单一选项）：是/否（有待学院相关部门认定） 34.是否为双师素质（单一选项）：是/否。双师素质教师是指具有教师资格，又具备下列条件 之一的校内专任教师和校内兼课人员：⑴具有本专业中级（或以上）技术职称及职业资格

深入浅出解析大数据平台架构

目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

人才培养工作状态数据采集平台分析报告

关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，

及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达

大数据技术架构解析

大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领

大数据平台技术框架选型

大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会

学院人才培养工作状态数据采集平台管理办法

学院人才培养工作状态数据采集平台管理办法 第一章总则 第一条根据《教育部关于印发<高等职业院校人才培养工作评估方案〉的通知》（教高〔2008〕5号）文件要求，认真做好我院人才培养工作状态数据采集平台（以下称“数据采集平台”）的数据采集与上报工作，及时分析我院人才培养工作状态，特制定本办法。 第二条数据平台是运用现代数据信息管理技术，对高等职业院校人才培养工作状态数据进行战略重组和系统优化，以不断完善教学质量保障体系，促进管理的制度化、规范化、信息化，从而提升管理水平，提高管理效益，深化内涵建设。第三条通过数据平台的建设和有序运行，实现其“统计汇总、反映现状，管理监控、促进规范，分析开发、提供决策”的基本功能。 第二章机构与职责 第四条组织机构设置 为确保做好数据采集平台的管理和使用，学院成立数据采集平台管理办公室,设在教育教学督导处。 各部门数据采集平台管理具体分工按数据采集平台表格的特征归口负责，由数据采集平台管理办公室负责分工安排。

第五条职责 1.数据采集平台由学院数据采集平台管理办公室统一管理，具体负责全院数据采集的组织工作，包括数据采集平台的运行管理与维护、对各部门报送的数据进行最终汇总、审核，形成总的分析报告提交院长办公会审议；并负责上报省教育厅。 2. 各处室、二级学院、系（部）及有关单位指定专人（信息采集管理员，一般由办公室主任担任）负责本单位数据的采集、汇总和审核，审核的内容包括数据填报格式的规范性、数据及字段的完整性和准确性等。 3. 各处室、二级学院、系（部）及有关单位负责人为本部门信息数据采集工作的第一责任人，各填报单位在完成初始数据的采集、汇总和审核后，连同电子数据报数据采集平台管理办公室。 4.各处室、二级学院、系（部）对相关条目数据进行统计分析，并形成分析报告，报送数据采集平台管理办公室。 第六条数据采集工作实施工作责任制，纳入各部门工作目标考核。 第三章数据采集的组织实施 第七条数据采集时间 为确保数据采集时效性，各部门要及时更新数据。各部门的

大数据 技术架构解析

大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存

真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理

4)数据的分析

5)大数据的价值：决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用

车联网大数据平台架构设计

车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。

大数据架构的介绍及分析

大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我

们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。

人才培养工作状态数据采集平台分析报告

年人才培养工作状态数据采集平台分析报告

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关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，

及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达

人才培养工作状态数据采集平台分析报告

人才培养工作状态数据采集平台平台数据分析报告 二○一一年十月

平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1 办学基本条件统计表 生均占地面积56.36平方米；生均教学行政用房面积15.20平方米；生均实践场所占有面积5.86 平方米；生均学生宿舍面积6.95平方米；生均教学科研仪器设备值5292.52 元；新增设备比例10.84%；生均纸质图书64.22册、电子图书227.72 MB；生均年进书量3.38册；百名学生教学用计算机12.84台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位77.59个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比16.82:1。高级职称教师占专任教师的25.71 %，具有硕士以上学位教师占专任教师的33.41%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标

准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄51.9岁。平均兼课量25.5学时，听课11.5次，走访学生寝室8.0次，走访校外实习点4.3次，参与学生社团文体活动5.1次。 数据分析显示，学院领导班子来源结构既能充分利用社会资源又有较丰富的学校管理经验，重视教学和学生管理工作。 （二）师资队伍建设情况分析 1．校内专任教师队伍情况分析 （1）基本情况分析： 表2 校内专任教师师资结构表 字塔型的老、中、青相结合的专任教师队伍，其中35周岁以下的教

状态数据采集平台测试问答

状态数据采集平台测试问题解答 一、测试概况 2011年8月2日中国高职高专教育网上公布了“高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台V2.11a001（β测试版）”，截止到8月30日课题组收到10所高职院校的测试报告。同时接到电话咨询、电子邮件、网上留言等提出的修改问题或建议有记录的约77次，共80个问题。课题组对收到的问题或建议，已经向当事人作了反馈。 一些省和高职院校对这次测试工作非常重视，组织专门人员实施平台测试。如山西省下发了《关于测试“高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台”软件包V2.11a001（β）版的通知》（晋教高函[2011]30号）文件，要求全省各高职院校尽快下载软件包进行测试，并委托山西省高职院校评估数据中心搜集整理测试过程中发现的问题，并反馈给课题组。浙江万向职业技术学院、石家庄城市职业学院所提交的测试报告，既肯定了11版平台改进的内容，又提出了测试中遇到问题，并就如何改进提出建设性建议。 值此，我们向进行了测试并提出修改问题或建议的高职院校、教师表示真诚的谢意！ 现将一些共性问题作一个统一解答。 二、字段方面 1、表1.6中字段“任职时间（年）”是填年份，如2009年；还是实际年数，如2年？

答：任职时间是指担任该职务的年份。已将该字段修改为“任职年份”。 2、表1.6机构设置中教职工数（专职/兼职）：如果人文系教师在工商系上课，能否理解为其在人文系属于专职、在工商系属于兼职？或教务处某行政人员，能否理解为其在教务处属于专职，若其在工商系兼课，属于工商系兼职？关于外聘的实习实训指导教师（来自其他学校或行业企业），定为专职还是兼职，或不属于“教职工”范畴？ 答：1.6 机构设置，主要采集本校教职工的行政归属。因此，学校必须明确每位教职工所归属的职能部门和专职岗位。若其还承担其他部门工作，即为兼职。外聘的兼课、兼职教师都不属于本单位的教职工。 3、如何界定教学用计算机，教务部门、阅览室等所用的计算机是否属于教学用计算机？ 答：与“高基4-1-1资产情况”表的统计口径一致。 4、表4.1 校内实践基地“被列为实训基地项目”是否应为“被列为实训项目基地”？ 答：“被列为实训基地项目”此字段是反映某实训基地作为一个整体的立项建设情况，而不是指该基地是否有实训项目立项。 5、表4．3职业技能鉴定机构中字段“建立单位”应是“鉴定单位”。 答：建立单位是指审批同意建立该鉴定站的部门或机构。而“鉴定单位”容易被误解为该鉴定站的名称。

(整理)人才培养工作状态数据采集平台分析报告

人才培养工作状态数据采集平台平台数据分析报告

聊城职业技术学院二○一一年十月

平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1 办学基本条件统计表 生均占地面积56.36平方米；生均教学行政用房面积15.20平方米；生均实践场所占有面积5.86 平方米；生均学生宿舍面积6.95平方米；生均教学科研仪器设备值5292.52 元；新增设备比例10.84%；生均纸质图书64.22册、电子图书227.72 MB；生均年进书量3.38册；百名学生教学用计算机12.84台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位77.59个。

学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比16.82:1。高级职称教师占专任教师的25.71 %，具有硕士以上学位教师占专任教师的33.41%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄51.9岁。平均兼课量25.5学时，听课11.5次，走访学生寝室8.0次，走访校外实习点4.3次，参与学生社团文体活动5.1次。

校本人才培养工作状态数据采集与管理平台管理办法

襄阳汽车职业技术学院 校本人才培养工作状态数据采集与管理平台管理办法 （试行） 第一章总则 第一条根据《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》（教职成厅〔2015〕2号）和《关于印发〈高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进指导方案（试行）〉启动相关工作的通知》（教职成司函〔2015〕168号）的要求，认真做好我校人才培养工作状态数据采集与管理平台（以下称“数据采集平台”）的数据采集与上报工作，及时分析我校人才培养工作状态，使数据采集常态化，满足我校开展教学工作诊断与改进（简称诊改）的需要,特制定本办法。 第二条数据平台是运用现代数据信息管理技术，对高等职业院校人才培养工作状态数据进行战略重组和系统优化，以不断完善教学质量保障体系，促进管理的制度化、规范化、信息化，从而提升管理水平，提高管理效益，深化内涵建设。 第三条通过数据平台的建设和有序运行，实现其“统计汇总、反映现状，管理监控、促进规范，分析开发、提供决策”的基本功能。

第二章机构与职责 第四条组织机构设置 为确保做好校本数据采集平台的管理和使用，学校成立数据采集管理办公室，办公室设在质量监督管理办公室。 各部门的数据采集具体分工按数据采集平台表格的特征归口负责，由质量监督管理办公室负责具体分工安排。 第五条职责 1．数据采集平台由质量监督管理办公室统一管理，具体负责全院数据采集的组织工作，包括数据采集平台的运行管理与维护、对各部门报送的数据进行最终汇总、审核，形成总的分析报告提交院领导审议；并负责上报省教育厅或教育部。 2．各处室、各系（部）及有关单位指定专人（信息采集管理员）负责本单位数据的采集、汇总和审核，审核的内容包括数据填报格式的规范性、数据及字段的完整性、及时性和准确性等。 3．各处室、各系（部）及有关单位负责人为本部门信息数据采集工作的第一责任人，各填报单位在完成初始数据的采集、汇总、审核确认后，将电子数据报质量监督管理办公室。 4．各处室、各系（部）对相关条目数据进行统计分析，并形成分析报告，报送质量监督管理办公室。 第六条数据采集工作实施工作责任制，纳入各部门工作目标绩效考核。