致力于高校信息化大数据领域系统软件开发与推广，深刻理解高校的数据业务与市场，整合业界先进的大数据技术，实现高校大数据领域的技术突破与产品创新，形成较强的竞争优势。
一、行业分析
1、业务应用系统建设阶段
九大核心业务系统、十余类非核心业务系统，业务流程梳理为主，业务工作管理 为辅，数据积累阶段。
2、数字化校园建设阶段
三大平台（统一门户、统一认证、数据交换），业务工作管理为主，基本统计分析为辅，数据共享阶段。
3、智慧校园建设阶段
数据管理服务平台（数据集成、数据治理、大数据管理、数据分析挖掘、数据服务），综合数据服务为主，业务工作管理支撑为辅，数据分析挖掘阶段。
二、技术领先
1、设计理念
致力于高校信息化大数据领域系统软件开发与推广，深刻理解高校的数据业务与市场，整合业界先进的大数据技术，实现高校大数据领域的技术突破与产品创新，形成较强的竞争优势。
2、技术突破
首创高校智慧大数据应用服务体系建设模型，自主研发大数据领域全系列系统应用平台，覆盖高校大数据建设与应用的全过程。
3、云平台服务
构建高校大数据智能应用云平台，实现高校间数据应用服务的共享、高校大数据的智能数据治理、数据平台的高效运维。
三、产品优势
1、性能卓越，使用方便。
以高校智慧大数据系列产品为中心，实现高校智慧校园大数据不同建设阶段的软件项目的销售、定制开发和专业实施。（数据集成交换、数据综合治理、数据分析挖掘、数据应用服务）
以高校大数据智能应用云平台为中心，实现高校数据应用服务的标准化、数据治理服务的智能化、数据平台运维服务的自动化。（多租户数据应用服务、数据挖掘模型标准化服务、数据治理定制化服务、平台运维自动化服务）。
四、竞争优势
1、先进性
在产品的性能和可扩展性等方面具有国内领先的优势，深得用户好评。
2、稳定性
产品在多所大学广泛使用，具有安全稳定性能优良的特点，是成熟的产品。
3、实用性
满足学校的个性化需求，使其具有价廉物美、操作便捷的应用系统。
五、产品介绍
1、需求分析
教育消费保持每年10%的增速，教育的市场规模在15年可超过万亿。
国家加大对教育信息化的投入，推进三通两平台的发展。
在教育信息化建设方面，国家政策支持、企业提供优质服务、学校购买优质服务。
教育部鼓励云计算、大数据、人工智能等新技术在教育信息化的应用。高校信息化智慧校园建设快速发展，大数据相关的软件系统的比重逐年上升（50%）。
本产品体系日益成熟，具备低成本优势，具有较强的市场竞争力。
2、产品背景
高校的硬件环境、网络环境日趋成熟、稳定。
业务流程趋于规范，专业应用系统使用良好（九大核心业务系统、十余类非核心业务系统）。
不同类型的数据积累完善（管理数据、资源数据、日志数据、智能感知数据等）。
数据集成模式和数据交换类型不完善（传统的数字化校园数据集成模式、管理类型数据共享、批处理方式），无法满足高校大数据集成与交换（7*24小时、实时集成、多种不同类型数据等）。
数据治理环节缺失（不同类型数据的来龙去脉、关键数据的管理和共享、数据质量的监控等）。
数据融合度差、数据应用价值低（不同类型数据数据的融合、处理、分析与挖掘等）。
数据应用服务不完善（不同类型、不同阶段的数据应用服务等）。
3、产品组成
4、总体目标
顶层设计：
构建一站式大数据管理与应用体系，采用大规模分布式数据交换平台，实现全方位的数据采集、交换与集成。
大数据平台：
采用元数据管理平台、主数据管理平台、数据质量监管平台，实现规范化的数据治理、质控与共享，构建大数据管理平台。
数据挖掘：
采用大数据分析挖掘平台、敏捷BI应用平台，实现精细化的数据分析、挖掘与展示，构建大数据管理与应用体系的数据应用层。
数据服务：
采用大数据服务治理平台，实现智慧化数据服务的编排、监控与治理，构建大数据管理与应用体系的数据服务层。
数据安全：
打造顶级安全防护网，为智能平台提供全面的安全保障，体现在数据的加密储存与传输以及分级管理等方面。
六、产品功能
1、数据交互平台：
遵循J2EE标准体系，采用面向服务架构（SOA），以企业服务总线（ESB）为内核，以消息中间件（MQ）为数据传输总线，融合ETL、WebService、XML等技术的分布式应用系统平台，通过域模式进行数据交换网络的构建与管理，采用发布-订阅机制，以松耦合的方式实现各种不同类型（结构化、半结构化、非结构化）海量数据的安全、高效和可靠地集成与交换，解决智慧校园专业应用系统之间的数据共享和数据集成问题。
为智慧校园专业应用系统提供全局视图、全局数据权限视图和完善教育数据交换服务，解决智慧校园内部诸多专业应用系统的信息孤岛问题，为统一服务门户、数据分析与挖掘等数据类应用系统打下坚实的数据基础。
交换网络管理
发布订阅管理
数据架构管理
数据处理管理
数据路由管理
数据传输管理
交换监控管理
物理监控管理
主要界面
2、元数据平台
遵循J2EE标准体系，基于CWM（公共仓库元模型）标准规范的企业级元数据管理平台，通过元数据的采集、存储、管理、应用与分析，实现智慧校园的数据源层、数据采集交换层、数据存储管理层、应用服务层、门户管理及用户层的业务元数据、技术元数据、管理元数据的集中管理。
提供统一的元数据视图，提高数据质量、统一数据口径，梳理业务元数据之间的关系，完善对数据的解释、定义，形成一致、统一的数据定义，对不同类型数据来源、运作情况、数据变迁等进行跟踪分析，为智慧校园数据治理提供基础的技术支撑。
元模型定制管理
元模型定制管理
元数据映射管理
元数据维护管理
元数据查询管理
元数据分析管理
主要界面
3、主数据平台
遵循J2EE标准体系，以企业服务总线（ESB）为内核，基于模型驱动的企业级主数据管理平台，通过实体、层次、属性及属性组等主数据模型，定义一系列数据映射，保证数据的统一性、唯一性，实现智慧校园的中心数据库的数据同步、数据查询、数据共享。
通过数据规则引擎，定义一系列数据质量规则，实现智慧校园的中心数据库的数据剖析、数据清洗、数据整合，提高数据集成与交换的质量，为智慧校园数据治理提供基础的技术支撑。
主数据模型管理
主数据映射管理
主数据质量管理
主数据查询管理
主数据服务管理
4、数据质量监管
遵循J2EE标准体系，基于PDCA质量循环模型的企业级数据质量监管平台，通过规则引擎和全文检索技术，实现智慧校园的多种数据源的数据质量配置管理、多层次和多角度的数据规则的定义、数据监管的过程管理，为智慧校园的数据治理提供基础的技术支撑。
项目定义管理
规则定义管理
任务监控管理
质量报告管理
知识中心管理
5、大数据管理
遵循J2EE标准体系，基于插件式框架结构的企业级大数据管理平台，通过适配器技术，实现智慧校园的多种大数据存储环境和计算引擎的配置管理、全方位的大数据规划融合、以及大数据处理任务的调度管理，为智慧校园的大数据管理与应用提供基础的技术支撑。
存储环境监控
计算引擎监控
数据规划管理
任务调度管理
数据接口管理
6、数据分析挖掘
遵循J2EE标准体系，基于融合大数据的大数据分析挖掘平台，通过离线计算引擎和在线计算引擎进行大数据的分析与挖掘，实现智慧校园的数据挖掘算法管理、业务分析模型构建及分析模型应用展示，实现数据分析挖掘过程的流程化管理，为智慧校园的大数据应用提供基础的技术支撑。
数据预处理管理
分析主题管理
分析模型管理
挖掘算法管理
任务调度管理
可视化模板管理
7、数据模型
8、敏捷BI应用
遵循J2EE标准规范，采用面向服务架构（SOA），以微服务框架为核心的数据服务接口全生命周期管理平台。
通过对数据服务接口的注册、配置、部署、运行、变更、审计、监控等关键过程的治理，全方位地监控数据服务接口的运行状态、评价数据服务接口的运行质量。
数据服务注册管理
数据服务访问管理
数据服务编排组合
数据服务访问统计
数据服务故障管理
9、大数据云平台
基于虚拟化容器云平台，以分布式大数据平台进行各种数据的存储，采用数据湖模式进行不同类型数据的规划融合，采用人工智能引擎技术，通过机器学习框架构建数据管理系统和运算管理系统。
通过自动化工具链实现数据管理、模型训练、自动调参以及计算资源优化等功能，以SaaS模式为用户提供在线的数据分析挖掘、数据模型共享、数据智能治理和平台自动化运维等服务。
多租户应用管理
数据架构管理
数据模版管理
数据预处理管理
数据模型商店管理
数据治理智能管理
数据平台运维管理
七、市场前景
八、核心团队
丰富的高校数字化校园和智慧校园项目的销售、设计、开发和实施经验。
专业从事高校大数据领域数据系列产品的设计、开发和实施。
成熟、稳定的核心团队组成，其中系统架构师（1人）、高级开发工程师（4人）、中级开发工程师（4人）、高级销售经理（1人）、高级售前工程师（1人）、项目经理（1人）、高级实施工程师（3人）。
