国子数据中心平台是《高等学校数字化校园综合管理平台》的核心，是学校各类管理信息系统整合和集成的关键。通过数据交换服务和共享服务，提供基于全校教学、科研、认识、学工、财务、资产、后勤服务、信息服务等综合的、全方位的、权威的数据，并实现数据来源的“谁生产、谁维护、谁负责”。在此数据基础上，提供从数据采集、整合、综合分析利用到系统化维护管理的一系列工具，提供数据综合查询、统计、分析、决策支持等应用。

    国子数据中心平台功能特点

    1.统一标准的数据中心

     符合国家、教育部、教育信息化协会等标准，尊重学校历史标准和事实标准,形成全面的信息标准体系。

    2.为领导提供决策支持数据

    中心数据库是全校最权威、最全面的数据，提供多维分析、统计图、统计表、汇总分析等等多样化的分析工具，为学校领导提供辅助决策支持。

    3.提供数据交换和共享服务

     国子数据中心平台为各业务系统提供数据交换和共享服务，实现中心数据库与各子系统的数据库的统一集成和标准化。

    4.权威数据的数据中心

    以老师和学生角色为主线，将分散在学校各部门业务系统的数据集中到国子数据中心平台，提供基于全校的教学、科研、人事、财务、资产、设备、后勤服务、信息服务等综合的全方位的数据，实现“谁产生、谁维护、谁负责”的权威数据源。提供在此权威数据基础上的数据综合查询、统计、分析、决策支持等服务。

    5.可管理、运行规范的数据中心

    国子数据中心平台是《数字化校园综合管理平台》的核心，建设过程中充分考虑了数据存储的安全性、备份的安全、数据的完整性、数据可回溯性，同时提供垃圾数据清洗、数据转换、数据导入导出、数据维护等管理和工具。

    国子数据中心平台应用场景

    随着信息化建设的推进，学校各业务部门已经建立了完整的业务处理系统，学校决策层就具有了将下属各业务系统数据集中和提供辅助决策支持强烈的需求，也具备了构建数据仓库和决策决策系统的能力和条件。

    首先需要利用数据转换系统进行数据集中，然后对集中的数据建立数据仓库，进而利用联机分析处理系统（Googosoft  OLAP）对数据进行业务关联建模，对业务指标进行综合立体的展现分析。

    具有数据查询和分析需求的用户，只需要对现有的数据库进行查询和管理，利用综合查询系统（Googosoft  SQL Query）就可以方便的完成。

    国子数据中心平台总体架构

   1.三层架构：国子数据中心平台从系统架构上分为数据的集整合、数据存储管理、应用展现三层结构。

   2.数据采集整合层：是解决数据采集以及对各应用系统异构数据进行梳理，将分散的数据集中的过程。采用国子数据转换系统（Googosoft ETL），通过抽取、清洗、转换、装载，对异构数据进行整合，统一装载到目标数据源。

    3.数据存储管理层：是解决数据与数据、数据与业务之间关联关系及安全存储问题的层面。通过该层，数据与业务之间将建立起逻辑映射关系，为应用层的展现打下基础。应用系统数据经数据采集整合层的数据转换系统统一装载到数据存储管理层的中心数据库或数据仓库中，由国子元数据维护系（GoogosoftMetaDataSee对中心数据库和数据仓库的数据进行更新维护。

    4.应用展现层：终端用户能直接应用的层面，平台提供了联机分析处理系统和综合查询系统。国子联机分析处理系统（Googosoft OLAP）是一种对数据仓库中存储的多维数据进行立体分析的技术，将复杂的数据按照业务指标以表格、分析图等直观形式展现，适用于数据量大，将分析纳入日常工作的决策单位。综合查询系统（Googosoft SQLQuery）是一种可以直接对数据库进行查询，并生成报表的方便工具。

    国子数据中心平台总体架构图（如上图）

     5. 数据集成层是解决异构分散数据整合问题的层面：通过该层，将有用数据从众多杂乱的信息中提取出来，进行格式化处理，将规范化的数据提交到数据存储层。作为系统的集成平台可以将用户各个业务系统面向应用的数据重新按照面向统计分析的方式进行组织、解决数据存在的不一致、不完整等影响统计分析的情况。

    6. 数据存储层是解决数据与数据、数据与业务之间关联关系及安全存储问题的层面：通过该层，数据与业务之间将建立起逻辑映射关系，为应用层打下基础。该层包括访问工具、数据存储和数据源、元数据管理、安全及管理。

    7. 应用层是面向终端用户的数据展现、是用户能够直接接触的层面：改层涉及许多针对不同行业的或者应用领域的业务职能解决方案，包括了联机分析处理系统、基本查询和报表工具等。

数据转换系统

     数据转换系统（Googosoft ETL）可以批量完成数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transformation）、装载（Loading）等任务，应用于数据库批量采集、迁移、转换、更新等数据整合、数据仓库建立和维护、数据质量管理等工作，不但满足对种类繁多的异构数据库进行整合的需求，同时可以通过增量方式进行数据的后期更新，一体化的解决数据整合过程中遇到的种种困难。

    1.ETL：ETL是Extract Transform Load首字母缩写，也就是抽取、清洗、转换、装载的意思。

    2.数据抽取：主要是针对各个业务系统的分散数据，充分理解数据定义后，规划需要的数据源及数据定义，制定可操作的数据源，制定增量抽取的规则。

   3.数据清洗：针对各业务系统、各个环节可能出现的数据二义性、重复、不完整、违反业务规则等情况，通过清洗，将有问题的记录帅选出来，根据实际情况调整相应的清洗工作。

   4.数据转换：针对中心数据库和数据仓库建立的模型，通过一系列各种复杂的转换，实现从业务模型到分析模型的数据转换，将原数据变为目标数据。数据转换包括数据格式转换、类型转换、数据定义转换、汇总计算、拼接等。

   5.数据转载：将经过转换和清洗的数据加载到中心数据库和数据仓库里面。

   6.整体架构：数据转换系统（Googosoft ETL）分两层应用，一层是基层单位，另一层是上级机构。在上级机构层，从业务数据库服务器下载差异数据文件，通过数据转换服务器的工作，将其装载到中心数据库和数据仓库中，完成数据集中、转换、更新全过程。（数据转换系统整体框架图如下图）

    7.数据整合：通过数据转换系统，将存在于业务系统中的原始数据库中的相关数据进行一系列的转换，按照统一的格式和规则，加载到中心数据库和数据仓库中，完成数据的整合过程。上级机构能够对下级部门的相关数据进行集中和综合分析，下级单位之间能够实现数据的共享和同步。