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摘要：在信息化的时代中要求使用信息的数据，在实际中进行应用。高校是集知识和先进性的地方，在信息化的背景中要进行好信息技术的利用，保证好高校在教学中的质量。在现有的高校办公系统中有很多种类，其中就包括了网站、办公系统、教务系统、财务系统等等，在这些系统的管理过程中就容易出现很多问题，同时系统繁多在故障管理中也比较烦琐，因此，需要建立全业务管理系统，帮助学校进行管理。该文为在写作过程中，主要是根据在信息时代的背景下，使用先进的管理系统对高校的所有系统进行管理，提高学校的管理能力，同时研究好这样的管理系统，使它更好地为高校服务。
关键词：高校；全业务监控预警系统；设计与研究
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）33-0058-02
在进行信息化的高校管理过程中，就会产生很多的系统数据，这些数据代表着对该项内容的管理情况。信息化中优点是管理效率高，但是在管理时容易出错误，传统中使用人工的方法已经比较落后，同时在工作效率中也无法提高。使用大数据，对数据的提取和监管，就能够很高的对高校所以系统进行监管，并且设计出预警功能，在检测到错误报告的情况中，就可以通过短信或者微信的方式进行提醒，帮助管理人员进行管理提高管理效率。
1 设计的思路
1.1模块驱动，面向规则
在高校的管理系统中，要根据实际的情况进行设计监控系统，这些就包括了系统的模型设计和规则设计，要在高校的各个系统的运行中，对于一些指标的异常波动，管理规则性、发展有效性和健康性进行准确的定位，要在这样的信息系统中进行全业务监控模型的建设，以及在强化端到端的监控建设[1]。
1.2系统固化、管理协调
要在全业务管理监控预警系统中建立管理机制和健康信息传递；在传统中使用的人工监控原则要进行改变，建立的过程中要实行系统自动推送的原则，同时还要设计好在预警重大的预警事故，要有限时处理的时间限制，同时要反馈出这样的信息，在信息的传递中要使多传递进行优化，使用短信和微信的手段对信息进行传输；还需要在核查工单中进行建设，要保证整改工单流程的完善；在建立中，要改变以前的被动监控原则，要在监控中使学校的各种系统为体系的主体，使用好系统的反馈功能，使监控的需求是一种自上而下的主动支持。
1.3动态完善，集聚重点
对高校监控预警系统的建立中主要是对模型库和监控指标库建立，在进行这个的同时，还需要对这两个内容进行规范，要使系统具有可扩展性，要注意增强系统的管理性为重点，要以使用效果提升和监控能力为目标进行建设，在学校有着新的业务时要使系统能够进行融合。要对模型库和动态维护指标库进行建设，还要保证好这个系统在监控体系中的不断完善和改进。
2 对高校全业务预警监管体系的介绍
2.1监控模型和主要内容
使用大数据进行监管高校的系统，是一个为了服务高校所有系统为单位的一种体系[2]。它是在遵守相应的规则，进行模型的驱动，以对学校管理系统的数据为线索，从管理健康性、业务合规性和发展有效性这三个维度，结合高校系统管理的特点确定监控的展现颗粒度和时间维度。在这样的系统中，就能够实现精准预警和监控模块的自动，同时根据学校的需要建立起相关管理制度，这样就能够实现系统的精准监控，需要进行管理的业务进行逻辑关系理清，同时还在这个系统中建立业务监控模块和全业务监控指标库。原有的监控工作，是一种非规整化的日常监控工作，經过建立该系统以后，就可以实现系统的整合，使这三个管理机制成为相辅相成的监控系统，这三个管理机制是：管理机制、异动算法和监控模型，完成好这三个内容，就能够保证全业务监控系统监控快速发展。
建立监控指标库，从发展有效性、业务合规性和学习系统健康度三个维度对系统情况进行综合监控。各类监控指标主要源自校园财务管理、校园网络管理、历史案例、教务管理及KPI等。在校园财务管理中，主要体现财务的健康性，学校经营情况和学校的发展前景等情况。校园网络中，主要在互联网中，学校对网站的管理，对于一些社会和学生在网站中提出的意见进行收集和整理，同时及时更新学校的相关信息等。
该体系从全业务分类、时间序列和颗粒度等方面对各项指标进行定义，并明确该指标相关的主管部门。同时，基于可拓展性等原则，对管理监控指标创建编码规则，通过指标的标识和编码，规范地对指标库进行管理，方便查询、清理和相关的数据应用。
2.2基于大数据的异动检测法
2.2.1异常阈值定义问题和难点
在对学校的业务指标进行监控时，在进行监控的关键就是在进行设置的异动指标定义的阈值这个是关键点[3]。学习系统的业务中它的规格和指标含义是有着不相同之处，这样就造成在进行异常值的阈值的设置中有很多的难点和问题。
1）人工设置阈值费时费力，而且效果还差：在传统的监控指标阈值中主要采用的是环比比值的相应变化进行研究以这样的方法来确定。在使用这种统计方法，在使用中是经常使用，但是在实际中它却有着一定的局限性。在使用比较复杂的多元异质指标中，使用这样的统计方法，就更加显现它的局限性来。在进行业务指标涵义的定义中，涵义的不相同，这就造成在进行波动中有着很大的差异化，这时在环比的异动表达阈值就会有着不相同的地方。所以，在研究的过程中就需要对每个指标进行研究，同时在阈值中，就需要进行不断的修改，才能保证它的完善性，也能够保证它的时效性。在大数据和多指标的情况里，这样的方法就有着它的不适应性，其表现在人工成本高的问题中。
2）继发性异动导致错误预警：在环比值中，前一个环比在发生数值的异动过程中，就会影响到后一数值在这个方面的异动，这就是继发性的跟随异动。在实际的情况时，在进行跟随的后一数值中就有可能不会发生异动。在这种继发性的跟随异动里，就会造成在预警中出现错误的预警，进行这样的分析问题时，就会增加相应的成本，因此这样的错误是要引起相应的重视。 3）阈值的定义难和动态反映业务发展的变化[4]：在学校的管理系统中业务是在不断地变化的一个过程，在监控预警系统中，环比等静态阈值在进行监控时没有进行相应的更新和完善，也就是没有动态的改进方法，这样就无法保证事物的合理性。
2.2.2异常数据概述
在本文所提到的异常数据中，通常会出现两个基本性的问题，具体包括了：第一，当在对某个数据集合进行分析时，需要提前对这数据集合进行约定，当其符合某一条件时，才可判定这一数据集合为数据异常现象。而从这也可以得知，异常数据定义是存在问题的。第二，则是在确定数据集合中的异常数据后，应当采用哪种方法来将其从数据集合中提取出来。
通常情况下，异常数据是指在某一数据集合中，与其他数据存在明显的不同、且数量较少的数据。异常数据所存在的偏差并非任意情况便可造成的，而是由于一些必然性的原因而导致其出现在数据集合中时，便与其他的数据存在明显差异性。對此，若想对异常数据进行一个确切的认知，便必须要先对所查询的数据集合进行明确，才可以从众多的数据中找出数量少的异常数据。
在进行统计学分析与处理时，其在异常的数据值做出了清晰的定义，即：在所查询的数据集合中，某一部分的数据测定值与整个集合数据的平均值差距过大，正负超过两倍的，便可称之为异常值；而若测定值与整个集合数据的平均值差距正负超过三倍的，则称之为高度异常值。
2.2.3学校系统监控配套管理机制
1）预警信息每天推送[5]：在预警的重要指标中，要进行短信推送，使在进行管理的各个系统人员中能够及时了解预警问题波动的情况，使在进行系统管理的人员里能够了解加快变化情况反映的速度。对于一些重要的预警信息，要进行定期通报。
2）在线反馈端到端监控支撑功能：这样的监控系统中，在异动的指标里有着专门的在线反馈功能，是监控体系里一个沟通的平台，有着基层传感器的作用。在使用在线的反馈功能以后，在以往的反馈功能里是一种自上而下的监控模式，转换成为一种自上而下的主动沟通反馈模式。在每个指标中，都包含了学校分系统的相应数据，在一个分系统中出了数据的异动，就可以把异动的数据分享到这个子系统中，在由这个系统的管理人员对异动进行核查，然后把核查的数据进行上报。在大数据的监控中，这样的方式得到了很好运用，在传统的监控中只是一种自上而下的监控反馈，变成了一种自上而下的反馈主动沟通，而且能够直达异动端，实现异动原因分析的效率提高，也实现了端到端的监控支撑。
3）核查使整改实现流程化：在这样的系统中是一种固化的监控流程。也是一种完善核查工单流程，同时建立整改的工单，在监控核查的结果中，要求对这样的结果进行严格的跟踪验证，在出现的违规管理中，要求管理人员提供整改工单，使在学校的子系统违规管理中促进其整改，要做到有查必严，有纠就必定有果的方法。
4）建立报表需求申请流程和建立学校子系统管理单元监控指标，在进行监控中要求强化监控体系的严肃性、规范性和动态延伸性。
3 结束语
综上所述，在学校的监控系统的建立中，就能够对学校的子系统在运行过程中进行很好监控，同时在子系统中出现的异动情况进行预警，把预警的数据共享到异动系统中，并要求其进行整改。同时还有预警的短信系统，在出现重大的预警时，就可以自主推送短信，使管理人员在第一时间了解异动的情况，提高解决问题的能力。
参考文献：
[1] 周志飞.基于营销现代化的业务监控模式构建[J].大众用电，2018，32（4）：14-16.
[2] 唐晓芳.一种全业务质量分析与监控系统[J].信息通信，2018（2）：202-203.
[3] 倪妍妍，左松林，金耀，等.基于95598全业务监控分析的供电服务质量管控与提升[J].电工文摘，2017（4）：64-66.
[4] 王琳，郭振江.构建面向全业务经营发展监控的业务监控预警管理体系[J].科技风，2016（9）：114-115.
[5] 刘霄龙，谢宇，林僚，等.基于大数据的全业务监控预警模型研究[J].广西通信技术，2015（1）：18-23.
【通联编辑：唐一东】
关键词：高校；全业务监控预警系统；设计与研究
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）33-0058-02
在进行信息化的高校管理过程中，就会产生很多的系统数据，这些数据代表着对该项内容的管理情况。信息化中优点是管理效率高，但是在管理时容易出错误，传统中使用人工的方法已经比较落后，同时在工作效率中也无法提高。使用大数据，对数据的提取和监管，就能够很高的对高校所以系统进行监管，并且设计出预警功能，在检测到错误报告的情况中，就可以通过短信或者微信的方式进行提醒，帮助管理人员进行管理提高管理效率。
1 设计的思路
1.1模块驱动，面向规则
在高校的管理系统中，要根据实际的情况进行设计监控系统，这些就包括了系统的模型设计和规则设计，要在高校的各个系统的运行中，对于一些指标的异常波动，管理规则性、发展有效性和健康性进行准确的定位，要在这样的信息系统中进行全业务监控模型的建设，以及在强化端到端的监控建设[1]。
1.2系统固化、管理协调
要在全业务管理监控预警系统中建立管理机制和健康信息传递；在传统中使用的人工监控原则要进行改变，建立的过程中要实行系统自动推送的原则，同时还要设计好在预警重大的预警事故，要有限时处理的时间限制，同时要反馈出这样的信息，在信息的传递中要使多传递进行优化，使用短信和微信的手段对信息进行传输；还需要在核查工单中进行建设，要保证整改工单流程的完善；在建立中，要改变以前的被动监控原则，要在监控中使学校的各种系统为体系的主体，使用好系统的反馈功能，使监控的需求是一种自上而下的主动支持。
1.3动态完善，集聚重点
对高校监控预警系统的建立中主要是对模型库和监控指标库建立，在进行这个的同时，还需要对这两个内容进行规范，要使系统具有可扩展性，要注意增强系统的管理性为重点，要以使用效果提升和监控能力为目标进行建设，在学校有着新的业务时要使系统能够进行融合。要对模型库和动态维护指标库进行建设，还要保证好这个系统在监控体系中的不断完善和改进。
2 对高校全业务预警监管体系的介绍
2.1监控模型和主要内容
使用大数据进行监管高校的系统，是一个为了服务高校所有系统为单位的一种体系[2]。它是在遵守相应的规则，进行模型的驱动，以对学校管理系统的数据为线索，从管理健康性、业务合规性和发展有效性这三个维度，结合高校系统管理的特点确定监控的展现颗粒度和时间维度。在这样的系统中，就能够实现精准预警和监控模块的自动，同时根据学校的需要建立起相关管理制度，这样就能够实现系统的精准监控，需要进行管理的业务进行逻辑关系理清，同时还在这个系统中建立业务监控模块和全业务监控指标库。原有的监控工作，是一种非规整化的日常监控工作，經过建立该系统以后，就可以实现系统的整合，使这三个管理机制成为相辅相成的监控系统，这三个管理机制是：管理机制、异动算法和监控模型，完成好这三个内容，就能够保证全业务监控系统监控快速发展。
建立监控指标库，从发展有效性、业务合规性和学习系统健康度三个维度对系统情况进行综合监控。各类监控指标主要源自校园财务管理、校园网络管理、历史案例、教务管理及KPI等。在校园财务管理中，主要体现财务的健康性，学校经营情况和学校的发展前景等情况。校园网络中，主要在互联网中，学校对网站的管理，对于一些社会和学生在网站中提出的意见进行收集和整理，同时及时更新学校的相关信息等。
该体系从全业务分类、时间序列和颗粒度等方面对各项指标进行定义，并明确该指标相关的主管部门。同时，基于可拓展性等原则，对管理监控指标创建编码规则，通过指标的标识和编码，规范地对指标库进行管理，方便查询、清理和相关的数据应用。
2.2基于大数据的异动检测法
2.2.1异常阈值定义问题和难点
在对学校的业务指标进行监控时，在进行监控的关键就是在进行设置的异动指标定义的阈值这个是关键点[3]。学习系统的业务中它的规格和指标含义是有着不相同之处，这样就造成在进行异常值的阈值的设置中有很多的难点和问题。
1）人工设置阈值费时费力，而且效果还差：在传统的监控指标阈值中主要采用的是环比比值的相应变化进行研究以这样的方法来确定。在使用这种统计方法，在使用中是经常使用，但是在实际中它却有着一定的局限性。在使用比较复杂的多元异质指标中，使用这样的统计方法，就更加显现它的局限性来。在进行业务指标涵义的定义中，涵义的不相同，这就造成在进行波动中有着很大的差异化，这时在环比的异动表达阈值就会有着不相同的地方。所以，在研究的过程中就需要对每个指标进行研究，同时在阈值中，就需要进行不断的修改，才能保证它的完善性，也能够保证它的时效性。在大数据和多指标的情况里，这样的方法就有着它的不适应性，其表现在人工成本高的问题中。
2）继发性异动导致错误预警：在环比值中，前一个环比在发生数值的异动过程中，就会影响到后一数值在这个方面的异动，这就是继发性的跟随异动。在实际的情况时，在进行跟随的后一数值中就有可能不会发生异动。在这种继发性的跟随异动里，就会造成在预警中出现错误的预警，进行这样的分析问题时，就会增加相应的成本，因此这样的错误是要引起相应的重视。 3）阈值的定义难和动态反映业务发展的变化[4]：在学校的管理系统中业务是在不断地变化的一个过程，在监控预警系统中，环比等静态阈值在进行监控时没有进行相应的更新和完善，也就是没有动态的改进方法，这样就无法保证事物的合理性。
2.2.2异常数据概述
在本文所提到的异常数据中，通常会出现两个基本性的问题，具体包括了：第一，当在对某个数据集合进行分析时，需要提前对这数据集合进行约定，当其符合某一条件时，才可判定这一数据集合为数据异常现象。而从这也可以得知，异常数据定义是存在问题的。第二，则是在确定数据集合中的异常数据后，应当采用哪种方法来将其从数据集合中提取出来。
通常情况下，异常数据是指在某一数据集合中，与其他数据存在明显的不同、且数量较少的数据。异常数据所存在的偏差并非任意情况便可造成的，而是由于一些必然性的原因而导致其出现在数据集合中时，便与其他的数据存在明显差异性。對此，若想对异常数据进行一个确切的认知，便必须要先对所查询的数据集合进行明确，才可以从众多的数据中找出数量少的异常数据。
在进行统计学分析与处理时，其在异常的数据值做出了清晰的定义，即：在所查询的数据集合中，某一部分的数据测定值与整个集合数据的平均值差距过大，正负超过两倍的，便可称之为异常值；而若测定值与整个集合数据的平均值差距正负超过三倍的，则称之为高度异常值。
2.2.3学校系统监控配套管理机制
1）预警信息每天推送[5]：在预警的重要指标中，要进行短信推送，使在进行管理的各个系统人员中能够及时了解预警问题波动的情况，使在进行系统管理的人员里能够了解加快变化情况反映的速度。对于一些重要的预警信息，要进行定期通报。
2）在线反馈端到端监控支撑功能：这样的监控系统中，在异动的指标里有着专门的在线反馈功能，是监控体系里一个沟通的平台，有着基层传感器的作用。在使用在线的反馈功能以后，在以往的反馈功能里是一种自上而下的监控模式，转换成为一种自上而下的主动沟通反馈模式。在每个指标中，都包含了学校分系统的相应数据，在一个分系统中出了数据的异动，就可以把异动的数据分享到这个子系统中，在由这个系统的管理人员对异动进行核查，然后把核查的数据进行上报。在大数据的监控中，这样的方式得到了很好运用，在传统的监控中只是一种自上而下的监控反馈，变成了一种自上而下的反馈主动沟通，而且能够直达异动端，实现异动原因分析的效率提高，也实现了端到端的监控支撑。
3）核查使整改实现流程化：在这样的系统中是一种固化的监控流程。也是一种完善核查工单流程，同时建立整改的工单，在监控核查的结果中，要求对这样的结果进行严格的跟踪验证，在出现的违规管理中，要求管理人员提供整改工单，使在学校的子系统违规管理中促进其整改，要做到有查必严，有纠就必定有果的方法。
4）建立报表需求申请流程和建立学校子系统管理单元监控指标，在进行监控中要求强化监控体系的严肃性、规范性和动态延伸性。
3 结束语
综上所述，在学校的监控系统的建立中，就能够对学校的子系统在运行过程中进行很好监控，同时在子系统中出现的异动情况进行预警，把预警的数据共享到异动系统中，并要求其进行整改。同时还有预警的短信系统，在出现重大的预警时，就可以自主推送短信，使管理人员在第一时间了解异动的情况，提高解决问题的能力。
参考文献：
[1] 周志飞.基于营销现代化的业务监控模式构建[J].大众用电，2018，32（4）：14-16.
[2] 唐晓芳.一种全业务质量分析与监控系统[J].信息通信，2018（2）：202-203.
[3] 倪妍妍，左松林，金耀，等.基于95598全业务监控分析的供电服务质量管控与提升[J].电工文摘，2017（4）：64-66.
[4] 王琳，郭振江.构建面向全业务经营发展监控的业务监控预警管理体系[J].科技风，2016（9）：114-115.
[5] 刘霄龙，谢宇，林僚，等.基于大数据的全业务监控预警模型研究[J].广西通信技术，2015（1）：18-23.
【通联编辑：唐一东】