摘 要：目前高校业务系统不断丰富，同时也形成了“信息孤岛”，通过构建数据中心可以解决该类问题，本文分析了目前高校业务系统建设中存在的主要问题、高校数据中心建设的模式和主要技术路线，提出了基于ODI的数据中心建设模式，在浙江树人大学加以实践，并选取教工流进行深入研究。

　　关键词：ODI 数据中心 信息孤岛 数据流 高校信息化

　　一、前言

　　随着高校信息化建设不断深入，各类应用系统产生的大量数据形成了各自的“信息孤岛”，使各个应用系统之间无法互联互通，产生了大量问题，这些应用系统的建立给学校的管理带来负面影响，主要存在以下问题：

　　(1)很多业务系统的建立是遵循老的业务规则，往往会以部门为边界或者按部门内分工进行，各自维护自身的系统和数据，形成了屏障，使数据无法良性共享，这样当业务需要进行跨系统交互时就会很困难，而学校大量业务流程需要跨部门开展，这样业务系统对于全校性的业务支撑力度不够，现实的情况是，很多业务系统在建设初期设想了很多功能点，但是到最后能用上的寥寥无几。

　　(2)没有统一的信息标准，每个业务系统在建设的时候采用自己的命名规则和代码集，这样在系统设计的时候对于数据规范性就缺乏考究，即便有数据但由于格式不对也无法顺利地传递给其他业务。

　　(3)数据以不同的形式广泛分散于各个部门、业务系统、人员，在业务系统中以结构化的数据为主，很多还未纳入信息系统的业务产生了非结构化的数据，并且这些数据还是存放在个人电脑上，无法确保信息安全、必要冗余和高可用性。[1]

　　(4)各业务系统一般只建设面向该业务的简单查询，实际过程中真正有价值和迫切需查询的数据是面向全校的，而不局限于单一业务本身，但由于全校重要的信息没有唯一和统一的存放点，例如学校领导一般比较关心学生信息，而学生基本信息在学工系统，学籍信息在教务处，住宿信息在后勤部门，图书借阅信息在图书馆，单个业务系统势必无法满足全面的信息查询和使用需求。

　　(5)缺乏信息积累机制，数据无法得到有效的搜集、存放和利用，世界的本质是信息，在高等教育过程中产生的各类信息无法记录下来，在信息社会和大数据时代是很可怕的事情，数据资源对学校今后的发展有着极具重要的战略意义和指导意义，例如分析学生的行为记录与成长轨迹的关联可以为学生培养模式的制定提供非常好的决策支持。[2]

　　上述问题在各个高校中基本都存在，程度不一，一般高校的解决方式都是在门户层统一信息、展示入口，关键在于数据层依据信息标准构建全校性的数据中心来实现数据交互、沉淀和挖掘，选择好的数据中心技术框架、建设模式特别重要。本文通过分析传统的数据中心模式，提出了基于ODI(Oracle Data Integrator)的数据中心解决方案，从数据中心架构模型、应用效果等几个方面进行了深入的研究和实践。

　　二、高校数据中心现状

　　目前来说各大高校都在进行数据中心建设，对于高校数据中心的研究也在不断深入，截止到2015年1月27日，在中国期刊全文数据库中以数据中心为主题作为关键词检索，有4707条记录，其中关于高校数据中心建设有746条，可见数据中心的建设是高校信息化的核心点、热点，同时也是难点。目前来说高校数据中心建设模式上大部分高校采用纯外包或者半外包的形式，即公开招标找社会上的软件公司为其设计和建设数据中心，但是每个学校的情况差异比较大，数据中心很难作为一种成熟的产品实施，它要求校方深入参与期间的每个过程，同时需要全校其他部门全力配合才能构建一个较为完善的数据中心；从技术路线上来说目前较为热门的是基于SOA架构的数据中心，该架构的特点是高内聚低耦合，实现了功能点的分离，但是现实的情况是如何界定功能点、原有的业务系统如何融入SOA架构、总线如何编排都是很大的挑战，实施起来难度比较大。[3][4]

　　三、浙江树人大学解决方案

　　1.信息化现状

　　和绝大部分高校一样，树人大学现有业务系统繁多，业务系统之间相互独立，数据无法共享，形成了数据孤岛，而且没有全校性的数据标准，数据质量堪忧，在这样的背景下，启动了数据中心建设，经过多方考察和研究，确定了用ODI作为数据中心的核心技术平台，并参照教育部2012年最新信息标准制定了学校标准。

　　2.解决思路

　　我们提出了基于ODI构建数据中心的思路，该模型的特点在于关注数据流，而不拘泥于展示技术，打通最底层的数据流，实现业务系统的互联互通。在高校中有三项核心数据流——人员流、物流、财流，这是高校所有业务系统的根本，大部分业务都是以其为载体，很多业务系统的交互和共享也与其有关，我们用商业化、成熟稳定的软件工具ODI作为基础平台，该平台具有强大的数据整合能力，可以抽取、下发、编排各种数据，支持绝大部分的数据库，并且是充分利用数据库系统自身的能力进行数据转换，减少网络流量、平衡和提高性能的同时降低投入总成本。[5]

　　3.ODI技术架构

　　基于ODI的数据中心整体架构如图1所示，通过数据交换平台将各类数据源进行清洗、转化后形成符合数据标准的范式进入数据中心库，数据中心库采用的是与ODI同家厂商的ORACLE，常见的数据源有关系型数据库，如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER、DB2等，常见文本有WORD、EXCEL等，还有其他数据源例如TXT文件，ODI均支持，ODI支持断点续传，即当发生异常，常见的是网络不稳定导致的数据交换过程中断，当网络恢复正常可以延续异常前的工作，这样确保了数据的一致性和数据中心的稳定性。

　　图1  0DI数据中心架构

　　ODI主要定位于在ETL和数据集成的场景里使用。ODI和Oracle原来的ETL(Extract-Transform-Load)工具OWB(ORACLE另外一个数据抽取工具)相比有一些显著的特点，比如和OWB 一样是ETL架构，但是比OWB支持更多的异构的数据源。

　　ODI提出了知识模块的概念(Knowledge Module)，通过知识模块可以复用原有的项目的过程，因为大部分的数据转换过程类似，都是从一个数据源到另一个数据源，ODI里有100多种常见的知识模块，同时也可以自定义知识模块，这样可以实现模块的复用，ODI知识模块是由Jython脚本语言结合数据库的SQL语句录成。[5]

　　四、以树人大学教职工流为例

　　本文以树人大学教职工流为例来说明ODI的实际场景的运作过程，树人大学原有人员归口比较繁杂，没有统一归口，通过整合梳理后使所有教职工都归到人事系统，原先业务系统之间没有联动，经常会发生教职工已经离校但是其他业务系统里还有该人员，并且账号还能正常使用等情况，这是由于部门之间沟通不够顺畅导致或者说没有一个机制来管理这个过程，我们通过构建基于数据中心的教职工流可以很好地解决该问题，实现人员的自动化和全生命周期管理。[6][7]

　　教职工涉及的主要业务系统有办公自动化系统、教务系统、财务系统、资产管理系统、人事管理系统、图书馆系统、一卡通系统、档案系统等，教职工相关业务有入职、校内信息变更和离职三大类，通过基于ODI的数据中心构建的数据流如图2所示，该图列出了两种流形式——新教工入职流和信息变更流(涵盖离职)。

　　图2  教工数据流