對于公立大學(xué)而言，留級(jí)率和畢業(yè)率等指標(biāo)是在競爭環(huán)境中脫穎而出的重要指標(biāo)。這些成功指標(biāo)對于吸引更多學(xué)生，使他們成功并持續(xù)發(fā)展強(qiáng)大的校友網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。

佛羅里達(dá)州立大學(xué)（FSU）是全美最好的研究型大學(xué)之一，它在保存，擴(kuò)展和傳播科學(xué)，技術(shù)，藝術(shù)，人文學(xué)科和專業(yè)知識(shí)的同時(shí)，還接受深深植根于文科和批判性思維傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)哲學(xué)。它成立于1851年，位于佛羅里達(dá)州歷史最悠久的連續(xù)高等教育機(jī)構(gòu)。

FSU遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)辦公室（ODL）有限的數(shù)據(jù)技術(shù)人員負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）的報(bào)告，該學(xué)習(xí)報(bào)告了40,000多名學(xué)生和3,000名教員，該組織一直在尋找一種方法來解決挑戰(zhàn)并實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)上是手動(dòng)的流程自動(dòng)化。

遇到數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)并尋求解決方案

ODL面臨著數(shù)據(jù)丟失，資源有限而無法進(jìn)行高級(jí)分析的挑戰(zhàn)，并且需要有關(guān)如何處理來自各種來源的數(shù)據(jù)的更多信息。數(shù)據(jù)非常孤立，團(tuán)隊(duì)沒有一個(gè)健壯且符合安全性的環(huán)境來正確收集，處理和分析數(shù)據(jù)。還存在空間限制的問題– LMS應(yīng)用程序服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫生成大量數(shù)據(jù)文件，導(dǎo)致經(jīng)常達(dá)到容量限制，因此必須定期決定可以保留哪些內(nèi)容以及必須舍棄的內(nèi)容。

提供更好的數(shù)據(jù)并幫助提高學(xué)生畢業(yè)率以及最大程度地提高留任率的需求促使ODL運(yùn)用具有更強(qiáng)大和完整的大數(shù)據(jù)堆棧的預(yù)測分析功能。該大學(xué)使用畫布學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）來跟蹤學(xué)生在特定課程中的活動(dòng)。借助Cloudera的平臺(tái)，ODL現(xiàn)在可以識(shí)別LMS數(shù)據(jù)中的模式，從而幫助他們識(shí)別有可能落后或失敗課程的學(xué)生。Apache Spark ML中的邏輯回歸等算法用于預(yù)測學(xué)生是否會(huì)通過一門課程。與金融服務(wù)欺詐分析類似，該大學(xué)現(xiàn)在還可以監(jiān)控作弊行為-幫助查明和調(diào)查作弊行為，從而也確保了畢業(yè)生的素質(zhì)。

大學(xué)中的多個(gè)部門都依賴ODL技術(shù)團(tuán)隊(duì)的報(bào)告來制定決策。以前，ODL必須查看電子表格，壓縮的服務(wù)器日志，數(shù)據(jù)庫輸出以及手動(dòng)將數(shù)據(jù)匯總在一起以創(chuàng)建這些報(bào)告。現(xiàn)在已經(jīng)準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)，因此可以與Apache Impala和Apache Hive結(jié)合使用，以構(gòu)建有洞察力的用例并了解趨勢，并創(chuàng)建可幫助部門做出決策的自定義報(bào)告。

“我們負(fù)責(zé)報(bào)告各種結(jié)果。有統(tǒng)計(jì)顯示您在學(xué)生方面取得了成功，他們正在學(xué)習(xí)，正在提供價(jià)值并正在努力提高自己的學(xué)位。并且數(shù)據(jù)顯示這些目標(biāo)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。作為LMS數(shù)據(jù)的管理者，我們可以向其他部門提供他們所需的信息，以更清晰地了解他們?nèi)绾螌?shí)現(xiàn)學(xué)生的成功目標(biāo)。” FSU遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)辦公室技術(shù)助理主任Mary Eichin說。

建立效率更高的測試中心

另一個(gè)需要存儲(chǔ)和分析大量數(shù)據(jù)的主要用例是測試中心。以前，測試中心是在不知道要參加多少學(xué)生的情況下聘用和安排人員的。這種方式造成問題和效率低下。利用Cloudera的平臺(tái)，可以對季節(jié)性測試需求進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆治龊皖A(yù)測。有了這些見解，測試中心可以通過更好的計(jì)劃來改善流程和效率。

根據(jù)他們迄今為止的經(jīng)驗(yàn)和成功經(jīng)驗(yàn)來看，ODL數(shù)據(jù)技術(shù)團(tuán)隊(duì)已草擬了30多個(gè)用例的清單，他們可以利用數(shù)據(jù)的力量來提高效率和洞察力。團(tuán)隊(duì)對他們現(xiàn)在擁有的數(shù)據(jù)平臺(tái)有信心，可以幫助推動(dòng)學(xué)生和組織的成功。

關(guān)于Cloudera

在 Cloudera，我們相信數(shù)據(jù)可以使今天的不可能，在明天成為可能。我們使人們能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為清晰而可行的洞察力。Cloudera 為任何地方的任何數(shù)據(jù)從邊緣到人工智能提供企業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)服務(wù)。在開源社區(qū)不懈創(chuàng)新的支持下，Cloudera推動(dòng)了全球最大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程。

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