面向超智能大学的高等教育分析

高等教育机构往往面临着无处不在的孤岛问题：工具孤岛、团队孤岛、预算孤岛，以及分散在不同楼宇、院系和校区的资源孤岛。高校通常缺乏一个可用于获取洞察的统一数据存储库。对大多数机构而言，采用整体性的 IT 方法是一项重大转变，它能够提供统一的可视化入口，对所有 IT 硬件、应用程序和基础设施进行汇总分析。

在数据环境碎片化的情况下，教育机构难以实时掌握全局情况。不同院系和项目采用多套数据系统，不仅增加了面临安全威胁的风险，也导致机构在数据管理方面缺乏统一的治理。

为帮助打破这些孤岛，统一数据平台能够整合各类技术工具，减少数据分散，促进更高效的协作，并帮助教育机构真正实现数据驱动。然而，说起来容易，做起来却并不简单，尤其是在需要应对遗留应用以及长期依赖现有技术和流程的组织文化时。

超智能高校的成效取决于流经其中的数据、数据的存储方式，以及关联多个数据来源数据的能力。当数据以孤岛形式分散在各个团队和院系时，各团队往往难以获得实时的全局可视性。

如果不能一次性看到所有数据，如何根据数据做出决策？

通过围绕覆盖教学、运营和安全系统的统一数据平台，将学校整体战略与 IT 服务团队协同起来，高校能够从单一数据源汇聚、访问、查找并利用所有数据。采用这种方式，可以实时获取关键信息，并获得分析这些数据并快速采取行动所需的上下文。

在考虑如何打破数据孤岛并构建统一平台时，一种行之有效的策略是先整合高校 IT 基础设施相关的数据，再逐步扩展到相邻的应用场景。这类数据集通常在整合时涉及的隐私和政策问题最少，同时还能带来显著的运营和财务投资回报 (ROI)。

Elastic 基于搜索的平台帮助超智能高校整合全校范围内的结构化、非结构化和半结构化数据。在这一数据基础之上，高校能够在各项关键领域做出更快速、更具依据的决策——从应用程序性能监测 (APM) 和威胁狩猎，到保护研究人员的知识产权，以及确保数字课程目录和学习管理系统在选课高峰期间保持可靠运行。

要在高等教育领域构建整体性的 IT 方法，需要对整个 IT 环境拥有统一的视图。端到端可观测性解决方案能够整合指标、日志和追踪数据，使 IT 团队能够全面掌握整个环境，外加获得检测异常、发现模式并缩短平均故障解决时间所需的智能分析能力。

通过实时掌握整个网络的可视性，您可以将高校数据转化为实际行动，并立即在以下方面产生影响：

• 学生服务：随着各团队不断提升学生体验，全面的数据洞察能够发挥关键作用。快速识别并预测问题的能力，有助于确保学生能够获取所需信息、保持学习效率，并顺利访问日常学习所需的在线工具和服务。

• IT 运营：通过整合 IT 运营，您将能够在各部门实施高效、精简的流程，并根据需要灵活调配资源。借助敏捷的 IT 运营，您可以着眼未来，并在新技术进入市场时及时推进部署。

• 网络安全：只要您的 IT 环境中仍存在彼此割裂的工具、系统和数据，就可能存在漏洞以及可供入侵和恶意软件藏匿的空间，使其数月甚至数年都无法被发现。通过精简的数据战略，您的机构将接触更少的供应商，并减少潜在漏洞。面对安全威胁时，您也能够迅速、果断地采取行动，清楚了解哪些系统已受到影响并需要重点处理。

当机构实施统一数据平台时，可以为员工释放大量时间，用于试验和创新。Elastic 灵活的平台帮助这些机构的员工针对复杂技术问题创建面向未来的解决方案。

佐治亚州立大学放弃了原生可观测性工具，并通过在 AWS 上使用 Elasticsearch 和 Kibana 仪表板构建的统一系统简化了运营。通过这一转变，IT 团队获得了时间来试验新技术，并构建了一个由 AI 驱动的应用概念验证，帮助学生完成助学金申请流程。该工具通过提供个性化信息和建议，帮助学生了解完成助学金申请所需的复杂且常常令人困惑的步骤。

得克萨斯 A&M 大学系统的网络安全运营团队负责保护 11 个校区、8 个州级机构以及美国第二大高校学生群体的数据安全。该团队从使用多个安全产品转向在所有设备上自动部署 Elastic Security，从而减少了安全工作流程中的文档数量、重复检测和误报。此次转型每月为团队节省超过 100 个工作小时，缩短了事件解决时间，并支持快速集成额外的安全功能和更新。 

马里兰州创新与安全研究所 (MISI) 是一家非营利组织，负责培养年轻的网络安全专业人才，并帮助机构更好地了解其正在评估的技术，从而在投资前做出明智决策。MISI 在多个项目中使用 Elastic Observability 和 Elastic Security，以及经过 AWS GovCloud FedRAMP Moderate 授权的 Elastic Cloud 服务，包括帮助网络防御人员在真实环境中提升安全技能。

精简高效的数据战略是打造超智能高校的第一步。它是推动创新并为 AI 驱动解决方案奠定基础的根基。

AI 为高等教育机构带来了广阔的前景和可能性，但要实施有效的 AI 驱动工具，机构必须具备一些关键要素。

有效的 AI 战略需要：

• 可信数据访问：AI 驱动解决方案的能力取决于其所依赖的数据。如果没有基于您机构专有数据构建的稳固基础，您的 AI 战略将难以取得进展。

• 完善的机构治理：如果您计划将 AI 集成到 IT 工具体系中，那么高校必须实施 AI 治理框架，明确整个学校范围内人工智能的创建和使用相关规则与规范。

• 可访问性：为了让机构实施有效的 AI 驱动解决方案，您需要一个广泛可用且便于关键利益相关者访问和使用的统一平台。

在打造超智能高校的过程中，有一点是确定的：不存在一蹴而就的解决方案。大规模智能化并不能通过购买单一产品或工具来实现。相反，高校需要在各项目和院系中构建并持续维护精简的系统级能力，才能营造智能化环境。互联、安全、实时的系统能够实现更高的透明度并推动转型。

好消息是，统一数据平台能够同时解决多个问题。它不仅可以提高 IT 系统的正常运行时间和可用性，超智能高校还能够利用统一数据平台的速度优势，并结合 AI/ML 能力，在网络威胁危害宝贵数据并对机构基础设施构成威胁之前，快速检测并响应这些威胁。

构建于 Elasticsearch 平台之上的 Elastic Security，使您能够通过结合 SIEM、端点安全和云安全的能力，保护、调查并响应复杂威胁。

深入了解 Elastic 如何帮助您的大学实现超智能。