Entre ellos, "grande" se refiere principalmente al tamaño. En la mayoría de los casos, los datos que utilizamos en esta etapa no alcanzan este nivel "grande".
En la aplicación del análisis de datos en la industria educativa, los principales puntos débiles son los siguientes:
1.
La principal fuente de datos es el sistema del campus digital. Otros datos de gestión docente son en su mayoría datos no estructurados ingresados manualmente, con pocas dimensiones de datos y fuentes de datos insuficientes.
2. La interfaz de datos es imperfecta
Los datos del sistema de administración académica del sistema de información interno, el sistema de tarjetas todo en uno, el sistema de biblioteca y el sistema financiero no están estandarizados. inconsistentes y tienen diferentes estructuras de datos. La interfaz del sistema empresarial es difícil y la interfaz empresarial y la estructura de datos no están estandarizadas.
3. Falta de una plataforma de gestión de datos unificada
No existe un centro de procesamiento de datos unificado para gestionar los datos y no hay mano de obra para mantener el acceso a varios sistemas. La cantidad de datos efectivos es pequeña y la calidad de los datos es deficiente, lo que no puede cumplir con los requisitos del procesamiento y análisis de big data.
La combinación de big data y educación es la tendencia general. En el contexto del big data educativo, la enseñanza de conocimientos ya no se lleva a cabo únicamente en las escuelas. Como docentes debemos entender claramente cuál es la función de la educación, es decir, educación es crecimiento. En una era de big data, el crecimiento humano debería ocupar un lugar importante.