對于公立大學而言，留級率和畢業率等指標是在競爭環境中脫穎而出的重要指標。這些成功指標對于吸引更多學生，使他們成功并持續發展強大的校友網絡至關重要。

佛羅里達州立大學（FSU）是全美最好的研究型大學之一，它在保存，擴展和傳播科學，技術，藝術，人文學科和專業知識的同時，還接受深深植根于文科和批判性思維傳統的學習哲學。它成立于1851年，位于佛羅里達州歷史最悠久的連續高等教育機構。

FSU遠程學習辦公室（ODL）有限的數據技術人員負責學習管理系統（LMS）的報告，該學習報告了40,000多名學生和3,000名教員，該組織一直在尋找一種方法來解決挑戰并實現傳統上是手動的流程自動化。

遇到數據挑戰并尋求解決方案

ODL面臨著數據丟失，資源有限而無法進行高級分析的挑戰，并且需要有關如何處理來自各種來源的數據的更多信息。數據非常孤立，團隊沒有一個健壯且符合安全性的環境來正確收集，處理和分析數據。還存在空間限制的問題– LMS應用程序服務器和數據庫生成大量數據文件，導致經常達到容量限制，因此必須定期決定可以保留哪些內容以及必須舍棄的內容。

提供更好的數據并幫助提高學生畢業率以及最大程度地提高留任率的需求促使ODL運用具有更強大和完整的大數據堆棧的預測分析功能。該大學使用畫布學習管理系統（LMS）來跟蹤學生在特定課程中的活動。借助Cloudera的平臺，ODL現在可以識別LMS數據中的模式，從而幫助他們識別有可能落后或失敗課程的學生。Apache Spark ML中的邏輯回歸等算法用于預測學生是否會通過一門課程。與金融服務欺詐分析類似，該大學現在還可以監控作弊行為-幫助查明和調查作弊行為，從而也確保了畢業生的素質。

大學中的多個部門都依賴ODL技術團隊的報告來制定決策。以前，ODL必須查看電子表格，壓縮的服務器日志，數據庫輸出以及手動將數據匯總在一起以創建這些報告。現在已經準備好數據，因此可以與Apache Impala和Apache Hive結合使用，以構建有洞察力的用例并了解趨勢，并創建可幫助部門做出決策的自定義報告。

“我們負責報告各種結果。有統計顯示您在學生方面取得了成功，他們正在學習，正在提供價值并正在努力提高自己的學位。并且數據顯示這些目標已經實現。作為LMS數據的管理者，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如何實現學生的成功目標。” FSU遠程學習辦公室技術助理主任Mary Eichin說。

建立效率更高的測試中心

另一個需要存儲和分析大量數據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，可以對季節性測試需求進行適當的分析和預測。有了這些見解，測試中心可以通過更好的計劃來改善流程和效率。

根據他們迄今為止的經驗和成功經驗來看，ODL數據技術團隊已草擬了30多個用例的清單，他們可以利用數據的力量來提高效率和洞察力。團隊對他們現在擁有的數據平臺有信心，可以幫助推動學生和組織的成功。

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