十三五以來，高校的信息化建設出現了新的主題，從傳統的"數字化校園"跨入"智慧校園"模式。與"數字化校園"相比，"智慧校園"至少包含這幾個方面的轉變：視角，從部門管理轉向用戶體驗;管理，從粗放式管理轉向個性化精細管理;架構，從分立應用系統轉向集成門戶和微服務架構;目標，從服務流程轉為數據分析挖掘和輔助決策;運行，從B/S、C/S運行模式轉向移動互聯模式。
這一切轉變的后端，都有一個共同的本質因素，即從"流程驅動"轉向"數據驅動"。這里的數據就來源于現有各職能部門的業務數據、機器日志數據、互聯網數據、文檔資源數據等。對各類數據進行清洗、關聯、整合，形成統一數據集后，才能有效支撐智慧校園的業務運行。因此，對海量、多維、異構數據的充分整合和全生命周期管理是實現智慧校園的必備要素，這正是大量高校將"大數據"列入十三五重點規劃的核心原因。
華為是全球領先的信息與通信技術(ICT)解決方案供應商，擁有最完整的IT解決方案架構，在幫助高校進行信息化建設中取得了令人矚目的成就。大量高校采用了華為的無線敏捷智慧校園網、骨干網設備、網絡安全設備、云計算軟件、eSight統一管理平臺等組件構建起高性能、高可靠的IT技術架構。
同時，華為也是大數據解決方案的領軍企業之一。從2009年起，華為確立了將大數據作為未來重要方向的戰略之一，有節奏地投入大數據領域，從研發、產品、市場、生態各個方面貫徹大數據發展戰略。華為秉承開放共贏的態度，積極與大數據相關的各個細分領域解決方案的領軍公司進行深入合作，共同打造完整的大數據生態鏈，為用戶提供全方位的大數據服務環境。
高校當前的的信息化建設模式存在兩個明顯的分界線。第一道分界線存在于底層基礎架構層(包括服務器、存儲、網絡、云計算)與業務系統之間，第二道分界線位于各個業務系統與綜合數據分析應用之間。這種分界線從積極的意義看，是體現了硬件與軟件、軟件與數據之間的松耦合關系，是系統復雜性的降低和架構適應性的提高，是信息發展的大方向。但是，另一方面，這些分界線的存在也使得基礎架構層產生的日志類數據與業務系統的關系型數據之間，無論是數據的形態、信息的互通方面都存在天然的鴻溝，用戶難以發掘這兩類數據之間的內在關聯和隱含信息，只能任由有價值的數據不斷流失。
北京希嘉教育科技有限公司自成立之初起，便致力于為高校用戶提供大數據全方位解決方案，并很快成為該領域的領軍人物。希嘉為高校規劃的大數據方案是一個包含數據源管理、數據治理、大數據集成平臺、開發平臺和各種主題應用的完整體系。該體系已經獲得了大量高校用戶的認可和青睞。2016年，華為與希嘉達成了合作共識，希望共同為高校用戶打造一個包含敏捷有線無線網絡、信息安全、數據中心、云計算到大數據平臺和大數據應用的一體化解決方案。
華為在基礎架構產品的多年研發經驗，其豐富的產品線、嚴謹的設計、穩定的日志格式、完整的信息輸出，恰好幫助希嘉完善了大數據解決方案。特別是在對日志數據處理的技術方面，華為向希嘉開放了完整的數據解析規則，提供了豐富的業務含義的發掘算法。希嘉的研發部門則從上述資源中獲得了日志數據的解析方法和含義理解，開發了大量的解析模板和算法框架，實現了對華為日志數據的一鍵式采集、解析和計算。對于用戶而言，這種深度融合的方案顯著降低了部署和使用難度，實現了簡單的"一站式服務"。用戶在圖形界面下輕松點擊鼠標即可完成操作，無需進行代碼開發、兼容性測試等工作。
在華為和希嘉的一體化解決方案中，希嘉的日志處理工具可以完整采集到華為的各種IT設備，包括無線網絡、有線網絡、存儲系統、安全系統、云計算等設備的的日志數據，通過預制的模板完成快速解析，形成具有業務意義的結構化數據。再將這些數據輸出到希嘉的統一數據管理平臺中，成為數據倉庫中的一類主題數據。用戶在數據倉庫中，除了可以看到原有的業務類數據外，還可以看到日志類數據。傳統的結構化數據常常只包含最終狀態信息，而日志類數據卻包含了與用戶及管理業務相關的過程數據、細節信息和模式特征，形成了對傳統數據集的重要補充。由此，該方案將基礎架構和業務系統在數據資產層面進行了融合，既保留了松散耦合、高度靈活的架構特點，又實現了數據資產的統一存儲、統一計算、統一管理、統一開發模式。
華為和希嘉的一體化解決方案，為日志數據賦予了全新價值，為業務數據賦予了新的維度。從二者的結合中，用戶可以發掘出原來僅靠業務數據難以獲得的大量新信息。例如，在無線校園網覆蓋較完整的學校，通過華為WLAN日志獲取的終端關聯數據，與無線AP的地理數據、用戶身份認證數據相結合，再匹配學校的排課信息，即可產生學生的上課考勤數據?？梢钥闯?，這種數據的獲得幾乎是無成本的，既不需要部署專用設備，也不需要用戶做任何主動操作。這種方式正是大數據技術進行信息處理的核心內涵和典型過程。
華為和希嘉的一體化解決方案，可以提供校園公共安全管理、無線考勤分析、無線日志分析等多種主題應用，為用戶在IT系統運維和用戶行為管理等方面提供重要幫助。在IT運維方面，可以對華為敏捷網絡的各個節點設備，包括有線網、無線網及安全設備的運行狀況、故障隱患、負載水平、系統瓶頸進行深入分析，了解IT設備的長期負載率、故障模式、流量特征、承載能力等軟性參數進行趨勢跟蹤和分析，為故障診斷、布局優化、配置優化、改善用戶體驗等方面提供準確詳實的參考數據。在用戶行為管理方面，解決方案可以實現無感知考勤管理和分析、人群流動和聚集模式分析、教室和自習室人群密度分析，對沉迷游戲、熬夜上網、訪問非法網站等不良行為進行發現和預警。
華為與希嘉在大數據領域的深入合作，以非結構化數據的處理分析為切入點，在傳統IT系統的后端，又延伸出一套以日志信息為基礎的分析體系，發掘出一個全新的信息寶庫，幫助高校用戶構建起完整的大數據戰略體系。
