6、學籍管理業(yè)務：包括新生學籍信息管理、在校生學籍信息管理、學籍異動信息管理和畢業(yè)管?慮各地實際情況進行設計：針對已經(jīng)有實習實訓管理的學校，可以按照統(tǒng)一定義的信息標準格式和傳輸規(guī)范進行數(shù)據(jù)采集上傳，并基于上傳信息進行查詢監(jiān)控和統(tǒng)計分析；對于無實習實訓管理學校可以采用本系統(tǒng)提供的實習實訓管理模塊，并將實習實訓信息統(tǒng)一通過本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換平臺上傳到中心數(shù)據(jù)庫。其主要功能如下：
1、數(shù)據(jù)導出：完成從各地實習實訓系統(tǒng)，按照系統(tǒng)定義標準格式導出生成采集上傳文件的功能；
2、數(shù)據(jù)采集傳輸：通過數(shù)據(jù)交換平臺完成各采集點數(shù)據(jù)采集上傳和中心端數(shù)據(jù)接收功能。對于不具備接入條件的地區(qū)可以通過電子郵件方式發(fā)送文件到中心指定郵箱或采用郵寄光盤等方式；
3、數(shù)據(jù)一致性檢查：共享數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)一致性檢查；
4、數(shù)據(jù)導入：共享數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)導入/導出工具完成數(shù)據(jù)導入功能；
5、查詢統(tǒng)計分析：提供對實習實訓信息檢索查看和統(tǒng)計分析等信息管理功能。
實習實訓基本信息的評價指標主要包括按不同分類統(tǒng)計的實習生數(shù)量（例如年度、地區(qū)、科目、實習時間等）、平均成績等。通過數(shù)據(jù)中心記錄的每年全國各省中等職業(yè)教育學生學生實習、實訓情況，并統(tǒng)計和分析實習人數(shù)、接收實習企業(yè)數(shù)量、各地區(qū)比例分布等綜合指標；
6、實習實訓業(yè)務功能：包括實習申請管理、實習單位管理和實習績效管理等。
5.就業(yè)管理
綜合考慮各地實際情況進行設計：針對已經(jīng)有就業(yè)管理的學校，可以按照統(tǒng)一定義的信息標準格式和傳輸規(guī)范進行數(shù)據(jù)采集上傳，并基于上傳的信息進行查詢監(jiān)控和統(tǒng)計分析；對于無就業(yè)管理學校可以采用本系統(tǒng)提供的就業(yè)管理模塊，并將學生就業(yè)信息統(tǒng)一通過本系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換平臺上傳到中心數(shù)據(jù)庫。其主要功能模塊如下：
1、數(shù)據(jù)導出：完成從各地就業(yè)系統(tǒng)，按照系統(tǒng)定義標準格式導出生成采集上傳文件的功能；
2、數(shù)據(jù)采集傳輸：通過數(shù)據(jù)交換平臺完成各采集點數(shù)據(jù)采集上傳和中心端數(shù)據(jù)接收功能。對于不具備接入條件的地區(qū)可以通過電子郵件方式發(fā)送文件到中心指定郵箱或采用郵寄光盤等方式；
3、數(shù)據(jù)一致性檢查：共享數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)一致性檢查；
4、數(shù)據(jù)導入：共享數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)導入/導出工具完成數(shù)據(jù)導入功能；
5、查詢統(tǒng)計分析：提供對就業(yè)信息檢索查看和統(tǒng)計分析等信息管理功能。學生就業(yè)基本信息的評價指標主要包括就業(yè)率、所學專業(yè)、畢業(yè)學校、就業(yè)人數(shù)等。通過記錄每年全國中等職業(yè)教育學生的就業(yè)情況，包括就業(yè)時間、就業(yè)地區(qū)、就業(yè)單位等信息，并統(tǒng)計和分析企業(yè)用人需求、企業(yè)就業(yè)人數(shù)、跨地區(qū)流動比例等綜合指標；
6、就業(yè)管理業(yè)務功能：包括畢業(yè)生求職管理、用人單位招聘管理、就業(yè)管理、在線調(diào)查管理和就業(yè)信息發(fā)布等。
6.決策支持系統(tǒng)
決策支持系統(tǒng)是建立在共享數(shù)據(jù)中心和各個業(yè)務系統(tǒng)基礎之上的，通過共享數(shù)據(jù)中心，高度集成各業(yè)務系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù)，并進行處理、統(tǒng)計和分析，形成可以作為決策的參考依據(jù)，同時為用戶提供各種查詢統(tǒng)計服務，如在校生情況統(tǒng)計分析、學校專業(yè)信息分析與調(diào)整、連鎖實習基地評估和學生獎助學金審評等。其提供的主要查詢分析工具如下：
1、OLAP的查詢分析型工具：OLAP又稱聯(lián)機分析處理，主要通過多維的方式對數(shù)據(jù)進行分析、查詢和報表。OLAP在決策系統(tǒng)中的前端應用工具是大多數(shù)用戶選擇決策系統(tǒng)所使用的檢索、統(tǒng)計分析和報表工具，它不同于傳統(tǒng)的聯(lián)機事物處理（OLTP）應用。OLAP應用主要是對用戶當前及歷史數(shù)據(jù)進行分析，輔助領導決策。主要是進行大量的查詢操作，對時間的要求不太嚴格；
2、DSS的分析預測型工具：決策支持系統(tǒng)(DSS)和數(shù)據(jù)倉庫的目標用戶相同，都是面向企業(yè)的中高層領導，它們執(zhí)行的都是決策和趨勢分析類的應用。DSS中的一些技術可以很好地集成到數(shù)據(jù)倉庫中，并使數(shù)據(jù)倉庫的分析能力更加強大。例如：DSS中的傳統(tǒng)統(tǒng)計分析模型可以幫助用戶對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行更加有效、更加深入的分析，從而更好地掌握和利用信息。而一些智能決策技術，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡。這些DSS的核心技術在數(shù)據(jù)倉庫中的應用，不但會大大提高數(shù)據(jù)倉庫的決策支持能力，同時也使DSS的應用范圍更加廣泛；
3、數(shù)據(jù)挖掘型工具：數(shù)據(jù)挖掘是當前業(yè)界的熱門技術，已經(jīng)在多個應用領域產(chǎn)生了巨大的效益。數(shù)據(jù)挖掘不一定需要建立在數(shù)據(jù)倉庫的基礎上，但是如果將數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫協(xié)同工作，則可以簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的某些步驟，從而大大提高數(shù)據(jù)挖掘的工作效率。由于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于整個企業(yè)，保證了數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)來源的廣泛性和完整性。數(shù)據(jù)挖掘技術是數(shù)據(jù)倉庫應用中比較重要且相對獨立的部分。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術正處在發(fā)展當中。數(shù)據(jù)挖掘涉及到數(shù)理統(tǒng)計、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡和人工智能等多種技術，技術含量比較高，實現(xiàn)難度較大。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術還會同可視化技術、地理信息系統(tǒng)、統(tǒng)計分析系統(tǒng)相結合，豐富數(shù)據(jù)挖掘技術及工具的功能與性能。
4、多維分析工具：根據(jù)建立的模型，利用展示工具，用戶可以進行隨機查詢、在線分析、數(shù)??使用戶從多角度觀察和分析數(shù)據(jù)，并且可以快速生成電子圖表。