基于大数据的智慧城市

基于大数据的智慧城市（精选6篇）

篇1：基于大数据的智慧城市

大数据在智慧城市的10大应用

大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术，智慧城市的建设离不开大数据。建设智慧城市，是城市发展的新范式和新战略。大数据将遍布智慧城市的方方面面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将在大数据支撑下走向“智慧化”，大数据成为智慧城市的智慧引擎。

欧盟利用大数据实现智慧城市的做法给我们很多启示。

欧盟对智慧城市的评价分为六个方面：智慧经济、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧环境、智慧移动性。也就是说智慧城市要促进经济的发展，要改进和帮助更多大众的参与，让老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服务，居住环境更加优化。智慧城市的应用很广泛，我们都知道有物流、交通、电网、工业、农业、建筑、环境、医疗等方面。现在我要讲的是，智慧城市本身会催生大数据，我们可以看到一个企业会涉及到很多环境，管理环境，开放环境，知识环境、服务环境，过去这些环境的关联度不够，那么现在通过数据库使得这些环境能够联合起来，使得企业的效率提高40%-60%，根据赛门铁克的一份最新调研报告，今天全世界所有企业的信息存储总量已达2.2ZB，企业平均10PB，大企业更大点，小企业小点。一般企业都会建立数据库，必须进行数据的集资和数据的挖掘，企业的数据在企业内部已经占有很重要的位置。

(1)智慧经济

首先大数据在商业上怎么能很好运用，它会分析用户的购物行为，什么商品搭配在一起会卖得更好，还有很多公司通过分析找到最佳客户，淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案。那么商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。

美国有个投资公司分析了全球3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，人们高兴的时候会买股票，而焦虑的时候会抛售股票，依此决定公司股票的买入或卖出，该公司今年第一季度获得7%的收益率。

阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无需担保来放贷，目前已放贷300多亿元，坏帐率仅0.3％，大大低于商业银行。

企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况，分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等，能够得出消费者的个人信用评分，从而推断客户支付意向与支付能力，发现潜在的欺诈。

IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI预测值。

印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，对270万用户在2008年3～12月所张贴的970万条留言，挖掘出用户happiness、kindness、alertness、sureness、vitality 和calmness等六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。

利用大数据分析可实现对合理库存量的管理，华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况，华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。

(2)智慧治理

美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系，有效改进治安。美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律，改进了道路设计。

利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。

电信运营商拥有大量的手机数据，通过对手机数据的挖掘，不针对个人而是着眼于群体行为，可从中分析：实时动态的流动人口的来源及分布情况；出行和实时交通客流信息及拥塞情况。利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况。

MIT的Reality Mining项目，通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规则性和重复性，进行流行病预警和犯罪预测。

(3)环境监测

对城市的河流进行采样，通过卫星发布，收集产量的数据，这个数据非常大，通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。

(4)智慧医疗

无论是药品的研发还是商业模式的开发运用数据分析都能够得到很好的分析，我们医院里有大量的病例，这里有大量的数据，传统的普通病例很难挖掘数据，现在变成电子化有利于更高数据挖掘，数据的挖掘有利于发现医疗知识，由于医疗资源的分配不均，因此远程医疗十分必要，另外，居家监护很重要，谷歌公司与美国疾病控制和预防中心等机构合作，依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，谷歌的判断与疾控中心的判断是一致的。

社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医院借此可获得足够多的临床效果统计。个性化的医疗同样很重要，我们发现，同样的治疗对一些病人无效，75％癌症病人，70％的老年痴呆者、50％的关节炎病人、43％的糖尿病患者、40％的哮喘病患者，38％的抑郁症病人。因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合，因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的挖掘会做到真正意义上的对症下药，一个人的基因信息大概1GB。

(5)智能搜索

除此之外，我们还通过网络进行学习，早期的网络学习是通过网站专业人员编制的内容，如今我们希望能够实现更加智能的搜索。随着移动互联网的出现，搜索引擎会变成基于语音的智能搜索；基于位置的搜索；基于个性化搜索。

(6)舆情监测

大众传播发展的很快，这里包含着大量的数据，例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性，跟进性和临场感，每一个微博用户既是“服务器”，也是“受众”。中国的微博比社交网络更热，因为140个字符的微博在英文和中为分别约等于25个和85个英语单词，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近两个月在YouTube上上载的视频超过了ABC、NBC和 CBS 电视台自1948年以来24/7/365 连续播出的内容，而“云平台＋多屏融合”模式已成为智能家居和智能车载等的发展方向。

(7)精准营销

美国信用营销分析专家张川告诉《环球时报》记者，在大数据分析的应用上，美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前，美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销：在合适的时间，通过合适渠道，把合适的营销信息投送给每个顾客。

(8)犯罪预警

随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。

(9)全球安全监测

如美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的“棱镜”计划，缘于美国政府的“星风”监视计划。2004年，布什政府通过司法程序，将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，除“棱镜”外，还包括“主干道”、“码头”和“核子”。其中，“棱镜”用于监视互联网个人信息。“核子”则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。“主干道”和“码头”分别对通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”进行存储和分析。“元数据”主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。

(10)市场价格监测

肯尼思·丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一，他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关“大数据时代令隐私保护问题更加突出”的讨论。丘基尔举例说，警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的“卡特尔行为”，以往要靠线人举报。但今天，可以做大数据分析——分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析，可以发现正常的价格变化规律，如果价格变化持续异常，就可以怀疑存在价格垄断的行为。丘基尔认为，大数据的价值在于存储后的再使用。不过，关键的一个问题是，收集、保存一切信息，与隐私保护政策是有冲突的，“保存一切信息是必要的，但是在这么做之前，我们有必要问自己一个问题，即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界”。丘基尔提到，社会有必要就此进行大辩论，以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。

结束语

美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默告诉《环球时报》记者，大数据是指非常“膨胀”的数据集，用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征：一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中“挖出金矿”，一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说，大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。

附：全球顶尖大数据公司一览

企业名称：IBM

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2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。

企业名称：亚马逊

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对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。

除了数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。用户还可以提取结果文件，以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。

企业名称：甲骨文

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甲骨文在近期发布的Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance）为许多企业提供了一种处理海量非结构化数据的方法。在2011年10月初召开的Oracle OpenWorld 2011大会上甲骨文正式推出了Oracle大数据机。对于那些正在寻求以更高效的方法来采集、组织和分析海量非结构化数据的企业而言，该产品具有很大的吸引力。

与甲骨文近期推出的其他一体化产品一样，Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database 11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。

企业名称：谷歌

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谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。

BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。

去年底该服务只向一小部分开发者开放，现在任何人都可以注册这项服务。免费帐号可以让你每月访问高达100GB的数据，你也可以付费使用额外查询和存储空间。

企业名称：微软

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微软研究部门从2006年起就一直致力于某种非常类似于Hadoop的项目，被称为“Dryad”。今年年初，该计划通过与SQL Server和Windows Azure云的集成实现了Dryad的产品化。虽然现在微软还没有更新，但看上去Dryad似乎将成为在SQL Server平台上影响大数据爱好者的有力竞争者。

微软进入这一市场可谓“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。微软目前已经开始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社区技术预览版本的连接器。该连接器是双向的，你可以在Hadoop和微软数据库服务器之间向前或者向后迁移数据。

微软在去年推出了基于Azure云平台的测试版Hadoop服务，今年它承诺会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案（Big Data Solution），这是微软SQL Server 2012版本（首发日期还不知道）的一部分，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。

企业名称：EMC

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EMC于1979年成立于美国麻州Hopkinton市，1989年开始进入企业数据储存市场。EMC公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。EMC是每一种主要计算平台的信息存储标准，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通过EMC的解决方案管理的。

面对大数据时代，EMC公司推出用于支持大数据分析的下一代平台――EMC Greenplum统一分析平台（UAP）。Greenplum UAP是一个唯一的统一数据分析平台，可扩展至其他工具，其独特之处在于，它将对大数据的认知和分享贯穿整个分析过程，实现比以往更高的商业价值。

企业名称：Teradata

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Teradata公司(Teradata Corporation，纽约证券交易所交易代码TDC)是全球领先的数据仓库，大数据分析和整合营销管理解决方案供应商，专注于数据库软件，数据仓库专用平台及企业分析方案。不久前宣布推出一款集硬件、软件和服务于一体的全面产品组合——Teradata分析生态系统(Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系统实现无缝协作，为企业客户提供分析和更深入的洞察力，帮助其预测商业机会和加速实现商业价值。Teradata Unity 将确保整个Teradata Analytical Ecosystem的同步和统一。为了增强在大数据分析领域的优势，Teradata还收购Aster Data公司，以增强其非传统数据分析的能力，突破了SQL分析的限制，协助企业从全部数据中获取更多价值。

企业名称：NetApp

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Network Appliance，Inc.（NetApp，美国网域存储技术有限公司）是IT存储业界的佼佼者，自1992年创业以来，不断以创新的理念和领先的技术引领存储行业的发展。Network Appliance, Inc.(NetApp)是向目前的数据密集型企业提供统一存储解决方案的居世界最前列的公司。

NetApp StorageGRID 是一个久经验证的对象存储软件解决方案，设计用于管理 PB 级、全球分布的存储库，这些存储库包含企业和服务提供商的图像、视频和记录。通过消除数据块和文件中数据容器的典型约束，NetApp StorageGRID 提供了强大的可扩展性。它支持单个全局命名空间内的数十亿个文件或对象和 PB 级容量。

NetApp StorageGRID 实现了智能的数据管理和安全的内容保留。它通过一个具有内置安全性的全局策略引擎来优化数据存放、元数据管理和效率，该引擎管理数据的存储、放置、保护和检索的方式。此外，使用数字指纹和加密等技术防止内容受到篡改。

NetApp StorageGRID 有助于随时随地提供数据，以便于不间断地运营。该解决方案被设计为允许灵活进行部署配置，以满足全球的多站点组织的不同需要。

企业名称：Sybase

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Sybase公司成立于1984年11月，总部设在美国加州的Emeryville(现为美国加州的Dublin市)。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase公司致力于帮助企业等各种机构进行应用、内容及数据的管理和发布。

Sybase IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。相比于传统的“行式存储”的关系型数据库，Sybase IQ 使用了独特的列式存储方式，在进行分析查询时，仅需读取查询所需的列，其垂直分区策略不仅能够支持大量的用户、大规模数据，还可以提交对商业信息的高速访问，其速度可达到传统的关系型数据库的百倍甚至千倍。“随着 Sybase IQ 不断地在分析应用 POC 测试中拔得头筹，有时甚至超过其他对手 100 倍之多”，Gartner 评价道，“ Sybase IQ 逐渐成为从数据集市到企业数据仓库架构最令人渴望的 DBMS(数据库管理系统)。”

自 2009 年推出以来，Sybase 陆续发布了 Sybase IQ 15.1、15.2、15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每个版本都着力于增加新的核心能力以促进更深入的高级分析。Sybase IQ 15.4是面向大数据的高级分析平台，将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。

因此，有人说Sybase IQ15.4正在彻底改变“大数据分析”。

企业名称：惠普

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大数据时代来临，老牌巨头惠普也不甘落后。不久前惠普企业服务事业部宣布推出全新服务，帮助客户更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform，从而迅速洞悉关键的业务信息，辅助决策过程。

Vertica Analytics Platform 让用户能够大规模实时分析物理、虚拟和云环境中的结构化、半结构化和非结构化数据，从而深入洞悉“大数据”。

Advanced Information Services for Vertica 帮助客户最大化实现 Vertica 分析平台性能，并构建企业分析专用环境。惠普提供从评估到实施的一系列服务，与客户共同定义多种交付方式组合，并找出匹配其现有基础设施的最佳解决方案。

Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，将为实现“瞬捷”企业构建灵活的智能环境。

企业名称：沃尔玛

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在这里看到沃尔玛的身影，可能很多人会有疑问，全球最大的传统零售业巨头沃尔玛怎么就跟大数据扯上关系了？看了下面的介绍你就会明白了。

沃尔玛是最早通过利用大数据而受益的企业之一，曾经拥有世界上最大的数据仓库系统。通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为最了解顾客购物习惯的零售商，并创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。早在2007年，沃尔玛就已建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4Pb以上。《经济学人》在2010年的一篇报道中指出，沃尔玛的数据量已经是美国国会图书馆的167倍。

沃尔玛实验室计划将沃尔玛的10个不同的网站整合成一个，同时将一个10个节点的Hadoop集群扩展到250个节点的Hadoop集群。目前实验室正在设计几个能将当前像Oracle、Neteeza这样的开放资源的数据库进行迁移、整合的工具。

沃尔玛曾进行了一些列的收购，包括Kosmix（沃尔玛实验室前身）、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型创业公司，这些创业公司要么精于数据挖掘和各种算法，要么在移动社交领域有其专长，从此我们就可以看出沃尔玛进军移动互联网和挖掘大数据的决心。相信在沃尔玛的带领下，传统行业也会慢慢意识到大数据的重要性，加速步入大数据时代。

企业名称：Clustrix

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Clustrix创立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成员。Clustrix可以为SQL数据库提供专利数据应用方法，帮助人们处理大量的数据，使SQL数据库无限扩容成为可能。最近Clustrix从Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家风险投资公司处再次获得价值675万美元的风险投资，至今已获融资1200万美元。Clustrix总部设在美国旧金山，研发中心设在西雅图。为打开欧洲市场，公司计划将总部迁至荷兰的阿姆斯特丹，并将于年底前在印度设立办公室。

企业名称：Cloudera

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Cloudera是一家专业从事基于Apache Hadoop的数据管理软件销售和服务的公司，总部位于加州帕洛阿尔托，2009年3月发布了第一款商业产品，当时获得由AccelPartners领投的500万美元投资。该公司于2010年6月正式推出Cloudera企业产品。2011年11月募集到4000万美元风险投资资金，此轮融资由风险投资机构Ignition Partners的合伙人弗兰克·阿泰勒(Frank Artale)领投。Cloudera之前的投资者顶尖风投机构Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也参与本轮投资。

以上企业以外，包括MapR、HStreaming、Hadapt、DataStax、Datameer这些与Hadoop以及大数据相关的新公司都已经获得投资，新一轮热潮正在兴起。

篇2：基于大数据的智慧城市

2015-06-26尚尔刚

6月17日，由苏州大学计算机科学与技术学院、中国计算机学会苏州分会联合主办的“大数据与智慧城市”主题报告会在苏大本部报告厅隆重举行。报告会由苏大科学技术与产业部常务副部长、计算机科学与技术学院博导朱巧明博士主持，苏州市各区县的经信委、发改委部分领导列席，计算机学会成员和苏大师生约200人出席。

中兴通讯大数据产品资深工程师尚尔刚在报告会上发表了同题演讲，介绍了大数据和智慧城市的相关技术，以及中兴通讯大数据平台在智慧城市建设中的实践经验。下文是演讲的精编版。

各位来宾、领导、老师、同学们下午好，我非常荣幸有机会在这里能与大家一起分享一下大数据与智慧城市的一些知识观点。

今天我要与大家分享的内容主要分为三部分，第一部分是对大数据的解读；第二部分主要对智慧城市做个简介，第三部分主要分享一下大数据在智慧城市建设中的一些具体应用。

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

业界将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、音频、图片、地理位置信息等等；第三，价值密度低，商业价值高，关于价值下面我们会进一步详细讨论；第四，处理速度快，谷歌的搜索，每月40亿小时的视频，4.25亿Gmail用户，150PB Web索引，却能实现0.25秒搜索出结果，足以看出大数据的处理速度是惊人的快。在大数据时代，三分技术，七分数据，得数据者得天下。无论国内国外目前看都是这样的，国内的有bat三家公司，国外的有谷歌，facebook，亚马逊，苹果等等公司都是因为掌握了大量数据，才成就了今天的巨无霸公司。

第一，情景辅助，操作基础

数据本身被记录下来，并非全部是为了长远的利益所用。很多记录其实发挥的作用是一种操作的基础，脱离了记录，后续的操作将难以进行。举个例子说明一下，假如我在炒股，突然有个消息，某某地方刮台风了，并且导致了当地损失惨重，那现在我不能快速判断对那些股票是利好那些是利空了，现在大数据可以帮忙。在美国有一家创业公司，研发了一款大数据软件，名字叫沃伦软件，该软件就是基于大量的金融数据，政治事件，交易数据，加以复杂的模型运算，能够快速的给出结果。

第二，情景复原，责任追究

数据记录也是对以前操作过程的一个虚拟备份，记录了各自多方不同的操作过程及次序，乃至不同环节的具体操作内容。这样一种作用可以看作是记录本身最被认可的初始价值。历史上的各种备忘录，金融记录（例如会计），甚至包括历史都是出于这样一种动机来加以记录的。记录让操作的当时情景有了复原的可能性，哪怕只是一种并非完整的复原。这种复原除了纪念意义等的考虑外，还有一个重要的价值就是事后的责任追究，是一种奖惩的基础。这样一种作用看似很微小，但却是人类社 会运作的基础。尤其是在连接时代的今天，不同主体之间的交互不断加剧，情景复原会让每个主体对自己的操作更为负责，让各种有效的连接成为一种可能。随着互 联网与线下实际经济行为的日益融合，一次鼠标点击有可能代表着很大的利益转移，结合网络协议的操作记录成为了大家网上操作时承担对应责任的依据。淘宝网鼓励买家与卖家在旺旺上聊天的时候将聊天记录保存下来。在具体的投诉环节，相互之间的聊天记录可以作为一种证据去为自己辩护。而包括中间买方下单，支付款项，卖家发货，快递公司名称以及单号，甚至包括该单在快递过程中的状态，时间，甚至有些快递公司将具体快递员的姓名和电话也记录在内，最后签收的方式 等都被详细的记录下来。所有这些记录发挥了一种情景复原以及事后追究责任的作用，从而确保了交易的正常进行。

第三，情景指引，方向微调

一个系统在运行的过程中，有些时候也会出现一些跟平常不一样的差异所在。当这种差异所代表的数据通过极值等各种方式体现出来的时候，系统本身的原有平衡可能会被打破，内部各方面的环节或资源就有可能跟不上。这个时候适当的外力参与很有必要，以免出现系统崩溃的情况。中国的计划生育政策已经执行了很多年，而且也取得了一定的效果。但最近几年随着中国人口老龄化的加快，未来一些年社会对劳动力的需求会逐渐加强，劳动力短缺有可能成为中国的关键问题。在这样一种情况下，基于各种人口数据的不断变化，适当地进行人口政策的调整已经变成一种必须。但具体怎样调整，则需要根据数据来说话

第四，情景研究，系统优化

对未来的预测功能是目前业界对大数据最看重的价值之一。基于之前记录下来的各种数据的深入研究，发现其中的规律特征，从而进行系统优化，甚至升级。如果前面的纠偏只是一些相对较小的指引的话，那么基于预测的情景研究和系统优化，则是相对较大的变动。这种基于预测的价值实现对系统（包括个人、企业机构，也包括各种电子性工具）的长远运行来说价值重大，其决定了一个系统是否具有长期的成长性和演变能力。

一个主体（系统）不但要考虑即时的运行，以及下一步的正确操作，更需要考虑长远的运行可能。尤其是在竞争激烈的今天，各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。

中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织、有流程、有法律，但中央的统计人员依靠省统计人员，省靠市，市靠县，县靠镇，镇靠村，最后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员，由于众所周知的KPI考核导向的原因，层层加码，几乎没有人相信这个调查数据，而其中国家统计局的人是最不信的。在前两年北京的一个会议上，原国家统计局总经济师姚景源讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星，通过图像识别，把中国所有的耕地标识、计算出来，然后把中国的耕地网格化，对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计，然后按照统计学的原理，计算(或者说估算)出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法，打破传统流程和组织，直接获得最终的结果。

篇3：基于大数据的智慧城市

关键词：大数据,智慧城市,空间规划

1 引言

当前, 城市面临人口膨胀、交通拥堵、资源紧缺、环境恶化、生态破坏、事故频发等“城市病”, 现有城市发展模式将难以为继。智慧城市把城镇化与新型工业化、信息化融为一体, 是破解城市发展难题的突破口。新一轮科技革命诞生的大数据、物联网、移动互联网、云计算等新技术为智慧城市建设提供了技术支撑, 让城市充满智慧。

2 智慧城市与大数据概述

智慧城市的特征:

(1) 融合

智慧城市搭建现代化的城市管理平台, 将政府职能与信息化深度融合, 着力解决公共医疗、公共交通、基础教育、环境保护、社会保障等基本公共服务。

计算机、软件服务、互联网与金融、通讯、商贸、旅游等产业融合发展, 诞生了电子商务、互联网金融、智慧旅游、大数据服务等一系列新业态, 推动产业结构转型升级和社会经济持续繁荣。

(2) 互动

城市的社会性体现为人与人相互交流。古代城市的市场、宫殿、庙宇是社会交流、物质交换的中心, 今天的大型超市、股票交易所、期货交易所、社交媒体是交易、交流的重要场所。城市是社会网络互动聚合的结果, 是集体历史和思想的庞大记忆系统。高楼大厦、公用基础设施为人们交流提供物质支撑。当代, 电话、智能手机、互联网、QQ、微信等新兴社交网络正是智慧城市互动特征的体现。

(3) 开放

智慧城市的目的在于提高城市运行效率。通过开放数据, 搭建交流平台, 共享资源信息, 提高资源利用率。开通校车, 减少私家车出行, 减少道路堵塞。GPS遥感技术跟踪汽车位置轨迹, 市民根据这些信息, 合理规划时间, 准确乘车, 减少候车时间。物联网和快递业务克服集中租赁仓库, 实现分布式存储。58同城网站提高求职、租房效率。城市建造很多建筑, 但是如何更好地利用这些建筑, 需要基础设施附加信息共享系统, 便于高效配置资源。

3 大数据时代在智慧城市空间规划中的应用

3.1 智慧城市空间规划体系

(1) 空间战略的制定关键在于对政府、企业、居民等城市主体的意愿进行科学分析, 探究城市未来空间发展方向。 (2) 空间发展评价重点关注基于主题网站或社交网络数据的空间评价指标体系构建和对城市现状各类空间发展质量的综合分析, 找出限制空间发展的关键问题及成因, 进而对城市居民生活宜居度进行评价。 (3) 空间发展预测主要是利用智能收集、主体网站等进行数据分析, 详细了解城市近年来人口和用地规模变化, 并据此预测支撑未来智慧城市发展的合理容量。 (4) 空间布局方法指的是根据城市居民、企业以及政府活动所受到的城市空间的影响, 深入挖掘网络数据, 通过对活动类型的分析, 判别城市现状土地利用的实际功能, 并结合传统社会调查与城市空间规划编制手段来优化和安排具体用地布局。

3.2 空间规划方法

3.2.1 智慧城市建设

(1) 智慧产业规划营对城市现有产业数据进行广泛收集, 并深入了解城市现有企业经营情况, 结合城市优势资源, 综合分析产业类型定位和目标, 促进一批新兴产业和智慧服务业的发展, 并合理安排产业发展功能片区和各类智慧产业园区布局。与此同时, 还应该加强区域创新网络规划和综合管理平台建设, 积极改变企业生产和营销模式, 提高劳动生产效率, 有针对性地进行企业营销服务。 (2) 智慧交通规划应该结合城市现有交通网络的空间安排, 以人为本, 方便居民出行, 提高城市运行效率, 综合分析合理规划或改造城市交通干线走向, 并且重点设计城市居民智慧出行系统、智慧公交服务系统、智慧物流引导系统及停车诱导系统等。 (3) 智慧社区规划指的是主要对城市居民社交网络活动, 社区网站或监控数据进行科学分析, 充分了解居民日常生活圈和生活规律综合确定各类智慧社区的主要服务功能, 合理安排社区周边配套服务设施和社区内部智能系统或设施。 (4) 智慧基础设施规划指的是通过城市传感器和各类监控数据, 分析城市现状基础设施服务范围和服务质量, 重点规划建设城市信息基础设施智能管网及智慧防灾系统, 从而实现城市公共服务智慧化。

以三维仿真技术在城市规划的中的应用为例。一般三维虚拟技术在城市建设当中应该包括以下四个步骤: (1) 建立区域地理数据库, 通过结合一些数据库软件或者是GIS软件等, 将一个区域的地形、自然景色、社会信息等进行数字化处理。 (2) 建立建筑模型数据库, 结合计算机的相关软件, 将上述的这些数字信息以及多种建筑模型建立起建筑模型数据库。 (3) 根据方案建立连接, 通过与设计人员进行沟通, 结合设计方案, 将区域地理数据库与建筑模型数据库进行链接, 构建起虚拟城市模型系统。 (4) 专家决策, 将构建好的系统交付给专家, 让专家对该虚拟系统进行评定, 分析各种规划方案的好坏, 并从中选出最佳系统模型, 比如, 在居民生活区中建设一幢大楼, 就可以先对该大楼进行虚拟仿真, 看这幢大楼是否影响周围居民, 该大楼在哪建才是最合适的等。

3.2.2 智慧政务领域

大数据的发展, 将极大地改变政府的管理模式。智慧政务是指政府机构运用现代化网络通信、计算机技术、物联网技术等, 将政府管理和服务职能通过精简、优化、整合、重组后到网上实现, 打破了时间、空间及条块的制约, 让数据共享成为可能, 从而提高政府各机构的协同办公效率和为民办事效率, 提升政府社会治理能力和公共服务能力 (见图1) 。具体而言, 依托大数据的发展, 智慧政务有利于节约政府投资、加强市场监管, 从而提高政府决策能力、提升公共服务能力, 实现区域化管理。

以电子政务为代表的“智慧政务”, 将无疑成为开启“智慧城市”之门的按钮。借助大数据, 逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务体系。建设电子政务云平台, 提供对政务信息、互联网信息、民众舆情等综合信息的筛选、挖掘能力, 将科学分析的结果和预测快速并且直观地反映给政府, 为他们的决策提供精准的正确性和科学性。在大数据的帮助下, 政府管理层既有数据库可以实现高效互联互通, 极大地提高政府各部门间协同办公的能力、为民办事的效率, 大幅降低政府管理成本, 并为政府决策提供有力的支撑, 其源源不断的“智慧”将推动智慧城市向更加智慧、更加科学、更加高效的目标迈进。

另外, 在过去, 城市公共安全问题的处理一般是召开紧急会议, 成立临时领导工作机构。而在大数据时期, 智慧城市中的公共安全管理就可以利用RFID技术、通信技术、网络技术、自动控制技术、视屏检测识别技术和信息发布技术, 保障城市中人、财务、城市生命线和其他重要系统的安全, 实现城市安全信息的全面感知, 并促使各子系统间协同运作、资源共享, 在发生突发事件时得以应急联动、统一调度、统一指挥。智慧安全涉及社会多个领域, 如公共卫生、基础设施、通信、环境、商品供应、社会稳定、灾害防控等。通过大数据的挖掘, 可以及时发现人为或自然的灾害、恐怖事件, 提高应急处理能力和安全防范能力。

3.2.3 智慧民生领域

智慧城市规划应该建立在对城市问题和规律综合研究的基础上, 充分利用城市各类监测, 通过对居民、企业及政府的行为与活动的时空进行汇总分析, 探究城市活动以及移动系统的时空特征和问题, 并且对城市空间结构进行优化和调整, 这也是构建智慧城市规划框架。在构建以城市各类传感器、视频监控社交网络数据为主体的大数据分析平台的基础上, 还应该对各类主体进行详细分析, 明确问题, 探究合理的智慧城市定位和发展目标, 并且协调已有多种规划从体系和机制方面, 确定智慧城市空间发展总体要求, 合理引导城市空间发展战略制定、空间质量评价空间发展规模预测以及空间发展布局方案, 最终提出智慧城市规划的重点领域、建设示范项目年度实施计划。要点如下: (1) 空间战略的制定关键在于对政府、企业、居民等城市主体的意愿进行科学分析, 探究城市未来空间发展方向。 (2) 空间发展评价重点关注基于主题网站或社交网络数据的空间评价指标体系构建和对城市现状各类空间发展质量的综合分析, 找出限制空间发展的关键问题及成因, 进而对城市居民生活宜居度进行评价。 (3) 空间发展预测主要是利用智能收集、主体网站等进行数据分析, 详细了解城市近年来人口和用地规模变化, 并据此预测支撑未来智慧城市发展的合理容量。 (4) 空间布局方法指的是根据城市居民、企业以及政府活动所受到的城市空间的影响, 深入挖掘网络数据, 通过对活动类型的分析, 判别城市现状土地利用的实际功能, 并结合传统社会调查与城市空间规划编制手段来优化和安排具体用地布局。

4 结束语

尽管智慧城市与大数据在面临大发展热潮的过程中也面临着炒作与泡沫等诸多质疑, 但可以确定的是, 随着ICT技术的不断进步与在各方面各领域的持续渗透应用, 再加上市民的生活与生产方式的不断改变, 对于城市建设的理论与实践也必将会得到一些相应的扩充与调整, 人们必将会在城市建设的轨道上不断的探索新的方法, 并随之产生新的建设思想, 现在的智慧城市也许只是个开始。

参考文献

[1]彭玲, 陈文建, 李高盛, 等.基于空间大数据的智慧城市脉动可视化研究[J].地理信息世界, 2016 (1) :58~63.

[2]吴晶.北屯智慧城市项目率先践行城市数据总线[J].中国公共安全:学术版, 2016 (Z1) :111~113.

篇4：智慧城市的大数据猜想

随着物联网、移动互联网、云计算、大数据等新一代信息技术的发展，智慧城市概念被越来越多地提及，人与人、人与自然之间的信息沟通方式将进一步革新，我们生活的城市的整体结构将越来越具备“智慧”特征，我们也将能更“智慧”地利用信息，对世界和他人作出更“智慧”的判断与回应。人类的学习、工作、生活、娱乐等，都将随之改变。

何为智慧城市？在好莱坞科幻大片中，智慧城市是这样被描绘的：所有城市管理都建立在一个庞大而完整的可触摸空间内，城市管理者仅需拖拽与点击即可完成各项设置，如此智能化科技的展示常常会令观者叹为观止。

“数据驱动世界、软件定义世界，自动化正在接管世界，建设智慧城市将是下一波浪潮和拉动IT世界的重要载体。”《大数据》一书作者涂子沛这样描述。大数据遍布智慧城市的各个方面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划等，都将实现智慧化、智能化，大数据为智慧城市提供智慧引擎。

近年来，相关业界的领先者们多次预言，大数据将引发新的“智慧革命”：从海量、复杂、实时的大数据中可以发现知识、提升智能、创造价值。“智慧来自大数据”——城市管理利用大数据，才能获得突破性改善，诸多产业利用大数据，才能发现创新升级的机会点，进而获得先发优势。

大数据驱动下的智慧城市，关乎每个人的生活。结合智慧城市对信息的需求，大数据在智慧城市中的落脚点集中在为其各个领域提供强大的决策支持。智慧交通、智慧安防、智慧医疗……未来智慧城市的美好图景已经被勾勒出来。

智慧交通 缓解城市通病

大数据下的智慧交通，就是融合传感器、监控视频和GPS等设备产生的海量数据，甚至与气象监测设备产生的天气状况等数据相结合，从中提取出我们真正需要的信息，及时而准确地推送给我们，并且这些信息不是简单地告诉我们到达目的地的几条路径或是显示各种路况信息，而是直接提供最佳的出行方式和路线，从而省略了我们在多个信息中做出选择的麻烦。

例如，驾驶可以透过大数据来了解汽车运作的状况，在适当的时机通知车主更换零件，大幅降低维修成本，汽车制造商不只是生产硬件，更能够成为贴近人心的服务业。而在汽车运输方面，巨量信息能有效地调控货柜的冷藏系统，并掌握货柜箱的内部状况，减少运输过程中商品的坏损率。

大数据的可预测性能提升交通预测的水平。利用大数据，管理者可以在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。例如，在IBM智能交通解决方案当中，交通部门就能更好地设置城市道路卡口，有效收集车辆信息、通行轨迹、交通流量等各种相关数据，通过数据中心的综合分析处理，形成车流分布、出行规律、交通压力等方面不同的宏观统计和预测数据。并将这些信息全城市进行共享。并且还为城市交通管理者提供了整体规划设计方案，包括车辆GPS跟踪、公交线路优化、城市交通监控、市民出行提示、群体出行分析、停车指引、路线诱导、道路改置建议、道路收费系统等，迅速缓解了“行车难、停车难”的城市通病。

在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。

智慧医疗 信息救助生命

医疗健康问题是城市快节奏生活下人们普遍关注的焦点。以往，我们总是在发现自己生病时看病就医，而且到了医院还要挂号、求诊、配药，大多数情况下还需要排队等候，容易形成就医难的困境。并且医疗数据是持续、高增长的复杂数据，蕴涵的信息价值也是丰富多样。如何对其进行有效的存储、处理、查询和分析，大数据无疑具有无尽的开发潜力。电子病历的建设就是大数据改革浪潮的最佳体现。如今，电子病历正逐渐为各大医疗机构所采用：在去医院前，可以通过网上预约挂号；在就医时，仅使用一张IC卡就能付费；医生还可以将问诊过程中的记录，病人的化验单、拍片等诊断数据输入电脑，以备随时调用。

例如，英特尔就尝试着通过与本地合作伙伴的共同努力，将大数据技术应用于智慧医疗的创新。据悉，英特尔协助用友医疗制定了基于英特尔大数据解决方案的区域卫生数据中心建设目标，在锦州区域卫生数据中心形成了完整的大数据解决方案。经过反复测试和调优，这一区域卫生大数据计算架构可以满足海量数据（一亿条以上记录数）的高并发检索和实时数据分析的性能要求，满足了“智慧”的大数据需求。此外，英特尔还与各地卫生局合作，进行信息挖掘，为卫生局提供了大量的可靠数据，从而提高了医疗质量和对医疗工作的支撑作用。

智慧安防 灾害快速响应

每个市民的切身利益都与社会安全息息相关，当中的问题包括灾害天气、环境污染等小毛病，也有如火灾和犯罪等各种重大突发状况，而这些层出不穷的安全问题无时无刻不在考验着城市的应急体系。

2012年7月21日，北京遭遇了一场61年不遇的特大暴雨：市区路段积水、交通中断、市政水利工程多处受伤、众多车辆被淹的场面仍记忆犹新。在这场灾难的背后，城市管理者意识到，城市的安防必须长远规划、着眼于长效根本的解决之道，亟待综合治理。随着物联网的蓬勃发展，大数据的价值将进一步显现。利用大数据技术做预警工作，除了对历史数据的挖掘采集，实时数据的挖掘也是未来的一种趋势。大数据更深层次的应用在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供强大的决策支持，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。

在安防与防灾领域，通过大数据的挖掘，也可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力等。

结语

国外在智慧城市的建设上非常重视软件建设，只有掌握了数据，才能做出合理的分析，才能总结出公共安全的客观规律，真正提升应急管理能力，进而根除城市安防交通、灾害等一系列的问题。近几年国内在智慧城市的建设上只重视硬件建设，而忽视软件和信息系统建设。智慧城市的建设，需要软硬结合，我国应该汲取国外的先进经验，加大软件建设的力度，真正掌握建设智慧城市的主动权。

篇5：大数据背景下的智慧城市建设

作为IT产业的最新演进成果，大数据已成为一系列可能改变未来生活和企业发展技术的基石，成为影响城市、企业管理决策的关键。而随着中国城市化建设的加快，基于大数据应用为基础的智慧城市建设将决定着未来城市化建设的质量。下面，我就从五个方面，分析大数据在商业营销和城市管理中的作用，为武汉更好地建设智慧城市，提供参考。

大数据是12项可能改变全球技术的基石

前不久，麦肯锡发布了最新一份研究报告，公布了决定未来全球经济的12项颠覆性技术，估算到2025年，每一项技术对全球经济的价值贡献均超过1万亿美元，包括：

1、移动互联网，2、知识工作自动化，3、物联网，4、云计算，5、先进机器人，6、自动或半自动导航与驾驶的交通工具（如谷歌互联网汽车），7、新一代基因组，8、储能技术，9、3D打印，10、更强韧更有传导性的先进材料，11、先进油气勘探开采，12、可再生能源——太阳能与风能。这12项技术,是当前提出的“第三次工业革命”的一系列技术核心。

以3D打印技术为例，今年初，国外最著名的脱衣舞女郎郎蒂塔·万提斯秀出全球第一件3D打印镂空礼服后，在最近举办的巴黎时装博览会上，有模特也身着由3D打印出来的服装走秀。更深入了解，3D技术不仅用于服装，通过3D打印制造手枪已经不是新闻，而且将直接助推军事新变革。3D打印已开始构成一个新的产业，在全球，3D打印技术已产生了20亿美金的产业规模。

有人会问，最近极为热门的大数据呢？麦肯锡在报告中明确表示，大数据是上述12项技术中多项技术的基石。在麦肯锡看来，大数据并不仅仅是数据本身，而是数据与这些颠覆性技术所采用的工具平台和分析系统统一在一起之后，方才成为大数据的。

大数据既来源于互联网、实时机器等，也来自于人。而大数据和非大数据的差别，具体体现为结构上的细节差异，比如一个心脏病患者去医院看病，医生写在病例本上的诊断结果是小数据，而病历本上的心脏病的实时监控记录则是大数据——前者仅是数据库中的一条记录，而监控记录可能需要的存储空间非常大，并包含复杂的细节。总之，大数据更关注人类的行为。

令许多人不解的是，为何直到现在大数据才在全球范围内引起广泛关注？其实并非过去没有大数据，而是当前社会更为关注人类的社交数据、行为数据，社会计算就将大数据推到了科技前沿，通过汇总某个人的网上浏览记录和移动互联网GPS跟踪等各类信息，然后分析出他的一些最基本的活动特征，就能够衡量和监控其行为变化。美国的棱镜计划，简单来说就是这个原理——通过分析一个人的活动特征，预测他的许多行为，包括购物、约会、投票等。运用最先进的大数据技术，美国FBI通过搜集诸如连续一个月只吃方便面、学过驾照、不离开住所等此类的信息，可以做到分析某个人是否有恐怖分子倾向。大数据价值的实现需要满足其开放、实时等需求

探讨大数据的价值，离不开对IT产业规律的理解，毕竟大数据是IT产业的最新演进结果之一。

截至目前，IT产业有四条经验规律得到业界公认。其一是摩尔定律，该定律归纳了信息技术进步的速度。其二是吉尔德定律，该定律指出每6个月带宽传输速度将翻一倍，而随着现在光纤到户，宽带速度也反映出信息传递数据的增长。其三是梅特卡夫法则，根据该法则，网络价值等于网络结点数的平方，这体现在网络经济中即为大网吃小网，大网的价值远高于小网。其四是新摩尔定律，认为每18个月新增的数据量等于过去信息量的总和。

上述规律描述了IT主宰的世界的变化趋势。其实最重要的不仅仅是规律的变化，它们能够说明为什么现在关注大数据，因为大数据改变了竞争的规则。美国有学者著书讲述信息的流转与重组，根据他的观点，两个国家之间的竞争，并非由科技创新决定，因为科技创新很容易被山寨，比如中国的山寨能力就让西方很无奈。在该学者看来，未来在大数据基础上决策能力的提高方才是一个国家竞争力的所在。大数据改变了未来的游戏规则、竞争规则，因为大数据导致数据信息和决策的关系发生了变化——拥有大数据的一方，可以遴选出其所需要的信息。而信息对称程度的增加，使得其决策越来越准确，并给管理带来实际价值，这就是数据信息决策与价值之间的链条关系。而大数据对社会价值、企业价值、竞争规则带来的一系列改变，也是人们之所以重视它的原因。决策才能产生价值，决策的精确性来源于信息对称程度，信息对称程度取决于数据的挖掘和梳理。而大数据的特征之一，就是要求数据的完整性和综合性，但当前许多信息如微博、电话等都以碎片化呈现，若要将这些碎片还原为完整情景，就需要满足开放性和公共性。当前政府部门掌握着最大块儿的重要数据，如果政府手中的数据不开放，大数据产业也很难发育起来。据了解，美国政府已经对此立法表态，并开通了一个名为data.gov的网站，该网站专门用来发布和分享美国政府数据，任何美国公民或组织都可以使用。

此外，大数据还具有动态性和实时性的特征。在使用中，即使人们不了解事物的内部规律，但通过实时反应就能实现大数据的价值。比如借助武汉市民之家门口的探测器，通过云计算的实时性分析判断进入人员的安全性，而不是事后分析。因此，大数据价值的实现也必须要满足其实时性和动态性的内在需求。

城市化建设需要能够激发创新的软硬件投入

十八大报告中明确提出，中国未来要实现新四化，即工业化、信息化、城镇化和农业现代化。这其中，城市化已成为当前中国的主旋律。一方面由于大城市能最大程度提高效率——无论是生产效率、生活效率还是基础设施效率，大城市都比中小城市要高，这是城市化的基本原因。另一方面则是城市化可以推动繁荣并持续创造财富，造就大量中产阶级，进而带动整个社会财富的增长。虽然城市化的意义不容置疑，但是无法忽视的是，城市化带来的发展往往是不平衡的。美国一家著名学院在对世界上多个城市进行数据分析后发现，城市人口的扩张会产生超限性扩张。从城市化的正向促进来看，假设城市化同步增加为1，城市化带来的就业将达到1.34，新专利增长率将达到1.27，GDP增长达1.13到1.26。此外，由于城市化的投资比农村要高，产生的信息会增多，将使得基础设施的成本降低，其中，加油站降为0.77，道路为0.83，电网为0.87，这些由于城市化带来的基础设施效率提升、基础设施用处增大，可以为城市带来更多的集约效应。同时，城市化带来的负面作用也很明显，如果不是城市化，艾滋病发病率和犯罪率将显著降低。据了解，现在艾滋病发病率为1.23，远高于自然发病率。当前城市犯罪率为1.16，比平均值高0.16，因为大城市更容易产生犯罪。

那么，城市化对社会带来的影响到底是如何产生的呢？来自麻省理工学院媒体实验室的中国学者潘威，提出了社会枢纽密度概念，对这一问题给出了值得参考的解释。谈及为何城市带来的效益要比农村高时，潘威认为，城市中人与人之间面对面的居住和交往、居住与工作的距离较短、共同语互动的便利以及信息和思想的经常性交流等各因素合力，最终会产生创新与创造的内力，并导致劳动生产率提升。这也是许多人提倡城市化的重要原因和经济动力

虽然如此，但城市带来的创新并非自然而然就能产生的，这其间需要一定的社会资本投入和人际关系拓展，需要软件和硬件的持续投入。最重要的，需要城市中拥有一定的公共空间，而公共空间的存在越多，人们之间交流机会就越多，创新来源也就更为广泛。比如中关村的车库咖啡，一群创业者聚集于此，经常一个桌子、两三个人，一个项目就开始了，这也吸引了一些风投机构的注意，这就是空间聚合带来的直接效应。类似于此类的城市公共空间，如城际交通、绿色交通、有利于人际交流的咖啡馆，或者围绕年轻人（如上海的创客）的创业创意设施、社会基础服务设施等越多，那么这个城市的创意也一定是发达的。综合来看，任何一个城市的公共空间的设计都要有利于交流碰撞以及信任关系的产生，未来逛街甚至也将是一个社交过程。除了公共硬件空间以外，城市的未来发展还需要进行智慧城市建设，包括系列软件的支撑。这其中，互联网和通信技术，尤其是社交与移动技术的发展将不断强化人际间的互动，而在互动带来的大数据基础上，通过挖掘人们所需的有效数据信息，形成更好的决策。

目前的智慧城市需依赖于一个巨大的传感器网络，某一领域的数据局限于该领域时，还无法发现它的价值；但当这些数据综合起来以后，就会产生溢出效应，并形成基于大数据发展的城市发展模式。因此，未来城市的公共空间规划，除了依托硬件设施，也要借助由大数据塑造的软件空间，或者说是智慧城市空间，这样人们的创意交流和创新效率才能更高。这也是未来基于大数据形成的城市模式，可能会在武汉此类创新能力较强地方，成为最终驱动动力的原因所在。

大数据能够实现商业精准营销 归根结底，大数据究竟给整个社会带来了什么？我认为，最重要的莫过于其商业价值和在城市管理中的价值。

现在的互联网承载着极为复杂的信息，包括大众情绪、消费者喜好、市场潮流等。基于互联网的大数据,对于商家来说主要是三方面的应用：一是圈定用户；二是用户关联性分析，包括对用户年龄层次的分析；三是个性化定制，即大数据可根据客户需求进行产品或服务的量身定做。

目前大数据在各行各业中都有着普遍的应用，如金融服务、医疗保健、零售、能源、制造业等，其中最经典的案例莫过于大数据带来的精准营销。

有这么一个典型案例，美国一名男子闯入他家附近的Target店铺（美国一家零售连锁超市）向店铺经理大吼：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券，她才17岁啊！”店铺经理不知道发生了什么，立刻向来者道歉，表明那肯定是个误会。然而，经理并不知道，Target公司正在运行一套大数据系统。一个月后，这个愤怒的父亲打来电话道歉，因为Target发来的婴儿用品促销广告并不是误发，而是他的女儿的确怀孕了。在这个案例中，我们看到，数据的力量不仅让商家提升了自己的业绩，还让客户为之心甘情愿买单。据了解，Target创建了一套女性购买行为在怀孕期间产生变化的模型。他们注意到，妇女会在怀孕大概第三个月的时候买很多无香乳液。几个月后，她们会买一些营养品，比如镁、钙、锌。公司最终找出了大概20多种关联物，这些关联物可以给顾客进行“怀孕趋势”评分。不仅如此，如果用户从他们的店铺中购买了婴儿用品，Target在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期情况定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。

不仅是零售业，在美国猎头行业中，由于竞争十分激烈，恩科尔公司就借助大数据预测谁会跳槽，甚至某公司员工还没有确定跳槽的时候，就给他寄职位说明书。恩科尔是怎么发现谁有跳槽的想法呢？该公司申请了一套专利算法，能够判断用户的跳槽倾向，比如某公司股票下跌，高层大换血，或刚刚被另外一个公司收购，某员工在微博上发了两句牢骚，恩科尔就把这些因素全部记录下来，通过计算分析，然后预测该员工的跳槽倾向。

此外，在美国有一个社会情绪预测，通过大数据可以预测股价的涨跌，人们对该股的看法是负面时，预测股票即将下跌，而随着情感转向正面就预测股价可能上涨。而在奥巴马的总统竞选中，一个政治学教授通过微博和博客上网民言论和动态分析，成功预测了总统选举结果，包括微博上有哪些人支持奥巴马，支持率多少，他都可以预测，而且预测差距很接近。奥巴马的竞选团队也有大数据的挖掘人才，如在东海岸募捐时，通过分析当地大量数据，安排一个本地区特别喜欢奥巴马的女明星跟奥巴马吃饭，结果她的很多粉丝也跟着投了奥巴马一票。

可以说，大数据在商业应用上的精准营销，是目前大数据应用最重要的领域。

大数据在公共管理中的作用日益突出

除了商业营销，大数据在公共管理中也发挥着越来越重要的作用。比如人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力，需要城市管理者能够更合理地进行资源布局和调配，而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案，如智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等，都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。

公共场所管理中的大数据应用经典案例有很多，比如迪斯尼对其游客排长队的调控，就值得国内公共活动管理部门借鉴。在迪斯尼，管理方会根据排队的历史记录，以及游客在网上即时发布的排队心情，及时调度队伍的长短，平均为每个游客节省了4个小时。

医疗管理对任何一个国家都是巨大负担和责任，如何通过大数据来降低医疗成本，同时又提高医疗质量，各国政府都在积极探索。根据已有的设想，进入大数据时代后，智能手机将24小时如影随形，变成无所不在的体检工具，监控机主的各项指标。一旦机主身体出现异常，就可以立刻采取措施，将机主既往的病史、心电图、血压等各项数据发送到医生的数据库中。而机主日常的血压脉搏等各类信息也都和云计算连接到一块儿，只要有小病就能马上发现。目前，在流行病的控制上，美国宾新法尼亚州政府，已能够通过分析全州感冒药的销量并对比历史数据，确定大面积流感发生规律；通过分析儿童的就诊率并对比历史数据，确定大面积流感发生可能性；通过对微博等数据的监控，对流感发生到什么层面也可以有一个准确实时的数据。在城市的安防管理方面，识别什么样的建筑物容易发生火灾，对政府来说非常重要。纽约市政府通过对非法建筑业使用大数据技术搜集信息，包括对非法建设的建筑物等进行统计分析发现，原来只能容纳6个人后来却住入60个人的建筑就比较容易火灾，且这些建筑物逃生口往往被堵塞，危害更大。纽约市甚至还对1938年之前的建筑是否做过抵押、被投诉等进行统计，根据分析一系列过往记录，纽约房管部门大体上可以判断该建筑物是否有火灾危险，而现在纽约房管局已通过大数据识别了70%有危险的建筑物。这样，就可以根据危险建筑物的分布，有针对性地安排消防力量。

此外，美国还开拓了基于大数据的保险服务。据了解，美国的一个创业团队，通过把美国100万个地点的土地未来两年的天气行情进行模拟，测算出极端天气的发生概率以及未来粮食的价格预测，为这些地区的农作物进行保险。借助大数据的关联分析，可以制定出最合理的保险价格，最终在保险行业形成极强的竞争力。

当前，包括火灾预防、保险、流行病控制、智慧医疗、公共场所管理等，由大数据成功运营的典范已被这些行业广泛借鉴，而在不久的将来，在智慧城市建设中，基于大数据的城市管理毫无疑问将是一个常态。

篇6：基于大数据的智慧城市

按照《关于报送xxxx智慧城市和大数据产业发展工作总结的通知》要求，结合x市xxxx智慧城市和大数据产业发展工作考核办法，我局对相关工作进行了梳理和自查，现将工作情况总结如下。

一、扎实推进基础平台建设。按照集约化原则，x市公众信息网水务局网页后台归入了x市网站集约化管理平台，并配合市大电办完成了政务服务系统迁移上云工作，有效解决了分散建设、重复投资的问题，提升了电子政务建设管理水平。行政审批及其他行政权力运行归入了x一体化政务服务平台，逐步实现线下线上业务协同、“零距离”办事、行政审批事项“仅跑一次”，为优化政务服务流程，提高政务服务网办率提供数据支撑。

二、做好各类平台的运行维护工作。一是及时在公众信息网水务局网页和x市政府信息公开水务局网页等网站上发布各类信息，按照信息发布审核流程，经分管领导和保密工作人员审核后再上网，做到涉密不上网，上网不涉密。二是做好政务微博、政务微信等新媒体的运维工作，让其成为群众了解水务工作的新窗口。

三、做好智慧城市项目的管理和推进工作。通过政务数据平台以联机的方式实现与其他相关部门的数据共享与业务协同，实现供排水服务的精细化服务和管理，加强联合监管。将相关业务系统并入x市工程建设项目审批管理平台和x一体化政务服务平台进行统一运维。并按照《x市人民政府办公室关于印发的通知》（崇府办发〔xxxx〕xx号）要求，做好智慧城市具体项目的方案编制、组织项目申报、项目招投标、项目内容管理、推进实施、项目管理和验收等工作。