大数据技术:智慧城市建设的信息资源“底座”

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智能制造网
2020-09-10
[ 导读 ]   近几年,随着我国社会经济的快速发展以及城市人口的不断增多,城市面临着各种各样的压力,城市管理、公共服务、交通水平等方面的问题层出不穷,智慧城市的建设发展随之兴起。建设智慧型城市,大数据遍布智慧型城市,从政府决策服务到衣食住宅生活方式、城市产业布局和规划,从城市运营和管理方式到城市运营和管理方式,大数据支撑着“智慧化”,大数据成为智慧型城市的智慧引擎。从一定层面来看,大数据深度挖掘分析可实现自动化数…

近几年,随着我国社会经济的快速发展以及城市人口的不断增多,城市面临着各种各样的压力,城市管理、公共服务、交通水平等方面的问题层出不穷,智慧城市的建设发展随之兴起。

建设智慧型城市,大数据遍布智慧型城市,从政府决策服务到衣食住宅生活方式、城市产业布局和规划,从城市运营和管理方式到城市运营和管理方式,大数据支撑着“智慧化”,大数据成为智慧型城市的智慧引擎。

从一定层面来看,大数据深度挖掘分析可实现自动化数据清洗,并具备实时运算分析、PB级数据秒级运算、灵活定制业务模型、多维度关联分析、精准的权限管理等多项优势,并在各地智慧公*、数字政务、数字金融建设中落地。

作为智慧城市建设的重要组成部分,智慧城*得益于运用“互联网+大数据”,以城*物联网平台建设为载体,利用大数据、云计算、GPS及智能协同等技术,可以建设覆盖城*执*、环境卫生、便民服务等功能板块的信息技术系统,并构建起集感知、指挥、分析、服务、监察“五位一体”的智慧城*架构。

在城市交通领域,大数据下的智慧交通融合传感器、监控视频、地理定位等设备产生的海量数据,将交通系统所涉及到的人、车、道路、周边环境等有机结合在一起,从而使交通系统智能化,更好地实现安全通畅、节能降耗的目的。例如,通过大数据技术可以多角度分析道路拥堵的特征与原因,并及时对突发的情况进行紧急调度等。

Hadoop,是目前应用十分广泛的大数据技术之一,特别是针对文本及视频等非结构化数据。除分布式文件系统之(HDFS)外,与Hadoop同时出现的还有大数据集处理MapReduce架构。MapReduce为海量数据提供计算,HDFS为海量数据提供存储。数据的资源化和商用化,让企业认识到数据是一种宝贵的资源,也是大家争夺的新领域。

企业方面,开拓大数据业务板块正成为一种新潮流。近年来,以阿里为代表的互联网企业纷纷基于自身企业级“数据中台”架构,发布面向智慧城市的“数据中台”战略,以加速推动城市大数据平台的建设进程。其中,阿里巴巴等企业将“中台”看作能力共享复用平台,对前台业务支撑;还有一部分企业将“中台”看作数据处理和服务能力的组件化和模块化,代表企业如京东、OPPO等。

诚然,新一代信息技术的融合发展和创新应用,大幅提升了社会治理能力,推动了智慧城市治理手段和治理方式朝着数字化、智能化、网络化方向升级。同时,社会治理体制机制与信息技术手段相互适配、融合,治理架构和治理过程更加扁平化、社会化、协同化。

当前,我国城市大数据平台的建设仍处于起步阶段,且各地在业务架构、管理机制、技术能力等方面各有优劣。强化平台顶层设计、加强数据管理、加强平台数据安全保障等,将是今后一段时间内各地建设城市大数据平台的重要内容。

在智慧城市的建设和应用中,传感设备、系统等将产生反映自然和人类活动的百万兆级甚至万亿兆级数据,使世界真正进入大数据时代。与智慧城市建设相关的物联传感、即时通信产品及应用等,有望迎来新一轮扩张机会。


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