
大数据分析 将对智慧城市产生极大影响
现代服务业发展水平是衡量一个国家和地区现代化程度的重要标志,是反映一个国家和地区综合实力的重要内容,同时也是实现经济可持续发展的重要力量。随着云计算及大数据等新兴技术的兴起,为进一步加快发展现代服务业,优化产业结构,构建现代产业体系,智慧型服务产业顺势而生。
随着首钢园区智慧城市五大能力的建设,平台战略稳步向前推进,各类型平台沉淀下来了海量的数据,如空间数据、民生数据、经济数据等。这些数据如金子般珍贵,如何合理充分地利用这些数据是首钢园区智慧城市建设成败的关键。
首钢园区智慧城市产业服务平台
一、大数据分析与决策成为必然选择
智慧城市体系架构可分为四层,分别为感知层、传输层、平台层、应用层。感知层是智慧城市体系对现实世界进行感知、识别和信息采集的基础性物理网络,海量的数据在感知层产生。由城市数字化到城市智慧化,关键是要实现对感知层获取的信息的智慧处理,其核心是引入了大数据处理技术。
智慧城市建设不仅仅需要有众多的摄像头、传感器等来收集信息,更需要有一个智慧的大脑系统,来统筹管理和运用好收集到的信息。一个智慧城市的建设,是离不开强大信息处理后台系统的建设的。只有建立起相应的处理能力,才可以将这些收集到的信息用于更加有效、科学的城市管理,提供更好的服务。大数据技术,对数据进行深度融合、综合分析和挖掘,以获得更有价值的信息。
二、大数据分析与决策对于智慧城市建设的重要意义
智慧城市的建设离不开大数据,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”,大数据将成为智慧城市的智慧引擎。
大数据分析对于智慧城市建设的重要意义主要体现在以下五个方面:
1、大数据分析为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持。
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。在环境监测方面,构建大数据监控分析平台。深度监控排污企业生产、排放、存储、运输各个环节,从源头上消除企业监控数据造假的可能性,为监察部门提供可靠的执法依据,并结合环境监测数据,挖掘企业排污对当地环境的影响。
现代服务业发展水平是衡量一个国家和地区现代化程度的重要标志,是反映一个国家和地区综合实力的重要内容,同时也是实现经济可持续发展的重要力量。随着云计算及大数据等新兴技术的兴起,为进一步加快发展现代服务业,优化产业结构,构建现代产业体系,智慧型服务产业顺势而生。
随着首钢园区智慧城市五大能力的建设,平台战略稳步向前推进,各类型平台沉淀下来了海量的数据,如空间数据、民生数据、经济数据等。这些数据如金子般珍贵,如何合理充分地利用这些数据是首钢园区智慧城市建设成败的关键。
首钢园区智慧城市产业服务平台
一、大数据分析与决策成为必然选择
智慧城市体系架构可分为四层,分别为感知层、传输层、平台层、应用层。感知层是智慧城市体系对现实世界进行感知、识别和信息采集的基础性物理网络,海量的数据在感知层产生。由城市数字化到城市智慧化,关键是要实现对感知层获取的信息的智慧处理,其核心是引入了大数据处理技术。
智慧城市建设不仅仅需要有众多的摄像头、传感器等来收集信息,更需要有一个智慧的大脑系统,来统筹管理和运用好收集到的信息。一个智慧城市的建设,是离不开强大信息处理后台系统的建设的。只有建立起相应的处理能力,才可以将这些收集到的信息用于更加有效、科学的城市管理,提供更好的服务。大数据技术,对数据进行深度融合、综合分析和挖掘,以获得更有价值的信息。
二、大数据分析与决策对于智慧城市建设的重要意义
智慧城市的建设离不开大数据,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”,大数据将成为智慧城市的智慧引擎。
大数据分析对于智慧城市建设的重要意义主要体现在以下五个方面:
1、大数据分析为智慧城市的各个领域提供强大的决策支持。
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。在环境监测方面,构建大数据监控分析平台。深度监控排污企业生产、排放、存储、运输各个环节,从源头上消除企业监控数据造假的可能性,为监察部门提供可靠的执法依据,并结合环境监测数据,挖掘企业排污对当地环境的影响。
2、大数据分析能够给智慧城市的管理和服务系统提供新的洞察力。
城市的各项管理和服务是持续进行的,日积月累,自然会形成大量数据的积累,在这些数据中也必然隐藏着对这个城市一些潜在特征的描述。社会科学的很多规律和经验,在海量积累的数据里自然存在着,在等待我们去发现和了解,从而为城市的智慧化、精细化管理提供决策依据。例如,各城市还可以根据对环境监测历史数据的综合分析,预测火灾、水灾等自然灾害的发生规律。
3、大数据分析是避免“信息孤岛”提高资源利用率的必要手段。
“信息孤岛”现象很普遍。大数据技术对解决上述难题提供了新的希望。大数据技术能够在收集智慧城市各模块数据的基础上,对数据进行交互分析,从而建立起基于数据的、超越传统感知和经验的辅助决策系统。大数据使数据共享成为可能,政府各个部门的既有数据库可以实现高效互联互通,极大提高政府各部门间协同办公能力,提高为民办事的效率,大幅降低政府管理成本。
4、大数据分析将提高城市居民的生活品质。
与民生密切相关的智慧应用包括智慧交通、智慧医疗、智慧家居、智慧安防等,这些智慧化的应用将极大地拓展民众生活空间,引领智慧城市大数据时代智慧人生的到来。大数据是未来人们享受智慧生活的基础,将改变传统“简单平面”的生活常态,通过大数据的应用服务,将使信息变得更加泛在,使生活变得多维和立体。
5、大数据分析将大大提高企业的核心竞争力。
大数据处理将决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以支配市场,意味着巨大的投资回报。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在简单业务信息层面,缺乏对客户需求、业务流程、平拍营销、市场竞争等方面的深入分析。在大数据时代,企业通过收集和分析大量内部和外部的数据,获取有价值的信息。通过挖掘这些信息,企业可以预测市场需求,进行智能化决策分析。
三、结语
智慧城市的大数据时代已经到来。充分利用以大数据技术为支撑的综合智能化分析和决策系统,才能使智慧城市的管理系统和服务系统充分、有效、合理地发挥各自的作用,大数据正是智慧城市建设和运营的基石。首钢园区的智慧城市建设,要从大数据入手,创新智慧产业、优化城市管理、提升服务效率,从而实现智慧城市让城市生活更美好、更幸福的目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10