京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
智慧城市大数据市场亟待挖掘
目前,全国所有的地级以上市和400多个县级市都已经开展了数字城市的建设,从数字城市到智慧城市建设,差别主要在于大数据等新技术的应用。“在智慧城市建设中,大数据服务有待进一步挖掘。”国家测绘地理信息局副局长李维森介绍,国家地理信息局正在统筹以城市地理空间信息为基础的数据库,加快智慧城市公共信息平台和应用体系建设,可以将教育、医疗、就业、旅游等数据资源向社会开放,鼓励发展以信息数据加工和创新为主的大数据挖掘等新型服务,创新大数据商业模式,未来的智慧城市必定更加“有智慧”。
日前,市场研究机构易观智库发布了《中国城市大数据市场专题分析》报告,报告称2016年我国城市大数据市场规模达132.8亿元,同比增长45.9%,到2017年有望增至189.4亿元。
报告认为,城市大数据是城市信息化的产物,是城市智慧化的主引擎之一。城市大数据有两个基本要素,一是城市数据,即数据来源于城市运转与管理的各个环节,而非政府等部门的办公业务。二是围绕与城市运营相关业务的大数据,以技术手段实现城市运营水平的升级。从广义上看,城市大数据还包括大数据在城市治理运用中所产生的新思维模式和新商业模式。
五大应用类型
城市大数据应用,不同于其他行业和领域的大数据应用模式,具有鲜明的“城市化”特征,其服务范围和内容大体包括五个方面。
一、城市人口大数据。指的是通过广泛收集与个人有关的数据,包括基本信息、地理位置信息、交易信息、行动轨迹与交通方式等,精准勾画人群的动态分布、流动轨迹等。城市热力地图涵盖人群特征、出行方式与交通工具选择特性、时间特性、区域特性等,并通过大数据分析其中的重要规律,用于指导城市建设规划与布局、交通治堵与疏导、公共资源精准布局、城市应急以及一些可能的商业应用。
二、关注环境和资源的城市大数据。这一应用重点聚焦城市人群和环境之间的关系,分析因为城市人口的大规模和高密度给环境污染带来的影响及给城市资源消耗(水、电、燃气、燃油等)带来的压力。基于城市资源承载力的大数据分析,评估城市的持续发展潜力,寻求人口和城市环境影响与资源消耗之间的平衡。
三、关注交通的城市大数据。该领域的应用与城市智慧交通有较高的重叠度,大数据应用于城市交通,有望缓解普遍存在的城市交通拥堵问题。
四、结合公共交通和城市管理的城市运行大数据。该领域的应用关注城市运行的健康度。比如公共交通出行指数、资源利用率指数、城市部件健康度指数等,从而引导城市的健康运转。
五、城市软环境大数据应用。主要涉及城市社交、娱乐、文化等层面。通过大数据分析,呈现和引导城市人群的兴趣与消费、文化娱乐等。
商业模式亟待完善
报告认为,在城市大数据生态圈的构建中,平台建设和数据运营两方面缺一不可。如果城市大数据只考虑平台建设,而没有构建良性的运营体系,那么应用层面将会出现断层。
如何构建可持续运营的城市大数据商业模式成为业界探索的重要方向。城市大数据的核心是以大数据思维进行城市运营。一方面,服务商需要采集并加工大数据,通过政府将数据面向运营企业开放,基于这些数据开发更多的创新应用,支撑政府开展经济运行、城市体征、市场决策等城市管理工作;另一方面,通过大数据运营,政府可以为居民提供主动式的互联网服务,包括医疗、养老、教育等,这将催生一个巨大的市场。
目前,城市大数据商业模式还在不断演进、成熟的过程中。城市大数据是否能够更好地促进城市运营发展,取决于其业务价值。虽然城市大数据的获取很重要,但是掌控了数据并非意味着掌控了未来的入口。因此,城市大数据要真正发挥价值,就需要有清晰的商业模式。
报告同时认为,从长期看,城市基础数据应该成为城市大数据的主流,而除了实体智能设备采集的数据外,虚拟数据也将成为城市大数据的重要一环,人工智能也将成为城市大数据的放大器。未来城市大数据将随着数字城市、人类城市、物理城市三个方面深度融合,拥有越来越深厚的内涵。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21