
“互联网+”引发环境大数据变革
从“互联网+”的提出至今,丝毫没有变弱的趋势,而是更加实际的在各个行业引发变革。新的经济发展理念带来了全新的数据化驱动模式,尤其在环境领域,环境大数据的概念,由然而生。
近年来,”互联网+”为解决环境问题创造了诸多前提条件。通过互联网的应用,可以实现环境数据、信息等要素互通共享,从而推动环境问题得到整体有效解决。公众舆论借助互联网将对企业排污形成巨大压力,督促其有效治污,也将推动环境改善因素由单一政府向全社会延伸。
预计在”互联网+”的推动下,环保领域将迎来一个大数据互联时代。
对于政府而言:从“数字环保”到“智慧环保”在大量数据累积的基础上,未来政府及环保相关部门需求方式将由传统的“数字环保”升级到“智慧环保”,更加强调数据获取后的分析预测和价值挖掘。在原有的“数字环保”基础上,借助物联网技术,把传感器和装备嵌入到各种环境监控对象中,通过云计算技术将环保领域的各物联网设备整合起来,实现人类社会与环境业务系统的整合,以更加精确和动态的方式实现环境管理和决策的“智慧”。
对于企业而言:将助力企业加快产业转型升级,拓开更大市场空间。
随着“互联网+环保大数据”的蓬勃发展以及各界对于“互联网+”对于“大数据”的关注与重视,以广东天基环境科技有限公司(http://tinckay.com)为代表,国内最早的一批将物联网、云计算、大数据等高端技术应用在环境领域的高新科技企业为环保事业保驾护航。对于排污企业就意味着违法排污将有更多双眼睛盯着,更多紧箍咒压着,污染付出的代价将会越来越沉重。而对于环保企业而言,将助力企业加快产业转型升级,打开更大市场空间,迎来产业可持续发展黄金期。
对于公众而言:环保将更方便、更时尚,环保将成为更多人的生活态度
将提升公众服务能力(如:公众对于环境质量的知情权 等);通过大数据整理计算采集来的社交信息数据、公众互动数据等,可以帮助环保部门进行公众服务的水平化设计和碎片化扩散。可以借助社交媒体中公开的海量数据,通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等,进而面向社会化用户开展精细化服务,为公众提供更多便利,产生更大价值。
“互联网+环境大数据“时代来临,大数据开启了一次重大的时代转型,这是一场关乎生活、工作与思维的大变革,而互联网等先进技术运用使得海量数据获取与分析成为可能。
“互联网+”引发环境大数据的变革在即,对于大家来说,既是机遇也是挑战;我们要有敏感的前瞻意识抓住机遇,乘势而上,为环保事业贡献出自己的一份力量,用大数据的新技术谋划环保运行的新机制,助推产业转型升级,进入智能环保经济新时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03